深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24288 篇文献，本页显示第 13461 - 13480 篇。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13461 | 2024-10-24 |
PharmRL: Pharmacophore elucidation with Deep Geometric Reinforcement Learning
2024-Sep-24, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5033986/v1
PMID:39399689
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研究论文 | 本文开发了一种深度几何强化学习方法，用于在没有配体的情况下识别蛋白质结合位点中的药效团 | 提出了一种新的深度学习方法，能够在没有配体的情况下识别药效团，并在虚拟筛选中表现出更好的性能 | NA | 开发一种新的深度学习方法，用于在没有配体的情况下识别蛋白质结合位点中的药效团 | 蛋白质结合位点中的药效团 | 机器学习 | NA | 深度几何Q-学习算法 | CNN | 蛋白质结合位点数据 | 使用了DUD-E、LIT-PCBA和COVID moonshot数据集进行实验 |
| 13462 | 2024-10-24 |
A Novel Technique for Fluorescence Lifetime Tomography
2024-Sep-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.19.613888
PMID:39345436
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研究论文 | 本文介绍了一种用于荧光寿命断层成像的新技术 | 提出了一种基于深度学习的方法AUTO-FLI，用于在深层组织中进行三维强度和定量寿命重建 | NA | 开发一种在深层组织中进行三维荧光寿命成像的新技术 | 深层组织的荧光寿命成像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | 实验幻影 |
| 13463 | 2024-10-24 |
Vocal Call Locator Benchmark (VCL) for localizing rodent vocalizations from multi-channel audio
2024-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.20.613758
PMID:39345431
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研究论文 | 本文介绍了用于定位啮齿动物发声的VCL基准，提供了大规模的多通道音频和视频数据集 | 首次提出了用于生物声学领域声源定位算法评估的大规模数据集VCL基准 | 现有方法在实验室环境中定位动物发声的能力有限 | 促进神经科学和声学机器学习领域的知识转移，解决声源定位问题 | 啮齿动物的社会发声定位 | 机器学习 | NA | 声源定位 | NA | 音频和视频 | 767,295个声音样本，涵盖9种条件 |
| 13464 | 2024-10-24 |
Real-space heterogeneous reconstruction, refinement, and disentanglement of CryoEM conformational states with HetSIREN
2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.16.613176
PMID:39345408
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的新方法HetSIREN，用于在真实空间中重建和细化CryoEM构象状态，并解耦姿态和CTF信息 | HetSIREN引入了新的网络架构，使用元正弦激活函数，能够在真实空间中进行空间聚焦分析，并能同时细化图像的姿态参数，解耦姿态和CTF信息 | NA | 开发一种新的深度学习方法，用于在真实空间中重建和细化CryoEM构象状态，并解决结构异质性估计中的混淆问题 | CryoEM图像的构象状态重建和细化，以及SARS-CoV-2 Spike蛋白的结构和动力学 | 计算机视觉 | NA | Cryo-electron microscopy (CryoEM) | 深度学习模型 | 图像 | 包括计算机模拟数据、EMPIAR公共数据以及实验室正在研究的实验系统数据 |
| 13465 | 2024-10-24 |
Dissection of core promoter syntax through single nucleotide resolution modeling of transcription initiation
2024-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.03.13.583868
PMID:38559255
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研究论文 | 本文介绍了CLIPNET模型，通过单核苷酸分辨率建模转录起始，揭示了核心启动子区域的复杂调控语法 | CLIPNET模型能够以单核苷酸分辨率更准确地预测转录起始的位置和数量，揭示了核心启动子区域的复杂调控语法 | NA | 研究DNA序列如何编码转录起始模式 | 核心启动子区域的DNA序列和转录起始模式 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习模型 | DNA序列 | 群体规模的PRO-cap数据 |
| 13466 | 2024-10-24 |
Comparison of Explainable AI Models for MRI-based Alzheimer's Disease Classification
2024-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.17.613560
PMID:39345522
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研究论文 | 本文比较了可解释AI模型在基于MRI的阿尔茨海默病分类中的应用 | 本文引入了遮挡敏感性分析（OSA）和梯度加权类激活映射（Grad-CAM）来提高深度学习模型的可解释性 | 研究主要基于北美和欧洲祖先的数据集，未充分考虑其他种族的数据 | 评估在不同数据集上训练的深度学习模型在阿尔茨海默病分类中的泛化能力和可解释性 | 基于3D T1加权脑部MRI扫描的阿尔茨海默病分类 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 遮挡敏感性分析（OSA）、梯度加权类激活映射（Grad-CAM） | 卷积神经网络（CNN） | MRI图像 | 包括来自阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）、国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）和印度NIMHANS队列的数据集 |
| 13467 | 2024-10-24 |
G2PDeep-v2: a web-based deep-learning framework for phenotype prediction and biomarker discovery using multi-omics data
2024-Sep-13, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.10.612292
PMID:39314346
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研究论文 | G2PDeep-v2 是一个基于深度学习的网络平台，用于从多组学数据中进行表型预测和生物标志物发现 | 提供了一个交互式界面，用户可以通过该界面创建深度学习模型，并使用自动化超参数调优算法在高性能计算资源上训练这些模型 | NA | 开发一个基于深度学习的平台，用于从多组学数据中进行表型预测和生物标志物发现 | 人类、植物、动物和病毒的多组学数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 多组学数据 | NA |
| 13468 | 2024-10-24 |
Robust Real-time Segmentation of Bio-Morphological Features in Human Cherenkov Imaging during Radiotherapy via Deep Learning
2024-Sep-09, ArXiv
PMID:39314506
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的实时生物形态特征分割框架，用于放射治疗期间的人体切伦科夫成像 | 首次将深度学习应用于切伦科夫成像中的生物形态特征分割，实现了视频帧率处理，并采用了迁移学习策略以解决标注数据有限的问题 | 研究样本量较小，仅包括19名乳腺癌患者的治疗数据 | 开发一种能够在放射治疗期间实时分割生物形态特征的深度学习框架 | 放射治疗期间切伦科夫成像中的生物形态特征，如血管、皮下静脉、疤痕和色素皮肤 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | ResNet | 图像 | 19名乳腺癌患者的1,483张切伦科夫图像 |
| 13469 | 2024-10-24 |
Enhancing Vaxign-DL for Vaccine Candidate Prediction with added ESM-Generated Features
2024-Sep-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.04.611295
PMID:39282385
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研究论文 | 本研究通过添加ESM生成的特征，改进了Vaxign-DL疫苗候选预测模型 | 首次展示了蛋白质折叠特征在疫苗抗原预测中的附加价值 | NA | 改进疫苗候选预测模型的性能 | 细菌保护性抗原的预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DL | 蛋白质序列 | 10种细菌病原体 |
| 13470 | 2024-10-24 |
Enhancing rural healthcare through internet-based remote collaborative outpatient services: A comprehensive evaluation in Changzhi, Shanxi Province
2024-Sep-06, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000039614
PMID:39252255
|
研究论文 | 本文评估了基于互联网的远程协作门诊服务在山西省长治市农村地区的应用效果 | 通过整合云计算和移动健康技术，提出了基于互联网的协作门诊服务，以改善农村地区的医疗保健 | NA | 评估基于互联网的远程协作门诊服务在农村地区的可行性和效果 | 山西省长治市4个县的495个农村社区和5000多名农村居民 | NA | NA | 深度学习算法 | 深度学习 | 医疗数据 | 5000多名农村居民 |
| 13471 | 2024-10-24 |
Study of obesity research using machine learning methods: A bibliometric and visualization analysis from 2004 to 2023
2024-Sep-06, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000039610
PMID:39252327
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研究论文 | 本研究通过文献计量学和可视化分析，系统评估了2004年至2023年间使用机器学习方法进行肥胖研究的出版物 | 首次利用文献计量学工具揭示了机器学习在肥胖研究中的内在关系和发展模式 | 仅限于英文出版物，可能忽略了其他语言的重要研究 | 量化、可视化和分析使用机器学习方法进行肥胖研究的出版物 | 2004年至2023年间使用机器学习方法进行肥胖研究的出版物 | 机器学习 | 肥胖 | 文献计量学 | NA | 文本 | 3286篇符合条件的出版物 |
| 13472 | 2024-10-24 |
Machine learning-based estimation of patient body weight from radiation dose metrics in computed tomography
2024-Sep, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.14467
PMID:39042480
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研究论文 | 本研究开发并评估了基于机器学习的体重预测模型，使用从计算机断层扫描（CT）中获得的11个辐射剂量特征 | 本研究提出的机器学习方法在体重预测方面优于现有方法，具有高精度和实用性 | NA | 开发和评估基于机器学习的体重预测模型，以改善辐射剂量管理 | 从CT扫描中获得的辐射剂量特征 | 机器学习 | NA | 计算机断层扫描（CT） | 梯度提升机 | 图像 | 3996名患者 |
| 13473 | 2024-10-24 |
A quantitative analysis of the improvement provided by comprehensive annotation on CT lesion detection using deep learning
2024-Sep, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.14434
PMID:39078867
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研究论文 | 本文研究了在CT图像中使用深度学习进行病变检测时，全面注释对性能提升的影响 | 本文通过创建不同注释程度的DeepLesion数据集，量化了注释比例对病变检测算法性能的影响 | 本文仅研究了注释比例对性能的影响，未探讨其他可能影响性能的因素 | 量化分析CT图像中注释比例对通用病变检测算法性能的影响 | CT图像中的病变检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 多视图特征金字塔网络（MVP-Net） | 图像 | 使用了包含32,735个病变（原始数据集）、34,317个病变（增强数据集）和54,510个病变（联合数据集）的CT图像 |
| 13474 | 2024-10-24 |
Single-detector multiplex imaging flow cytometry for cancer cell classification with deep learning
2024-Sep, Cytometry. Part A : the journal of the International Society for Analytical Cytology
DOI:10.1002/cyto.a.24890
PMID:39101554
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研究论文 | 开发了一种单探测器多重成像流式细胞术（mIFC），结合深度学习方法用于癌症细胞分类 | 采用空间波长分割多路复用技术，实现了单探测器同时获取明场和多色荧光图像，并设计了三种深度学习网络进行多重图像处理 | NA | 开发一种新的成像流式细胞术技术，并结合深度学习方法提高癌症细胞分类的准确性 | 卵巢细胞系（IOSE80正常细胞、A2780和OVCAR3癌细胞）的分类 | 数字病理学 | 卵巢癌 | 成像流式细胞术 | U-net、非常深度超分辨率和视觉几何组19 | 图像 | 三种类型的卵巢细胞系（IOSE80、A2780和OVCAR3） |
| 13475 | 2024-10-24 |
Clinical evaluation of deep learning-enhanced lymphoma pet imaging with accelerated acquisition
2024-Sep, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.14390
PMID:38812107
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研究论文 | 本研究评估了一种深度学习增强的两倍加速PET成像方法在淋巴瘤患者中的临床表现 | 提出了一种结合U2Net和注意力机制的SAU2Net模型，用于增强PET图像质量，并实现了50%的成像时间减少 | 仅评估了39例淋巴瘤患者的临床表现，样本量相对较小 | 评估深度学习增强的PET成像方法在淋巴瘤患者中的临床性能 | 淋巴瘤患者和PET成像方法 | 计算机视觉 | 淋巴瘤 | 深度学习 | SAU2Net | 图像 | 123例无淋巴瘤患者和39例确诊淋巴瘤患者 |
| 13476 | 2024-10-24 |
The impacts of positive selection on genomic variation in Drosophila serrata: Insights from a deep learning approach
2024-Sep, Molecular ecology
IF:4.5Q1
DOI:10.1111/mec.17499
PMID:39188068
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研究论文 | 本研究通过深度学习算法分析了澳大利亚东部Drosophila serrata种群的110个全基因组序列，探讨了正选择对基因组变异的影响 | 本研究首次使用深度学习算法partialS/HIC来识别基因组中的选择性清除，并发现软清除比硬清除更常见 | 算法在区分中性区域与部分清除以及在人口统计学假设错误时区分相关区域方面存在挑战 | 探讨正选择对Drosophila serrata种群基因组变异的影响 | 澳大利亚东部Drosophila serrata种群的基因组变异 | 基因组学 | NA | 深度学习算法 | partialS/HIC | 基因组序列 | 110个Drosophila serrata种群的全基因组序列 |
| 13477 | 2024-10-24 |
Variational inference of single cell time series
2024-Aug-30, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.29.610389
PMID:39257806
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研究论文 | 本文提出了一种名为SNOW的深度学习算法，用于将单细胞时间序列数据分解为时间依赖和时间独立的部分 | SNOW算法能够基于时间独立维度进行细胞类型注释，区分生物学时间变异和批次效应，并提供减少批次效应的方法，还能在单细胞水平上生成时间序列 | NA | 解决在基因表达同时受时间和细胞身份影响时，分析单细胞RNA测序数据（scRNA-seq）的挑战 | 单细胞时间序列数据 | 机器学习 | NA | scRNA-seq | 深度学习算法 | 基因表达数据 | 三个不同的时间序列scRNA-seq研究数据 |
| 13478 | 2024-10-24 |
Evaluation of a Deep Learning Based Approach to Computational Label Free Cell Viability Quantification
2024-Aug-30, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.29.610252
PMID:39257757
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研究论文 | 研究使用深度学习方法进行无标记细胞活力定量分析的可行性 | 提出了一种基于深度学习的无标记细胞活力定量方法，避免了传统染色方法对细胞的毒性影响 | 尚未提及 | 探索使用深度学习算法进行无标记细胞活力定量分析的可行性 | 人类细胞的形态变化和细胞活力 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Resnet CNN | 图像 | NA |
| 13479 | 2024-10-24 |
AVN: A Deep Learning Approach for the Analysis of Birdsong
2024-Aug-24, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.05.10.593561
PMID:39229184
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的鸟鸣分析方法AVN，用于斑胸草雀的鸣叫分析 | AVN方法无需额外训练数据即可在多个动物群体中进行高精度注释，并生成一系列可解释的特征来描述鸣叫的语法、时序和声学特性 | NA | 开发一种新的深度学习方法，用于分析斑胸草雀的鸣叫行为，并促进行为与神经过程之间的联系 | 斑胸草雀的鸣叫行为 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 音频 | 多个研究组和实验中的斑胸草雀 |
| 13480 | 2024-10-24 |
Deep Learning-driven Automatic Nuclei Segmentation of Label-free Live Cell Chromatin-sensitive Partial Wave Spectroscopic Microscopy Imaging
2024-Aug-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.20.608885
PMID:39229026
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的无标记活细胞染色质敏感部分波光谱显微镜图像的自动细胞核分割方法 | 提出了一种基于卷积神经网络和注意力机制的U-Net模型，用于自动分割染色质敏感部分波光谱显微镜图像中的细胞核 | NA | 开发一种自动化的方法来准确分割染色质敏感部分波光谱显微镜图像中的细胞核，以提高后续染色质分析研究的可靠性 | 染色质敏感部分波光谱显微镜图像中的细胞核 | 计算机视觉 | NA | 部分波光谱显微镜 | U-Net | 图像 | HCT116细胞 |