深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24188 篇文献，本页显示第 13781 - 13800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13781 | 2024-10-18 |
Auto-BCS: A Hybrid System for Real-Time Breast Cancer Screening from Pathological Images
2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01056-3
PMID:38429562
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研究论文 | 本文介绍了一种名为Auto-BCS的实时自动化系统，用于从病理图像中进行乳腺癌筛查 | Auto-BCS系统通过轻量级深度学习模型和极端梯度提升分类器的结合，显著提高了乳腺癌筛查的效率，并优化了计算性能，使其适用于低处理能力的移动设备 | NA | 开发一种高效的实时自动化系统，用于早期乳腺癌筛查 | 乳腺癌病理图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA |
| 13782 | 2024-10-18 |
Deep Learning Imaging Reconstruction Algorithm for Carotid Dual Energy CT Angiography: Opportunistic Evaluation of Cervical Intervertebral Discs-A Preliminary Study
2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01016-x
PMID:38429560
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研究论文 | 本研究评估了深度学习成像重建（DLIR）算法在颈动脉双能量CT血管造影（DECTA）中对颈椎间盘（IVDs）的成像效果，并与自适应统计迭代重建-Veo（ASiR-V）进行了比较 | DLIR算法在70 keV和碘水图像集中的诊断可接受性和显著性得分高于ASiR-V和DLIR-M，且HU和WC的标准差较低 | DLIR算法在钙水图像集中的改进有限，且在钙水图像集中的诊断可接受性和显著性得分与ASiR-V和DLIR-M无显著差异 | 评估DLIR算法在颈动脉DECTA中对颈椎间盘成像的性能 | 颈动脉DECTA图像集中的颈椎间盘 | 计算机视觉 | NA | 双能量CT血管造影（DECTA） | 深度学习成像重建（DLIR） | 图像 | 42名接受颈动脉DECTA的患者 |
| 13783 | 2024-10-18 |
From CNN to Transformer: A Review of Medical Image Segmentation Models
2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-00981-7
PMID:38438696
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综述 | 本文综述了近年来最具代表性的七种医学图像分割模型，并对其进行了理论分析和定量评估 | 介绍了Transformer模型在医学图像分割中的应用，如TransUNet和Segment Anything Model (SAM)及其变体 | 未提及具体模型的局限性 | 帮助研究人员快速建立适用于特定区域的医学分割模型 | 医学图像分割模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | 使用了肺结核胸部X光片、卵巢肿瘤和肝脏分割数据集进行评估 |
| 13784 | 2024-10-18 |
Optimizing Coronary Computed Tomography Angiography Using a Novel Deep Learning-Based Algorithm
2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01033-w
PMID:38438697
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研究论文 | 本研究评估了一种基于深度学习的运动校正算法（MCA）在消除冠状动脉CT血管造影（CCTA）中的运动伪影方面的潜力 | 提出了一种基于深度学习的运动校正算法，显著提高了64排多层CT（64-MDCT）获取的CCTA图像质量 | 研究样本量较小，仅包含124例CCTA检查 | 优化冠状动脉CT血管造影图像质量，提高其在慢性冠状动脉综合征诊断中的有效性 | 64排多层CT获取的冠状动脉CT血管造影图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | 124例64-MDCT获取的CCTA检查 |
| 13785 | 2024-10-18 |
Prediction of Ablation Rate for High-Intensity Focused Ultrasound Therapy of Adenomyosis in MR Images Based on Multi-model Fusion
2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01063-4
PMID:38441701
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研究论文 | 本研究旨在开发一种基于放射组学和深度学习特征的模型，用于预测腺肌症患者接受高强度聚焦超声（HIFU）治疗后的消融率 | 提出了一个基于多模型融合的集成模型，结合了放射组学和深度学习特征，显著提高了预测性能 | 研究是回顾性的，样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力 | 开发和评估一种新的模型，用于预测腺肌症患者接受HIFU治疗后的消融率 | 腺肌症患者接受HIFU治疗后的消融率 | 计算机视觉 | 妇科疾病 | 高强度聚焦超声（HIFU） | 多模型融合 | 图像 | 119名接受HIFU治疗的腺肌症患者 |
| 13786 | 2024-10-18 |
Effects of Intravenous Infusion of Iodine Contrast Media on the Tracheal Diameter and Lung Volume Measured with Deep Learning-Based Algorithm
2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01071-4
PMID:38448759
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研究论文 | 研究静脉注射碘造影剂对气管直径和肺容积的影响 | 首次使用基于深度学习的算法评估静脉注射碘造影剂对气管直径和肺容积的影响 | 回顾性研究，样本量有限，未考虑其他可能影响结果的因素 | 探讨静脉注射碘造影剂对气管直径和肺容积的影响 | 气管直径和肺容积 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 221名患者，平均年龄71.1 ± 12.4岁，其中174名为男性 |
| 13787 | 2024-10-18 |
Feature Fusion for Multi-Coil Compressed MR Image Reconstruction
2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01057-2
PMID:38459398
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研究论文 | 提出了一种名为“多线圈特征融合变分网络”（MFFVN）的方法，用于多线圈压缩MR图像重建 | 引入编码器直接从多线圈MR图像中提取特征，并通过特征融合操作，避免了大量参数的引入，同时保留了线圈间信息 | NA | 提高多线圈压缩MR图像重建的速度和质量 | 多线圈MR图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 变分网络 | 图像 | NA |
| 13788 | 2024-10-18 |
A Data Augmentation Methodology to Reduce the Class Imbalance in Histopathology Images
2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01018-9
PMID:38485898
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研究论文 | 本文提出了一种数据增强方法，用于减少组织病理学图像中的类别不平衡问题 | 本文提出了一种结合复制粘贴数据增强技术和损失函数加权平衡方法的策略，专门针对高实例密度数据集进行优化 | 本文仅在一个高度不平衡的核检测数据集上进行了验证，未来需要在更多不同类型的数据集上进行测试 | 解决多类和多标签分类中的类别不平衡问题，特别是在高实例密度数据集中 | 组织病理学图像中的类别不平衡问题 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | 一个高度不平衡的核检测数据集 |
| 13789 | 2024-10-18 |
DL-EDOF: Novel Multi-Focus Image Data Set and Deep Learning-Based Approach for More Accurate and Specimen-Free Extended Depth of Focus
2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01076-z
PMID:38528289
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的扩展景深（EDOF）显微镜方法，并生成了一种新的多焦点图像数据集 | 首次提出基于无监督深度学习的EDOF方法，提供更准确且无需样本的EDOF，生成新的多焦点图像数据，无需任何预处理或后处理技术，并使用深度特征获取像素的焦点度 | 未提及 | 克服显微系统中景深狭窄的问题，提高EDOF方法的性能 | 多焦点图像数据集和基于深度学习的EDOF显微镜方法 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 无监督深度学习模型 | 图像 | 包含9个图像集合的多焦点图像数据集（4个合成图像集合和5个显微镜图像集合） |
| 13790 | 2024-10-18 |
The role of quantitative electroencephalography in diagnostic workup of mental disorders
2024-Aug, Journal of physiology and pharmacology : an official journal of the Polish Physiological Society
IF:2.0Q3
DOI:10.26402/jpp.2024.4.02
PMID:39415522
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综述 | 本文综述了定量脑电图（QEEG）在多种精神障碍诊断中的最新优势 | 介绍了使用人工智能（AI）、深度学习（DL）和机器学习（ML）等复杂方法进行脑电图数据分析的最新进展 | NA | 探讨定量脑电图在精神障碍诊断中的应用及其对个性化治疗发展的支持 | 焦虑症、痴呆、精神分裂症、双相情感障碍和抑郁症等精神障碍 | 神经科学 | 精神障碍 | 脑电图（EEG） | 深度学习（DL） | 脑电图数据 | NA |
| 13791 | 2024-10-18 |
Objectification of evaluation criteria in microscopic agglutination test using deep learning
2024-07, Journal of microbiological methods
IF:1.7Q4
DOI:10.1016/j.mimet.2024.106955
PMID:38754481
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研究论文 | 本文旨在通过深度学习方法客观化显微凝集试验中的凝集率评估标准 | 提出了一种利用深度学习从暗场显微图像中提取自由钩端螺旋体并计算凝集率的方法 | NA | 客观化显微凝集试验中的凝集率评估标准 | 显微凝集试验中的凝集率 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 13792 | 2024-10-18 |
Speech decoding from stereo-electroencephalography (sEEG) signals using advanced deep learning methods
2024-06-27, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad593a
PMID:38885688
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研究论文 | 本研究使用立体脑电图（sEEG）信号和先进的深度学习方法解码语音波形 | 首次全面探索使用立体脑电图（sEEG）信号进行语音解码，并展示了深度学习方法在此领域的优越性 | 研究仅限于解码荷兰语单词，且样本量较小 | 探索使用立体脑电图（sEEG）信号解码语音的可行性，并评估不同深度学习方法的性能 | 癫痫患者的立体脑电图（sEEG）信号和其对应的语音波形 | 机器学习 | NA | 立体脑电图（sEEG） | RNN, Transformer | 信号 | 癫痫患者参与者的sEEG数据 |
| 13793 | 2024-10-18 |
Mapping dynamic spatial patterns of brain function with spatial-wise attention
2024-03-07, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad2cea
PMID:38407988
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研究论文 | 本文提出了一种基于空间注意力机制的深度学习方法SCAAE，用于发现动态功能脑网络 | 本文创新性地提出了空间注意力机制，用于生成动态功能脑网络，无需线性或独立性假设 | NA | 研究动态功能脑网络的发现方法 | 功能磁共振成像数据中的动态空间模式 | 计算机视觉 | NA | 功能磁共振成像 | 自编码器 | 图像 | 使用了HCP-rest、HCP-task和ADHD-200数据集 |
| 13794 | 2024-10-18 |
Diagnostic performance of deep learning models versus radiologists in COVID-19 pneumonia: A systematic review and meta-analysis
2024-Mar, Clinical imaging
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.clinimag.2024.110092
PMID:38301371
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meta-analysis | 本文通过系统综述和荟萃分析，比较了深度学习模型与放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现 | 首次系统性地评估了深度学习模型与放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现差异 | 研究仅限于已发表的文献，可能存在发表偏倚 | 评估深度学习模型与放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现差异 | 深度学习模型和放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 22篇符合条件的文章 |
| 13795 | 2024-10-18 |
Performance Analysis in Children of Traditional and Deep Learning CT Lung Nodule Computer-Aided Detection Systems Trained on Adults
2024-02, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.23.30345
PMID:37991333
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研究论文 | 本研究评估了基于成人数据训练的传统和深度学习计算机辅助检测系统在儿童胸部CT扫描中检测肺结节的表现 | 首次比较了基于成人数据训练的传统和深度学习CAD系统在儿童患者中的诊断性能 | 研究结果表明，基于成人数据训练的CAD系统在儿童患者中的敏感性显著降低，表明需要针对儿童的特定CAD系统 | 评估传统和深度学习CAD系统在儿童患者中检测肺结节的诊断性能，并比较其对儿童和其他成人的泛化能力 | 儿童和成人的胸部CT扫描数据 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 计算机辅助检测系统 | 传统CAD系统和深度学习MONAI模型 | CT扫描图像 | 59名儿童和89名成人的CT扫描数据 |
| 13796 | 2024-10-18 |
Importance of Serum Albumin in Deep Learning-Based Prediction of Cognitive Function Data in the Aged Using a Basic Blood Test
2024, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-3-031-67458-7_42
PMID:39400832
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研究论文 | 研究探讨了在老年人群中使用深度学习模型预测认知功能时，血清白蛋白作为营养状态指标的重要性 | 研究首次探讨了在深度学习模型中加入血清白蛋白对预测老年认知功能的准确性的影响 | 研究样本仅来自一家医院，且未涵盖所有年龄段的老年人群 | 评估在预测老年认知功能时，血清白蛋白对深度学习模型准确性的影响 | 老年人群的认知功能预测 | 机器学习 | 老年病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 血液检测数据 | 1287名患者，分为65岁及以上和65岁以下两组 |
| 13797 | 2024-10-18 |
Lung-PNet: An Automated Deep Learning Model for the Diagnosis of Invasive Adenocarcinoma in Pure Ground-Glass Nodules on Chest CT
2024-01, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.23.29674
PMID:37493322
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研究论文 | 开发并验证了一种用于胸部CT上纯磨玻璃结节（pGGNs）中区分浸润性腺癌（IAC）与其他实体的自动深度学习模型 | 提出了Lung-PNet，一种3D深度学习模型，用于自动分割和分类pGGNs中的IAC与其他实体 | 研究为回顾性，样本量相对较小，且仅限于特定时间段内的病例 | 开发和验证一种自动深度学习模型，用于区分胸部CT上pGGNs中的IAC与其他实体 | 胸部CT上的纯磨玻璃结节（pGGNs），包括AAH、AIS、MIA和IAC | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | 3D深度学习模型 | 影像 | 402名患者，共448个pGGNs |
| 13798 | 2024-10-18 |
Editorial Comment: Implementing an End-to-End Deep Learning Model in the Task of Differentiating Pure Ground-Glass Nodules on Chest CT
2024-Jan, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.23.30002
PMID:37530402
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13799 | 2024-10-18 |
Artificial Intelligence for Assessment of Endotracheal Tube Position on Chest Radiographs: Validation in Patients From Two Institutions
2024-01, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.23.29769
PMID:37703195
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研究论文 | 研究评估了基于深度学习的人工智能系统在胸部X光片上检测气管插管位置的性能 | 开发并验证了一种基于深度学习的人工智能系统，用于在胸部X光片上自动检测气管插管的存在和位置 | 研究仅限于两个机构的数据，且样本量较小 | 评估人工智能系统在胸部X光片上检测气管插管位置的准确性和及时性 | 气管插管在胸部X光片上的位置 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 539张胸部X光片（机构A，505名患者），637张胸部X光片（机构A，302名患者），546张胸部X光片（机构B，83名患者） |
| 13800 | 2024-10-18 |
Computational models can distinguish the contribution from different mechanisms to familiarity recognition
2024-01, Hippocampus
IF:2.4Q3
DOI:10.1002/hipo.23588
PMID:37985213
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研究论文 | 本文设计了两种结合深度学习和Hebbian学习规则的计算模型，分别用于模拟熟悉感，并通过比较两种模型的性能来揭示其内在机制 | 本文提出了一种新的方法来区分不同熟悉感机制的贡献，并通过两种互补模型提出了新的可测试预测 | Hebbian模型在大训练集规模下无法拟合人类行为数据，且仅对图像同质性高度敏感 | 研究不同机制对熟悉感识别的贡献，并提出新的可测试预测 | 熟悉感及其相关机制 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Hebbian模型和anti-Hebbian模型 | 图像 | 自然图像 |