深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24840 篇文献，本页显示第 13841 - 13860 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13841 | 2024-10-28 |
InsightSleepNet: the interpretable and uncertainty-aware deep learning network for sleep staging using continuous Photoplethysmography
2024-Feb-14, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-024-02437-y
PMID:38355559
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研究论文 | 本研究开发了一种基于连续光电容积脉搏波（PPG）信号的睡眠分期模型InsightSleepNet，旨在提高睡眠监测的便捷性和降低成本，同时增强模型的可解释性和预测结果的不确定性估计 | 引入局部注意力模块和能量评分估计，以提高模型的可解释性和预测结果的不确定性估计 | NA | 开发一种更高效的睡眠监测方法，通过考虑模型的可解释性和预测结果的不确定性，为医疗专业人员提供决策支持 | 连续光电容积脉搏波（PPG）信号 | 机器学习 | NA | 光电容积脉搏波（PPG） | 卷积神经网络（CNN）、时间卷积网络（TCN） | 信号 | 使用了三个数据集：MESA、CFS和CAP |
| 13842 | 2024-10-28 |
Data-centric artificial olfactory system based on the eigengraph
2024-Feb-08, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-45430-9
PMID:38332010
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研究论文 | 本文提出了一种基于特征图的数据中心化人工嗅觉系统 | 引入特征图概念，将隐含的气味属性数学化，并应用于气体分类的深度学习过程 | NA | 开发标准化的人工嗅觉系统 | 气体分子识别 | 机器学习 | NA | 傅里叶变换 | 深度学习 | 特征向量 | 复杂混合气体和汽车尾气 |
| 13843 | 2024-10-28 |
Transfer learning to leverage larger datasets for improved prediction of protein stability changes
2024-Feb-06, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2314853121
PMID:38285937
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研究论文 | 本文介绍了一种名为ThermoMPNN的深度神经网络，用于预测蛋白质点突变对稳定性的影响 | 利用迁移学习技术，通过结合两个大型数据集来提高预测蛋白质稳定性变化的准确性 | NA | 开发一种能够准确预测蛋白质稳定性变化的计算方法 | 蛋白质点突变对稳定性的影响 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 蛋白质结构数据 | 两个大型数据集 |
| 13844 | 2024-10-28 |
DynamicBind: predicting ligand-specific protein-ligand complex structure with a deep equivariant generative model
2024-Feb-05, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-45461-2
PMID:38316797
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DynamicBind的深度学习方法，用于预测配体特异性蛋白质-配体复合物结构 | DynamicBind采用等变几何扩散网络构建平滑能量景观，促进不同平衡状态之间的有效过渡，无需holo结构或大量采样 | NA | 理解蛋白质功能并促进药物发现 | 蛋白质-配体相互作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 等变几何扩散网络 | 蛋白质结构 | NA |
| 13845 | 2024-10-28 |
Species identification through deep learning and geometrical morphology in oaks (Quercus spp.): Pros and cons
2024-Feb, Ecology and evolution
IF:2.3Q2
DOI:10.1002/ece3.11032
PMID:38357593
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研究论文 | 本文比较了通过几何形态学方法和深度学习在两种相近的落叶栎树中进行物种鉴定的准确性和效率 | 本文首次将几何形态学方法与深度学习结合，用于栎树叶形态的物种鉴定，并比较了两者的效果 | 本文仅在两种相近的落叶栎树中进行了实验，结果的普适性有待进一步验证 | 比较几何形态学方法和深度学习在栎树叶形态物种鉴定中的准确性和效率 | 两种相近的落叶栎树及其叶形态 | 计算机视觉 | NA | 几何形态学方法，深度学习 | Xception | 图像 | 538棵亚洲落叶栎树，2328片叶子 |
| 13846 | 2024-10-28 |
Multi-modal deep learning for joint prediction of otitis media and diagnostic difficulty
2024-Feb, Laryngoscope investigative otolaryngology
IF:1.6Q2
DOI:10.1002/lio2.1199
PMID:38362190
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研究论文 | 本文提出了一种基于耳镜图像和宽带鼓室测量数据的多模态深度学习模型，用于联合预测中耳炎及其诊断难度 | 本文创新性地采用了深度度量学习方法，并与标准的多任务网络进行了性能比较 | NA | 开发一种自动检测中耳炎的诊断模型，并评估其诊断难度 | 中耳炎及其诊断难度 | 机器学习 | 中耳炎 | 深度度量学习 | 神经网络 | 图像和测量数据 | NA |
| 13847 | 2024-10-28 |
Facial and mandibular landmark tracking with habitual head posture estimation using linear and fiducial markers
2024-Feb, Healthcare technology letters
IF:2.8Q3
DOI:10.1049/htl2.12076
PMID:38370162
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研究论文 | 本研究比较了基于深度学习的基准标记（FM）和任意宽度参考（AWR）方法在面部标志测量中的准确性 | 开发了一个自定义的深度学习系统来识别面部标志，用于测量头部倾斜和下颌侧向运动 | 基准标记在面部中部和下部参数评估中表现出可变性 | 评估不同方法在面部标志测量中的准确性 | 面部和下颌的硬组织和软组织侧向运动以及头部倾斜 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习系统 | 视频 | 37名参与者 |
| 13848 | 2024-10-28 |
Derivation, External Validation and Clinical Implications of a deep learning approach for intracranial pressure estimation using non-cranial waveform measurements
2024-Jan-30, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.01.30.24301974
PMID:38352556
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研究论文 | 开发并验证了一种使用非侵入性颅外生理波形数据检测颅内压升高的AI方法 | 提出了一种仅使用颅外波形数据进行颅内压估计的深度学习方法，并在外部数据集上进行了验证 | 研究基于回顾性数据，且样本量有限，需要进一步的前瞻性研究验证 | 开发和验证一种非侵入性方法来检测颅内压升高 | 颅内压升高的检测及其与临床结果的关联 | 机器学习 | NA | 深度学习 | AI模型 | 波形数据 | 开发阶段157例，外部验证56例，结果关联1694例 |
| 13849 | 2024-10-28 |
Linking Gene Fusions to Bone Marrow Failure and Malignant Transformation in Dyskeratosis Congenita
2024-Jan-28, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms25031606
PMID:38338888
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研究论文 | 本文分析了先天性角化不良症患者RNA-Seq数据中的基因融合，以深入了解该疾病进展中的作用 | 首次详细研究了先天性角化不良症中基因融合对骨髓衰竭和恶性转化的影响 | 仅基于RNA-Seq数据和计算模拟，缺乏实验验证 | 探讨基因融合在先天性角化不良症进展中的作用 | 先天性角化不良症患者的基因融合 | 基因组学 | 先天性角化不良症 | RNA-Seq | 深度学习 | RNA序列 | 若干先天性角化不良症患者 |
| 13850 | 2024-10-28 |
RETRACTED: Liu et al. Prediction of Ovarian Cancer Response to Therapy Based on Deep Learning Analysis of Histopathology Images. Cancers 2023, 15, 4044
2024-Jan-24, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers16030493
PMID:38339431
|
correction | 该文章因故被撤回 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13851 | 2024-10-28 |
Navigating urban congestion: A Comprehensive strategy based on an efficient smart IoT wireless communication for PV powered smart traffic management system
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0310002
PMID:39453902
|
研究论文 | 本文提出了一种基于高效智能物联网无线通信的综合策略，用于太阳能供电的智能交通管理系统，以解决埃及城市严重的交通拥堵问题 | 结合了关键基础设施改进和尖端技术，利用深度学习和优化算法在物联网支持的5G框架内改善通信 | 模型主要针对埃及城市，可能不适用于其他地区的交通管理 | 现代化埃及的交通管理系统，使其符合全球智能交通网络的指导方针 | 埃及城市的交通拥堵问题 | 物联网 | NA | 深度学习、优化算法 | NA | NA | NA |
| 13852 | 2024-10-28 |
Predictive value of 18F-FDG PET/CT radiomics for EGFR mutation status in non-small cell lung cancer: a systematic review and meta-analysis
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1281572
PMID:38361781
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meta-analysis | 本研究通过meta分析评估了18F-FDG PET/CT放射组学在预测非小细胞肺癌EGFR基因突变状态中的价值 | 首次通过meta分析系统评估了18F-FDG PET/CT放射组学在预测非小细胞肺癌EGFR突变中的应用 | 研究存在异质性，主要来源于深度学习和研究区域的不同 | 评估18F-FDG PET/CT放射组学在预测非小细胞肺癌EGFR基因突变中的价值 | 非小细胞肺癌患者及其EGFR基因突变状态 | digital pathology | lung cancer | 18F-FDG PET/CT放射组学 | NA | image | 共纳入17项研究，涉及3763例非小细胞肺癌患者 |
| 13853 | 2024-10-28 |
Dyslexia Data Consortium Repository: A Data Sharing and Delivery Platform for Research
2023-Aug, Brain informatics : 16th International Conference, BI 2023, Hoboken, NJ, USA, August 1-3, 2023, Proceedings. International Conference on Brain Informatics (16th : 2023 : Hoboken, N.J.)
DOI:10.1007/978-3-031-43075-6_15
PMID:38352916
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研究论文 | 开发了一个在线平台，用于共享和交付与阅读障碍相关的数据，以促进研究 | 提供了一个集成了机器学习算法和工具的平台，生成与阅读障碍相关的次级数据集 | NA | 推进对阅读障碍的理解，该障碍对儿童及其家庭和社会有重大影响 | 阅读障碍的神经生物学研究 | 机器学习 | 阅读障碍 | 机器学习算法 | NA | 次级数据集（如皮质厚度、区域脑体积指标） | NA |
| 13854 | 2024-10-28 |
R-Mixup: Riemannian Mixup for Biological Networks
2023-Aug, KDD : proceedings. International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining
DOI:10.1145/3580305.3599483
PMID:38343707
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研究论文 | 本文提出了一种基于黎曼流形的混合数据增强技术R-Mixup，用于处理生物网络中的高维度和低样本量问题 | R-Mixup利用对数欧几里得距离度量，解决了传统Mixup方法在处理生物网络邻接矩阵时的局限性 | NA | 解决生物网络中深度学习模型过拟合问题 | 生物网络及其邻接矩阵 | 机器学习 | NA | R-Mixup | NA | 生物网络数据 | 五个真实世界生物网络数据集 |
| 13855 | 2024-10-28 |
A DEEP LEARNING FRAMEWORK TO LOCALIZE THE EPILEPTOGENIC ZONE FROM DYNAMIC FUNCTIONAL CONNECTIVITY USING A COMBINED GRAPH CONVOLUTIONAL AND TRANSFORMER NETWORK
2023-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
DOI:10.1109/isbi53787.2023.10230831
PMID:39450418
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研究论文 | 本文提出了一种使用动态功能连接的深度学习框架，结合图卷积网络和Transformer网络，用于定位癫痫病灶区 | 首次提出了一种自动化框架，利用静息态fMRI的动态功能连接来定位癫痫病灶区，并结合图卷积网络和Transformer网络进行特征提取和时间点选择 | NA | 开发一种新的深度学习框架，用于从动态功能连接中定位癫痫病灶区 | 癫痫病灶区的定位 | 机器学习 | 癫痫 | 静息态功能磁共振成像（rs-fMRI） | 图卷积网络（GCN）和Transformer网络 | 功能连接数据 | 训练数据来自人类连接组项目，评估数据来自临床癫痫数据集 |
| 13856 | 2024-10-28 |
Federated Learning with Research Prototypes: Application to Multi-Center MRI-based Detection of Prostate Cancer with Diverse Histopathology
2023-04, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.02.012
PMID:36914501
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研究论文 | 本文介绍了一种灵活的联邦学习框架，用于跨站点训练、验证和评估定制的深度学习前列腺癌检测算法 | 提出了一个灵活的联邦学习框架，支持跨站点训练和评估，并开源了FLtools系统以促进联邦学习的应用 | 需要更多数据和参与机构来提高前列腺癌分类模型的绝对性能 | 提高前列腺癌检测模型在不同机构间的泛化性能，同时保护患者健康信息和机构特定代码及数据 | 前列腺癌的检测和分期 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 联邦学习 | 3D UNet | MRI图像 | 1400+个异质性多参数前列腺MRI检查 |
| 13857 | 2024-10-28 |
Artificial intelligence: a critical review of current applications in pancreatic imaging
2021-Jun, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-021-01098-5
PMID:33550513
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综述 | 本文综述了人工智能在胰腺疾病影像学中的应用 | 介绍了机器学习和深度学习在胰腺疾病影像学中的最新进展和当前成果 | 讨论了人工智能在胰腺疾病影像学中的局限性和未来展望 | 探讨人工智能在胰腺疾病影像学中的应用 | 胰腺导管腺癌和其他胰腺肿瘤的检测与特征分析 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | 机器学习 深度学习 | NA | 影像 | NA |
| 13858 | 2024-10-27 |
Implementation of deep learning artificial intelligence in vision-threatening disease screenings for an underserved community during COVID-19
2024-Dec, Journal of telemedicine and telecare
IF:3.5Q1
DOI:10.1177/1357633X231158832
PMID:36908254
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研究论文 | 研究探讨了在COVID-19期间，深度学习人工智能在学生主导的非散瞳筛查中对未受充分服务社区的视觉威胁性疾病的应用 | 首次在前瞻性研究中应用深度学习人工智能于学生主导的非散瞳筛查，特别是在未受充分服务的社区中 | 深度学习人工智能标记了38.9%的眼睛为不可评估，远高于人类标准的2.6% | 评估深度学习人工智能在视觉威胁性疾病筛查中的应用效果 | 年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变和青光眼等视觉威胁性疾病 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 385只眼睛，来自195名筛查参与者 |
| 13859 | 2024-10-27 |
Deep learning and its associated factors among Chinese nursing undergraduates: A cross-sectional study
2024-11, Nurse education today
IF:3.6Q1
DOI:10.1016/j.nedt.2024.106356
PMID:39167874
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研究论文 | 研究了中国护理本科生的深度学习水平及其相关因素 | 首次探讨了中国护理本科生的深度学习及其相关因素 | 研究采用横断面设计，无法确定因果关系 | 描述中国护理本科生的深度学习水平并探索其相关因素 | 中国护理本科生 | NA | NA | NA | NA | NA | 271名护理本科生 |
| 13860 | 2024-10-20 |
Designed with interactome-based deep learning
2024-Nov, Nature chemical biology
IF:12.9Q1
DOI:10.1038/s41589-024-01754-7
PMID:39424957
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |