深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 17140 篇文献，本页显示第 13981 - 14000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13981 | 2024-08-07 |
A deep learning algorithm to increase intelligibility for hearing-impaired listeners in the presence of a competing talker and reverberation
2019-03, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/1.5093547
PMID:31067936
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研究论文 | 研究使用深度学习算法在有竞争说话者和回声的环境中提高听力受损者的语音可懂度 | 该研究扩展了深度学习语音分离技术在多种环境中的应用范围，包括不同背景噪音、竞争说话者和房间回声 | NA | 探索深度学习算法在复杂声学环境中作为降噪工具的性能 | 听力受损者和正常听力者在不同目标干扰比下的语音可懂度 | 机器学习 | 听力障碍 | 深度学习 | 双向长短期记忆循环神经网络 | 语音 | 听力受损者和正常听力者 |
| 13982 | 2024-08-07 |
Deep Learning-Based Multinational Banknote Type and Fitness Classification with the Combined Images by Visible-Light Reflection and Infrared-Light Transmission Image Sensors
2019-Feb-15, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s19040792
PMID:30781367
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的多国货币类型和适用性分类方法，该方法结合红外透射和可见光反射图像，使用卷积神经网络进行分类 | 本文的创新点在于同时考虑了多国货币的类型和适用性分类，并提出了一种新的方法来估计纸币的适用性值及其在多次输入中的结果一致性 | NA | 旨在解决自动支付设施中纸币的自动分拣问题，包括纸币类型识别、适用性分类和防伪检测 | 研究对象为印度卢比、韩国韩元和美国美元的纸币图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 包含印度卢比、韩国韩元和美国美元的纸币图像，涉及两种和三种适用性级别 |
| 13983 | 2024-08-07 |
16S rRNA sequence embeddings: Meaningful numeric feature representations of nucleotide sequences that are convenient for downstream analyses
2019-02, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1006721
PMID:30807567
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研究论文 | 本文探讨了使用词和句子嵌入方法对核苷酸序列进行数值表示，以便于下游机器学习应用（尤其是深度学习） | 本文采用Skip-Gram word2vec方法将k-mers嵌入到密集的低维数值向量空间中，并利用现有的句子嵌入技术对特定身体部位或样本的所有序列进行嵌入，展示了这些表示的意义 | NA | 探索核苷酸序列的数值表示方法，以便于下游机器学习应用 | 16S rRNA扩增子调查中的k-mers序列 | 机器学习 | NA | Skip-Gram word2vec | NA | 序列数据 | 特定身体部位或样本的所有序列 |
| 13984 | 2024-08-07 |
Removing Confounding Factors Associated Weights in Deep Neural Networks Improves the Prediction Accuracy for Healthcare Applications
2019, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
PMID:30864310
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研究论文 | 本文提出了一种有效方法，通过去除深度神经网络中与年龄或性别等混杂因素相关的权重，提高跨队列预测准确性 | 该方法仅需对基准模型架构进行最小改动，即可应用于大多数现有神经网络 | NA | 提高医疗应用中深度学习模型的预测准确性 | 深度神经网络中的混杂因素 | 机器学习 | NA | NA | CNN, LSTM | 图像 | 涉及CT扫描、MRA和EEG脑波数据 |
| 13985 | 2024-08-07 |
DMfold: A Novel Method to Predict RNA Secondary Structure With Pseudoknots Based on Deep Learning and Improved Base Pair Maximization Principle
2019, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2019.00143
PMID:30886627
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习和改进碱基对最大化原则的新方法DMfold，用于预测包含假结的RNA二级结构 | DMfold方法通过学习已知结构中相似的RNA序列来预测二级结构，避免了多序列方法对高度同源序列的依赖，并通过深度学习自动提取折叠参数，避免了单序列方法中折叠参数的不足 | NA | 开发一种新的计算方法来预测包含假结的RNA二级结构 | RNA二级结构，特别是包含假结的结构 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 序列数据 | NA |
| 13986 | 2024-08-07 |
Embedded deep learning in ophthalmology: making ophthalmic imaging smarter
2019 Jan-Dec, Therapeutic advances in ophthalmology
IF:2.3Q2
DOI:10.1177/2515841419827172
PMID:30911733
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review | 本文综述了深度学习在眼科影像设备中的嵌入应用，旨在通过自动图像采集提高图像质量，从而增强基于深度学习的临床诊断 | 探讨了深度学习系统在眼科影像设备中的嵌入能力，以及如何通过'主动采集'技术提高图像质量 | NA | 研究深度学习在眼科影像设备中的嵌入应用及其对临床诊断的影响 | 深度学习系统在眼科影像设备中的嵌入及图像质量提升 | computer vision | NA | deep learning | NA | image | NA |
| 13987 | 2024-08-07 |
Prediction of premature all-cause mortality: A prospective general population cohort study comparing machine-learning and standard epidemiological approaches
2019, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0214365
PMID:30917171
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研究论文 | 本研究旨在通过机器学习和标准生存模型预测早死风险，并比较两者的预测效果 | 机器学习算法在预测早死风险方面比传统方法有显著改进 | NA | 开发新的预测算法，预测早死风险 | 502,628名40-69岁的参与者 | 机器学习 | NA | 深度学习, 随机森林, Cox回归 | 深度学习, 随机森林, Cox回归 | 人口统计、生物测量、临床和生活方式数据 | 502,628名参与者 |
| 13988 | 2024-08-07 |
Recurrent residual U-Net for medical image segmentation
2019-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.6.1.014006
PMID:30944843
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的医学图像分割方法，包括循环U-Net模型（RU-Net）和循环残差U-Net模型（R2U-Net），并验证了其在多个基准数据集上的优越性能 | 结合了U-Net、残差网络和循环卷积神经网络的优势，通过残差单元和循环残差卷积层的特征累积，实现了更好的特征表示和性能提升 | NA | 提高医学图像分割任务的性能 | 医学图像的分类、分割和检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net, 残差网络, 循环卷积神经网络 | 图像 | 三个基准数据集，包括视网膜图像中的血管分割、皮肤癌分割和肺部病变分割 |
| 13989 | 2024-08-07 |
Optimization of a Deep-Learning Method Based on the Classification of Images Generated by Parameterized Deep Snap a Novel Molecular-Image-Input Technique for Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) Analysis
2019, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2019.00065
PMID:30984753
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研究论文 | 本文优化了一种基于参数化DeepSnap生成图像分类的深度学习方法，用于定量结构-活性关系（QSAR）分析，以预测化学化合物的潜在毒性。 | 开发了一种新的深度学习技术DeepSnap，用于QSAR分析，无需提取描述符即可预测多种化学物质对各种受体的潜在毒性。 | DeepSnap方法的多个参数尚未优化，本研究评估了这些参数对深度学习预测模型性能的影响。 | 优化DeepSnap方法的参数，以提高深度学习预测模型的性能，用于评估化学化合物的风险。 | 化学化合物的潜在毒性预测及其对各种受体的影响。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习预测模型 | 图像 | 使用64张图像构建化学化合物CAR激动剂的预测模型 |
| 13990 | 2024-08-07 |
A Technical Review of Convolutional Neural Network-Based Mammographic Breast Cancer Diagnosis
2019, Computational and mathematical methods in medicine
DOI:10.1155/2019/6509357
PMID:31019547
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综述 | 本研究综述了卷积神经网络（CNN）在乳腺X线摄影乳腺癌诊断（MBCD）领域的应用技术 | 探讨了三种基于CNN的MBCD模型：设计浅层或修改现有模型以降低时间和训练实例成本；利用迁移学习和微调优化预训练CNN；以及利用CNN模型进行特征提取并通过机器学习分类器区分恶性与良性病变 | CNN在MBCD领域的应用仍处于早期阶段，实现深度学习工具辅助临床实践的目标还有很长的路要走 | 旨在为如何使用CNN进行相关任务提供线索 | 乳腺X线摄影乳腺癌诊断 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 卷积神经网络（CNN） | CNN | 图像 | NA |
| 13991 | 2024-08-07 |
ShortFuse: Biomedical Time Series Representations in the Presence of Structured Information
2017-Aug, Proceedings of machine learning research
PMID:30882086
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研究论文 | 本文介绍了一种名为ShortFuse的方法，该方法通过显式建模时间序列与结构化协变量之间的时间交互和依赖关系，提高了深度学习模型在时间序列上的准确性 | ShortFuse引入了混合卷积和LSTM单元，通过在时间域上共享权重的协变量来整合结构化信息 | NA | 提高深度学习模型在医疗应用中时间序列数据的准确性 | 预测与骨关节炎相关的软骨退化和脑瘫患者的手术结果 | 机器学习 | NA | NA | CNN, LSTM | 时间序列 | NA |
| 13992 | 2024-08-05 |
Radiographic Findings Associated With Mild Hip Dysplasia in 3869 Patients Using a Deep Learning Measurement Tool
2024-Aug, Arthroplasty today
IF:1.5Q3
DOI:10.1016/j.artd.2024.101398
PMID:38993836
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习算法来测量和分类轻度髋关节发育不良的患者 | 创新点在于自动化测量与髋关节发育不良相关的多个角度，并应用于大规模患者群体的发病率分析 | 本研究没有提到患者的先前髋关节置换手术情况和其他潜在的混淆变量 | 本研究旨在使用深度学习算法测量与髋关节发育不良相关的角度并评估发病率 | 研究对象为3869名无先前髋关节置换手术的患者 | 计算机视觉 | NA | 深度学习(DL) | NA | 影像 | 3869名患者 |
| 13993 | 2024-08-05 |
Unveiling the stochastic nature of human heteropolymer ferritin self-assembly mechanism
2024-Aug, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.5104
PMID:38995055
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研究论文 | 本文探讨了人类异聚体铁蛋白的自组装机制及其随机特性 | 揭示了异聚铁蛋白在自组装过程中具有独特的建筑特征和随机组装机制 | 对异铁蛋白组装机制的理解仍有限，需要进一步研究其功能和作用 | 理解异聚体铁蛋白的结构及其组装机制对细胞功能的影响 | 合成具有特定H与L亚基比例的铁蛋白异聚物 | NA | NA | 高分辨率冷冻电子显微镜分析和基于深度学习的氨基酸建模 | NA | NA | NA |
| 13994 | 2024-08-05 |
Three-Dimensional Label-Free Observing of the Self-Assembled Nanoparticles inside a Single Cell at Nanoscale Resolution
2024-Jul-13, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.4c06095
PMID:39001860
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研究论文 | 本研究提出了一种无标记的三维观察自组装纳米颗粒的方法 | 创新点在于结合深度学习和同步辐射硬X射线纳米断层扫描技术来实现单细胞内自组装纳米颗粒的定量观察 | 文章未提及具体的实验环境或外部变量控制，从而可能影响结果的普适性 | 本研究旨在优化纳米医学中的自组装性能 | 研究对象为超小铁氧化物纳米颗粒（USIO NPs） | 数字病理学 | NA | 深度学习结合同步辐射硬X射线纳米断层扫描 | NA | 图像 | 单个细胞 |
| 13995 | 2024-08-05 |
Oral mucosal lesions triage via YOLOv7 models
2024-Jul-12, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi
DOI:10.1016/j.jfma.2024.07.010
PMID:39003230
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研究论文 | 本研究利用YOLOv7模型增强了口腔粘膜病变的早期检测和分类。 | 通过扩展数据集并比较不同的YOLOv7模型配置，提高了病变分类的准确性。 | 研究未提及YOLOv7模型在实际临床应用中的长期效果。 | 提高口腔粘膜病变的早期检测和分类能力。 | 主要研究对象为口腔粘膜病变。 | 计算机视觉 | 口腔癌 | 深度学习 | YOLOv7 | 图像 | 超过50,000张白光宏观图像 |
| 13996 | 2024-08-05 |
A deep learning based cognitive model to probe the relation between psychophysics and electrophysiology of flicker stimulus
2024-Jul-10, Brain informatics
DOI:10.1186/s40708-024-00231-0
PMID:38987386
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研究论文 | 本文旨在通过基于深度学习的计算模型探讨闪烁刺激的心理物理学与电生理学之间的关系 | 使用卷积递归神经网络（CRNN）结合心理物理数据，展示了闪烁刺激的电生理特征可以通过时间卷积操作进行解释 | 本研究基于人类受试者的数据，可能受到个体差异的影响 | 桥接闪烁融合的心理物理学与闪烁刺激相关的电生理学之间的差距 | 利用人类受试者的心理物理数据进行训练的CRNN | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积递归神经网络（CRNN） | 心理物理学数据 | NA |
| 13997 | 2024-08-05 |
Radiomics incorporating deep features for predicting Parkinson's disease in 123I-Ioflupane SPECT
2024-Jul-10, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-024-00651-1
PMID:38985382
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研究论文 | 本研究结合放射组学和深度学习特征，以预测帕金森病的Hoehn-Yahr阶段 | 结合放射组学和深度学习特征的模型相比于单独使用放射组学或深度学习，显著提升了帕金森病预测的准确性 | MRI与SPECT基础的分割方法在放射组学结果上未表现出显著差异，限制了模型的广泛适用性 | 研究基于123I-Ioflupane SPECT影像预测帕金森病的Hoehn-Yahr阶段 | 161名帕金森病患者，评估首次诊断后的第0年和第4年 | 计算机视觉 | 帕金森病 | 123I-Ioflupane SPECT | 2D DenseNet | 影像 | 161名受试者 |
| 13998 | 2024-08-05 |
Deep learning-based recommendation system for metal-organic frameworks (MOFs)
2024-Jul-10, Digital discovery
IF:6.2Q1
DOI:10.1039/d4dd00116h
PMID:38993728
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的金属有机框架（MOFs）推荐系统 | 该系统利用无监督的Doc2Vec模型，将MOFs嵌入高维化学空间，进行相似性分析以推荐特定应用的材料 | 该方法可能在推荐的材料范围上具有局限性，仍需要对一些材料进行深度调查 | 研究旨在开发一种高效的MOFs推荐系统 | 研究对象为金属有机框架（MOFs） | 机器学习 | NA | Doc2Vec | NA | 文档结构的MOF特性 | NA |
| 13999 | 2024-08-07 |
Author Correction: A fully automated classification of third molar development stages using deep learning
2024-Jul-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-66731-5
PMID:38987634
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14000 | 2024-08-05 |
Application of Artificial Intelligence in rehabilitation science: A scientometric investigation Utilizing Citespace
2024-Jul-04, SLAS technology
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.slast.2024.100162
PMID:38971228
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研究论文 | 本研究展示了康复科学与人工智能（AI）技术交叉的科学计量分析 | 研究通过Citespace工具可视化和量化AI在康复科学中的应用，揭示了该领域的研究趋势和影响 | 尽管分析提供了有价值的见解，但数据仅来源于Web of Science数据库，可能存在选择偏差 | 探索人工智能在康复科学中的应用及其发展趋势 | 基于2002年至2022年间与康复科学及人工智能相关的出版物进行分析 | 数字病理学 | NA | 科学生物信息学 | NA | 文献数据 | 分析涉及2002至2022年间的多篇学术论文 |