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 14081 - 14100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 14081 | 2024-10-13 |
Machine learning, deep learning and hernia surgery. Are we pushing the limits of abdominal core health? A qualitative systematic review
2024-08, Hernia : the journal of hernias and abdominal wall surgery
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s10029-024-03069-x
PMID:38761300
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综述 | 本文系统综述了机器学习和深度学习在疝气手术中的应用 | 展示了机器学习在预测手术结果和识别术后并发症相关因素方面的潜力 | 研究数量有限，且研究对象和使用的模型类型各异 | 评估机器学习和人工智能在疝气手术中的应用 | 疝气手术中的机器学习和深度学习应用 | 机器学习 | NA | 机器学习, 深度学习 | 深度学习模型 (DLM) | 视频, 图像 | 共包含13篇研究文章，涉及腹股沟疝、腹壁疝或切口疝 |
| 14082 | 2024-10-13 |
1 Million Segmented Red Blood Cells With 240 K Classified in 9 Shapes and 47 K Patches of 25 Manual Blood Smears
2024-Jul-02, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03570-z
PMID:38956115
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研究论文 | 本文介绍了一个包含100万个分割红细胞和24万个分类红细胞的数据集，用于开发和测试基于深度学习的红细胞形态/形状检查自动化技术 | 本文首次提供了一个大规模的红细胞形态数据集，并提供了用于图像处理和深度学习模型训练的代码 | 数据集仅包含25个手动制备的血涂片，可能不足以涵盖所有可能的红细胞形态 | 开发和测试基于深度学习的红细胞形态/形状检查自动化技术 | 红细胞的形态和形状 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 图像分类器 | 图像 | 25个手动制备的血涂片，共47000多个图像/补丁，包含100万个分割红细胞和24万个分类红细胞 |
| 14083 | 2024-10-13 |
Attention-based Imputation of Missing Values in Electronic Health Records Tabular Data
2024-Jun, Proceedings. IEEE International Conference on Healthcare Informatics
DOI:10.1109/ichi61247.2024.00030
PMID:39387063
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研究论文 | 本文提出了一种基于注意力机制的电子健康记录表格数据缺失值插补框架 | 利用特征间（自注意力）或样本间注意力来重建缺失数据，并采用对比学习中的数据处理方法提高插补模型的泛化能力 | 未提及具体局限性 | 提高机器学习在患者特定预测建模中对电子健康记录表格数据缺失值插补的准确性 | 电子健康记录表格数据中的缺失值 | 机器学习 | NA | 注意力机制 | 自注意力模型 | 表格数据 | 五个表格数据集和两个电子健康记录数据集 |
| 14084 | 2024-10-13 |
Knowledge mapping and bibliometric analysis of medical knee magnetic resonance imaging for knee osteoarthritis (2004-2023)
2024, Frontiers in surgery
IF:1.6Q2
DOI:10.3389/fsurg.2024.1387351
PMID:39345660
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研究论文 | 本研究系统分析了2004年至2023年间全球关于膝关节磁共振成像（MRI）在膝骨关节炎（KOA）治疗中应用的研究现状，并通过知识图谱展示研究热点和未来趋势 | 本研究首次通过知识图谱形式展示膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究热点和未来趋势 | 研究仅基于Web of Science核心数据库的文献，可能存在数据偏差 | 系统分析全球膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究现状，探索研究热点和未来趋势 | 2004年至2023年间关于膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究 | 数字病理学 | 骨关节炎 | 磁共振成像（MRI） | NA | 文本 | 共纳入2904篇文章 |
| 14085 | 2024-10-13 |
DynProfiler: a Python package for comprehensive analysis and interpretation of signaling dynamics leveraged by deep learning techniques
2024, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbae145
PMID:39391633
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研究论文 | 本文介绍了一个名为DynProfiler的Python包，利用深度学习技术对信号传导动力学进行全面分析和解释 | DynProfiler利用整个信号传导动力学（包括中间变量）作为输入，并利用深度学习技术提取信息特征，无需任何标签，并结合现代可解释AI解决方案提供每个动力学的定量时间依赖性重要性评分 | NA | 开发一种能够有效提取信号传导动力学信息特征的工具，用于后续分析如患者分层和生存预测 | 信号传导动力学及其在乳腺癌患者中的应用 | 机器学习 | 乳腺癌 | 深度学习技术 | NA | 模拟信号传导动力学数据 | NA |
| 14086 | 2024-10-13 |
Estimation of sorghum seedling number from drone image based on support vector machine and YOLO algorithms
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1399872
PMID:39391781
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研究论文 | 本文研究了基于支持向量机和YOLO算法从无人机图像中估算高粱幼苗数量的方法 | 本文提出了三种模型（支持向量机、YOLOv5和YOLOv8）用于从无人机RGB图像中快速自动地计数高粱幼苗，并验证了YOLOv8模型在不同飞行高度下的准确性 | 本文仅在特定飞行高度下验证了模型的准确性，未涵盖所有可能的环境条件 | 测试并比较三种模型在不同飞行高度下从无人机图像中估算高粱幼苗数量的准确性 | 高粱幼苗的数量 | 计算机视觉 | NA | 支持向量机、YOLO算法 | 支持向量机、YOLOv5、YOLOv8 | 图像 | 在15米、30米和45米飞行高度下采集的RGB图像 |
| 14087 | 2024-10-13 |
Sen-2 LULC: Land use land cover dataset for deep learning approaches
2023-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2023.109724
PMID:37965594
|
研究论文 | 本文介绍了一个名为Sen-2 LULC的数据集，用于支持深度学习方法在土地利用和土地覆盖分类中的应用 | 该数据集填补了高质量数据集在现代计算机视觉和遥感数据分析之间的空白，促进了环境理解和城市规划的突破 | NA | 促进土地利用和土地覆盖分类的研究，特别是在印度地区 | 土地利用和土地覆盖分类 | 计算机视觉 | NA | 遥感技术 | CNN | 图像 | 213,761张预处理的10米分辨率图像，涵盖七种土地利用和土地覆盖类别 |
| 14088 | 2024-10-13 |
Protein language models can capture protein quaternary state
2023-Nov-14, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-023-05549-w
PMID:37964216
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研究论文 | 本文探讨了蛋白质语言模型在预测蛋白质四级结构中的应用 | 首次研究了嵌入技术在预测蛋白质四级结构中的能力 | 模型性能不如基于已解析晶体结构的方法 | 探索蛋白质语言模型在预测蛋白质四级结构中的潜力 | 蛋白质的四级结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 蛋白质语言模型（如ESM-2） | 蛋白质序列 | 来自QSbio数据集的大量蛋白质数据 |
| 14089 | 2024-10-13 |
Deep learning and single-cell phenotyping for rapid antimicrobial susceptibility detection in Escherichia coli
2023-11-14, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-023-05524-4
PMID:37964031
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的单细胞表型分析方法，用于快速检测大肠杆菌的抗生素敏感性 | 提出了一种新的概念验证方法，通过深度学习单细胞特定的形态表型来直接关联大肠杆菌的抗生素敏感性 | 仅在实验室参考的完全敏感的大肠杆菌菌株和六种来自人类血流感染的大肠杆菌菌株上进行了验证 | 开发一种快速检测大肠杆菌抗生素敏感性的方法，以应对抗生素耐药性的上升 | 大肠杆菌的抗生素敏感性 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 六种来自人类血流感染的大肠杆菌菌株 |
| 14090 | 2024-10-13 |
Effect of the telemedicine-supported multicomponent exercise therapy in patients with knee osteoarthritis: study protocol for a randomized controlled trial
2023-Nov-14, Trials
IF:2.0Q3
DOI:10.1186/s13063-023-07749-4
PMID:37964273
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研究论文 | 研究远程医疗支持的多成分运动疗法对膝骨关节炎患者的疗效 | 结合运动疗法、患者教育和健康指导，通过mHealth应用程序在家中进行治疗 | 现有研究中存在患者依从性问题和缺乏客观评估方法 | 评估多成分运动疗法对膝骨关节炎患者疼痛自我管理的有效性 | 膝骨关节炎患者 | NA | 骨关节炎 | NA | NA | NA | 未具体说明 |
| 14091 | 2024-10-13 |
Conformer Generation for Structure-Based Drug Design: How Many and How Good?
2023-11-13, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01245
PMID:37903507
|
研究论文 | 本文探讨了构象生成在基于结构的药物设计中的重要性，并研究了构象集合的大小、多样性和质量对药物发现任务性能的影响 | 本文通过实验阐明了构象集合的大小、多样性和质量对药物发现任务性能的影响，并比较了先进的生成深度学习方法与经典几何方法的性能 | NA | 研究构象生成在基于结构的药物设计中的最佳实践 | 构象集合的大小、多样性和质量对药物发现任务性能的影响 | 药物设计 | NA | 生成深度学习 | NA | 分子结构 | NA |
| 14092 | 2024-10-13 |
Counting manatee aggregations using deep neural networks and Anisotropic Gaussian Kernel
2023-Nov-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-45507-3
PMID:37957170
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的海牛聚集计数方法，使用各向异性高斯核（AGK）和低质量图像来自动计算海牛数量 | 本文创新性地使用了各向异性高斯核（AGK）来捕捉不同聚集中个体海牛的形状，并将其应用于多种深度神经网络以学习海牛密度 | NA | 开发一种自动计数海牛聚集的方法，以观察其习性并设计安全规则和护理计划 | 海牛及其聚集 | 计算机视觉 | NA | 各向异性高斯核（AGK） | 深度神经网络（包括VGG、SANet、CSRNet、MARUNet等） | 图像 | 使用从监控视频中提取的低质量图像进行实验 |
| 14093 | 2024-10-13 |
Evaluation of deep learning-based feature selection for single-cell RNA sequencing data analysis
2023-11-10, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-023-03100-x
PMID:37950331
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研究论文 | 本文探讨了基于深度学习的特征选择方法在单细胞RNA测序数据分析中的应用 | 本文提出了基于深度学习的特征选择方法，与传统的基于差异分布的方法相比，该方法通过神经网络确定基因的重要性 | NA | 评估基于深度学习的特征选择方法在单细胞RNA测序数据分析中的效用 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 神经网络 | 基因表达数据 | 从Tabula Muris和Tabula Sapiens图谱中采样创建的单细胞RNA测序数据集 |
| 14094 | 2024-10-13 |
trRosettaRNA: automated prediction of RNA 3D structure with transformer network
2023-11-09, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-42528-4
PMID:37945552
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研究论文 | 本文介绍了trRosettaRNA，一种基于深度学习的RNA三维结构预测自动化方法 | trRosettaRNA在RNA三维结构预测中表现优异，尤其是在CASP15和RNA-Puzzles实验中的盲测中，其预测结果与顶尖人类预测结果相当 | 对于合成RNA的准确结构预测仍然具有挑战性 | 开发一种自动化方法来预测RNA的三维结构 | RNA的三维结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer网络 | RNA结构数据 | 涉及CASP15和RNA-Puzzles实验中的RNA样本 |
| 14095 | 2024-10-13 |
Categorization of collagen type I and II blend hydrogel using multipolarization SHG imaging with ResNet regression
2023-11-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-46417-0
PMID:37945626
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研究论文 | 本文提出了一种基于多极化SHG成像和ResNet回归的方法，用于分类和回归胶原I型和II型混合水凝胶 | 本文的创新点在于使用多极化SHG成像和ResNet模型，无需预先进行耗时的模型拟合，即可实现对胶原I型和II型混合水凝胶的分类和回归 | 本文的局限性在于仅测试了特定比例的混合水凝胶，未涵盖所有可能的混合比例 | 研究目的是开发一种自动化方法，利用深度学习从胶原基质中提取有价值的信息 | 研究对象是胶原I型和II型混合水凝胶 | 计算机视觉 | NA | 多极化SHG成像 | ResNet | 图像 | 18张渐进极化SHG图像，每种比例10°间隔 |
| 14096 | 2024-10-13 |
SDF4CHD: Generative Modeling of Cardiac Anatomies with Congenital Heart Defects
2023-Nov-08, ArXiv
PMID:37961745
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研究论文 | 本文提出了一种用于生成具有先天性心脏缺陷的心脏解剖结构的生成模型 | 本文提出了一种类型和形状解耦的生成方法，能够捕捉不同先天性心脏缺陷类型中观察到的广泛心脏解剖结构，并合成保留特定先天性心脏缺陷类型独特拓扑结构的形状 | NA | 改进先天性心脏缺陷患者的诊断和治疗计划 | 具有先天性心脏缺陷的心脏解剖结构 | 计算机视觉 | 先天性心脏缺陷 | 深度学习 | 生成模型 | 图像 | NA |
| 14097 | 2024-10-13 |
Segmentation and classification of skin lesions using hybrid deep learning method in the Internet of Medical Things
2023-Nov, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)
IF:2.0Q3
DOI:10.1111/srt.13524
PMID:38009016
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研究论文 | 本文提出了一种混合深度学习方法，用于在医疗物联网（IoMT）环境中对皮肤病变进行分割和分类 | 本文的创新点在于结合了Mask Region-based Convolutional Neural Network（MRCNN）和ResNet50两种先进方法，以提高皮肤病变分析的准确性和效率 | NA | 提高皮肤病变分析的准确性和效率 | 皮肤病变 | 计算机视觉 | NA | 混合深度学习 | MRCNN, ResNet50 | 图像 | 大量标注的皮镜图像 |
| 14098 | 2024-10-13 |
Radiation pneumonia predictive model for radiotherapy in esophageal carcinoma patients
2023-Oct-17, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-023-11499-6
PMID:37848844
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研究论文 | 本研究探讨了三维剂量分布和临床特征在预测食管癌患者放疗后放射性肺炎中的作用，并设计了一种新的混合深度学习网络来预测放射性肺炎的发生 | 本研究首次将临床特征整合到深度学习模型中，设计了一种新的混合深度学习网络HybridNet，结合了3D ResNet18和1D卷积层，显著提高了预测精度 | NA | 探索三维剂量分布和临床特征在预测食管癌患者放疗后放射性肺炎中的作用，并设计新的混合深度学习网络来提高预测精度 | 食管癌患者放疗后的放射性肺炎 | 机器学习 | 食管癌 | 深度学习 | HybridNet（结合3D ResNet18和1D卷积层） | 三维剂量分布矩阵和一维临床特征矩阵 | 105名接受过放疗的食管癌患者 |
| 14099 | 2024-10-13 |
Unbiased image segmentation assessment toolkit for quantitative differentiation of state-of-the-art algorithms and pipelines
2023-Oct-12, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-023-05486-8
PMID:37828466
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研究论文 | 本文介绍了一个用于评估图像分割算法的无偏评估工具包，通过69种指标对分割数据进行全面评估，并提出了一种基于定量分析、降维或无监督分类技术以及选择标准的模型选择方法 | 本文提出了一个全面的图像分割评估工具包，包含69种评估指标，并提供了一种基于定量分析和选择标准的模型选择方法 | NA | 开发一个用于评估图像分割算法的无偏评估工具包，并提出一种模型选择方法 | 图像分割算法和管道 | 计算机视觉 | NA | NA | NA | 图像 | NA |
| 14100 | 2024-10-13 |
disperseNN2: a neural network for estimating dispersal distance from georeferenced polymorphism data
2023-Oct-11, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-023-05522-7
PMID:37817115
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研究论文 | 本文介绍了一种名为disperseNN2的深度学习工具，用于从地理参考的多态性数据中估计每代平均扩散距离 | disperseNN2通过使用样本的地理信息，在处理成对基因型时进行特征提取，从而优于不使用显式空间信息的先进深度学习方法 | NA | 开发一种新的深度学习工具，用于从地理参考的多态性数据中估计生物的扩散能力 | 生物的地理遗传变异和扩散距离 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 多态性数据 | 10和100个个体 |