深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24409 篇文献，本页显示第 14201 - 14220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 14201 | 2024-09-24 |
Application of machine learning for predicting lymph node metastasis in T1 colorectal cancer: a systematic review and meta-analysis
2024-Sep-23, Langenbeck's archives of surgery
DOI:10.1007/s00423-024-03476-9
PMID:39311932
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meta-analysis | 本文综述并分析了机器学习和深度学习模型在T1期结直肠癌患者淋巴结转移预测中的应用 | 机器学习和深度学习模型在T1期结直肠癌淋巴结转移预测中表现出高灵敏度和特异性 | 研究间存在显著异质性，需要开发更可靠的算法 | 评估机器学习和深度学习模型在T1期结直肠癌淋巴结转移预测中的诊断准确性 | T1期结直肠癌患者的淋巴结转移 | machine learning | 结直肠癌 | 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) | 多种机器学习和深度学习模型 | NA | 33,199名T1期结直肠癌患者 |
| 14202 | 2024-10-15 |
Global research progress of electroencephalography applications in attention deficit hyperactivity disorder: Bibliometrics and visualized analysis
2024-Sep-20, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000039668
PMID:39312386
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综述 | 本文对电生理学在注意力缺陷多动障碍（ADHD）中的应用进行了文献计量分析和可视化分析 | 本文通过文献计量分析和可视化工具，系统地总结了电生理学在ADHD诊断中的应用进展和研究趋势 | 本文主要基于文献计量分析，未涉及具体的实验数据或临床应用效果 | 旨在提供电生理学在ADHD应用领域的特征、主要研究领域、发展路径和趋势的概述 | 电生理学在ADHD中的应用 | 神经科学 | 神经发育障碍 | 电生理学（EEG） | NA | 文本 | 1162篇文献 |
| 14203 | 2024-10-15 |
Leaf rolling detection in maize under complex environments using an improved deep learning method
2024-Aug-23, Plant molecular biology
IF:3.9Q1
DOI:10.1007/s11103-024-01491-4
PMID:39179745
|
研究论文 | 本文提出了一种改进的深度学习方法，用于在复杂环境中检测玉米叶卷曲现象 | 本文引入了卷积块注意力模块和可变形卷积网络v2，以增强特征提取能力和对目标形状和尺度变化的适应性 | NA | 深入理解叶卷曲现象，提高作物对环境压力的耐受性 | 玉米叶卷曲现象 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | 包含严重遮挡、叶片尺度和形状变化以及复杂背景场景的数据集 |
| 14204 | 2024-10-15 |
Attaching organic fibers to mineral: The case of the avian eggshell
2023-Dec-15, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2023.108425
PMID:38034363
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研究论文 | 研究鸟类蛋壳中有机纤维膜与无机矿物质之间的结构附着机制 | 通过3D多尺度成像技术结合深度学习特征分割，揭示了有机纤维膜如何嵌入和锚定到蛋壳矿物质中 | NA | 理解有机纤维膜如何附着到蛋壳矿物质上，以支持鸟类胚胎发育和孵化 | 鸟类蛋壳中的有机纤维膜和无机矿物质 | 生物学 | NA | X射线和电子断层扫描 | 深度学习 | 图像 | NA |
| 14205 | 2024-10-15 |
Abdominal fat quantification using convolutional networks
2023-Dec, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-09865-w
PMID:37436508
|
研究论文 | 本文介绍了使用全卷积网络（FCN）自动量化腹部磁共振成像（MRI）数据中脂肪组织的软件，并评估了其性能 | 本文提出的方法在脂肪组织量化方面显著优于常见的半自动化方法，减少了依赖性和工作量 | NA | 开发和评估一种自动化的方法来量化腹部MRI数据中的脂肪组织 | 肥胖患者的腹部脂肪组织 | 计算机视觉 | 肥胖 | 全卷积网络（FCN） | UNet | 图像 | 331个完整的腹部图像系列 |
| 14206 | 2024-10-15 |
M-MSSEU: source-free domain adaptation for multi-modal stroke lesion segmentation using shadowed sets and evidential uncertainty
2023-Dec, Health information science and systems
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s13755-023-00247-6
PMID:37780536
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研究论文 | 本文提出了一种新的无源域自适应方法，用于多模态中风病变分割，利用阴影集和证据不确定性 | 本文创新性地使用了证据深度学习代替卷积神经网络，并设计了多模态意见融合模块，利用Dempster-Shafer证据理论进行不同模态的决策融合 | NA | 解决无源域自适应问题，并有效利用医学图像中的多模态信息 | 多模态中风病变 | 计算机视觉 | 中风 | Dempster-Shafer证据理论 | 证据深度学习 | 图像 | 两个多模态中风病变数据集 |
| 14207 | 2024-10-15 |
HUT: Hybrid UNet transformer for brain lesion and tumour segmentation
2023-Dec, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e22412
PMID:38046150
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研究论文 | 本文提出了一种混合UNet Transformer网络（HUT），用于脑部病变和肿瘤的分割 | HUT网络结合了UNet和Transformer的优势，通过并行运行的两个管道，分别基于UNet和Transformer，提高了单模态病变分割和多模态脑肿瘤分割的性能 | NA | 提高脑部病变和肿瘤分割的准确性 | 脑部病变和肿瘤 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 混合UNet Transformer | 3D脑部体积图像 | ATLAS数据集和BraTS20数据集 |
| 14208 | 2024-10-15 |
Formulation Graphs for Mapping Structure-Composition of Battery Electrolytes to Device Performance
2023-11-27, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01030
PMID:37948621
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研究论文 | 本文介绍了一种深度学习模型，即配方图卷积网络（F-GCN），用于将电池电解质的结构-组成关系映射到整体性能 | 提出了F-GCN模型，通过并行组装的多个GCN来实时特征化配方成分，并基于成分的摩尔百分比进行缩放，最终集成到一个代表完整配方的组合描述符中 | NA | 加速新化合物在目标应用中的发现，并减少实验室实验驱动的过程 | 电池电解质的结构-组成关系及其对电池性能的影响 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络（GCN） | 数据集 | 两个数据集，一个来自Li/Cu半电池的文献，另一个来自锂-碘全电池化学的实验室实验 |
| 14209 | 2024-10-15 |
Design and deep learning of synthetic B-cell-specific promoters
2023-Nov-27, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkad930
PMID:37889080
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研究论文 | 本文设计并合成了23,640个B细胞特异性启动子，并通过深度学习模型预测其转录强度 | 利用合成生物学和深度学习的协同作用，解码和重编DNA调控语法，设计出具有更大序列空间和多样转录模式的B细胞特异性启动子 | NA | 揭示B细胞特异性启动子的转录机制，并为B细胞工程提供大量非相似启动子 | B细胞特异性启动子的设计和转录强度预测 | 合成生物学 | NA | MPRA (Massively parallel reporter assays) | 深度学习模型 | DNA序列 | 23,640个合成B细胞特异性启动子 |
| 14210 | 2024-10-15 |
The past, current, and future of neonatal intensive care units with artificial intelligence: a systematic review
2023-Nov-27, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-023-00941-5
PMID:38012349
|
综述 | 本文系统回顾了机器学习和深度学习在新生儿学应用中的最新进展 | 本文通过PRISMA 2020指南系统评估了机器学习和深度学习在新生儿学中的应用，并讨论了未来AI模型的发展方向 | 本文主要集中在1996年至2022年间的106篇研究文章，可能未能涵盖所有相关研究 | 探讨人工智能在新生儿重症监护病房中的应用及其未来发展 | 新生儿疾病及其相关应用 | 机器学习 | 新生儿疾病 | 机器学习和深度学习 | NA | 图像、生命体征和生物信号 | 106篇研究文章 |
| 14211 | 2024-10-15 |
Deep learning-enhanced microscopy with extended depth-of-field
2023-Nov-24, Light, science & applications
DOI:10.1038/s41377-023-01323-y
PMID:37996459
|
研究论文 | 本文报道了一种利用深度学习设计的二元相位滤波器和联合优化的去卷积神经网络的计算成像平台，实现了在扩展深度范围内的高分辨率和高对比度成像 | 本文的创新点在于结合物理原理和深度学习设计，实现了无需连续调焦的扩展深度范围成像 | NA | 研究目的是开发一种能够在扩展深度范围内实现高分辨率和高对比度成像的计算成像平台 | 研究对象是二元相位滤波器和去卷积神经网络的设计与优化 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 去卷积神经网络 | 图像 | NA |
| 14212 | 2024-10-15 |
Saliency of breast lesions in breast cancer detection using artificial intelligence
2023-11-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-46921-3
PMID:37996504
|
研究论文 | 研究使用人工智能（AI）系统在乳腺X光片中检测乳腺癌时，乳腺病灶在决策过程中的作用 | 使用显著性图分析AI系统在乳腺癌检测中的决策过程，并测量AI系统识别的感兴趣区域与乳腺病灶的重叠程度 | 研究样本量较小，且AI系统的检测性能和重叠程度较低 | 探讨AI系统在乳腺癌检测中乳腺病灶的作用 | 乳腺X光片中的乳腺病灶 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | NA | 图像 | 382名女性（191名乳腺癌患者和191名健康对照）的乳腺X光片 |
| 14213 | 2024-10-15 |
Noninvasive molecular subtyping of pediatric low-grade glioma with self-supervised transfer learning
2023-Nov-22, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.08.04.23293673
PMID:37609311
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的扫描预测管道，用于非侵入性MRI辅助的儿童低级别胶质瘤BRAF突变状态分类 | 结合了预训练的医学影像特定网络的迁移学习和自监督标签交叉训练，提高了分类性能和泛化能力 | 研究样本量有限，且仅限于两个数据集 | 开发和验证一种非侵入性的深度学习方法，用于基于MRI的儿童低级别胶质瘤BRAF突变状态分类 | 儿童低级别胶质瘤的BRAF突变状态 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 深度学习 | CNN | MRI影像 | 开发数据集214例，外部验证数据集112例 |
| 14214 | 2024-10-15 |
Integrated Protocol of Protein Structure Modeling for Cryo-EM with Deep Learning and Structure Prediction
2023-Nov-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.10.19.563151
PMID:37904978
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研究论文 | 本文开发了一种名为DeepMainmast的蛋白质结构建模方法，结合深度学习和Alphafold2的结构预测，用于从冷冻电镜（cryo-EM）图谱中进行蛋白质主链追踪 | 本文创新性地将深度学习与Alphafold2的结构预测相结合，提高了蛋白质结构建模的准确性，并能准确分配同源多聚体的链身份 | NA | 开发一种新的蛋白质结构建模方法，以提高从冷冻电镜图谱中进行蛋白质主链追踪的准确性 | 蛋白质及其复合物的结构 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA |
| 14215 | 2024-10-15 |
Efficient Thorax Disease Classification and Localization Using DCNN and Chest X-ray Images
2023-Nov-17, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics13223462
PMID:37998598
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研究论文 | 本文提出了一种基于DenseNet-121和胸部X光图像的胸部疾病自动检测和定位方法 | 使用加权交叉熵损失函数（W-CEL）解决了ChestX-ray14数据集中的类别不平衡问题，并实现了最高的性能 | NA | 开发一种高精度和精确的计算机辅助诊断系统 | 胸部疾病的自动检测和定位 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DenseNet-121 | 图像 | 112,120张胸部X光图像，其中60,412张为正常图像，其余包含胸部疾病 |
| 14216 | 2024-10-15 |
Flow-field inference from neural data using deep recurrent networks
2023-Nov-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.11.14.567136
PMID:38014290
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研究论文 | 本文介绍了一种名为FINDR的无监督深度学习方法，用于从神经数据中推断低维非线性随机动力学 | FINDR方法在捕捉个体神经元的异质响应方面优于现有方法，并能发现可解释的低维动力学 | NA | 揭示神经群体的低维任务相关动力学及其相关计算 | 前脑区域执行听觉决策任务的鼠群的神经群体活动 | 机器学习 | NA | 深度循环网络 | 深度循环网络 | 神经元放电数据 | 执行听觉决策任务的鼠群的神经群体活动数据 |
| 14217 | 2024-10-15 |
Unsupervised deep learning for molecular dynamics simulations: a novel analysis of protein-ligand interactions in SARS-CoV-2 Mpro
2023-Nov-16, RSC advances
IF:3.9Q2
DOI:10.1039/d3ra06375e
PMID:38019981
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研究论文 | 本文采用无监督深度学习框架分析SARS-CoV-2主蛋白酶与配体的分子动力学模拟数据 | 本文首次将无监督深度学习应用于更灵活的SARS-CoV-2主蛋白酶的分子动力学模拟分析 | 本文未提及具体的局限性 | 研究分子动力学模拟中蛋白质-配体相互作用的分析方法 | SARS-CoV-2主蛋白酶及其配体的相互作用 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 神经网络 | 分子动力学数据 | 涉及多种配体的分子动力学模拟数据 |
| 14218 | 2024-10-15 |
Attention TurkerNeXt: Investigations into Bipolar Disorder Detection Using OCT Images
2023-Nov-10, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics13223422
PMID:37998558
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研究论文 | 本文提出了一种新的注意力卷积神经网络模型TurkerNeXt，用于通过OCT图像检测双相情感障碍 | 提出了一个新的注意力卷积神经网络模型TurkerNeXt，并引入了一个独特的OCT图像数据集 | NA | 开发一种自动化的OCT图像检测系统，用于检测双相情感障碍 | 双相情感障碍的检测 | 计算机视觉 | 精神疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 包含987个训练图像和328个测试图像的两个不同案例 |
| 14219 | 2024-10-15 |
MERGE: A model for multi-input biomedical federated learning
2023-Nov-10, Patterns (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.patter.2023.100856
PMID:38035188
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研究论文 | 本文介绍了一种用于多输入生物医学联合学习的模型，通过结合图像和表格数据来提高模型性能并保护数据隐私 | 提出了一个多输入的联合学习架构，结合图像和表格数据，以提高模型性能并保护数据隐私 | NA | 旨在通过联合学习方法解决数据隐私问题，并提高模型在生物医学任务中的性能 | COVID-19的预后和阿尔茨海默病患者的分层 | 机器学习 | NA | 联合学习 | 多输入模型 | 图像和表格数据 | NA |
| 14220 | 2024-10-15 |
A Complete Review of Automatic Detection, Segmentation, and Quantification of Neovascularization in Optical Coherence Tomography Angiography Images
2023-Nov-09, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics13223407
PMID:37998544
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综述 | 本文综述了在光学相干断层扫描血管造影图像中自动检测、分割和量化新生血管化的技术和算法 | 本文总结了从图像处理到机器学习和深度学习的自动化图像分析方法，并讨论了每种方法的问题和未来工作 | NA | 探讨在光学相干断层扫描血管造影图像中自动检测、分类和分割新生血管化的技术和算法 | 新生血管化在光学相干断层扫描血管造影图像中的自动检测、分类和分割 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 光学相干断层扫描血管造影 | NA | 图像 | NA |