深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 17212 篇文献，本页显示第 14381 - 14400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 14381 | 2024-08-07 |
Regarding "Automated Segmentation of Intracranial Thrombus on NCCT and CTA in Patients with Acute Ischemic Stroke Using a Coarse-to-Fine Deep Learning Model"
2023-09, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A7972
PMID:37591774
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14382 | 2024-08-05 |
Radiomic and deep learning characterization of breast parenchyma on full field digital mammograms and specimen radiographs: a pilot study of a potential cancer field effect
2023-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.4.044501
PMID:37426053
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研究论文 | 本研究探讨了乳腺组织的放射组学和深度学习特征与乳腺X线摄影图像之间的关系 | 首次将放射组学和深度学习特征应用于分析肿瘤与非肿瘤区域之间的潜在癌症场效应 | 本研究样本量较小，仅包括74名患者，可能影响结果的广泛适用性 | 研究乳腺X线摄影图像中的组织特征与潜在癌症场效应的关系 | 74名确诊为乳腺癌的女性患者的X线摄影图像和切除标本放射图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 放射组学 | 深度学习 | 图像 | 74名患者的乳腺X线摄影图像和32名患者的切除标本放射图像 |
| 14383 | 2024-08-07 |
Performance comparison of deep learning and machine learning methods in determining wetland water areas using EuroSAT dataset
2022-Mar, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-021-17177-z
PMID:34746985
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研究论文 | 本研究比较了基于深度学习和传统机器学习方法在利用EuroSAT数据集确定湿地水域方面的性能 | 提出使用1D卷积神经网络（CNN）在处理复杂和独特特征空间数据方面的优势，以及在图像预处理和标准化工具集成、抗噪声能力和图像局部变换方面的改进 | NA | 比较深度学习和机器学习方法在湿地水域分类中的性能 | 土耳其五个不同湿地的Sentinel-2图像中的水域 | 计算机视觉 | NA | 遥感 | CNN | 图像 | 使用EuroSAT数据集进行验证 |
| 14384 | 2024-08-05 |
DeepAlienorNet: A deep learning model to extract clinical features from colour fundus photography in age-related macular degeneration
2024-Aug, Acta ophthalmologica
IF:3.0Q1
DOI:10.1111/aos.16660
PMID:38345159
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研究论文 | 本研究旨在开发一个名为'DeepAlienorNet'的深度学习模型，以从彩色眼底摄影中自动提取年龄相关性黄斑变性(AMD)的临床特征 | 该模型具有高可解释性，能够生成突出相关图像区域的热图，减少了黑箱效应 | 没有明显的限制信息 | 研究旨在开发一个用于自动识别AMD临床特征的深度学习模型 | 研究对象为77岁及以上的法国个体，分析其眼底图像 | 数字病理学 | 年龄相关性黄斑变性 | 深度学习 | 多标签深度学习模型 | 图像 | 1178张图像 |
| 14385 | 2024-08-05 |
Imaging Analytics using Artificial Intelligence in Oncology: A Comprehensive Review
2024-Aug, Clinical oncology (Royal College of Radiologists (Great Britain))
DOI:10.1016/j.clon.2023.09.013
PMID:37806795
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综述 | 本文讨论了人工智能在肿瘤学影像分析中的多面角色，重点介绍了深度学习的应用。 | 讨论了人工智能在癌症管理中的新应用，包括自动生成放射学报告及与影像学相关的放射组学。 | 当前临床使用的有效深度学习模型仍处于初级阶段。 | 探讨人工智能及深度学习在癌症护理中的应用，促进研究，以实现临床转化。 | 对人工智能在癌症检测、诊断及治疗反应预测中的应用进行综合评述。 | 计算机视觉 | 肿瘤 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 影像 | NA |
| 14386 | 2024-08-05 |
Developing tongue coating status assessment using image recognition with deep learning
2024-Jul-08, Journal of prosthodontic research
IF:3.2Q1
DOI:10.2186/jpr.JPR_D_23_00117
PMID:37766551
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研究论文 | 本研究构建了一个图像识别网络来评估舌苔状态 | 提出了一种基于深度学习的图像识别方法用于舌苔状态评估 | 未提及具体的局限性 | 评估舌苔状态的图像识别网络 | 251名和144名老年参与者的数字舌象照片 | 计算机视觉 | NA | YOLO v2，ResNet-50，ResNet-18 | 深度学习模型 | 图像 | 251名和144名老年人的数字舌象照片 |
| 14387 | 2024-08-05 |
Intelligent Gas Detection: g-C3N4/Polypyrrole Decorated Alginate Paper as Smart Selective NH3/NO2 Sensors at Room Temperature
2024-Jul-08, Inorganic chemistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1021/acs.inorgchem.4c01242
PMID:38917357
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研究论文 | 本文开发了一种基于石墨化氮化碳/聚吡咯装饰的海藻酸纸的灵活氨/氮氧化物传感器 | 该传感器具有较高的响应性、柔韧性以及在室温下工作的能力，同时解决了现有传感器的交叉灵敏度和检测限制问题 | 未提及传感器在极端环境下的表现或材料的长期稳定性 | 开发一种新的气体传感材料以提高氨和氮氧化物的检测能力 | 研究对象为氨和氮氧化物气体 | 数字病理学 | NA | 化学传感 | 深度学习模型 | 气体传感响应数据 | NA |
| 14388 | 2024-08-05 |
An Improved Archimedes Optimization-aided Multi-scale Deep Learning Segmentation with dilated ensemble CNN classification for detecting lung cancer using CT images
2024-Jul-08, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2373127
PMID:38975771
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研究论文 | 本文提出了一种改进的自适应深度学习框架，用于提高肺癌CT图像的检测精度 | 开发了一种新的改进启发式的深度学习方法，结合了多尺度膨胀转置卷积网络和改进的阿基米德优化 | 未提及具体的样本来源和样本数量 | 旨在提高肺癌的早期检测精度 | CT图像中肺结节的分割与肺癌的分类 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT扫描 | ADECNN | 图像 | NA |
| 14389 | 2024-08-05 |
TransfIGN: A Structure-Based Deep Learning Method for Modeling the Interaction between HLA-A*02:01 and Antigen Peptides
2024-Jul-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00678
PMID:38920330
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研究论文 | 提出了一种基于结构的深度学习方法TransfIGN，用于建模HLA-A*02:01与抗原肽之间的相互作用 | TransfIGN结合了来自转换器的序列信息，克服了仅依赖一维氨基酸序列的局限性 | 本文未详细探讨模型在其他HLA亚型上的适用性 | 研究HLA-A*02:01与抗原肽之间的相互作用机制 | 主要研究对象为HLA-A*02:01和抗原肽 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | TransfIGN | 序列数据 | 包含61,816个序列，具有9,051个结合亲和力标签和56,848个洗脱配体标签 |
| 14390 | 2024-08-05 |
Evaluation of Open-Source Large Language Models for Metal-Organic Frameworks Research
2024-Jul-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00065
PMID:38529913
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研究论文 | 本文评估了六个顶级开源大型语言模型在金属有机框架研究中的应用 | 首次将开源LLMs应用于金属有机框架领域，并对其在多个任务上的表现进行了全面评估 | 对开源LLMs的应用关注有限，且未探讨其他非开源LLMs的性能 | 评估开源大型语言模型在金属有机框架研究中的有效性 | 六个不同参数版本的开源大型语言模型 | 机器学习 | NA | 大型语言模型（LLM） | NA | 文本 | 六个开源大型语言模型 |
| 14391 | 2024-08-05 |
Advancing Peptide-Based Cancer Therapy with AI: In-Depth Analysis of State-of-the-Art AI Models
2024-Jul-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00295
PMID:38874445
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综述 | 本文对抗癌肽（ACP）及其与机器学习和深度学习模型的应用进行了深入分析。 | 通过分析15个机器学习模型和10个深度学习模型，提出了一种全新的抗癌肽预测框架。 | 当前预测工具存在局限性，需要改进。 | 研究抗癌肽在靶向和消除癌细胞中的作用及其预测模型。 | 对不同机器学习和深度学习模型的比较与分析。 | 机器学习 | 肿瘤 | 机器学习，深度学习 | 支持向量机，卷积神经网络 | 数据集 | NA |
| 14392 | 2024-08-05 |
Oil painting teaching design based on the mobile platform in higher art education
2024-Jul-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65103-3
PMID:38969717
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研究论文 | 本研究结合深度学习技术和人工智能技术探索油画教学。 | 开发了个性化智能油画教学框架以及基于卷积神经网络的油画分类模型。 | 详细的局限性信息尚未提供。 | 提高中国高校油画教学模式。 | 研究个性化教育和基于笔刷特征的图像分类相关研究。 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | 卷积神经网络、支持向量机 | 图像 | 样本数据包含不同特征提取的油画，具体样本数量未明确说明 |
| 14393 | 2024-08-05 |
Deepvirusclassifier: a deep learning tool for classifying SARS-CoV-2 based on viral subtypes within the coronaviridae family
2024-Jul-05, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-024-05754-1
PMID:38969970
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研究论文 | 本研究提出了DeepVirusClassifier，这是一种能够准确分类SARS-CoV-2病毒序列的工具 | 该工具使用基于卷积神经网络的深度学习模型，以增加病毒分类精度并加速处理时间 | 考虑到病毒的快速进化，该工具可能在处理高度突变的病毒序列时面临挑战 | 研究旨在提供一种强大而高效的工具，提升病毒识别和分类过程的准确性 | 该研究的对象主要是SARS-CoV-2及其他冠状病毒科亚型的病毒序列 | 数字病理学 | NA | 卷积神经网络 | 深度CNN | 病毒序列 | 测试超过10,000个病毒序列 |
| 14394 | 2024-08-05 |
Advancements in hand-drawn chemical structure recognition through an enhanced DECIMER architecture
2024-Jul-05, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-024-00872-7
PMID:38970120
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研究论文 | 提出了一种增强的DECIMER架构以提高手绘化学结构的识别精度 | 该DECIMER模型是唯一专门针对手绘化学结构识别的开源模型，并在处理手写风格变体方面表现更好 | 模型的性能评估主要基于合成手绘图像和真实手绘化学结构数据集，实际应用中的表现可能有所不同 | 改善手绘化学结构的识别精度以辅助数字化化学信息 | 手绘化学结构及其在不同风格元素下的变体 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 (CNN)，变换器 (Transformer) | CNN，变换器 | 图像 | 使用合成手绘图像进行训练，评估中使用真实手绘化学结构数据集 |
| 14395 | 2024-08-05 |
Single-Subject Deep-Learning Image Reconstruction with a Neural Optimization Transfer Algorithm for PET-enabled Dual-Energy CT Imaging
2024-Jun-19, ArXiv
PMID:37873021
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研究论文 | 提出了一种使用神经优化传输算法的单个受试者深度学习图像重建方法，以改善PET支持的双能CT成像 | 首次将深度神经网络作为深度系数先验应用于仅使用单个受试者数据的图像重建，避免了大规模数据库的需求 | 该方法的效果可能受到受试者个体条件的限制，可能不适用于所有临床场景 | 改善PET支持的双能CT重建的图像质量 | 对gCT图像的重建进行了深入研究，特别是在PET/CT扫描中 | 数字病理学 | NA | PET，双能CT | 深度神经网络 | 图像 | 计算机模拟、真实仿真数据和真实患者数据 |
| 14396 | 2024-08-05 |
PheSeq, a Bayesian deep learning model to enhance and interpret the gene-disease association studies
2024-04-16, Genome medicine
IF:10.4Q1
DOI:10.1186/s13073-024-01330-7
PMID:38627848
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研究论文 | 本文介绍了一种名为PheSeq的贝叶斯深度学习模型，用于增强和解释基因-疾病关联研究 | PheSeq模型通过整合和感知表型描述，提高了基因-疾病关联研究的稳健性和解释能力 | 未提及具体的局限性 | 旨在提高基因-疾病关联研究的可靠性和可解释性 | 研究对象包括阿尔茨海默病、乳腺癌和肺癌的基因 | 机器学习 | 阿尔茨海默病; 乳腺癌; 肺癌 | 贝叶斯深度学习 | NA | NA | 三个案例研究涉及多个基因，阿尔茨海默病1024个基因，乳腺癌818个基因，肺癌566个基因 |
| 14397 | 2024-08-05 |
Single cell lineage tracing reveals clonal dynamics of anti-EGFR therapy resistance in triple negative breast cancer
2024-04-11, Genome medicine
IF:10.4Q1
DOI:10.1186/s13073-024-01327-2
PMID:38605363
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研究论文 | 本研究揭示了三阴性乳腺癌（TNBC）中针对EGFR治疗抵抗的克隆动态 | 通过单细胞转录组学和细胞条形码技术，揭示了EGFR扩增的TNBC细胞在afatinib处理下的亚克隆动态 | NA | 阐明三阴性乳腺癌中EGFR治疗抵抗的机制 | EGFR扩增的三阴性乳腺癌细胞 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞转录组学 | 深度学习 | NA | NA |
| 14398 | 2024-08-05 |
Single-Subject Deep-Learning Image Reconstruction With a Neural Optimization Transfer Algorithm for PET-Enabled Dual-Energy CT Imaging
2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2024.3418347
PMID:38941203
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研究论文 | 该文章提出了一种单主体深度学习图像重建方法，以改善PET辅助的双能CT成像。 | 本研究通过使用神经网络表示作为深度系数先验，提出了一种不依赖于群体基础预训练的新方法，从而提高了gCT图像重建的效果。 | 本研究未提供方法在不同临床环境下的适用性验证。 | 本研究旨在提高PET辅助双能CT成像的图像重建质量。 | 本研究关注于gCT图像的重建，基于单主体的神经网络表示。 | 数字病理学 | NA | POSITRON发射断层成像 (PET) | 深度神经网络 | 图像 | 计算机模拟，真实的假体数据和真实的患者数据 |
| 14399 | 2024-08-05 |
Heart-Brain 346-7 Score: the development and validation of a simple mortality prediction score for carbon monoxide poisoning utilizing deep learning
2023-07, Clinical toxicology (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1080/15563650.2023.2226817
PMID:37417305
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研究论文 | 开发并验证了一种简单的死亡风险预测评分系统，针对一氧化碳中毒患者 | 提出并验证了Heart-Brain 346-7评分系统，以根据特定变量预测一氧化碳中毒患者的住院和长期死亡风险 | 本研究的有效性需要进一步验证，且主要依赖于电子病历数据 | 研究旨在识别患有一氧化碳中毒的患者的急性和长期死亡风险 | 研究对象为811名一氧化碳中毒的成人患者与462名验证队列患者 | 数字病理学 | NA | Firth逻辑回归 | NA | 电子病历数据 | 811名在开发队列中的患者和462名在验证队列中的患者 |
| 14400 | 2024-08-05 |
CVAE-DF: A hybrid deep learning framework for fertilization status detection of pre-incubation duck eggs based on VIS/NIR spectroscopy
2024-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2024.124569
PMID:38878719
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研究论文 | 本文提出了一种基于可见光/近红外光谱的预孵化鸭蛋受精状态检测的混合深度学习框架CVAE-DF | 创新性地结合了卷积变分自编码器和改进的深度森林模型用于鸭蛋受精状态的早期检测 | 研究主要集中在鸭蛋的检测，可能对其他类型的蛋类适用性有限 | 旨在尽早检测预孵化鸭蛋的受精状态以减少污染风险 | 255个预孵化鸭蛋的可见光/近红外光谱数据 | 数字病理学 | NA | 可见光/近红外光谱 | 卷积变分自编码器 (CVAE) 和深度森林 (DF) 模型 | 光谱数据 | 255个鸭蛋 |