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 14541 - 14560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 14541 | 2024-08-05 |
Variant Effect Prediction in the Age of Machine Learning
2024-Jul-01, Cold Spring Harbor perspectives in biology
IF:6.9Q1
DOI:10.1101/cshperspect.a041467
PMID:38621825
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研究论文 | 本文探讨了无监督深度学习方法在预测单核苷酸变异影响方面的应用 | 提出了无监督方法能够从未注释的蛋白质序列数据中学习，识别蛋白质序列中的显著错误 | 方法的性能在不同评估指标和变异效应类型上存在差异，且在非人类蛋白质的研究上依然不足 | 研究无监督深度学习方法在变异效应预测中的有效性 | 单个氨基酸替换的单核苷酸变异 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 无监督学习模型 | 蛋白质序列数据 | NA |
| 14542 | 2024-08-05 |
Protein Design Using Structure-Prediction Networks: AlphaFold and RoseTTAFold as Protein Structure Foundation Models
2024-Jul-01, Cold Spring Harbor perspectives in biology
IF:6.9Q1
DOI:10.1101/cshperspect.a041472
PMID:38438190
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研究论文 | 本文回顾了使用结构预测神经网络设计蛋白质的最新研究 | 提出通过结构预测模型为蛋白质设计工具开发提供强大基础 | 未提及具体的实验结果验证或普遍适用性 | 探讨深度学习在蛋白质设计中的应用 | 利用结构预测神经网络设计蛋白质 | 生物工程 | NA | 深度学习 | 神经网络 | NA | NA |
| 14543 | 2024-08-05 |
Deep learning for automatic facial detection and recognition in Japanese macaques: illuminating social networks
2024-Jul, Primates; journal of primatology
DOI:10.1007/s10329-024-01137-5
PMID:38758427
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研究论文 | 本文探讨了使用深度学习在日本猕猴中进行面部检测和个体识别的非侵入性工具 | 提出了一种新的非侵入性方法，通过深度学习实现日本猕猴的面部检测和个体识别 | 研究结果仍为初步探索，可能在更大样本上的有效性尚需验证 | 开发一种自动生成日本猕猴社会网络表示的非侵入性工具 | 日本猕猴（Macaca fuscata）个体 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Faster-RCNN模型和YOLOv8n模型 | 视频 | Kōjima岛猕猴种群的视频数据 |
| 14544 | 2024-08-05 |
Evaluation of deep learning algorithms in detecting moyamoya disease: a systematic review and single-arm meta-analysis
2024-Jun-29, Neurosurgical review
IF:2.5Q1
DOI:10.1007/s10143-024-02537-3
PMID:38951288
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meta-analysis | 本研究评估了深度学习算法在诊断 moya moya 病（MMD）中的有效性 | 该文章提供了深度学习模型在复杂图像模式识别中的有效性评估，揭示了其在MMD诊断中的应用潜力 | 仅纳入了七项研究，可能存在语言和传统机器学习方法的排除偏差 | 旨在分析深度学习算法在MMD诊断中的敏感性、特异性和曲线下面积（AUC） | 研究对象为4416名患者，其中1358名被诊断为MMD | 机器学习 | moya moya病 | 深度学习 | NA | 影像 | 共纳入4416名患者，1358名为MMD患者 |
| 14545 | 2024-08-05 |
FoldPAthreader: predicting protein folding pathway using a novel folding force field model derived from known protein universe
2024-06-11, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-024-03291-x
PMID:38862984
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研究论文 | FoldPAthreader是一种新的蛋白质折叠通路预测方法。 | 文章提出了一种新颖的折叠力场模型，通过研究已知蛋白质宇宙中的蛋白质进化与折叠之间的内在关系来推动预测。 | 没有提及具体局限性。 | 研究蛋白质折叠通路的预测。 | 研究对象是蛋白质及其折叠模式。 | 计算机视觉 | NA | 蒙特卡洛取向采样 | NA | 蛋白质折叠路径数据 | 30个示例目标 |
| 14546 | 2024-08-05 |
Improving the enzymatic activity and stability of N-carbamoyl hydrolase using deep learning approach
2024-Jun-04, Microbial cell factories
IF:4.3Q1
DOI:10.1186/s12934-024-02439-5
PMID:38834993
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研究论文 | 本文通过深度学习方法开发了一款理性设计软件“Feitian”，以增强DCase的酶活性和热稳定性 | 开发了一款新的理性设计软件“Feitian”，基于kcat预测，成功构建了增强酶活性的三点突变体DCase-M3 | 预测准确度约为50%，可能限制了模型的广泛应用 | 提高DCase的酶活性和热稳定性 | D-amino acids合成过程中使用的DCase酶 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | 六个单点突变体 |
| 14547 | 2024-08-05 |
A deep learning approach for mental health quality prediction using functional network connectivity and assessment data
2024-Jun, Brain imaging and behavior
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s11682-024-00857-y
PMID:38340285
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研究论文 | 本研究利用静态功能网络连接数据和深度学习模型预测个体的心理健康质量 | 将静态功能网络连接数据与深度学习相结合，提出一种新的心理健康质量评估方法 | 尚未提及研究的局限性 | 评估个体的心理健康质量并揭示其神经模式 | 研究对象为UK Biobank数据集中的参与者 | 机器学习 | 精神健康 | 功能磁共振成像 (fMRI) | 深度学习模型 | 静态功能网络连接数据 | 参与者样本数量未具体提及 |
| 14548 | 2024-08-05 |
Bidirectional Encoder Representations from Transformers in Radiology: A Systematic Review of Natural Language Processing Applications
2024-Jun, Journal of the American College of Radiology : JACR
IF:4.0Q1
DOI:10.1016/j.jacr.2024.01.012
PMID:38302036
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评论 | 该文章系统评估了BERT在放射学中的影响和应用。 | 揭示了BERT在放射学报告分类和自动协议分配中的新兴应用。 | 纳入的研究主要是回顾性的，未涉及前瞻性研究。 | 研究BERT在放射学领域的应用和影响。 | 通过系统评价获取与BERT模型相关的放射学文献。 | 自然语言处理 | NA | BERT | NA | 文本 | 共筛选出597个结果，其中30个符合纳入标准 |
| 14549 | 2024-08-05 |
Comprehensive clinical application analysis of artificial intelligence-enabled electrocardiograms for screening multiple valvular heart diseases
2024-05-16, Aging
DOI:10.18632/aging.205835
PMID:38761181
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研究论文 | 该研究分析了人工智能辅助心电图在筛查多种瓣膜性心脏病中的临床应用 | 开发了五种深度学习模型以识别不同类型的瓣膜性心脏病 | 文章没有提及模型在不同种族或年龄群体中的表现 | 旨在评估人工智能心电图在瓣膜性心脏病筛查中的有效性 | 研究对象为77,047名接受过超声心动图和12导联心电图检查的患者 | 机器学习 | 瓣膜性心脏病 | 深度学习 | 深度学习模型(DLM) | 心电图 | 共计77,047名患者的122,728个心电图 |
| 14550 | 2024-08-05 |
Artificial Intelligence and Machine Learning in Neuroregeneration: A Systematic Review
2024-May, Cureus
DOI:10.7759/cureus.61400
PMID:38953082
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系统评价 | 人工智能和机器学习在神经再生领域的应用现状进行综合评估 | 本文系统性回顾了人工智能/机器学习在神经再生中的最新应用，并强调了它们在诊断和治疗中的潜力 | 当前的研究相对零散，需要更全面的整合 | 旨在评估人工智能和机器学习在神经再生中的应用 | 研究对象包括神经疾病诊断、机器人康复和药物发现等 | 机器学习 | NA | 深度学习以及标准机器学习算法 | NA | 图像数据、动物模型和电子健康记录 | 共选取19篇文章，涉及247篇文献 |
| 14551 | 2024-08-05 |
Synthetic PET from CT improves diagnosis and prognosis for lung cancer: Proof of concept
2024-Mar-19, Cell reports. Medicine
DOI:10.1016/j.xcrm.2024.101463
PMID:38471502
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研究论文 | 本研究开发了一种生成对抗网络生成合成PET图像，以改善肺癌的诊断和预后 | 首次证明了使用深度学习将CT转换为高保真PET图像的可行性 | 该研究的合成PET图像尚未在临床广泛应用，且限制于特定的数据集 | 提升肺癌的诊断、分期、风险预测及预后评估 | 使用多中心多模态肺癌数据集中的CT扫描 | 数字病理学 | 肺癌 | 生成对抗网络 | NA | 图像 | 1,478个肺癌样本 |
| 14552 | 2024-08-05 |
Translating prognostic quantification of c-MYC and BCL2 from tissue microarrays to whole slide images in diffuse large B-cell lymphoma using deep learning
2024-Jan-19, Diagnostic pathology
IF:2.4Q2
DOI:10.1186/s13000-023-01425-6
PMID:38243330
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的方法，可以在全切片图像中对c-MYC和BCL2的阳性肿瘤细胞进行自动量化 | 提出了一种使用注意力机制的多实例学习技术，能够在不需要单个细胞核注释的情况下，从组织微阵列核心的注释中回归阳性肿瘤细胞的比例 | 本研究的模型可能在不同类型组织样本或更复杂的组织结构中表现不如预期 | 评估c-MYC和BCL2在弥漫大B细胞淋巴瘤中的预后能力，并通过深度学习技术实现自动化量化 | 弥漫大B细胞淋巴瘤患者的肿瘤样本，尤其是关注c-MYC和BCL2的阳性表达 | 数字病理学 | 淋巴瘤 | 注意力机制的多实例学习 | NA | 全切片图像 | 使用来自斯坦福的公开组织微阵列数据集进行训练，涉及多中心队列的全切片图像 |
| 14553 | 2024-08-05 |
StratoLAMP: Label-free, multiplex digital loop-mediated isothermal amplification based on visual stratification of precipitate
2024-Jan-09, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2314030121
PMID:38165933
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研究论文 | 本研究提出了一种无需标签的多重数字环介导等温扩增方法StratoLAMP，基于沉淀物的可视化分层进行分析 | StratoLAMP通过视觉分层沉淀物无标签实现多重核酸检测，省去荧光染料或探针，降低复杂性和成本 | 尚未提及研究的具体局限性 | 开发一种高效且成本低的无标签多重核酸检测方法 | 研究不同浓度引物对核酸靶标扩增沉淀物产生的影响 | 数字病理学 | NA | 数字环介导等温扩增 | 深度学习 | 图像 | NA |
| 14554 | 2024-08-05 |
Heterogeneity in intrahepatic macrophage populations and druggable target expression in patients with steatotic liver disease-related fibrosis
2024-Jan, JHEP reports : innovation in hepatology
IF:9.5Q1
DOI:10.1016/j.jhepr.2023.100958
PMID:38162144
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研究论文 | 本研究评估了脂肪性肝病患者体内的肝内巨噬细胞与药物靶点的表达情况 | 发现了脂肪性肝病患者中巨噬细胞表型及药物靶点的显著异质性 | 患者内表型差异很大，可能影响结果的一致性 | 确定肝内巨噬细胞活性评分或纤维化分期对表型和药物靶点表达的影响 | 评估脂肪性肝病患者及对照者的肝内巨噬细胞 | 数字病理学 | 脂肪性肝病 | 基因表达分析、免疫组化、谱成像和空间分析 | 深度学习/人工智能算法 | 基因和蛋白质数据 | 共计64个样本，包含30个来自活检的样本和34个用于蛋白表达分析的样本 |
| 14555 | 2024-08-05 |
A deep learning algorithm to identify carotid plaques and assess their stability
2024, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2024.1321884
PMID:38952409
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习算法，以识别颈动脉斑块并评估其稳定性 | 提出了一种基于BCNN-ResNet的自动化算法，提供更一致和客观的诊断方法 | 研究未提及潜在的临床适用性和长期效果验证 | 旨在利用深度学习解决颈动脉斑块筛查中的主观性问题 | 使用超声图像评估颈动脉斑块的存在与稳定性 | 计算机视觉 | NA | 超声 | BCNN-ResNet | 图像 | 3860张超声图像，来自1339名参与者 |
| 14556 | 2024-08-05 |
Residual and bidirectional LSTM for epileptic seizure detection
2024, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2024.1415967
PMID:38952709
|
研究论文 | 本文提出了一种名为ResBiLSTM的混合深度学习方法，用于通过EEG信号检测癫痫发作 | 创新性地结合了一维残差神经网络和双向长短时记忆网络来提取空间和时间特征 | NA | 旨在提高癫痫发作检测的准确性和效率 | 癫痫发作数据集，特别是来自波恩大学和天普大学医院的数据集 | 机器学习 | 癫痫 | EEG信号分析 | 残差神经网络和双向LSTM | 生物信号 | 使用了波恩数据集和天普大学医院的数据集进行评估 |
| 14557 | 2024-08-05 |
Toward the design of persuasive systems for a healthy workplace: a real-time posture detection
2024, Frontiers in big data
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fdata.2024.1359906
PMID:38953011
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研究论文 | 本研究开发了用于实时姿势检测的说服性技术 | 本研究使用YOLO-V3模型在姿势检测中取得了比CNN模型更高的精确度，提出了将其集成到健康工作场所设计中的建议 | 研究中收集的姿态数据仅来源于YouTube视频和Kaggle，可能存在数据集的多样性和代表性不足问题 | 探讨如何设计用于促使健康行为的系统，特别是姿势检测技术 | 研究对象为工作场所中的用户姿势，特别关注舒适与不舒适的姿势分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO-V3和CNN | 图像 | 使用了来自YouTube视频和Kaggle的姿势数据集进行训练 |
| 14558 | 2024-08-05 |
Winter wheat ear counting based on improved YOLOv7x and Kalman filter tracking algorithm with video streaming
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1346182
PMID:38952848
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研究论文 | 本文提出了一种基于改进YOLOv7x和卡尔曼滤波追踪算法的实时麦穗计数方法 | 引入了空间到深度模块和新的归一化高斯瓦瑟斯坦距离损失函数，以提升YOLOv7x的检测性能 | 样本可能仅限于特定环境，实时检测帧率相对较低 | 实现大型分辨率无人机视频下的麦穗检测与计数 | 作者研究了麦穗的检测与计数 | 计算机视觉 | NA | YOLOv7x, 卡尔曼滤波 | YOLOv7xSPD Counter | 视频 | NA |
| 14559 | 2024-08-05 |
Revealing hidden patterns in deep neural network feature space continuum via manifold learning
2023-Dec-21, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-43958-w
PMID:38129376
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研究论文 | 本文介绍了一种用于深度神经网络特征可视化的新方法 | 提出了一种流形发现与分析（MDA）方法，可有效可视化回归特征，并保留特征空间的局部几何形状 | 现有可视化技术仅适用于分类任务，回归任务的可视化仍面临挑战 | 开发一种可靠的框架和计算方法来可视化深度学习中的回归特征 | 深度神经网络提取的特征空间中的高维回归特征 | 计算机视觉 | NA | 深度神经网络 | NA | 特征数据 | NA |
| 14560 | 2024-08-05 |
Landmark Based Bronchoscope Localization for Needle Insertion Under Respiratory Deformation
2023-Oct, Proceedings of the ... IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
DOI:10.1109/iros55552.2023.10342115
PMID:38947248
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研究论文 | 本研究提出了一种实时摄像头方法，用于在呼吸变形下准确定位支气管镜 | 创新之处在于使用深度学习相对于解剖标志估计支气管镜的位置，克服了全局姿势估计的局限性 | 研究主要在模拟的数据集上进行，可能在真实应用中存在局限性 | 研究的目的是提高肺癌诊断时支气管镜定位的准确性 | 研究对象主要是支气管镜相对于计划穿刺位置的定位 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | NA | 模拟数据 | 在进行呼吸运动的肺部模拟数据集上进行评估 |