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 15541 - 15560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15541 | 2024-09-25 |
RediscMol: Benchmarking Molecular Generation Models in Biological Properties
2024-01-25, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.3c02051
PMID:38181194
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研究论文 | 本文构建了一个名为RediscMol的基准，用于评估分子生成模型在生物学特性方面的表现 | 引入了重新发现和相似性相关的指标，以评估生成模型的性能 | 现有评估方法在生物学背景下的不足 | 解决现有评估方法的局限性，模拟实际应用场景 | 8种代表性的生成模型在生物学特性方面的表现 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 生成模型 | 分子数据 | 5个激酶和3个GPCR数据集中的活性分子 |
| 15542 | 2024-09-25 |
TUBA1C orchestrates the immunosuppressive tumor microenvironment and resistance to immune checkpoint blockade in clear cell renal cell carcinoma
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1457691
PMID:39301023
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研究论文 | 本文研究了TUBA1C在透明细胞肾细胞癌（ccRCC）中的作用，特别是其与免疫检查点阻断（ICB）疗法抵抗的关系 | 首次揭示了TUBA1C在ccRCC中通过激活PI3K/AKT通路促进免疫抑制微环境，从而影响ICB疗法的效果 | 需要进一步的临床试验验证TUBA1C作为治疗靶点的有效性 | 探讨TUBA1C在ccRCC中的作用及其与ICB疗法抵抗的关系 | 透明细胞肾细胞癌（ccRCC）患者及肿瘤细胞 | 数字病理学 | 肾癌 | 单细胞分析、免疫组化、RT-qPCR、CCK-8试验 | 深度学习模型 | 基因表达数据 | 多个临床队列和肾癌细胞系 |
| 15543 | 2024-09-25 |
Brainchop: Providing an Edge Ecosystem for Deployment of Neuroimaging Artificial Intelligence Models
2024, Aperture neuro
DOI:10.52294/001c.123059
PMID:39301517
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研究论文 | 本文介绍了一个名为Brainchop的完全功能性网络应用程序，允许用户在其浏览器中将使用Python开发的深度学习模型应用于本地神经影像数据 | Brainchop利用终端用户的图形卡，使得脑提取、组织分割和区域划分仅需几秒钟，避免了隐私问题，并提供了一个简单的机制来分发模型，用于额外的图像处理任务 | NA | 开发一个高效的分布平台，使开发者能够与终端用户共享神经影像人工智能模型 | 神经影像数据和深度学习模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | NA |
| 15544 | 2024-09-25 |
Artificial intelligence and bioinformatics: a journey from traditional techniques to smart approaches
2024, Gastroenterology and hepatology from bed to bench
DOI:10.22037/ghfbb.v17i3.2977
PMID:39308539
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综述 | 本文综述了人工智能在生物信息学中的应用，从传统技术到智能方法的演变 | 探讨了人工智能在生物信息学多个领域的应用，包括机器学习、深度学习和自然语言处理 | NA | 分析和解释生物数据中人工智能模型的不可或缺作用 | 人工智能在生物信息学中的应用，包括基因组测序、蛋白质结构预测、药物发现等 | 生物信息学 | NA | 机器学习、深度学习、自然语言处理 | NA | 基因组数据、蛋白质结构数据、药物数据、医学影像、文本数据 | NA |
| 15545 | 2024-09-25 |
An in-depth analysis of data reduction methods for sustainable deep learning
2024, Open research Europe
DOI:10.12688/openreseurope.17554.2
PMID:39309190
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研究论文 | 本文深入分析了数据缩减方法在可持续深度学习中的应用 | 提出了八种不同的表格训练数据集缩减方法，并开发了一个Python包来应用这些方法；引入了一个基于拓扑的表示性度量来衡量缩减数据集与完整训练数据集的相似性；开发了一种将这些数据缩减方法应用于图像数据集进行目标检测任务的方法 | NA | 研究数据缩减方法在减少深度学习模型训练过程中的能源消耗和提高效率方面的应用 | 深度学习模型的数据缩减方法及其对数据集表示性、能源消耗和模型预测性能的影响 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 表格数据和图像数据 | NA |
| 15546 | 2024-09-25 |
A deep learning method that identifies cellular heterogeneity using nanoscale nuclear features
2024, Nature machine intelligence
IF:18.8Q1
DOI:10.1038/s42256-024-00883-x
PMID:39309215
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研究论文 | 本文介绍了一种名为AINU的深度学习方法，用于通过纳米级核特征识别细胞异质性 | AINU能够基于超分辨率显微镜图像中的核心组蛋白H3、RNA聚合酶II或DNA的空间排列，区分不同的细胞状态 | AINU需要少量的图像作为训练数据，并且需要适当的再训练才能识别特定类型的细胞 | 开发一种能够识别细胞异质性的深度学习方法，以理解其生物学过程的根源 | 人类体细胞、人类诱导多能干细胞、早期感染细胞以及癌症细胞 | 计算机视觉 | 癌症 | 超分辨率显微镜 | 深度学习 | 图像 | 少量图像用于训练 |
| 15547 | 2024-09-25 |
Multiview deep learning networks based on automated breast volume scanner images for identifying breast cancer in BI-RADS 4
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1399296
PMID:39309734
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的自动分割和分类系统，用于分类使用ABVS成像的BI-RADS 4病变 | 提出了一个两阶段的深度学习框架，包括自动分割模块和自动分类模块，并比较了不同ABVS视图和深度学习架构的诊断性能 | 研究仅限于BI-RADS 4病变的分类，且样本量相对较小 | 开发和验证一种基于深度学习的自动分割和分类系统，用于分类BI-RADS 4病变 | BI-RADS 4病变的自动分割和分类 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | Inception-v3, ResNet 50, MobileNet | 图像 | 251个BI-RADS 4病变，来自216名患者（训练集178个，独立测试集73个） |
| 15548 | 2024-09-25 |
Prediction of Arteriovenous Access Dysfunction by Mel Spectrogram-based Deep Learning Model
2024, International journal of medical sciences
IF:3.2Q1
DOI:10.7150/ijms.98421
PMID:39310268
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型基于Mel频谱图预测动静脉通路功能障碍 | 首次使用Mel频谱图和深度学习模型预测动静脉通路功能障碍 | ViT-GRU模型在测试集上的泛化能力较低 | 利用深度学习预测动静脉通路功能障碍，以便及时进行血管管理 | 动静脉瘘或动静脉移植的血液透析患者 | 机器学习 | NA | Mel频谱图 | 卷积神经网络 (CNN), 卷积循环神经网络 (CRNN), Vision Transformers-Gate Recurrent Unit (ViT-GRU) | 音频 | 437个音频记录，来自84名患者 |
| 15549 | 2024-09-25 |
Artificial Intelligence-What to Expect From Machine Learning and Deep Learning in Hernia Surgery
2024, Journal of abdominal wall surgery : JAWS
DOI:10.3389/jaws.2024.13059
PMID:39310669
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综述 | 本文探讨了人工智能在疝气手术中的应用，重点介绍了机器学习和深度学习的角色 | 本文详细阐述了深度学习模型在预测腹壁重建复杂性和其他术后结果方面的显著进展 | 本文指出当前人工智能技术在疝气手术中的应用仍存在局限性，并呼吁进一步的研究和应用 | 探讨人工智能在疝气手术中的应用及其潜在优势和局限性 | 疝气手术中的预手术规划、手术技术和术后管理 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像和视频 | NA |
| 15550 | 2024-09-25 |
A Deep Learning Pipeline for Assessing Ventricular Volumes from a Cardiac MRI Registry of Patients with Single Ventricle Physiology
2024-01, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230132
PMID:38166332
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研究论文 | 开发了一种端到端的深度学习管道，用于从单心室生理患者的多中心心脏MRI注册表中自动分割心室 | 提出了一个包含三个深度学习模型的管道，用于自动分割心室，并在多中心数据集上进行了验证 | 在475个未见过的检查中，有26%需要轻微调整，5%需要重大调整，0.4%的裁剪模型失败 | 开发一种自动化的深度学习管道，用于从多中心注册表中评估单心室生理患者的心室体积 | 单心室生理患者的心脏MRI数据 | 计算机视觉 | 先天性心脏病 | 深度学习 | U-Net 3+ | 图像 | 250个心脏MRI检查，来自13个机构，用于训练、验证和测试 |
| 15551 | 2024-09-25 |
Pashto poetry generation: deep learning with pre-trained transformers for low-resource languages
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2163
PMID:39314685
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研究论文 | 本文介绍了一种利用预训练变压器模型生成高质量Pashto诗歌的创新方法 | 利用LaMini-Cerebras-590M和bloomz-560m两个预训练变压器模型生成Pashto诗歌 | NA | 研究如何利用机器和深度学习技术生成高质量的Pashto诗歌 | Pashto诗歌生成 | 自然语言处理 | NA | 预训练变压器模型 | 变压器模型 | 文本 | 大量新的高质量Pashto诗歌数据集 |
| 15552 | 2024-09-25 |
Reporting Quality of Research Studies on AI Applications in Medical Images According to the CLAIM Guidelines in a Radiology Journal With a Strong Prominence in Asia
2023-12, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2023.1027
PMID:38016678
|
研究论文 | 评估亚洲放射学期刊中应用深度学习的医学影像研究报告质量 | 使用CLAIM指南评估报告质量，并提供亚洲地区报告质量的见解 | 样本仅限于韩国放射学期刊，可能无法代表所有亚洲期刊 | 评估应用深度学习的医学影像研究的报告质量 | 38篇发表在韩国放射学期刊上的文章 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 医学影像 | 38篇文章 |
| 15553 | 2024-09-25 |
Response to "Medical Statistics Unlock the Gateway to Further Research: Using Deep Learning to Predict CDKN2A/B Homozygous Deletion in Isocitrate Dehydrogenase-Mutant Astrocytoma"
2023-12, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2023.0940
PMID:38016689
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15554 | 2024-09-25 |
Medical Statistics Unlock the Gateway to Further Research: Using Deep Learning to Predict CDKN2A/B Homozygous Deletion in Isocitrate Dehydrogenase-Mutant Astrocytoma
2023-12, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2023.0925
PMID:38016690
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15555 | 2024-09-25 |
Dataset of a parameterized U-bend flow for deep learning applications
2023-Oct, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2023.109477
PMID:37645446
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研究论文 | 本文介绍了一个包含10,000个U型弯曲流体流动和传热模拟的数据集，适用于深度学习应用 | 该数据集的独特之处在于每个形状可以通过三种不同的数据类型表示，包括设计参数和目标组合、五种不同分辨率的2D图像以及数值模拟的网格单元值 | NA | 提供一个全面的基准数据集，用于研究设计优化领域中的各种问题和方法 | U型弯曲流体流动和传热模拟 | 计算流体动力学 | NA | 计算流体动力学方法 | 深度学习 | 设计参数、2D图像、数值模拟网格单元值 | 10,000个模拟样本 |
| 15556 | 2024-09-25 |
Deep learning assisted classification of spectral photoacoustic imaging of carotid plaques
2023-Oct, Photoacoustics
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.pacs.2023.100544
PMID:37671317
|
研究论文 | 本文利用卷积神经网络（CNN）对颈动脉斑块的光谱光声成像（sPAI）进行分类 | 本文首次使用CNN对sPAI图像中的斑块成分进行分类，无需进行光通量或光谱校正 | 研究样本量较小，仅涉及九个颈动脉斑块 | 开发一种新的方法来准确分类颈动脉斑块的成分，以评估其易损性 | 颈动脉斑块的光谱光声成像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 光谱光声成像（sPAI） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 九个颈动脉斑块 |
| 15557 | 2024-09-25 |
Deep autoencoder-based behavioral pattern recognition outperforms standard statistical methods in high-dimensional zebrafish studies
2023-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.09.13.557544
PMID:37745446
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研究论文 | 本文研究了基于深度自编码器的行为模式识别在高维斑马鱼研究中优于传统统计方法 | 本文提出了使用半监督深度自编码器从无暴露的斑马鱼幼体行为数据中提取典型“正常”行为，并能识别出传统统计框架未捕捉到的多种化学物质引起的行为异常 | NA | 本文旨在开发一种先进的行为数据分析方法，以更好地理解和识别斑马鱼在暴露于有毒物质后的行为变化 | 斑马鱼幼体及其在暴露于纳米材料、芳香族化合物、全氟和多氟烷基物质（PFAS）等环境污染物后的行为变化 | 机器学习 | NA | 深度自编码器 | 深度自编码器 | 行为数据 | 大量斑马鱼幼体样本 |
| 15558 | 2024-09-25 |
B-factor prediction in proteins using a sequence-based deep learning model
2023-Sep-08, Patterns (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.patter.2023.100805
PMID:37720331
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研究论文 | 本文开发了一种基于序列的深度学习模型，用于预测蛋白质中的B因子 | 该模型在2442个蛋白质上测试，比现有最先进模型高出30% | NA | 开发一种能够准确预测蛋白质中B因子的深度学习模型 | 蛋白质中的B因子 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 序列 | 2442个蛋白质 |
| 15559 | 2024-09-25 |
Kernel-weighted contribution: a method of visual attribution for 3D deep learning segmentation in medical imaging
2023-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.5.054001
PMID:37692092
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研究论文 | 本文介绍了一种名为核加权贡献的视觉解释方法，用于三维医学图像分割模型的解释 | 核加权贡献方法专门为医学图像分割模型设计，通过评估每个激活图对预测分割的相对贡献来评估特征重要性 | NA | 解释深度学习模型在医学图像分割中的决策，以促进其在医疗领域的广泛应用 | 三维医学图像分割模型 | 计算机视觉 | NA | NA | 分割模型 | 图像 | 100个测试样本 |
| 15560 | 2024-09-25 |
Development and validation of convolutional neural network-based model to predict the risk of sentinel or non-sentinel lymph node metastasis in patients with breast cancer: a machine learning study
2023-Sep, EClinicalMedicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.eclinm.2023.102176
PMID:37662514
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研究论文 | 开发并验证了一种基于卷积神经网络的模型，用于预测乳腺癌患者前哨淋巴结或非前哨淋巴结转移的风险 | 提出了一种基于卷积神经网络的模型，用于预测乳腺癌患者前哨淋巴结和非前哨淋巴结的转移风险，并展示了其在不同验证集中的良好表现 | NA | 开发并验证一种自动化的术前深度学习工具，用于预测乳腺癌患者前哨淋巴结和非前哨淋巴结的转移风险 | 乳腺癌患者的前哨淋巴结和非前哨淋巴结转移风险 | 机器学习 | 乳腺癌 | 动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 988名乳腺癌患者 |