深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 25256 篇文献，本页显示第 16241 - 16260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 16241 | 2024-09-30 |
Explainable feature selection and deep learning based emotion recognition in virtual reality using eye tracker and physiological data
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1438720
PMID:39328315
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研究论文 | 研究在虚拟现实环境中使用可解释的机器学习和深度学习技术进行情感识别 | 结合虚拟现实与先进的可解释机器学习和深度学习方法进行情感识别 | NA | 探索在虚拟现实环境中使用可解释的机器学习和深度学习技术进行情感识别 | 情感识别 | 机器学习 | NA | 可解释的机器学习和深度学习技术 | 支持向量分类器 (SVC), K近邻 (KNN), 逻辑回归 (LR), 深度神经网络 (DNN), 双向长短期记忆网络 (Bi-LSTM), 注意力机制LSTM | 多模态数据 | 使用名为VREED的多模态数据集进行情感识别 |
| 16242 | 2024-09-30 |
RETRACTION: Deep Learning Dual Neural Networks in the Construction of Learning Models for Online Courses in Piano Education
2024, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2024/9761240
PMID:39328477
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correction | 撤回了一篇关于使用深度学习双神经网络构建在线钢琴教育学习模型的文章 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16243 | 2024-09-30 |
RETRACTION: Cultural and Creative Product Design and Image Recognition Based on Deep Learning
2024, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2024/9767918
PMID:39328483
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correction | 撤回了一篇关于基于深度学习的文化创意产品设计和图像识别的文章 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16244 | 2024-09-28 |
RETRACTION: Analysis of Traditional Cultural Acceptance Based on Deep Learning
2024, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2024/9823927
PMID:39328496
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correction | 撤回基于深度学习的传统文化接受度分析文章 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16245 | 2024-09-30 |
Towards sustainable coastal management: aerial imagery and deep learning for high-resolution Sargassum mapping
2024, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.18192
PMID:39329141
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研究论文 | 本研究提出了一种基于pix2pix架构的语义分割方法，用于计算海滩上浮游植物的覆盖面积 | 本研究首次使用pix2pix架构进行高分辨率浮游植物地图绘制，并构建了一个包含15,268张航拍图像的独特数据集 | 算法在识别浮游植物像素时存在轻微的低估倾向 | 研究旨在通过深度学习技术实现可持续的海岸管理，特别是浮游植物的分布和数量监测 | 研究对象包括大西洋沿岸多个国家的浮游植物分布和数量 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | pix2pix | 图像 | 15,268张航拍图像，分为三个类别，对应墨西哥金塔纳罗奥州的Mahahual和Puerto Morelos两个城市的海滩 |
| 16246 | 2024-09-29 |
FedFTN: Personalized federated learning with deep feature transformation network for multi-institutional low-count PET denoising
2023-12, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2023.102993
PMID:37827110
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研究论文 | 提出了一种名为FedFTN的个性化联邦学习策略，用于多机构低计数PET图像去噪 | FedFTN使用局部深度特征变换网络（FTN）调节全局共享去噪网络的特征输出，实现个性化去噪 | NA | 解决多机构低计数PET图像去噪中的数据分布差异和隐私问题 | 多机构低计数PET图像 | 计算机视觉 | NA | 联邦学习 | 深度特征变换网络（FTN） | 图像 | 来自三个大洲三个医疗中心的大规模多机构低计数PET成像数据 |
| 16247 | 2024-09-29 |
Are current machine learning applications comparable to radiologist classification of degenerate and herniated discs and Modic change? A systematic review and meta-analysis
2023-11, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s00586-023-07718-0
PMID:37150769
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meta-analysis | 本文通过系统综述和荟萃分析，评估了当前机器学习算法在识别腰椎间盘退变、突出、膨出和Modic改变方面与放射科医生分类的比较 | 本文首次系统地探讨了这一主题，并建议结合深度学习和半监督或无监督学习方法以提高准确性 | 当前方法存在验证尝试少和样本量不足的问题 | 评估当前机器学习算法在识别腰椎间盘退变、突出、膨出和Modic改变方面的表现，并与放射科医生的分类进行比较 | 腰椎间盘退变、突出、膨出和Modic改变 | machine learning | NA | MRI | deep learning, support vector machine, k-nearest neighbors, random forest, naïve Bayes | image | 27项研究被纳入综述，其中25项用于多变量荟萃分析，14项用于双变量荟萃分析 |
| 16248 | 2024-09-29 |
4Dflow-VP-Net: A deep convolutional neural network for noninvasive estimation of relative pressures in stenotic flows from 4D flow MRI
2023-11, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.29791
PMID:37496183
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的方法，利用4D流MRI数据非侵入性地估计狭窄流中的相对压力梯度 | 提出了一种新的深度学习方法4Dflow-VP-Net，用于从4D流MRI速度数据中估计狭窄血管中的压力梯度 | 需要进一步验证该方法在不同临床条件下的适用性和准确性 | 开发一种非侵入性的方法来估计狭窄流中的相对压力梯度 | 狭窄血管中的相对压力梯度 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 4D流MRI | 深度卷积神经网络 | 图像 | 16名患有中度和重度主动脉狭窄的患者 |
| 16249 | 2024-09-29 |
High-throughput synthesis provides data for predicting molecular properties and reaction success
2023-10-27, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adj2314
PMID:37889964
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研究论文 | 本文介绍了一种利用光催化N-杂环合成、高通量实验、自动化纯化和物理化学分析的平台，用于预测分子性质和反应成功率 | 利用深度学习预测立体化学多样化的C-取代N-饱和杂环的可合成性，并揭示了结构与性质之间的新趋势 | NA | 提高药物发现中吸引骨架的合成效率和成功率 | 立体化学多样化的C-取代N-饱和杂环 | 药物发现 | NA | 光催化合成、高通量实验、自动化纯化、物理化学分析 | 深度学习 | 反应数据 | 1152个独立反应 |
| 16250 | 2024-09-30 |
Federated and Transfer Learning Methods for the Classification of Melanoma and Nonmelanoma Skin Cancers: A Prospective Study
2023-Oct-13, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s23208457
PMID:37896548
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研究论文 | 本文综述了联邦学习和迁移学习方法在黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌分类中的应用 | 本文综述了最新的联邦学习和迁移学习算法在恶性皮肤癌分类中的应用，并提出了未来研究的方向 | 本文综述了现有研究的局限性和挑战 | 帮助皮肤科医生和其他医疗专业人员在早期阶段对患者进行治疗 | 黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的分类 | 机器学习 | 皮肤癌 | 联邦学习、迁移学习 | NA | 图像 | 86篇文章 |
| 16251 | 2024-09-30 |
Aurora retrieval in all-sky images based on hash vision transformer
2023-Oct, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e20609
PMID:37916095
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研究论文 | 本文提出了一种基于哈希视觉变换器的极光检索方法，用于从全天图像中提取极光特征 | 本文引入了基于Vision Transformer的Hash-Transformer模型，有效融合了极光图像的局部和全局特征表示 | NA | 研究极光现象的形态和时间特征，以更好地理解大规模磁层过程 | 极光现象及其在全天图像中的特征 | 计算机视觉 | NA | Vision Transformer | Hash-Transformer | 图像 | 基于真实世界数据 |
| 16252 | 2024-09-29 |
Automatic detection of circulating tumor cells and cancer associated fibroblasts using deep learning
2023-04-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-32955-0
PMID:37029224
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研究论文 | 本文开发了一种定制的成像系统和深度学习方法，用于自动检测循环肿瘤细胞和癌症相关成纤维细胞 | 本文的创新点在于开发了一种定制的成像系统和深度学习方法，显著提高了循环肿瘤细胞和癌症相关成纤维细胞的检测精度 | NA | 本文的研究目的是开发一种高效的方法来自动检测循环肿瘤细胞和癌症相关成纤维细胞，以辅助癌症诊断和预后 | 本文的研究对象是循环肿瘤细胞和癌症相关成纤维细胞 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 使用了培养的癌症细胞和癌症相关成纤维细胞样本 |
| 16253 | 2024-09-30 |
Using Automatic Speech Recognition to Measure the Intelligibility of Speech Synthesized from Brain Signals
2023-Apr, International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering : [proceedings]. International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering
DOI:10.1109/ner52421.2023.10123751
PMID:39323876
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的AI听者，用于客观、快速、自动地评估脑机接口合成语音的可理解性 | 提出了一种新的深度学习模型AI听者，用于评估脑机接口合成语音的可理解性，并发现多个先前发布的脑机接口输出数据集不可理解 | 尚未提及 | 开发一种客观、快速、自动的方法来评估脑机接口合成语音的可理解性 | 脑机接口合成语音的可理解性 | 自然语言处理 | NA | 自动语音识别（ASR） | 深度学习模型（Deepspeech, Wav2vec 2.0, Kaldi, XLSR-Wav2vec 2.0） | 语音数据 | 包括健康语音、构音障碍者语音和脑机接口合成语音的多个语音数据集 |
| 16254 | 2024-09-29 |
Deep learning model integrating positron emission tomography and clinical data for prognosis prediction in non-small cell lung cancer patients
2023-Feb-06, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-023-05160-z
PMID:36747153
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研究论文 | 本文提出了一种结合正电子发射断层扫描（PET）图像和临床数据的多模态深度学习模型，用于非小细胞肺癌（NSCLC）患者的预后预测 | 本文的创新点在于将PET图像信息与临床数据结合，通过深度学习模型提高了NSCLC患者生存预测的准确性 | 本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同数据集上的表现 | 提高非小细胞肺癌患者的生存预测准确性 | 非小细胞肺癌患者 | 机器学习 | 肺癌 | 深度学习 | 多模态深度学习模型 | 图像和临床数据 | NA |
| 16255 | 2024-09-29 |
Review on the Evaluation and Development of Artificial Intelligence for COVID-19 Containment
2023-Jan-03, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s23010527
PMID:36617124
|
综述 | 本文综述了人工智能在COVID-19防控中的评估与发展 | 本文展示了人工智能算法与物联网穿戴设备的集成在COVID-19检测和预测中的有效性和效率 | NA | 研究人工智能在COVID-19大流行中的作用 | COVID-19的预测、检测和防控方法 | 机器学习 | COVID-19 | 机器学习、深度学习、图像处理、目标检测、图像分割、少样本学习 | NA | 图像、临床数据、声音、生物医学数据、社会人口数据 | NA |
| 16256 | 2024-09-29 |
Application of Machine Learning and Deep Learning Techniques for COVID-19 Screening Using Radiological Imaging: A Comprehensive Review
2023, SN computer science
DOI:10.1007/s42979-022-01464-8
PMID:36467853
|
综述 | 本文综述了使用放射影像学技术进行COVID-19筛查的机器学习和深度学习方法 | 介绍了多种AI/ML/DL算法用于计算机辅助检测COVID-19的创新点 | 讨论了已发表工作的优缺点和局限性 | 总结和比较用于COVID-19诊断预测的AI/ML/DL方法 | COVID-19的放射影像学筛查 | 机器学习 | 呼吸系统疾病 | 机器学习、深度学习 | 多种模型 | 影像 | 265篇文章 |
| 16257 | 2024-09-29 |
COVID-19-The Role of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning: A Newfangled
2023, Archives of computational methods in engineering : state of the art reviews
IF:9.7Q1
DOI:10.1007/s11831-023-09882-4
PMID:36685135
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研究论文 | 本文综述了机器学习、深度学习和人工智能在应对COVID-19疫情和诊断其严重影响中的应用 | 本文通过比较分析现有文献中的预测方法，突出了机器学习、深度学习和人工智能技术在应对COVID-19疫情中的重要性 | NA | 探讨机器学习、深度学习和人工智能在应对COVID-19疫情中的应用 | COVID-19疫情及其诊断方法 | 机器学习 | COVID-19 | 机器学习、深度学习、人工智能 | NA | NA | NA |
| 16258 | 2024-09-29 |
Deep Learning Enhances Multiparametric Dynamic Volumetric Photoacoustic Computed Tomography In Vivo (DL-PACT)
2022-Nov-10, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202202089
PMID:36354200
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的增强型多参数动态体积光声计算机断层扫描技术（DL-PACT），通过减少有限视角伪影和提高时间分辨率，显著提升了光声计算机断层扫描（PACT）的图像质量 | 提出了一种基于深度学习的DL-PACT方法，通过使用少量超声换能器元素，实现了高质量的静态结构和动态增强全身图像以及动态功能脑图像的快速获取 | NA | 提高光声计算机断层扫描（PACT）的图像质量和时间分辨率，降低系统成本 | 光声计算机断层扫描（PACT）图像的增强和优化 | 计算机视觉 | NA | 光声计算机断层扫描（PACT） | 深度学习 | 图像 | 活体动物和人类 |
| 16259 | 2024-09-29 |
Deep learning explains the biology of branched glycans from single-cell sequencing data
2022-Oct-21, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2022.105163
PMID:36217547
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研究论文 | 本文利用单细胞测序数据和深度学习模型预测细胞的糖链表型，并解释其生物学意义 | 首次使用深度学习模型从转录组数据中预测细胞的糖链表型，并通过SHAP解释模型识别出高预测性基因 | NA | 揭示糖基化在细胞水平的调控机制及其功能意义 | 小鼠T淋巴细胞的糖链表型和转录组数据 | 机器学习 | NA | SUGAR-seq | 深度学习模型 | 转录组数据 | 小鼠T淋巴细胞 |
| 16260 | 2024-09-29 |
Advances in Deep Learning for Tuberculosis Screening using Chest X-rays: The Last 5 Years Review
2022-Oct-15, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-022-01870-8
PMID:36241922
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综述 | 本文回顾了过去五年中使用胸部X光片进行肺结核筛查的深度学习技术的进展 | 本文总结了过去五年中深度学习技术在肺结核筛查中的最新进展，并进行了系统性回顾和元分析 | 本文主要集中在过去五年的研究，可能无法涵盖所有相关研究 | 回顾和分析过去五年中深度学习技术在肺结核筛查中的应用 | 胸部X光片图像和肺结核筛查 | 计算机视觉 | 肺结核 | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 54篇同行评审的研究文章 |