深度学习在生物医药领域中的应用

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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
17401 2024-08-07
A Deep Learning Approach to Classify Fabry Cardiomyopathy from Hypertrophic Cardiomyopathy Using Cine Imaging on Cardiac Magnetic Resonance
2024, International journal of biomedical imaging IF:3.3Q2
研究论文 本文提出了一种基于人工智能的MRI短轴视图左心室肥厚分类器(MSLVHC),用于区分肥厚型心肌病(HCM)和法布里病 该模型利用AI技术,通过MRI短轴视图电影图像进行训练,实现了对HCM和法布里病的高精度标准化影像分类 NA 开发一种高精度的标准化影像分类模型,以辅助专家诊断左心室肥厚疾病 肥厚型心肌病(HCM)和法布里病 计算机视觉 心血管疾病 MRI AI模型 影像 台北荣民总医院(TVGH)数据集和台中荣民总医院(TCVGH)数据集
17402 2024-08-07
Radiomics analysis of pancreas based on dual-energy computed tomography for the detection of type 2 diabetes mellitus
2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1
研究论文 本研究利用基于双能量计算机断层扫描(CT)的胰腺放射组学分析,建立用于检测2型糖尿病的定量影像生物标志物。 本研究首次将放射组学分析应用于双能量CT胰腺图像,以识别2型糖尿病。 研究为回顾性研究,样本量相对较小,且未提及长期随访结果。 探索基于双能量CT的胰腺放射组学分析在2型糖尿病检测中的应用。 研究对象为78名参与者,其中45名患有2型糖尿病,33名未患。 计算机视觉 糖尿病 双能量CT 随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和逻辑回归 影像数据 78名参与者
17403 2024-08-07
A novel deep learning method to segment parathyroid glands on intraoperative videos of thyroid surgery
2024, Frontiers in surgery IF:1.6Q2
研究论文 本研究开发了一种新的深度学习方法Video-Trans-U-HRNet,用于在甲状腺手术的术中视频中分割甲状旁腺腺体,并与现有医疗AI方法进行比较 本研究引入了一种创新的术中视频方法,用于识别甲状旁腺腺体,强调了AI在手术领域的潜在进步 NA 研究目的是探索深度学习是否可以用于辅助识别甲状腺手术中术中视频的甲状旁腺腺体 甲状旁腺腺体在甲状腺手术中的识别 机器学习 NA 深度学习 Video-Trans-U-HRNet 视频 研究包括50名患者的数据集,包含98个视频和9,944个标注帧,以及一个独立的测试集,包含15个视频和1,500个帧
17404 2024-08-07
Physics-Guided Deep Generative Model for New Ligand Discovery
2023-Sep, ACM-BCB ... ... : the ... ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine. ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine
研究论文 本文介绍了一种基于物理引导的深度生成模型,用于发现新的配体,该模型不仅考虑了结合位点,还包含了基于物理的特征,描述了受体和配体之间的结合机制 该模型创新地结合了物理原理和深度学习,生成的配体结构在结合强度上优于传统方法 未来研究方向包括在更大的数据集上训练和测试模型,增加更多基于物理的特征,并从生物物理角度解释深度学习结果 旨在通过结合物理原理和深度学习技术,提高新配体发现的效率和质量 研究对象包括大型蛋白质-配体复合物和小型宿主-客体系统 机器学习 NA 深度生成模型 GAN 结构数据 测试了大型蛋白质-配体复合物和小型宿主-客体系统
17405 2024-08-07
Public mental health through social media in the post COVID-19 era
2023, Frontiers in public health IF:3.0Q2
研究论文 本文提出了一种基于微表情识别心理障碍的方法,使用深度学习模型HybridMicroNet进行情感识别 提出了一种基于卷积神经网络的深度学习模型HybridMicroNet,用于从微表情中识别情感 仅在CASME和SAMM数据集上进行了验证,可能需要更多数据集来验证模型的泛化能力 探索通过社交媒体中的微表情自动检测心理障碍的方法 心理障碍的自动检测 机器学习 NA 深度学习 CNN 图像 CASME数据集上的准确率为99.08%,SAMM数据集上的准确率为97.62%
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