深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 23714 篇文献，本页显示第 18021 - 18040 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 18021 | 2024-08-27 |
Analyzing the heterogenous effects of factors on high-range speeding likelihood of taxi speeders: Does explainable deep learning provides more insights than random parameter approach?
2024-Aug-23, Accident; analysis and prevention
DOI:10.1016/j.aap.2024.107752
PMID:39180851
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研究论文 | 本研究比较了随机参数广义线性模型（GLM）和可解释深度学习方法在分析出租车超速可能性中因素异质效应的应用 | 首次比较了随机参数GLM与机器学习和深度学习方法在预测和解释出租车超速行为中的效果 | 研究主要集中在模型比较和解释性分析，未涉及实际交通管理策略的应用 | 评估和比较不同模型在分析出租车超速行为中因素异质效应的效果 | 出租车司机的超速行为及其影响因素 | 机器学习 | NA | 广义线性模型（GLM），可解释人工智能技术 | Beta GLM with random parameters (BGLM-RP), XGBoost, Simple-CNN, DCNN, DCNN-SA | NA | 未明确提及具体样本数量 |
| 18022 | 2024-08-27 |
Recognition of Daily Activities in Adults With Wearable Inertial Sensors: Deep Learning Methods Study
2024-Aug-09, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/57097
PMID:39121473
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研究论文 | 本研究利用可穿戴惯性传感器和深度学习技术，客观准确地评估成年人在日常活动中的表现 | 通过实施系统进行动态和非侵入性的运动监测，克服了传统方法在精确度和客观性上的局限 | NA | 使用创新技术客观准确地评估日常活动中的身体功能 | 成年人在日常活动中的身体功能 | 机器学习 | NA | 可穿戴惯性传感器 | 深度学习模型 | 传感器数据 | 53,165条活动记录，处理后为52,600条 |
| 18023 | 2024-08-27 |
PLM_Sol: predicting protein solubility by benchmarking multiple protein language models with the updated Escherichia coli protein solubility dataset
2024-Jul-25, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae404
PMID:39179250
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研究论文 | 本研究通过使用多种蛋白质语言模型和分类层，基于更新的埃希氏菌蛋白溶解度数据集，开发了一种新的蛋白质溶解度预测模型PLM_Sol | PLM_Sol模型在独立测试集上显示出显著的性能提升，准确率提高了6.4%，F1分数提高了9.0%，Matthews相关系数提高了11.1% | NA | 开发和验证一种新的蛋白质溶解度预测模型，以促进大规模酶类研究 | 埃希氏菌蛋白溶解度数据集及多种酶类 | 机器学习 | NA | 深度学习技术 | 蛋白质语言模型 | 蛋白质序列数据 | 更新的埃希氏菌蛋白溶解度数据集及多种酶类 |
| 18024 | 2024-08-27 |
Weakly Supervised Deep Learning in Radiology
2024-07, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.232085
PMID:39041937
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研究论文 | 本文探讨了在放射学中使用弱监督深度学习的概念及其应用 | 提出使用弱监督学习方法，利用部分标记数据、不精确标记或含有错误的标记来训练深度学习模型，从而解锁大量未使用数据 | NA | 促进深度学习在放射学和研究工作流程中的应用，通过大规模图像分析和开发新的基于深度学习的生物标志物 | 放射学图像分析中的深度学习模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DL | 图像 | NA |
| 18025 | 2024-08-27 |
Federated Learning: A Cross-Institutional Feasibility Study of Deep Learning Based Intracranial Tumor Delineation Framework for Stereotactic Radiosurgery
2024-06, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.28950
PMID:37572087
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研究论文 | 本研究探讨了联邦学习（FL）在立体定向放射手术（SRS）中基于深度学习的颅内肿瘤勾画框架的跨机构可行性 | 提出了一种联邦学习方案，解决了多机构研究中数据分散和隐私保护的问题 | 在台中荣民总医院的数据中，集中学习（CL）在使用双参数时显著优于联邦学习（FL） | 探索联邦学习在立体定向放射手术中肿瘤勾画方案的可行性 | 506和118名年龄在15-88岁和22-85岁的前庭神经鞘瘤患者；1069和256名年龄在12-91岁和23-85岁的脑膜瘤患者；574和705名年龄在26-92岁和28-89岁的脑转移瘤患者 | 机器学习 | 颅内肿瘤 | 深度学习 | CNN | 图像 | 506和118名前庭神经鞘瘤患者，1069和256名脑膜瘤患者，574和705名脑转移瘤患者 |
| 18026 | 2024-08-27 |
Detecting Adverse Pathology of Prostate Cancer With a Deep Learning Approach Based on a 3D Swin-Transformer Model and Biparametric MRI: A Multicenter Retrospective Study
2024-06, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.28963
PMID:37602942
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研究论文 | 本研究开发了一种基于3D Swin-Transformer模型和双参数MRI的深度学习方法，用于检测前列腺癌患者的不良病理情况，并进行多中心回顾性研究 | 使用3D Swin-Transformer网络（TransNet）和结合临床特征的集成模型（TransCL）来提高检测不良病理情况的准确性 | 研究为回顾性且涉及多中心数据，可能存在数据偏差 | 开发和比较深度学习模型与临床模型及放射科医生解读在检测前列腺癌不良病理情况中的性能 | 616名接受根治性前列腺切除术的患者 | 机器学习 | 前列腺癌 | 双参数MRI | Swin-Transformer | 影像 | 616名患者，分为训练组508人和外部验证组108人 |
| 18027 | 2024-08-27 |
Automatic Detection of Perilunate and Lunate Dislocations on Wrist Radiographs Using Deep Learning
2024-Jun-01, Plastic and reconstructive surgery
IF:3.2Q1
DOI:10.1097/PRS.0000000000010928
PMID:37467052
|
研究论文 | 本研究使用深度学习算法自动检测手腕侧位X光片中的月骨周围和月骨脱位 | 开发了一种新颖的深度学习算法，用于诊断手腕侧位X光片中的月骨周围和月骨脱位，有望提高临床敏感性，最终防止这些损伤的延迟或漏诊 | 未提及具体限制 | 利用计算机视觉技术提高月骨周围和月骨脱位的诊断性能 | 手腕侧位X光片中的月骨周围和月骨脱位 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | 435张手腕侧位X光片 |
| 18028 | 2024-08-27 |
Deep Learning-Based T2-Weighted MR Image Quality Assessment and Its Impact on Prostate Cancer Detection Rates
2024-06, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29031
PMID:37811666
|
研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的T2加权磁共振图像质量对前列腺癌检测率的影响 | 使用先前开发的内部人工智能算法对T2加权图像进行质量分类，并分析其对前列腺癌检测率的影响 | 研究为回顾性，且仅限于特定PI-RADS类别的病变 | 探讨图像质量对前列腺癌检测的影响 | 615名连续患者的前列腺MRI图像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | T2加权涡轮自旋回波MRI | 人工智能算法 | 图像 | 615名患者 |
| 18029 | 2024-08-27 |
Assessing the Accuracy and Reproducibility of PARIETAL: A Deep Learning Brain Extraction Algorithm
2024-06, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.27776
PMID:34137113
|
研究论文 | 评估PARIETAL这一深度学习脑提取算法的准确性和可重复性 | PARIETAL算法能够在不同磁共振成像设备和协议下保持高性能，无需重新训练或微调 | NA | 展示并评估PARIETAL这一预训练的深度学习脑提取方法的临床使用效果 | PARIETAL算法的可重复性和在不同制造商扫描仪间的鲁棒性 | 机器学习 | NA | 磁共振成像(MRI) | 深度学习 | 图像 | 21名受试者（12名女性），年龄范围22-48岁，使用三种不同的MRI扫描仪 |
| 18030 | 2024-08-07 |
Editorial for "3D Breast Cancer Segmentation in DCE-MRI Using Deep Learning With Weak Annotation"
2024-06, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.28957
PMID:37578324
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18031 | 2024-08-27 |
3D Breast Cancer Segmentation in DCE-MRI Using Deep Learning With Weak Annotation
2024-06, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.28960
PMID:37596823
|
研究论文 | 本文开发了一种使用弱注释的深度学习模型，用于在动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）中进行三维乳腺癌分割 | 使用弱注释方法节省时间和精力，并开发了基于3D U-Net transformer（UNETR）的深度学习模型 | NA | 开发一种可靠的深度学习模型，用于在DCE-MRI中进行三维乳腺癌分割 | 736名乳腺癌女性患者的数据 | 数字病理学 | 乳腺癌 | DCE-MRI | 3D U-Net transformer (UNETR) | 图像 | 736名乳腺癌女性患者，分为开发集（544名）和测试集（192名） |
| 18032 | 2024-08-07 |
Editorial for "Detecting Adverse Pathology of Prostate Cancer With a Deep Learning Approach Based on a 3D Swin-Transformer Model and Biparametric MRI: A Multicenter Retrospective Study"
2024-06, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.28956
PMID:37639187
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18033 | 2024-08-07 |
Editorial for "Deep Learning-Based T2-Weighted MR Image Quality Assessment and Its Impact on Prostate Cancer Detection Rates"
2024-06, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29033
PMID:37787598
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18034 | 2024-08-07 |
Editorial for "Assessment of Lymphovascular Invasion in Breast Cancer Using a Combined MRI Morphological Features, Radiomics, and Deep Learning Approach Based on Dynamic Contrast-Enhanced MRI"
2024-06, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29065
PMID:37855435
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18035 | 2024-08-27 |
Assessment of Lymphovascular Invasion in Breast Cancer Using a Combined MRI Morphological Features, Radiomics, and Deep Learning Approach Based on Dynamic Contrast-Enhanced MRI
2024-06, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29060
PMID:37855421
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研究论文 | 本研究开发了一种结合MRI形态学特征、放射组学和深度学习方法的模型，用于评估乳腺癌中的淋巴血管侵犯（LVI）状态。 | 本研究通过结合MRI形态学特征、放射组学和深度学习方法，开发了一种新的联合诊断模型，显著提高了LVI状态评估的准确性。 | 本研究为回顾性横断面队列研究，未来需要在前瞻性研究中验证模型的有效性。 | 开发一种有效的模型，用于通过MRI形态学特征、放射组学和深度学习方法评估乳腺癌患者的LVI状态。 | 乳腺癌患者的淋巴血管侵犯（LVI）状态。 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 动态对比增强MRI（DCE-MRI） | 深度学习（DL） | 图像 | 206名乳腺癌患者，其中训练集136名，测试集70名。 |
| 18036 | 2024-08-27 |
Deep Learning Assessment of Small Renal Masses at Contrast-enhanced Multiphase CT
2024-05, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.232178
PMID:38742970
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研究论文 | 本文开发并验证了一种深度学习算法，用于在增强多相CT中识别良性小肾肿块 | 该研究首次开发并验证了一种基于多相CT的深度学习算法，用于识别良性小肾肿块，包括1厘米或更小的病变 | NA | 开发并验证一种深度学习算法，用于在增强多相CT中识别良性小肾肿块 | 小肾肿块的准确表征 | 计算机视觉 | 泌尿系统疾病 | 深度学习 | 深度学习算法 | 影像 | 共评估了1703名患者，包括1063个病变（训练集874个，内部测试集189个），多中心外部测试集537个病变，前瞻性测试集103个病变 |
| 18037 | 2024-08-27 |
Evaluation of a Cascaded Deep Learning-based Algorithm for Prostate Lesion Detection at Biparametric MRI
2024-05, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.230750
PMID:38713024
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研究论文 | 本文评估了一种基于级联深度学习的算法在双参数磁共振成像（MRI）中检测前列腺病变的能力，并与放射科医生的读片结果和活检结果进行了比较 | 该算法在检测和分割前列腺病变方面表现出与经验丰富的放射科医生相当的性能，并能可靠地预测组织病理学检查中的临床显著性病变 | 需要大量的训练数据集和广泛的模型测试 | 评估一种双参数MRI人工智能算法在前列腺病变检测和分割中的性能，并将其与放射科医生的读片结果和活检结果进行比较 | 前列腺癌（PCa）患者的前列腺病变 | 机器学习 | 前列腺癌 | 双参数磁共振成像（MRI） | 级联深度学习算法 | 图像 | 658名男性参与者，共1029个MRI可见病变 |
| 18038 | 2024-08-27 |
Editorial for "Preoperative Discrimination of CDKN2A/B Homozygous Deletion Status in Isocitrate Dehydrogenase-Mutant Astrocytoma: A Deep Learning-Based Radiomics Model Using MRI"
2024-05, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.28846
PMID:37306402
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18039 | 2024-08-27 |
Multitask Deep Learning-Based Whole-Process System for Automatic Diagnosis of Breast Lesions and Axillary Lymph Node Metastasis Discrimination from Dynamic Contrast-Enhanced-MRI: A Multicenter Study
2024-05, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.28913
PMID:37497811
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研究论文 | 本研究开发了一个基于深度学习的全过程系统（DLWPS），用于从动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）中自动诊断乳腺病变和区分腋窝淋巴结（ALN）转移 | DLWPS结合了注意力模块和边缘特征提取模块，提高了乳腺病变和ALN转移诊断的准确性，并改善了放射科医生的诊断一致性 | NA | 开发一个深度学习系统，用于自动诊断乳腺病变和区分腋窝淋巴结转移 | 乳腺病变和腋窝淋巴结转移的诊断 | 机器学习 | 乳腺癌 | 动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI） | U-Net框架 | 图像 | 1760名乳腺患者，分为训练和验证集（1110名患者），内部测试集（476名患者）和外部测试集（174名患者） |
| 18040 | 2024-08-27 |
Synthesized 7T MPRAGE From 3T MPRAGE Using Generative Adversarial Network and Validation in Clinical Brain Imaging: A Feasibility Study
2024-05, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.28944
PMID:37559435
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研究论文 | 本研究使用生成对抗网络（GAN）从3T MRI图像生成合成7T MRI图像，并在临床脑部成像中验证其可行性 | 本研究首次使用生成对抗网络从3T MRI图像生成合成7T MRI图像，并评估了其在脑部成像中的应用 | 本研究仅在非增强和增强的3T和7T MRI图像上进行了验证，未来需要进一步的研究以验证其在其他类型图像上的效果 | 研究目的是生成合成7T图像从广泛获取的3T图像，并评估这种方法在脑部成像中的可行性 | 研究对象包括33名健康志愿者和89名脑部疾病患者 | 计算机视觉 | NA | 生成对抗网络（GAN） | 生成对抗网络（GAN） | 图像 | 122对3T和7T MRI扫描 |