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 18741 - 18760 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 18741 | 2024-08-25 |
HyEpiSeiD: a hybrid convolutional neural network and gated recurrent unit model for epileptic seizure detection from electroencephalogram signals
2024-Aug-21, Brain informatics
DOI:10.1186/s40708-024-00234-x
PMID:39167115
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research paper | 本文提出了一种名为HyEpiSeiD的深度学习框架，用于从脑电图信号中检测癫痫发作 | HyEpiSeiD结合了卷积神经网络和门控循环单元，实现了高精度的癫痫发作检测 | NA | 实现高精度的患者特异性癫痫发作检测 | 从脑电图信号中检测癫痫发作 | machine learning | NA | NA | CNN, LSTM | 信号 | 使用了两个公开数据集，UCI Epilepsy和Mendeley数据集 |
| 18742 | 2024-08-25 |
Real-time estimation of the optimal coil placement in transcranial magnetic stimulation using multi-task deep learning
2024-08-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70367-w
PMID:39169126
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研究论文 | 本文开发了一种多任务深度神经网络，用于实时估计经颅磁刺激（TMS）中最佳线圈放置位置 | 提出的Attention U-Net模型能够在35毫秒内提供精确的线圈优化，远快于传统的数值计算框架 | NA | 开发一种能够在实时应用中优化TMS线圈放置的计算模型 | TMS中的最佳线圈放置位置及其诱导的电场 | 机器学习 | NA | 多任务深度学习 | Attention U-Net | 数值优化数据 | 包括健康受试者和胶质母细胞瘤患者 |
| 18743 | 2024-08-25 |
Predicting 1, 2 and 3 year emergent referable diabetic retinopathy and maculopathy using deep learning
2024-Aug-21, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-024-00590-z
PMID:39169209
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研究论文 | 本研究开发并验证了深度学习系统（DLS），用于预测1、2和3年内出现的可转诊糖尿病视网膜病变（DR）和黄斑病变 | 本研究采用了多模态深度学习系统，结合风险因素特征和彩色眼底照片，显著提高了预测性能 | NA | 旨在通过个性化筛查，及时为高风险个体提供治疗，同时减轻低风险个体的筛查负担 | 糖尿病视网膜病变（DR）和黄斑病变的预测 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | 多模态深度学习系统（DLS） | 图像 | 开发集包含162,339只眼睛，验证集包含27,996只眼睛，外部测试集包含6,928只眼睛 |
| 18744 | 2024-08-25 |
Empowering Medical Education: Unveiling the Impact of Reflective Writing and Tailored Assessment on Deep Learning
2024-Jul, Journal of advances in medical education & professionalism
DOI:10.30476/JAMP.2024.101594.1938
PMID:39175585
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研究论文 | 本研究探讨了反思写作作为一种自我评估工具对本科医学生的影响，特别是使用基于Moon模型的作者特定反思评分标准进行学生培训 | 本研究引入了作者特定的反思评分标准，并探讨了其在医学生教育中的应用 | 研究的样本量较小且评分标准的可靠性未达到可接受阈值，需要在大规模和更多样化的参与者中进行验证 | 探索反思写作在本科医学生教育中的影响，并评估特定反思评分标准的有效性 | 本科医学生 | 医学教育 | NA | NA | NA | 文本 | 32名自愿参与的学生 |
| 18745 | 2024-08-25 |
Study of Deep Learning in Medical Education: Opportunities, Achievements and Future Challenges
2024-Jul, Journal of advances in medical education & professionalism
DOI:10.30476/JAMP.2024.99740.1853
PMID:39175590
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综述 | 本文探讨了深度学习在医学教育中的应用，包括其潜力、成就及未来挑战 | 深度学习在医学教育中的应用为个性化辅助和反馈提供了有效手段 | 医学教育者对使用深度学习存在抵触情绪，且先前研究存在局限性 | 讨论深度学习在医学教育中的前景，并探讨其是否能带来益处 | 深度学习在医学教育中的应用及其对教育质量的影响 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | 11项研究被纳入系统综述 |
| 18746 | 2024-08-25 |
SurvNet: A low-complexity convolutional neural network for survival time classification of patients with glioblastoma
2024-Jun-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e32870
PMID:38988550
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研究论文 | 本文提出了一种名为SurvNet的低复杂度卷积神经网络，用于分类胶质母细胞瘤患者的生存时间 | SurvNet通过结合多种MRI模式作为输入，增强了预测模型的精确度，并在多个模型中表现最佳 | NA | 准确识别脑肿瘤患者的总体生存时间 | 胶质母细胞瘤患者的生存时间分类 | 机器学习 | 脑肿瘤 | MRI | CNN | 图像 | 预手术磁共振图像数据集 |
| 18747 | 2024-08-25 |
Artificial intelligence can be used in the identification and classification of shoulder osteoarthritis and avascular necrosis on plain radiographs: a training study of 7,139 radiograph sets
2024-06-17, Acta orthopaedica
IF:2.5Q1
DOI:10.2340/17453674.2024.40905
PMID:38884536
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型在平片上识别和分类肩关节骨关节炎和无血管性坏死 | 首次展示了深度学习模型在平片上识别和分级肩关节骨关节炎和无血管性坏死的能力 | 模型在区分无和轻度肩关节骨关节炎等级方面存在挑战 | 分析深度学习模型在平片上识别和分级肩关节骨关节炎的表现，并训练模型识别和分级无血管性坏死 | 肩关节骨关节炎和无血管性坏死 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | 深度学习 | ResNet类型网络 | 图像 | 7,139组肩部X光片 |
| 18748 | 2024-08-25 |
Assessment of the current and emerging criteria for the histopathological classification of lung neuroendocrine tumours in the lungNENomics project
2024-Jun, ESMO open
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.esmoop.2024.103591
PMID:38878324
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研究论文 | 本研究评估了当前和新兴的组织病理学分类标准在肺神经内分泌肿瘤分类中的应用 | 研究了两种肿瘤增殖标志物Ki-67指数和磷酸化组蛋白H3（PHH3）蛋白表达，并通过深度学习自动量化 | 研究揭示Ki-67和PHH3蛋白表达并未显著提高当前分类的预后价值，且深度学习模型未发现具有诊断价值的未公开形态学特征 | 评估世界卫生组织（WHO）分类标准的优势和局限性，并评估新兴标志物的实用性 | 259例肺神经内分泌肿瘤（LNETs） | 数字病理学 | 肺肿瘤 | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | 259例肺神经内分泌肿瘤，其中171例有相关生存数据 |
| 18749 | 2024-08-25 |
A joint learning framework for multisite CBCT-to-CT translation using a hybrid CNN-transformer synthesizer and a registration network
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1440944
PMID:39175474
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研究论文 | 本文提出了一种联合学习框架SynREG，用于多站点CBCT到CT的转换，通过混合CNN-transformer合成器和配准网络来提高CBCT图像质量 | SynREG框架集成了混合CNN-transformer架构和配准网络，能够动态校正局部结构错位，提高合成CT图像的保真度 | 由于配准不完美，配对数据集的局部结构错位可能导致模型性能不佳 | 开发一种统一的深度学习模型，通过生成合成CT图像来提高多站点CBCT图像的质量 | 135名癌症患者的配对CBCT和规划CT图像，包括头颈部、胸部和腹部肿瘤 | 计算机视觉 | 癌症 | 深度学习 | 混合CNN-transformer | 图像 | 135名癌症患者用于训练，23名额外患者用于独立测试 |
| 18750 | 2024-08-25 |
A deep learning radiomics model based on CT images for predicting the biological activity of hepatic cystic echinococcosis
2024, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2024.1426468
PMID:39175611
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研究论文 | 本研究基于CT图像，利用深度学习放射组学模型预测肝包虫病的生物活性分级 | 首次提出基于CT图像的深度学习放射组学模型用于预测肝包虫病的生物活性分级 | 研究为回顾性分析，样本量相对较小 | 探索基于CT图像的深度学习放射组学模型在预测肝包虫病生物活性分级中的应用潜力 | 肝包虫病的生物活性分级 | 机器学习 | 肝病 | CT | 深度神经网络 | 图像 | 160名肝包虫病患者，其中127名用于训练，33名用于验证 |
| 18751 | 2024-08-24 |
Integration of single-cell manipulation, whole transcriptome analysis, and image-based deep learning for studying "Singularity Biology"
2024, Biophysics and physicobiology
IF:1.6Q4
DOI:10.2142/biophysico.bppb-v21.s005
PMID:39175857
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18752 | 2024-08-25 |
Evaluating deep learning techniques for identifying tongue features in subthreshold depression: a prospective observational study
2024, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2024.1361177
PMID:39176227
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研究论文 | 本研究旨在评估使用深度学习技术通过舌象特征非侵入性诊断亚阈值抑郁的潜力，并探讨这些特征与针灸治疗效果的相关性 | 本研究首次使用多种高级深度学习模型分析舌象特征，并发现SEResNet101模型在识别亚阈值抑郁舌象特征方面表现最佳，且能有效评估针灸治疗效果 | NA | 评估深度学习技术在通过舌象特征诊断亚阈值抑郁中的应用潜力 | 亚阈值抑郁患者的舌象特征及针灸治疗效果 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | SEResNet101 | 图像 | NA |
| 18753 | 2024-08-25 |
Collective and harmonized high throughput barcoding of insular arthropod biodiversity: Toward a Genomic Observatories Network for islands
2023-12, Molecular ecology
IF:4.5Q1
DOI:10.1111/mec.16683
PMID:36156326
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研究论文 | 本文探讨了如何利用高通量测序技术（HTS）和深度学习图像分析方法，系统地进行岛屿节肢动物多样性的编目和监测，并提出了建立岛屿基因组观测网络（iGON）的框架。 | 本文首次提出将高通量测序技术与深度学习图像分析相结合，用于岛屿节肢动物多样性的研究，并探讨了在岛屿基因组观测网络框架下实施这些方法的可能性。 | 文章指出当前方法在节肢动物多样性数据可用性方面存在局限，需要进一步的技术创新和数据积累。 | 旨在通过新技术手段，深入理解岛屿生态和进化过程中节肢动物多样性的关键过程。 | 研究对象为岛屿上的节肢动物，特别是那些在生态、进化和保护生物学领域具有重要意义的物种。 | 基因组学 | NA | 高通量测序（HTS） | 深度学习 | 图像 | 文章未具体提及样本数量 |
| 18754 | 2024-08-25 |
Automated Deep Transfer Learning-Based Approach for Detection of COVID-19 Infection in Chest X-rays
2022-Apr, Ingenierie et recherche biomedicale : IRBM = Biomedical engineering and research
DOI:10.1016/j.irbm.2020.07.001
PMID:32837679
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度迁移学习的自动化方法，用于通过胸部X光片检测COVID-19感染 | 使用极端版本的Inception（Xception）模型进行深度迁移学习，显著提高了检测性能 | 目前仅在胸部X光片上应用了该方法，尚未在其他类型的影像数据上进行验证 | 开发一种自动化的深度迁移学习方法，以加速COVID-19感染的检测 | COVID-19感染的胸部X光片 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度迁移学习 | Xception | 图像 | NA |
| 18755 | 2024-08-25 |
Synthetic feature pairs dataset and siamese convolutional model for image matching
2022-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2022.107965
PMID:35242945
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研究论文 | 本文通过使用相同的特征块创建一个新的合成特征对大型数据集，利用孪生卷积模型进行特征描述和匹配，完善了整个匹配流程 | 本文提出的数据集避免了使用其他算法提取特征块时的错误检测或手动标记的不准确性，并且可以控制合成特征块的内容和几何及光度参数，从而控制模型的不变性 | NA | 旨在通过合成特征对数据集和孪生卷积模型改进图像匹配技术 | 合成特征对数据集和孪生卷积模型 | 计算机视觉 | NA | 孪生卷积模型 | CNN | 图像 | 大型合成特征对数据集 |
| 18756 | 2024-08-25 |
Improved image classification explainability with high-accuracy heatmaps
2022-Mar-18, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2022.103933
PMID:35252819
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研究论文 | 本文提出了一种名为金字塔定位网络（PYLON）的深度学习模型，用于提高类激活图（CAM）产生的热图分辨率，从而在图像分类中提供更精确的位置解释 | PYLON模型能够显著提高CAM热图的质量，并能精确地定位小物体的位置，且不需要专家对物体位置进行标注，仅使用图像级别的标签进行训练 | NA | 旨在提高深度学习模型在图像分类中的可解释性，特别是在医疗影像等关键应用中 | 深度学习模型在图像分类中的可解释性和热图的精确性 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | PYLON | 图像 | NA |
| 18757 | 2024-08-25 |
Application of machine learning in understanding plant virus pathogenesis: trends and perspectives on emergence, diagnosis, host-virus interplay and management
2022-03-09, Virology journal
IF:4.0Q2
DOI:10.1186/s12985-022-01767-5
PMID:35264189
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综述 | 本文综述了机器学习在植物病毒发病机制、诊断、宿主-病毒相互作用及管理方面的应用趋势和前景。 | 机器学习方法能够处理高维大数据，提高植物病毒疾病的早期诊断准确性，并有助于更好地理解宿主-病毒相互作用。 | NA | 探讨机器学习在植物病毒学领域的应用，特别是在病毒疾病的诊断、宿主-病毒相互作用和病毒出现方面的应用。 | 植物病毒及其在农业中的影响。 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 深度学习算法 | 大数据 | NA |
| 18758 | 2024-08-25 |
Personalized wearable electrodermal sensing-based human skin hydration level detection for sports, health and wellbeing
2022-03-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-07754-8
PMID:35260675
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研究论文 | 本文提出了一种基于机器学习和深度学习的个性化穿戴式电皮肤传感系统，用于非侵入性地监测人体皮肤的水分水平 | 本文引入了混合（ML+DL）模型，特别是混合Bi-LSTM算法，以提高水分水平估计的准确性 | NA | 开发一种有效的非侵入性水分监测系统，以避免潜在的健康并发症和死亡风险 | 人体皮肤的水分水平 | 机器学习 | NA | 电皮肤反应（GSR） | Bi-LSTM | 数据 | 数据收集包括三种不同的水分状态（水分充足、轻度脱水和极度轻度脱水）和三种不同的身体姿势（坐、站和走） |
| 18759 | 2024-08-25 |
A deep learning-driven low-power, accurate, and portable platform for rapid detection of COVID-19 using reverse-transcription loop-mediated isothermal amplification
2022-03-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-07954-2
PMID:35260715
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的便携式、准确、低成本设备，用于通过逆转录环介导等温扩增（RT-LAMP）快速检测COVID-19 | 该设备采用3D打印技术，仅需5伏交流-直流适配器供电，可同时进行16次RT-LAMP反应，并可重复使用。实验方案设计消除了对单独昂贵RNA提取设备的需求，并防止样品蒸发 | NA | 开发一种快速、准确、便携的COVID-19检测设备 | COVID-19的快速检测 | 机器学习 | COVID-19 | RT-LAMP | 深度学习系统 | 颜色数据 | 250个RT-LAMP临床样本 |
| 18760 | 2024-08-25 |
Pretrained transformer framework on pediatric claims data for population specific tasks
2022-03-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-07545-1
PMID:35256645
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研究论文 | 本文介绍了一种名为Claim Pre-Training (Claim-PT)的预训练框架，该框架首先在整个儿科索赔数据集上进行训练，然后针对每个特定人群任务进行区分性微调，以解决特定人群任务数据稀缺的问题 | 提出了Claim-PT框架，通过预训练和任务感知微调实现了有效的知识转移，并能在小规模患者群体中充分训练深度学习模型 | NA | 开发一种能够在特定人群任务中有效利用儿科索赔数据的预训练框架 | 儿科索赔数据和特定人群的医疗任务 | 机器学习 | NA | 预训练和微调技术 | Transformer | 电子健康记录(EHR)数据 | 超过一百万患者记录 |