深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 26128 篇文献,本页显示第 18801 - 18820 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
18801 2024-09-11
The use of artificial intelligence in musculoskeletal ultrasound: a systematic review of the literature
2024-Sep, La Radiologia medica
综述 系统回顾了人工智能在肌肉骨骼超声中的应用,重点探讨了AI算法的类别和验证策略 NA 缺乏对外部数据集的独立临床验证 系统回顾人工智能在肌肉骨骼超声中的应用 肌肉骨骼超声中的AI算法和验证策略 计算机视觉 NA 人工智能 深度学习 (DL) 和传统机器学习 (ML) 超声图像 16项研究,涉及2020年至2023年发表的论文
18802 2024-09-11
Deep Deblurring in Teledermatology: Deep Learning Models Restore the Accuracy of Blurry Images' Classification
2024-Sep, Telemedicine journal and e-health : the official journal of the American Telemedicine Association
研究论文 本文研究了深度学习模型在远程皮肤病学中对模糊图像的去模糊效果,以恢复分类准确性 本文提出了使用深度学习模型对模糊皮肤病图像进行去模糊处理,以提高诊断准确性和图像清晰度 研究仅使用了有限的公共数据集和医疗中心的图像,可能无法全面代表所有皮肤病学场景 确定深度学习模型对模糊图像去模糊后诊断准确性的恢复程度 模糊的皮肤病图像及其去模糊后的图像 计算机视觉 皮肤病 深度学习 深度学习模型 图像 19,191张皮肤图像,54张模糊皮肤图像,53张医疗中心的模糊皮肤病咨询照片
18803 2024-09-11
Cost-Effectiveness of Artificial Intelligence-Based Opportunistic Compression Fracture Screening of Existing Radiographs
2024-Sep, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1
研究论文 评估基于人工智能的现有放射影像中骨质疏松性椎体压缩性骨折(OVCFs)筛查的成本效益 开发了利用现有胸部和腹部放射影像进行OVCFs筛查的软件,使用已建立的人工智能深度学习算法,具有高灵敏度和特异性 仅从有限的社会角度考虑筛查和治疗成本,未考虑其他潜在的社会和经济影响 评估实施该软件进行OVCFs筛查的潜在成本效益 骨质疏松性椎体压缩性骨折(OVCFs)的筛查和预防治疗 计算机视觉 骨骼疾病 人工智能深度学习算法 深度学习模型 放射影像 NA
18804 2024-09-11
Comparing code-free and bespoke deep learning approaches in ophthalmology
2024-Sep, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie
综述 本文综述了无代码深度学习(CFDL)在眼科领域的应用,并与定制深度学习(DL)方法进行了比较 CFDL允许没有编码专业知识的临床医生构建高质量的人工智能模型,无需编写代码 CFDL的讨论大多是单维度的,且适用性差距较大,需要多维度的分析和改进数据集质量、适用性问题和研究设计的不规范性 比较无代码深度学习和定制深度学习在眼科领域的优势 糖尿病视网膜病变筛查、视网膜多疾病分类、手术视频分类、眼科组学和资源管理等任务 机器学习 NA 深度学习 无代码深度学习(CFDL)和定制深度学习(DL) 文本 10项相关研究
18805 2024-09-11
Artificial intelligence in ovarian cancer drug resistance advanced 3PM approach: subtype classification and prognostic modeling
2024-Sep, The EPMA journal
研究论文 本研究利用人工智能技术,通过单细胞水平的药物反应特征,构建了卵巢癌患者亚型分类和预测模型,以促进个性化医疗 本研究首次将KAN架构应用于深度学习预测模型,并结合多组学数据进行患者亚型分类和预后建模 NA 通过人工智能技术,识别卵巢癌患者对一线治疗药物的耐药特征,并构建分类和预测模型,以实现个性化医疗 卵巢癌患者及其对一线化疗药物的耐药性 机器学习 卵巢癌 Beyondcell算法 KAN架构 多组学数据 21,937个卵巢癌细胞样本和来自TCGA的训练集及三个外部验证集(GSE17260, GSE26712, GSE51088)
18806 2024-09-11
Hyperspectral imaging with deep learning for quantification of tissue hemoglobin, melanin, and scattering
2024-Sep, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2
研究论文 本文利用深度学习算法对高光谱成像数据进行分析,以量化组织中的血红蛋白、黑色素和散射成分 本文提出了一种利用深度学习算法快速分析高光谱数据的方法,相比传统迭代最小二乘法,计算速度提高了4000倍以上 NA 开发一种快速且准确的方法来量化组织中的吸收和散射成分 人体组织的血红蛋白、脱氧血红蛋白、黑色素和散射成分 计算机视觉 NA 高光谱成像 人工神经网络 (ANN) 光谱数据 24,000个随机组合的生理相关组织成分的模拟漫反射光谱
18807 2024-09-11
Hybrid ensemble - deep transfer model for early cassava leaf disease classification
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于混合集成-深度迁移模型的方法,用于早期木薯叶病害的分类 开发了三种新的混合模型,并展示了高准确率的结果 NA 提高木薯叶病害早期检测的准确性 木薯叶病害 计算机视觉 NA 深度学习 混合集成模型 图像 NA
18808 2024-09-11
An improved deep convolutional neural network-based YouTube video classification using textual features
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度卷积神经网络和文本特征的改进方法,用于YouTube视频分类 本文设计了一种深度卷积神经网络(DCNN),并结合循环神经网络(RNN)和门控循环单元(GRU)进行性能比较,实验结果表明该方法在YouTube视频分类中取得了最高的ROC AUC分数和准确率 NA 开发一种基于人工智能的方法来分类YouTube视频 YouTube视频及其相关的文本信息,如标题、描述、用户标签等 计算机视觉 NA 深度学习 深度卷积神经网络(DCNN)、循环神经网络(RNN)、门控循环单元(GRU) 文本 一个包含9个类别的大型数据集
18809 2024-09-11
Improved FasterViT model for citrus disease diagnosis
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文提出了一种改进的FasterViT模型,用于柑橘病害诊断,通过结合CNN和ViT的优势,提高了模型在不同环境条件下识别植物叶片病害的能力 本文的创新点在于提出了一种先进的混合CNN-ViT框架,通过交叉阶段交替使用Mixup和Cutout方法,增强了模型的鲁棒性和泛化能力,并采用了Triplet Attention和AdaptiveAvgPool机制来降低训练成本 本文的局限性在于仅在柑橘病害数据集上进行了测试,未来需要在更多种类的植物病害数据集上验证模型的通用性 本文的研究目的是提高深度学习模型在不同环境条件下识别植物叶片病害的准确性,并降低训练成本 本文的研究对象是柑橘病害的诊断 计算机视觉 柑橘病害 深度学习 混合CNN-ViT框架 图像 本文使用了自建的小规模柑橘病害数据集(in-field small dataset)和PlantVillage数据集进行测试
18810 2024-09-11
Optimizing MobileNetV2 for improved accuracy in early gastric cancer detection based on dynamic pelican optimizer
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于人工智能的胃癌自动诊断框架,使用定制的深度学习模型MobileNetV2,并通过动态鹈鹕优化算法(DPOA)进行优化 本文的创新点在于结合了MobileNetV2和动态鹈鹕优化算法(DPOA),以提高胃癌早期检测的准确性 尽管结果令人鼓舞,但仍需进一步研究,特别是需要更大和更多样化的数据集以及全面的临床验证来验证该方法的有效性 本文的研究目的是提高胃癌早期检测的准确性和速度 本文的研究对象是胃癌的早期检测 计算机视觉 胃癌 动态鹈鹕优化算法(DPOA) MobileNetV2 图像 数据集分为训练集(80%)和测试集(20%)
18811 2024-09-11
Deep learning-based state of charge estimation for electric vehicle batteries: Overcoming technological bottlenecks
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的电动汽车电池荷电状态(SOC)估算方法,旨在解决电池管理中的关键挑战并提高电动汽车效率 该研究的创新点在于整合了来自宝马i3电动汽车的真实驾驶数据,使模型能够捕捉影响SOC的复杂动态因素,并显著提高估算精度 NA 提高电动汽车电池荷电状态估算的准确性,促进能源节约和碳减排 电动汽车电池的荷电状态 机器学习 NA 深度学习 深度学习网络 多维数据(包括环境因素、车辆参数和电池属性) 72次实际驾驶测试,包含25种环境变量
18812 2024-09-11
Expert-Level Detection of Referable Glaucoma from Fundus Photographs in a Safety Net Population: The AI and Teleophthalmology in Los Angeles Initiative
2024-Aug-26, medRxiv : the preprint server for health sciences
研究论文 开发并测试了一种基于深度学习算法,用于检测洛杉矶县卫生服务部门远程视网膜筛查计划中的可转诊青光眼 该算法在检测可转诊青光眼方面的表现与眼科医生和验光师相当或超过,且不受经验水平影响 NA 开发和测试一种深度学习算法,用于检测可转诊青光眼 青光眼检测 计算机视觉 眼科疾病 深度学习 VGG-19 图像 12,098张图像,来自5,616名患者(2,086名可转诊青光眼,3,530名非青光眼)
18813 2024-09-11
Automated Interpretation of Lung Sounds by Deep Learning in Children With Asthma: Scoping Review and Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats Analysis
2024-Aug-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1
综述 本文对人工智能辅助儿童哮喘肺音分析的文献进行了范围综述,并进行了优势、劣势、机会和威胁分析 本文创新性地结合了范围综述和SWOT分析,全面评估了人工智能在儿童哮喘肺音分析中的应用 纳入的研究质量普遍较低,缺乏外部验证,且数据收集和解释缺乏标准化 客观回顾人工智能辅助儿童哮喘肺音分析的文献,并提供其优势、劣势、机会和威胁的平衡评估 儿童哮喘患者的肺音分析 机器学习 哮喘 人工智能 NA 音频 学术文献搜索中纳入7项研究,灰色文献搜索中纳入11项研究
18814 2024-09-11
Anatomically constrained tractography of the fetal brain
2024-Aug-15, NeuroImage IF:4.7Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的解剖学约束胎儿脑部纤维束追踪方法 通过在dMRI空间中直接进行胎儿脑组织准确分割,显著提高了纤维束追踪的准确性,并能重建高度弯曲的纤维束如视辐射 NA 改进胎儿脑部扩散加权磁共振成像中的纤维束追踪技术 胎儿脑部白质纤维束 计算机视觉 NA 扩散加权磁共振成像(dMRI) 深度学习方法 图像 独立测试数据
18815 2024-09-11
MRGM: An enhanced catalog of mouse gut microbial genomes substantially broadening taxonomic and functional landscapes
2024-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 本文介绍了MRGM,一个包含42,245个非冗余小鼠肠道细菌基因组的全面目录,显著扩展了小鼠肠道微生物的分类和功能范围 MRGM通过改进的基因组质量评估技术,捕获了先前未被充分代表的分类群,并将小鼠肠道微生物蛋白的基因本体注释率从3.2%提高到60% NA 增强小鼠肠道微生物组研究的转化价值,提供详细和高品质的小鼠肠道微生物基因组目录 小鼠肠道微生物基因组 NA NA 深度学习 NA 基因组 42,245个非冗余小鼠肠道细菌基因组,涵盖1,524个物种
18816 2024-09-11
A Deep Learning Approach to Predict Recanalization First-Pass Effect following Mechanical Thrombectomy in Patients with Acute Ischemic Stroke
2024-Aug-09, AJNR. American journal of neuroradiology
研究论文 研究利用深度学习方法预测急性缺血性中风患者在接受机械血栓切除术后首次通过效应的再通效果 首次提出完全自动化的深度学习方法,无需手动分割即可从术前CT和MR影像中预测首次通过效应 NA 开发一种完全自动化的深度学习方法,用于预测急性缺血性中风患者在接受机械血栓切除术后首次通过效应的再通效果 急性缺血性中风患者在接受机械血栓切除术后的首次通过效应 机器学习 中风 深度学习 混合变压器模型 影像 326名接受机械血栓切除术的患者
18817 2024-09-11
CT Reconstruction using Nonlinear Diffusion Posterior Sampling with Detector Blur Modeling
2024-Aug, Conference proceedings. International Conference on Image Formation in X-Ray Computed Tomography
PMID:39247222
研究论文 本文提出了一种结合深度学习和探测器模糊物理建模的CT重建方法,以提高空间分辨率 利用扩散模型作为深度图像先验,结合似然性前向模型进行测量,提出了一种非线性扩散后验采样方法 仅在模拟数据上进行了验证,尚未在实际临床数据上进行测试 提高CT重建中的空间分辨率 CT图像重建 计算机视觉 NA 深度学习 扩散模型 图像 模拟数据
18818 2024-09-11
AI-NERD: Elucidation of relaxation dynamics beyond equilibrium through AI-informed X-ray photon correlation spectroscopy
2024-Jul-15, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本文开发了一种无监督深度学习框架,用于从实验数据中自动分类弛豫动力学,无需任何先验物理知识 提出了一个无监督深度学习框架,用于自动分类弛豫动力学,并展示了其在大数据集探索中的应用 NA 理解和解释功能材料在原位环境中的动力学行为 功能材料的弛豫动力学 物理学 NA X射线光子相关光谱(XPCS) 深度学习(DL) 实验数据 NA
18819 2024-09-11
Utilizing adaptive deformable convolution and position embedding for colon polyp segmentation with a visual transformer
2024-03-27, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种基于视觉变换器的结肠息肉分割模型,结合了自适应可变形卷积和位置嵌入 本文提出的Polyp-Vision Transformer (Polyp-ViT)模型在传统Transformer架构基础上,增强了特征提取和位置嵌入的自适应机制 NA 开发一种自动化的结肠息肉检测系统,以辅助早期诊断结直肠癌 结肠息肉 计算机视觉 结直肠癌 视觉变换器 (ViT) Transformer 图像 在Kvasir-seg和CVC-Clinic DB数据集上进行了测试,分别包含NA和NA个样本
18820 2024-09-11
MRGM: an enhanced catalog of mouse gut microbial genomes substantially broadening taxonomic and functional landscapes
2024 Jan-Dec, Gut microbes IF:12.2Q1
研究论文 本文介绍了一种增强版的鼠肠道微生物基因组目录MRGM,显著扩展了分类和功能范围 MRGM包含了42,245个非冗余的鼠肠道细菌基因组,覆盖1,524个物种,通过改进的基因组质量评估技术,捕捉到先前未被充分代表的谱系,并使用深度学习将基因本体注释率提高了18倍 NA 增强鼠肠道微生物组研究的转化价值,提供详细的鼠肠道微生物基因组目录 鼠肠道微生物组 NA NA 深度学习 NA 基因组 42,245个非冗余的鼠肠道细菌基因组,覆盖1,524个物种
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