深度学习在生物医药领域中的应用
本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得，供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ，每日自动更新，已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理，可能存在错误或遗漏，请使用时务必注意核实！
如有建议或合作意向，欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布，欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错，还请不吝 给我打赏，你的支持是我继续创新的重要动力！
添加微信请说明来意
微信赞赏
除通过在线浏览外，为方便用户离线查阅，本站也提供 付费下载（定价10元）。之所以考虑收费，是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的，还请理解并多多支持。本站数据会持续更新，而仅需一次付费，未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
当前共找到 24409 篇文献，本页显示第 19401 - 19420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 19401 | 2024-08-20 |
Teacher-student training and triplet loss to reduce the effect of drastic face occlusion: Application to emotion recognition, gender identification and age estimation
2022, Machine vision and applications
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00138-021-01270-x
PMID:34955610
|
研究论文 | 研究在面部严重遮挡情况下进行情感识别、性别识别和年龄估计的任务，提出基于教师-学生训练和三元组损失的知识蒸馏方法以提高模型性能 | 提出了一种基于三元组损失的知识蒸馏新方法，该方法在不同模型和任务中具有通用性 | 未提及具体限制 | 在面部严重遮挡情况下提高情感识别、性别识别和年龄估计的准确性 | 面部表情、性别和年龄 | 计算机视觉 | NA | 知识蒸馏 | CNN | 图像 | 使用VGG-f、VGG-face和ResNet-50三种神经模型进行实验 |
| 19402 | 2024-08-20 |
A phantom study comparing low-dose CT physical image quality from five different CT scanners
2022-Jan, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-21-245
PMID:34993117
|
研究论文 | 本研究通过使用Catphan 500模型，比较了五种不同制造商的低剂量CT扫描仪的物理图像质量。 | 本研究首次系统评估了五种不同制造商的低剂量CT扫描仪的图像质量，并使用了制造商特定的迭代重建（IR）算法和深度学习图像重建（DLIR）技术。 | 研究仅限于使用Catphan 500模型进行评估，可能无法完全代表所有临床情况。 | 系统评估不同制造商的低剂量CT扫描仪的物理图像质量。 | 五种不同制造商的低剂量CT扫描仪。 | 计算机断层扫描 | NA | 低剂量CT扫描，迭代重建（IR）算法，深度学习图像重建（DLIR） | NA | 图像 | 使用Catphan 500模型，涉及五种不同制造商的CT扫描仪 |
| 19403 | 2024-08-20 |
Multi-step ahead predictive model for blood glucose concentrations of type-1 diabetic patients
2021-12-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-021-03341-5
PMID:34934084
|
研究论文 | 本文提出了一种新颖的多组件深度学习模型BG-Predict，用于预测1型糖尿病患者的血糖水平 | 该研究引入了一种新的多步骤预测模型，能够提前预测血糖水平，有助于患者减少低血糖和高血糖的风险 | NA | 开发一种有效的工具，帮助1型糖尿病患者监测血糖水平，以便做出关于胰岛素注射和食物摄入的适当决策 | 1型糖尿病患者的血糖水平 | 机器学习 | 糖尿病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 血糖数据 | 97名患者 |
| 19404 | 2024-08-20 |
A stroke detection and discrimination framework using broadband microwave scattering on stochastic models with deep learning
2021-12-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-021-03043-y
PMID:34930921
|
研究论文 | 研究利用宽带微波散射和深度学习模型进行中风检测和鉴别 | 提出了一种新的智能诊断方法，使用微波宽带散射信息，避免了传统的图像形成过程 | NA | 开发一种快速、便携、安全且低成本的中风检测技术 | 研究中风检测和出血位置及大小的鉴别 | 机器学习 | 中风 | 微波散射 | 深度神经网络（DNN） | 模拟数据 | 666名出血性中风患者和对照组 |
| 19405 | 2024-08-20 |
Deep learning based classification of dynamic processes in time-resolved X-ray tomographic microscopy
2021-12-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-021-03546-8
PMID:34921184
|
研究论文 | 本文提出了一种高效的动态过程重建与分类管道，结合代数滤波近似和机器学习，显著减少了计算时间 | 提出的SIRT-FBP-MS-D-DIFF管道通过代数滤波近似和卷积神经网络自动提取低信噪比重建中的动态特征，提高了处理效率 | NA | 开发一种高效的方法来处理时间分辨X射线断层显微镜中的动态过程，以减少手动劳动和计算成本 | 时间分辨X射线断层显微镜中的动态过程 | 计算机视觉 | NA | 时间分辨X射线断层显微镜 | 卷积神经网络 | 图像 | 三个不同的动态燃料电池数据集，一个用于训练，两个用于测试 |
| 19406 | 2024-08-20 |
Predictive models for personalized asthma attacks based on patient's biosignals and environmental factors: a systematic review
2021-12-09, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-021-01704-6
PMID:34886852
|
综述 | 本文对基于患者生物信号和环境因素的个性化哮喘发作预测模型进行了系统性回顾 | 提出了使用患者生物信号和环境因素相结合的哮喘发作预测模型的必要性，并指出了缺乏使用深度学习等先进机器学习方法的问题 | 大多数研究仅使用哮喘生物信号因素进行预测，使用环境因素和两者结合的研究较少 | 评估哮喘发作预测模型的使用方法、模型性能，并确定该领域研究改进的需求 | 儿童和成人的哮喘发作预测模型 | 机器学习 | 哮喘 | 支持向量机、回归 | NA | 生物信号、环境因素 | 从1068篇研究文章中筛选出15种不同的哮喘发作预测模型进行回顾 |
| 19407 | 2024-08-20 |
AutoProstate: Towards Automated Reporting of Prostate MRI for Prostate Cancer Assessment Using Deep Learning
2021-Dec-06, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers13236138
PMID:34885246
|
研究论文 | 介绍了一种名为AutoProstate的深度学习框架，用于自动评估基于MRI的前列腺癌 | AutoProstate在前列腺体积和前列腺特异性抗原密度估计方面显示出统计学上的显著改进，并匹配了放射科医生的CSPCa病变检测敏感性 | AutoProstate产生了更多的假阳性检测 | 开发一种自动化的深度学习框架，用于提高前列腺MRI报告的质量和一致性 | 前列腺MRI图像和前列腺癌评估 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 深度学习 | NA | MRI图像 | 使用了公开的PROSTATEx数据集进行训练，并使用PICTURE数据集进行外部验证 |
| 19408 | 2024-08-20 |
Interpretability of a Deep Learning Based Approach for the Classification of Skin Lesions into Main Anatomic Body Sites
2021-Dec-01, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers13236048
PMID:34885158
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于将皮肤病变分类到主要的解剖体位 | 本研究首次考虑了皮肤病变的来源，并利用预训练网络和密集连接分类器来提高分类准确性 | NA | 解决现有深度学习方法在皮肤病变分类中未考虑病变来源的问题 | 皮肤病变及其解剖体位分类 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | 未明确提及具体样本数量 |
| 19409 | 2024-08-20 |
A Study of the Recent Trends of Immunology: Key Challenges, Domains, Applications, Datasets, and Future Directions
2021-Nov-23, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s21237786
PMID:34883787
|
综述 | 本文探讨了免疫学领域中人工智能方法的最新趋势，包括关键挑战、应用领域、数据集和未来方向 | 引入了AIoMT、遗传智能算法和智能免疫学方法等技术，使理解免疫系统的过程变得更加容易 | NA | 探索免疫学领域中人工智能方法的现状和未来研究方向 | 免疫学及其子领域中的疾病分类 | 机器学习 | 癌症 | AIoMT | 机器学习和深度学习 | 数据集 | NA |
| 19410 | 2024-08-20 |
Comparative analysis of molecular fingerprints in prediction of drug combination effects
2021-11-05, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbab291
PMID:34401895
|
研究论文 | 本文比较了基于规则和数据驱动的分子表示方法在预测药物组合敏感性和药物协同得分方面的性能 | 本文通过使用标准化的高通量筛选结果，评估了分子表示的聚类性能和相似性，并强调了在选择最优分子表示时，除了定量基准结果外，还需要考虑模型的可解释性和鲁棒性等定性因素 | NA | 系统评估新型计算解决方案与传统技术在预测药物组合效应方面的性能 | 药物组合敏感性和药物协同得分 | 机器学习 | 癌症 | NA | NA | 分子数据 | 64,200个独特的药物组合，涉及4,153种分子和112种癌细胞系 |
| 19411 | 2024-08-20 |
Deep Learning Prediction of Voxel-Level Liver Stiffness in Patients with Nonalcoholic Fatty Liver Disease
2021-Nov, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.2021200274
PMID:34870213
|
研究论文 | 本研究利用机器学习算法，基于传统的MRI输入重建虚拟MR弹性成像（MRE）图像 | 本研究通过修改卷积神经网络架构，使其能够接受多通道三维输入并包含临床和人口统计信息，从而在体素水平上重建MRE图像 | 本研究为单机构回顾性研究，样本量有限，且结果需要进一步的外部验证 | 研究目的是通过机器学习算法，利用传统MRI和临床数据生成虚拟弹性成像图像 | 研究对象为149名非酒精性脂肪肝病患者 | 计算机视觉 | 非酒精性脂肪肝病 | MRI | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 149名患者 |
| 19412 | 2024-08-20 |
Clinical Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning in the Imaging of Gliomas: A Systematic Review
2021-Nov, Cureus
DOI:10.7759/cureus.19580
PMID:34926051
|
综述 | 本文综述了深度学习在神经肿瘤学影像中的应用，特别是用于胶质瘤的诊断和分级 | 深度学习通过使用原始影像数据和深度神经网络，显著提高了MRI图像的特征化和解释能力 | NA | 总结深度学习在神经肿瘤学影像中的应用，以帮助医疗专业人员 | 胶质瘤的遗传突变和分级 | 机器学习 | 脑肿瘤 | MRI | CNN | 图像 | 共20项研究，涉及患者数量和脑胶质瘤分类的分子标记 |
| 19413 | 2024-08-20 |
Aging of the Hematopoietic Stem Cell Niche: New Tools to Answer an Old Question
2021, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2021.738204
PMID:34858399
|
综述 | 本文综述了骨髓微环境老化对造血干细胞（HSC）功能的影响以及用于研究老化过程中骨髓微环境特定改变的新工具 | 文章介绍了跨学科方法开发的新技术工具，如特定的小鼠模型、共培养系统、新的三维成像工具、骨块和模拟骨髓系统，以及单细胞测序技术、空间转录组学和人工智能深度学习方法在数据分析和整合中的应用 | NA | 探讨骨髓微环境老化如何影响造血干细胞，并介绍用于研究老化过程中骨髓微环境特定改变的新工具 | 造血干细胞（HSC）及其微环境 | NA | NA | 单细胞测序技术、空间转录组学、人工智能和深度学习 | NA | NA | NA |
| 19414 | 2024-08-20 |
Stability of AI-Enabled Diagnosis of Parkinson's Disease: A Study Targeting Substantia Nigra in Quantitative Susceptibility Mapping Imaging
2021, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2021.760975
PMID:34887722
|
研究论文 | 本文研究了基于定量磁敏感图（QSM）成像的帕金森病（PD）诊断算法的稳定性，通过改进卷积神经网络（CNN）模型，提高了诊断算法的精度和鲁棒性 | 提出了新的'门控池化'操作，并将其与深度学习结合，形成了一个联合图像分割和分类框架，显著提高了诊断准确性 | 文章未明确提及现有方法的具体局限性 | 提高帕金森病诊断算法的准确性和稳定性 | 帕金森病患者和健康对照组的定量磁敏感图成像数据 | 机器学习 | 帕金森病 | 定量磁敏感图（QSM）成像 | CNN | 图像 | 未明确提及具体样本数量 |
| 19415 | 2024-08-20 |
Detection of Preventable Fetal Distress During Labor From Scanned Cardiotocogram Tracings Using Deep Learning
2021, Frontiers in pediatrics
IF:2.1Q2
DOI:10.3389/fped.2021.736834
PMID:34926338
|
研究论文 | 本文利用深度学习框架，从扫描的电子胎心监测图（EFM）中检测分娩期间可预防的胎儿窘迫，以提高识别早期可预防的胎儿损伤的准确性。 | 提出了一个深度学习框架，用于训练和检测分娩期间的早期或过去的胎儿损伤，准确率达到94%。 | 未提及具体限制。 | 开发一个自动化早期预警和决策支持系统，以在分娩期间维持胎儿健康。 | 电子胎心监测图（EFM）数据和相关不良结果。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 使用了50年实践中收集的EFM数据 |
| 19416 | 2024-08-20 |
A Multi-Task Deep Learning Method for Detection of Meniscal Tears in MRI Data from the Osteoarthritis Initiative Database
2021, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2021.747217
PMID:34926416
|
研究论文 | 本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的多任务深度学习方法，用于检测磁共振成像（MRI）数据中的半月板撕裂 | 该方法在多任务深度学习框架中结合了半月板撕裂检测与边界框回归器，使CNN能够隐式考虑半月板的感兴趣区域（RoI） | NA | 开发一种高效且准确的方法来检测MRI数据中的半月板撕裂 | 半月板撕裂的检测，涉及内侧半月板（MM）和外侧半月板（LM）的前角、体部和后角三个解剖子区域 | 机器学习 | 骨关节炎 | MRI | CNN | MRI扫描数据 | 2,399个双回波稳态（DESS）MRI扫描数据和中间加权涡轮自旋回波（IW TSE）MRI扫描数据 |
| 19417 | 2024-08-20 |
Deep learning links histology, molecular signatures and prognosis in cancer
2020-08, Nature cancer
IF:23.5Q1
DOI:10.1038/s43018-020-0099-2
PMID:35122048
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19418 | 2024-08-20 |
The ENIGMA-Epilepsy working group: Mapping disease from large data sets
2020-May-29, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.25037
PMID:32468614
|
review | 本文综述了ENIGMA-Epilepsy工作组通过大规模数据集映射癫痫疾病的研究项目，包括结构MRI、扩散张量成像（DTI）和静息态功能MRI（rsfMRI）等技术，以及采用的先进方法如结构协变和事件驱动模型分析 | ENIGMA-Epilepsy工作组通过增加样本量、借鉴其他ENIGMA项目的方法和理念，以及建立合作科学家和临床医生的团队，加强了癫痫神经科学的研究 | NA | 加强癫痫神经科学研究，推动稳健的科研进展 | 癫痫疾病的脑部过程和病理生理学 | 数字病理学 | 癫痫 | MRI, DTI, rsfMRI | 结构协变模型, 事件驱动模型 | 影像数据 | 大规模样本 |
| 19419 | 2024-08-19 |
Enhanced detection of Aspergillus flavus in peanut kernels using a multi-scale attention transformer (MSAT): Advancements in food safety and contamination analysis
2024-Oct-02, International journal of food microbiology
IF:5.0Q1
|
研究论文 | 本研究使用多尺度注意力变换器（MSAT）结合高光谱成像技术，对受多种黄曲霉菌污染的花生仁进行分类 | MSAT模型通过其复杂的多尺度注意力机制，显著优于传统的深度学习模型，特别是在分类能力上 | MSAT模型在区分受黄曲霉素产生菌和非黄曲霉素产生菌污染的花生仁时面临挑战 | 提高食品质量和安全领域中黄曲霉菌污染的检测准确性和速度 | 受黄曲霉菌污染的花生仁 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | 多尺度注意力变换器（MSAT） | 图像 | NA |
| 19420 | 2024-08-07 |
Corrigendum to "Advancing deep learning-based acoustic leak detection methods towards application for water distribution systems from a data-centric perspective" [Water Research 261(2024) 121999]
2024-Sep-15, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2024.122080
PMID:39067276
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |