深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24103 篇文献，本页显示第 19861 - 19880 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 19861 | 2024-08-07 |
A novel approach for sports injury risk prediction: based on time-series image encoding and deep learning
2023, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2023.1174525
PMID:38192743
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研究论文 | 本研究利用时间序列图像编码和深度学习算法构建了一个运动损伤风险预测模型 | 采用时间序列图像编码和深度卷积自编码器（DCAE）进行特征提取，提高了模型的泛化能力和实用性 | 未提及具体限制 | 开发一种有效的运动损伤风险预测工具，以支持未来的运动损伤预防实践 | 运动损伤风险预测 | 机器学习 | NA | 时间序列图像编码，深度卷积自编码器（DCAE） | 深度神经网络（DNN） | 图像 | 未提及具体样本数量 |
| 19862 | 2024-08-07 |
Artificial intelligence assistance significantly improves Gleason grading of prostate biopsies by pathologists
2021-03, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1038/s41379-020-0640-y
PMID:32759979
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研究论文 | 研究探讨了人工智能辅助对前列腺活检Gleason评分的影响，发现AI辅助显著提高了评分的一致性 | 首次详细研究了AI系统与病理学家协同工作在前列腺活检Gleason评分中的应用，显示出AI辅助下的病理学家表现优于单独的病理学家和AI系统 | 研究未涉及AI系统在存在异常情况（如异物组织）时的表现 | 评估AI辅助对前列腺活检Gleason评分的影响 | 前列腺活检样本的Gleason评分 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 深度学习 | AI系统 | 图像 | 160个活检样本用于实验，87个样本用于外部验证 |
| 19863 | 2024-08-07 |
Initial chest radiographs and artificial intelligence (AI) predict clinical outcomes in COVID-19 patients: analysis of 697 Italian patients
2021-Mar, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-020-07269-8
PMID:32945968
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研究论文 | 本研究评估了人工智能系统评估的初始胸部X光片（CXR）严重程度在COVID-19患者中的预后价值 | 人工智能系统与放射科医生评估的疾病严重程度评分在CXR上独立且可比较，预测COVID-19患者不良结果的能力 | NA | 评估人工智能系统在COVID-19患者中通过初始胸部X光片预测临床结果的预后价值 | COVID-19患者的初始胸部X光片 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | AI系统 | 图像 | 697名患者 |
| 19864 | 2024-08-07 |
Fast and Accurate Detection of COVID-19 Along With 14 Other Chest Pathologies Using a Multi-Level Classification: Algorithm Development and Validation Study
2021-02-10, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/23693
PMID:33529154
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的多级分类管道，用于快速准确地检测COVID-19及其他14种胸部疾病，并通过X射线图像进行验证 | 该研究通过多级分类方法，将分类任务分解为多个步骤，提高了COVID-19及其他胸部疾病的检测准确性 | 由于某些类别如COVID-19的数据缺乏，采用了10折交叉验证，可能影响模型的泛化能力 | 实现对COVID-19的快速且更准确的诊断 | COVID-19及其他14种胸部疾病的X射线图像 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习 | ResNet50 | 图像 | 涉及16个类别的X射线图像 |
| 19865 | 2024-08-07 |
Quantitative Assessment of Chest CT Patterns in COVID-19 and Bacterial Pneumonia Patients: a Deep Learning Perspective
2021-Feb-01, Journal of Korean medical science
IF:3.0Q1
DOI:10.3346/jkms.2021.36.e46
PMID:33527788
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研究论文 | 本研究通过深度学习方法对COVID-19和细菌性肺炎患者的胸部CT图像进行定量评估，以区分这两种疾病的细微差异 | 提出了一种新的深度学习方法，通过构建病灶簇和直方图特征来提高疾病分类和严重程度评估的准确性 | 研究为回顾性队列研究，样本来自单一医院，可能存在样本偏倚 | 设计并评估可解释的特征提取技术，以描述COVID-19和细菌性肺炎患者的病情 | COVID-19和细菌性肺炎患者的胸部CT图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | K-means算法 | 支持向量机 | 图像 | 170名确诊的COVID-19或细菌性肺炎患者 |
| 19866 | 2024-08-07 |
Disease Concept-Embedding Based on the Self-Supervised Method for Medical Information Extraction from Electronic Health Records and Disease Retrieval: Algorithm Development and Validation Study
2021-01-27, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/25113
PMID:33502324
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于自监督方法的疾病概念嵌入模型，用于从电子健康记录中提取医疗信息并进行疾病检索 | 提出了一种基于Transformer的模型，结合BERT和对比学习方法（DIM和SimCLR）进行疾病概念的无监督嵌入 | 使用较小的数据集或较少的无监督预训练方法会降低预测性能 | 创建一个模型从电子健康记录中提取概念嵌入，用于疾病模式检索和进一步分类任务 | 从电子健康记录中提取医疗信息并进行疾病检索 | 自然语言处理 | NA | Transformer, BERT, DIM, SimCLR | Transformer | 文本 | 1,040,989次急诊部门访问和305,897个样本 |
| 19867 | 2024-08-07 |
Integrating deep learning CT-scan model, biological and clinical variables to predict severity of COVID-19 patients
2021-01-27, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-020-20657-4
PMID:33504775
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研究论文 | 本文通过整合深度学习CT扫描模型、生物学和临床变量来预测COVID-19患者的严重程度 | 构建了包含深度学习模型和五个临床生物学变量的多模态AI严重程度评分，显著提高了预测性能 | 深度学习模型提供的预后信息与其他严重程度标志物相关，导致AUC增加有限 | 识别COVID-19疾病严重程度的预测因子 | COVID-19患者 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习 | 神经网络 | CT扫描图像 | 1003名冠状病毒感染患者 |
| 19868 | 2024-08-07 |
Prediction of Alzheimer's disease-specific phospholipase c gamma-1 SNV by deep learning-based approach for high-throughput screening
2021-01-19, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2011250118
PMID:33397809
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研究论文 | 本研究利用全基因组关联研究（GWAS）和基于深度学习的剪接预测工具，发现阿尔茨海默病（AD）特异性的单核苷酸变异（SNV）及磷脂酶c gamma-1基因的异常剪接 | 本研究结合计算和深度学习分析，首次预测了与AD相关的关键SNV，并展示了其在AD预测中的临床应用潜力 | NA | 旨在发现阿尔茨海默病特异性的单核苷酸变异及其对基因剪接的影响 | 阿尔茨海默病特异性的单核苷酸变异和磷脂酶c gamma-1基因的异常剪接 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 全基因组关联研究（GWAS） | 深度学习 | 基因序列 | 使用AD小鼠模型和人类基因序列进行训练和预测 |
| 19869 | 2024-08-07 |
Assessing the Role of Pericardial Fat as a Biomarker Connected to Coronary Calcification-A Deep Learning Based Approach Using Fully Automated Body Composition Analysis
2021-Jan-19, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm10020356
PMID:33477874
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研究论文 | 本研究使用深度学习方法，通过全自动体成分分析评估心包脂肪作为冠状动脉钙化的生物标志物的角色 | 本研究首次证明了全自动脂肪组织分析在临床心脏CT中的可行性，并在大规模临床队列中确认了EAT和PAT的体积和密度与CACS无相关性 | 研究结果显示EAT和PAT的体积和密度与CACS无显著相关性，但未达到男性患者EAT衰减的显著性水平 | 探索全自动EAT和PAT量化在心血管风险分层中的潜在应用 | 966名具有中等Framingham风险评分的冠状动脉疾病患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习网络 | CT图像 | 966名患者 |
| 19870 | 2024-08-07 |
Cascaded deep transfer learning on thoracic CT in COVID-19 patients treated with steroids
2021-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.8.S1.014501
PMID:33415179
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研究论文 | 本文开发了一种机器智能方法，利用级联深度迁移学习从胸部CT扫描中提取特征，以辅助管理接受激素治疗的COVID-19患者 | 采用级联迁移学习方法，通过微调VGG19网络从胸部CT切片中提取量化特征，并使用支持向量机区分是否需要激素治疗的患者 | NA | 开发一种机器智能方法，用于辅助管理接受激素治疗的COVID-19患者 | COVID-19患者接受激素治疗的胸部CT扫描 | 计算机视觉 | COVID-19 | 迁移学习 | VGG19网络 | CT扫描图像 | NA |
| 19871 | 2024-08-07 |
Deep-learning based multi-modal retinal image registration for the longitudinal analysis of patients with age-related macular degeneration
2021-Jan-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.408573
PMID:33520392
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研究论文 | 本研究报告了一种基于深度学习的注册算法，用于对来自纵向临床研究的多模态视网膜图像进行对齐，以实现对大规模临床数据中结构变化分析所需的准确性和鲁棒性 | 提出的深度学习方法在所有模态中实现了优越的整体性能，没有出现传统方法中的重大失败，并且在多模态注册中表现出更好的鲁棒性 | 深度学习方法在单模态纵向注册中的平均误差略高于传统特征点方法 | 开发一种能够准确且鲁棒地对齐多模态视网膜图像的深度学习算法，以促进对视网膜疾病进展的详细研究 | 多模态视网膜图像的注册 | 计算机视觉 | 年龄相关性黄斑变性 | 深度学习 | CNN | 图像 | 大规模临床数据 |
| 19872 | 2024-08-07 |
Acoustic and Language Based Deep Learning Approaches for Alzheimer's Dementia Detection From Spontaneous Speech
2021, Frontiers in aging neuroscience
IF:4.1Q2
DOI:10.3389/fnagi.2021.623607
PMID:33613269
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研究论文 | 本文通过重新实现使用CNN-LSTM架构的自然语言处理方法，并设计了一种端到端的深度学习解决方案，用于从患者的自发言语中进行阿尔茨海默病痴呆的二元分类 | 提出了一种结合声学特征的深度学习方法Speech-GRU，提高了分类准确率，并探讨了双模态方法在阿尔茨海默病分类中的应用 | 现有模型在ADReSS数据集上的准确率仅为72.92%，低于在DementiaBank数据集上的表现 | 早期检测阿尔茨海默病痴呆 | 从自发言语中检测阿尔茨海默病痴呆 | 自然语言处理 | 阿尔茨海默病 | CNN-LSTM架构 | CNN-LSTM, Speech-GRU | 自发言语 | 使用ADReSS数据集 |
| 19873 | 2024-08-07 |
Artificial Intelligence, Radiomics, and Deep Learning in Neuro-Oncology
2020-Dec, Neuro-oncology advances
IF:3.7Q2
DOI:10.1093/noajnl/vdaa179
PMID:33521635
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19874 | 2024-08-07 |
Optical techniques, computed tomography and deep learning role in the diagnosis of COVID-19 pandemic towards increasing the survival rate of vulnerable populations
2020-09, Photodiagnosis and photodynamic therapy
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.pdpdt.2020.101880
PMID:32562732
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19875 | 2024-08-07 |
Neural network-based identification of patients at high risk for intraoperative cerebrospinal fluid leaks in endoscopic pituitary surgery
2020-08-01, Journal of neurosurgery
IF:3.5Q1
DOI:10.3171/2019.4.JNS19477
PMID:31226693
|
研究论文 | 研究使用基于神经网络的模型来识别内镜下经鼻蝶手术中高风险发生脑脊液漏的患者 | 开发了一种基于深度学习的预测模型，能够准确识别高风险患者，提高了预测的准确性和敏感性 | NA | 研究是否可以使用基于神经网络的模型可靠地识别高风险患者 | 内镜下经鼻蝶手术中发生脑脊液漏的风险 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | NA | 154名接受内镜下经鼻蝶手术的患者 |
| 19876 | 2024-08-07 |
Artificial Intelligence in Dentistry: Chances and Challenges
2020-07, Journal of dental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1177/0022034520915714
PMID:32315260
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综述 | 本文综述了人工智能在牙科诊断、治疗规划和执行中的应用、局限性和未来潜力 | 探讨了人工智能在牙科领域的应用如何简化护理流程，减轻牙科工作者的日常劳动，提高健康水平并降低成本 | 当前人工智能解决方案在牙科常规实践中应用有限，主要原因包括数据可用性、结构和全面性的限制，方法学严谨性和标准的缺乏，以及实际应用中的价值和有用性问题 | 探讨人工智能在牙科领域的应用及其未来发展 | 牙科诊断、治疗规划、执行以及牙科研究和发现 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 多层数学操作 | 图像 | NA |
| 19877 | 2024-08-07 |
Artifact removal from neurophysiological signals: impact on intracranial and arterial pressure monitoring in traumatic brain injury
2020-06-01, Journal of neurosurgery
IF:3.5Q1
DOI:10.3171/2019.2.JNS182260
PMID:31075774
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研究论文 | 本文通过深度学习技术消除神经生理信号中的伪影，特别是颅内压和动脉血压监测中的伪影，以提高创伤性脑损伤患者临床参数的预测能力 | 提出了一种基于堆叠卷积自编码器和卷积神经网络的模型，有效消除了颅内压和动脉血压信号中的伪影 | NA | 消除颅内压和动脉血压监测中的信号伪影，评估伪影消除后临床参数的预测能力变化 | 创伤性脑损伤患者的颅内压和动脉血压信号 | 机器学习 | 创伤性脑损伤 | 深度学习 | 堆叠卷积自编码器和卷积神经网络 | 信号 | 309名创伤性脑损伤患者 |
| 19878 | 2024-08-07 |
Artificial Intelligence in COPD: New Venues to Study a Complex Disease
2020 May-Dec, Barcelona respiratory network reviews
DOI:10.23866/BRNRev:2019-0014
PMID:33521399
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综述 | 本文综述了人工智能（AI）在慢性阻塞性肺疾病（COPD）研究中的应用及其带来的新机遇 | AI在临床决策自动化、放射学解释和预测方面的显著成果，以及在COPD复杂系统理解与建模中的应用 | 讨论了AI在COPD应用中的挑战和局限性 | 探索AI在COPD研究中的应用及其潜力 | COPD这一复杂且异质性疾病 | 机器学习 | 慢性阻塞性肺疾病 | AI | 深度学习 | 临床数据、影像数据和分子数据 | NA |
| 19879 | 2024-08-07 |
Preliminary development of a deep learning-based automated primary headache diagnosis model using Japanese natural language processing of medical questionnaire
2020, Surgical neurology international
DOI:10.25259/SNI_827_2020
PMID:33500813
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研究论文 | 本文初步开发了一种基于深度学习的自动化原发性头痛诊断模型，使用日本自然语言处理技术处理医疗问卷中的非结构化句子 | 该模型通过深度学习框架处理医疗问卷中的非结构化句子，旨在减少医生和患者的时间和负担，并提高他们的生活质量 | NA | 解决日本原发性头痛治疗中医疗资源不足的问题 | 原发性头痛患者 | 自然语言处理 | 头痛 | 深度学习 | DL框架 | 文本 | 848名原发性头痛患者（495名女性和353名男性） |
| 19880 | 2024-08-07 |
A Deep Learning-Based Approach for Identifying the Medicinal Uses of Plant-Derived Natural Compounds
2020, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2020.584875
PMID:33519445
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于识别植物衍生天然化合物的药用用途 | 利用深度学习处理大量异构药物和天然化合物数据，有效利用异构特征缓解信息不完整问题 | NA | 开发一种新方法以减少确认天然化合物生物活性所需的时间和成本 | 植物衍生天然化合物及其药用用途 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 数据 | 4,507种天然化合物和2,882种已批准和研究中的药物 |