深度学习在生物医药领域中的应用

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
1	2024-10-11	Predicting sex from brain rhythms with deep learning 2018-02-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-018-21495-7 PMID:29449649	研究论文	本文探讨了使用深度卷积神经网络从脑电图中预测性别的可行性	首次展示了深度神经网络能够从脑电图中提取性别特异性信息，准确率超过80%	NA	探索脑电图中的性别特异性信息	脑电图数据	机器学习	NA	深度卷积神经网络	CNN	脑电图	NA
2	2024-08-07	Automatic Detection of the Inner Ears in Head CT Images Using Deep Convolutional Neural Networks 2018-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2293383 PMID:31007337	研究论文	本文提出了一种基于深度卷积神经网络的方法，用于自动检测头部CT图像中的内耳	该方法能够自动检测CT图像中是否包含两只耳朵、一只耳朵或没有耳朵，提高了编程策略的效率	目前缺乏标准的图像采集协议，导致需要视觉检查和标记来初始化处理流程	旨在实现图像引导的耳蜗植入编程技术的临床部署	头部CT图像中的内耳检测	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	超过2,000个CT图像，来自153名患者
3	2024-08-05	Computationally Assessing the Bioactivation of Drugs by N-Dealkylation 2018-02-19, Chemical research in toxicology IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.chemrestox.7b00191 PMID:29355304	研究论文	本文探讨了药物N-去烷基化生物活化的计算评估	首次报告通过结合代谢模型和反应性模型构建的生物活化模型	研究仅基于小型验证集进行测试，可能未涵盖所有药物	研究N-去烷基化在药物代谢中的作用及其生物活化潜力	主要研究人类肝微粒体（HLM）对药物的N-去烷基化反应	计算生物学	NA	深度学习	NA	药物代谢数据	小型验证集的药物分子
4	2024-08-05	Tumor Margin Classification of Head and Neck Cancer Using Hyperspectral Imaging and Convolutional Neural Networks 2018-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2293167 PMID:30245540	研究论文	本研究利用高光谱成像和卷积神经网络对头颈癌肿瘤边缘进行分类	提出了一种新的方法，通过注册的组织学癌症边缘生成高光谱成像的真实标签，并使用三种不同的CNN架构进行组织分类	样本量有限，仅涉及20名患者，需进一步研究以验证结果	研究高光谱成像在癌症切除后识别肿瘤边缘的能力	来自20名接受癌症切除手术的患者的人体手术标本	计算机视觉	头颈癌	高光谱成像	卷积神经网络	图像	20个患者的手术标本