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
241	2024-08-07	A promising approach for screening pulmonary hypertension based on frontal chest radiographs using deep learning: A retrospective study 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0236378 PMID:32706807	研究论文	本研究利用深度学习技术，通过前胸放射图像快速检测疑似肺动脉高压（PH）患者的异常情况，以进行疾病筛查	本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于从前胸放射图像中快速检测可能提示肺动脉高压的异常情况，提供了一种非侵入性和易于使用的筛查方法	本研究为回顾性研究，需要在前瞻性临床环境中进一步验证	开发一种快速、简单且有效的深度学习方法，用于筛查疑似肺动脉高压患者	762名患者的前胸放射图像和通过多普勒经胸超声心动图测量的肺动脉收缩压（PASP）值	计算机视觉	肺动脉高压	深度学习算法	Resnet50, Xception, Inception V3	图像	762名患者（357名健康对照和405名肺动脉高压患者），共762张图像（641张用于训练，80张用于内部测试，41张用于外部测试）
242	2024-08-07	Comparison and validation of seven white matter hyperintensities segmentation software in elderly patients 2020, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2020.102357 PMID:32739882	研究论文	本文比较并验证了七种用于老年患者白质高信号（WMH）分割的软件	使用深度学习方法NicMSlesion在研究数据集上表现最佳，但在临床数据集上性能显著下降	深度学习方法在含有伪影的数据上性能严重下降	比较自动方法分割老年患者白质高信号（WMH），以帮助放射科医生和研究人员选择最合适的方法	147名患者的数据集，包括97名来自ADNI 2数据库的患者和50名来自ADNI 3的患者，以及60名因认知障碍转诊的患者	计算机视觉	NA	MRI	NA	图像	147名患者
243	2024-08-07	A fully automatic deep learning system for COVID-19 diagnostic and prognostic analysis 2020-08, The European respiratory journal DOI:10.1183/13993003.00775-2020 PMID:32444412	研究论文	本文提出了一种全自动的深度学习系统，用于COVID-19的诊断和预后分析，通过常规的计算机断层扫描（CT）图像进行分析	该系统能够自动识别COVID-19与其他肺炎的区别，并成功将患者分为高风险和低风险组，且住院时间有显著差异	NA	开发一种快速筛查COVID-19并识别潜在高风险患者的工具，以优化医疗资源和早期预防	COVID-19患者和其他肺炎患者的CT图像	机器学习	COVID-19	深度学习	深度学习系统	图像	共收集了5372名患者的CT图像，其中1266名患者用于训练和外部验证
244	2024-08-07	DoseGAN: a generative adversarial network for synthetic dose prediction using attention-gated discrimination and generation 2020-07-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-020-68062-7 PMID:32632116	研究论文	本文提出了一种基于注意力门控生成对抗网络（DoseGAN）的合成剂量预测方法，以提高治疗计划效率和放疗计划质量	DoseGAN通过注意力门控机制聚焦于相关解剖结构，提高了学习效率，增加了模型复杂性，并减少了网络冗余	NA	开发一种新的深度学习算法，用于预测放射剂量，以提高治疗计划效率和放疗计划质量	前列腺SBRT患者的放射剂量预测	机器学习	前列腺癌	生成对抗网络（GAN）	GAN	图像	141名前列腺SBRT患者
245	2024-08-07	Learning context-aware structural representations to predict antigen and antibody binding interfaces 2020-07-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaa263 PMID:32321157	研究论文	本文开发了一个统一的深度学习框架，用于预测抗体和抗原的结合界面	该框架结合了图卷积、注意力机制和迁移学习，以提高预测准确性和提供生物学解释	NA	理解抗体与其抗原的特异性相互作用，以改进药物和疫苗设计	抗体和抗原的结合界面	机器学习	NA	深度学习	图卷积网络、注意力机制	蛋白质结构数据	NA
246	2024-08-07	COVID-19 Pneumonia Diagnosis Using a Simple 2D Deep Learning Framework With a Single Chest CT Image: Model Development and Validation 2020-06-29, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/19569 PMID:32568730	研究论文	开发并验证了一种基于单个胸部CT图像的简单2D深度学习框架FCONet，用于诊断COVID-19肺炎	FCONet框架通过迁移学习使用四种先进的预训练深度学习模型之一作为骨干，实现了高效的COVID-19肺炎诊断	NA	快速开发一种AI技术，用于在CT图像中诊断COVID-19肺炎并区分其他类型的肺炎和非肺炎疾病	COVID-19肺炎、其他肺炎和非肺炎疾病的胸部CT图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	ResNet-50	图像	3993张胸部CT图像
247	2024-08-07	Building a PubMed knowledge graph 2020-06-26, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-020-0543-2 PMID:32591513	research paper	本文构建了一个PubMed知识图谱（PKG），通过从2900万篇PubMed摘要中提取生物实体，并整合多源数据，如作者姓名消歧、资金数据等，以促进医学领域的知识发现。	本文采用了BioBERT深度学习方法进行生物实体提取，显著优于现有模型，并在作者姓名消歧方面取得了高F1分数。	NA	解决PubMed中概念提取困难和歧义问题，促进医学领域的知识发现。	PubMed中的生物实体、作者、文章、机构和资金数据。	自然语言处理	NA	BioBERT	BioBERT	文本	2900万篇PubMed摘要
248	2024-08-07	Multifactorial Deep Learning Reveals Pan-Cancer Genomic Tumor Clusters with Distinct Immunogenomic Landscape and Response to Immunotherapy 2020-06-15, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research IF:10.0Q1 DOI:10.1158/1078-0432.CCR-19-1744 PMID:31911545	研究论文	本研究开发了一种泛癌深度机器学习模型，整合肿瘤突变负荷、微卫星不稳定性及体细胞拷贝数变异，将不同类型的肿瘤分类为不同的基因组集群，并评估每个基因组集群的免疫微环境及其与免疫治疗反应的关联。	本研究首次使用深度学习模型整合多因素输入数据，揭示了跨模态统计相关性，以解析免疫治疗原发性抵抗的分子机制。	NA	研究肿瘤基因组特征对肿瘤免疫微环境和免疫治疗反应的影响，并建立新的预测性生物标志物。	29种癌症类型的8,646个肿瘤样本，以及两个黑色素瘤免疫治疗临床队列。	机器学习	NA	RNA测序	深度学习模型	基因组数据	8,646个肿瘤样本
249	2024-08-07	Age and sex affect deep learning prediction of cardiometabolic risk factors from retinal images 2020-06-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-020-65794-4 PMID:32523046	研究论文	本研究首次使用来自3000名卡塔尔公民的视网膜图像训练深度学习模型，探讨视网膜图像预测心血管代谢风险因素的能力，并研究年龄和性别在这些预测中的中介作用。	首次使用视网膜图像训练深度学习模型来预测心血管代谢风险因素，并发现年龄和性别在这些预测中的中介作用。	研究结果表明，年龄和性别的影响不能完全解释预测性能，表明还有其他因素影响预测结果。	探讨视网膜图像预测心血管代谢风险因素的能力，并研究年龄和性别在这些预测中的中介作用。	视网膜图像、心血管代谢风险因素、年龄和性别。	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	MobileNet-V2	图像	3000名卡塔尔公民
250	2024-08-07	Introduction to machine and deep learning for medical physicists 2020-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.14140 PMID:32418339	review	本文综述了机器学习和深度学习在医学物理学中的应用，包括模型构建的基本方面，如数据处理、模型训练和验证	深度学习作为机器学习的一个子集，能够从原始输入数据中学习多层次表示，消除了传统机器学习中手工特征的必要性	人类可能倾向于在短期内高估技术的能力，而在长期内低估其能力，这需要平衡模型准确性和可解释性	探讨机器学习和深度学习在放射肿瘤学中的应用，并推动其在临床实践中的实施	机器学习和深度学习技术在医学物理学中的应用	machine learning	NA	machine learning, deep learning	CNN, LSTM, GAN	image, text	NA
251	2024-08-07	Efficient GAN-based Chest Radiographs (CXR) augmentation to diagnose coronavirus disease pneumonia 2020, International journal of medical sciences IF:3.2Q1 DOI:10.7150/ijms.46684 PMID:32624700	研究论文	本文利用基于GAN的胸部X光片增强技术来诊断冠状病毒疾病肺炎	本文提出了基于GAN的合成数据和四种不同类型的深度学习模型，这些模型提供了与现有技术相当的结果	本文未提及具体的局限性	旨在通过CT图像中的COVID-19放射学变化来检测患者是否可能患有COVID-19	研究对象为胸部X光片和CT图像中的COVID-19放射学变化	计算机视觉	冠状病毒疾病	GAN	深度神经网络	图像	未提及具体样本数量
252	2024-08-07	Detection of Diabetic Retinopathy Using Bichannel Convolutional Neural Network 2020, Journal of ophthalmology IF:1.8Q3 DOI:10.1155/2020/9139713 PMID:32655944	research paper	本文提出了一种使用双通道卷积神经网络检测糖尿病视网膜病变的方法	提出了通过计算眼底照片的绿色成分的熵图像，并结合未锐化掩蔽（UM）进行图像增强，以提高基于卷积神经网络的糖尿病视网膜病变检测性能	NA	提高糖尿病视网膜病变的自动筛查和诊断性能	糖尿病视网膜病变	computer vision	糖尿病视网膜病变	卷积神经网络（CNN）	双通道CNN	图像	NA
253	2024-08-07	Assessment of vector-host-pathogen relationships using data mining and machine learning 2020, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2020.06.031 PMID:32670510	综述	本文综述了利用数据挖掘和机器学习技术系统评估微生物病原体、节肢动物媒介和哺乳动物宿主之间关系的方法和进展	本文展示了过去十年中数据挖掘和机器学习任务与技术的日益增多，包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘和深度学习等	在应用于不同系统生物学水平的媒介-宿主-病原体相互作用研究中，存在一些关键挑战	探讨数据挖掘和机器学习在理解媒介-宿主-病原体关系基本方面的潜力及未来方向	微生物病原体、节肢动物媒介和哺乳动物宿主之间的关系	机器学习	NA	数据挖掘, 机器学习	深度学习	数据集	32篇关键论文
254	2024-08-07	Coronavirus Disease 2019 Deep Learning Models: Methodologic Considerations 2020-09, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.2020201178 PMID:32243239	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
255	2024-08-07	nanoTRON: a Picasso module for MLP-based classification of super-resolution data 2020-06-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaa154 PMID:32145010	research paper	本文介绍了nanoTRON工具，这是一个基于图像识别的交互式开源工具，用于超分辨率数据的分类	nanoTRON是第一个带有图形用户界面的深度学习工具，扩展了Picasso软件包	NA	开发一个自动化的工具来分类超分辨率图像数据	超分辨率图像数据	computer vision	NA	深度学习	MLP（多层感知器）	image	NA
256	2024-08-07	Deep learning-based fully automated detection and segmentation of lymph nodes on multiparametric-mri for rectal cancer: A multicentre study 2020-Jun, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2020.102780 PMID:32512507	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的全自动淋巴结检测和分割模型，用于直肠癌的多参数磁共振成像	本研究首次提出了一种基于多参数磁共振成像的全自动淋巴结检测和分割模型，通过深度学习框架Mask R-CNN实现，显著提高了检测和分割的效率和准确性	本研究仅在单一中心进行了模型训练，并在内部和外部数据集上进行了验证，未来需要在更多中心进行验证以确保模型的泛化能力	开发并验证一种基于深度学习的全自动淋巴结检测和分割模型，以提高直肠癌分期中淋巴结评估的准确性和效率	直肠癌患者的淋巴结	机器学习	直肠癌	多参数磁共振成像（mpMRI）	Mask R-CNN	图像	5789个标注的淋巴结（直径≥3mm）来自293名直肠癌患者
257	2024-08-07	Deep learning approach for diabetes prediction using PIMA Indian dataset 2020-Jun, Journal of diabetes and metabolic disorders IF:1.8Q4 DOI:10.1007/s40200-020-00520-5 PMID:32550190	研究论文	本文利用PIMA印度数据集，通过深度学习方法预测糖尿病	使用深度学习技术在PIMA数据集上实现了高达98.07%的预测准确率	研究仅使用了PIMA数据集，未涉及其他数据集或更广泛的数据类型	开发一种有效的预测工具，帮助医生早期发现糖尿病并推荐生活方式改变	糖尿病的早期检测和预防	机器学习	糖尿病	深度学习	深度学习	数据集	PIMA数据集
258	2024-08-07	Application of deep learning technique to manage COVID-19 in routine clinical practice using CT images: Results of 10 convolutional neural networks 2020-06, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2020.103795 PMID:32568676	研究论文	本研究利用深度学习技术，通过10种卷积神经网络对CT图像进行分析，以快速诊断COVID-19并辅助临床管理	使用10种不同的卷积神经网络模型，特别是ResNet-101和Xception，显著提高了COVID-19的诊断准确性	研究仅限于CT图像分析，未涉及其他诊断方法的比较	开发一种快速有效的COVID-19诊断方法，以辅助高负荷条件下的临床管理	COVID-19患者和其他非COVID-19肺炎患者的CT图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	卷积神经网络	图像	1020张CT切片，包括108名COVID-19患者和86名其他肺炎患者
259	2024-08-07	Genomic analysis of the natural history of attention-deficit/hyperactivity disorder using Neanderthal and ancient Homo sapiens samples 2020-05-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-020-65322-4 PMID:32451437	研究论文	本研究利用尼安德特人和古代智人样本的基因组分析，探讨了注意力缺陷多动障碍（ADHD）的自然历史	首次利用古人类样本的基因组数据，结合现代人群的GWAS元分析，探讨ADHD相关等位基因的进化历史	研究主要集中在欧洲人群，可能无法完全代表全球ADHD的遗传特征	验证ADHD相关等位基因在古人类中的进化趋势，并探讨其与环境变化的适应性	ADHD相关等位基因在古人类和现代人类中的分布和进化	遗传学	神经发育障碍	GWAS元分析	近似贝叶斯计算结合深度学习分析	基因组数据	包括超过20,000名ADHD患者和35,000名对照组
260	2024-08-07	Data-driven analysis using multiple self-report questionnaires to identify college students at high risk of depressive disorder 2020-05-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-020-64709-7 PMID:32398788	研究论文	本研究利用深度学习、多模态表示和可解释性技术，通过分析临床问卷来诊断抑郁症	提出了一种新的数据驱动方法，通过共享表示模型在同一潜在空间中表示三种不同问卷形式的回答，并比较了无监督和半监督两种数据驱动诊断方法	无监督方法虽然考虑了更多项目，但性能较低，因为它试图最大化组间差异	开发一种新的数据驱动框架，用于分析与抑郁症直接或间接相关的项目，以诊断抑郁症	大学生中的高风险抑郁症患者	机器学习	抑郁症	深度学习	共享表示模型	问卷数据	未明确提及具体样本数量