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
441	2024-08-14	Determining Chess Game State from an Image 2021-Jun-02, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging7060094 PMID:39080882	研究论文	本文提出了一种新的国际象棋棋盘状态识别系统，结合传统计算机视觉技术和深度学习，通过合成的大型3D模型数据集进行训练，实现了从图像中准确识别棋盘配置	本文提出的系统通过结合传统计算机视觉技术和深度学习，实现了对棋盘状态的高精度识别，并且能够适应未见过的棋盘设置	当前方法受限于缺乏大型数据集，并且无法适应未见过的棋盘设置	帮助业余棋手通过自动计算机分析提高棋艺，无需手动输入棋子	从图像中识别国际象棋棋盘的配置	计算机视觉	NA	RANSAC算法，卷积神经网络	CNN	图像	合成的大型3D模型数据集，比现有数据集大一个数量级
442	2024-08-14	Automated coronary calcium scoring using deep learning with multicenter external validation 2021-Jun-01, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-021-00460-1 PMID:34075194	研究论文	本文介绍了使用深度学习模型自动进行冠状动脉钙化评分的方法，并在多中心外部数据集上进行了验证	提出了两种深度学习模型，能够自动对冠状动脉钙化进行评分，适用于专门的冠状CT检查和常规非门控胸部CT检查	当前临床实践中，冠状动脉钙化评分的实施存在一些限制，如缺乏保险覆盖、需要昂贵的CT设备、专门的成像协议和认证的3D成像实验室等	开发一种自动化的冠状动脉钙化评分方法，以提高筛查效率和早期预防干预的可能性	冠状动脉钙化评分	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	训练集包括341个样本，测试集包括42个斯坦福样本和46个MESA样本，外部验证集包括303个样本
443	2024-08-14	Lessons Learned from the COVID-19 Pandemic: Emphasizing the Emerging Role and Perspectives from Artificial Intelligence, Mobile Health, and Digital Laboratory Medicine 2021-Jun, EJIFCC PMID:34421492	研究论文	本文探讨了人工智能、移动健康和数字实验室医学在COVID-19大流行中的应用和挑战	文章强调了人工智能在疫情预防和控制中的重要作用，以及移动健康和物联网技术的应用	NA	研究旨在评估和应用人工智能、移动健康和数字实验室医学技术在COVID-19大流行中的作用	COVID-19大流行中的人工智能、移动健康和数字实验室医学技术	机器学习	NA	人工智能	机器学习	NA	NA
444	2024-08-14	Artificial intelligence for automatic cerebral ventricle segmentation and volume calculation: a clinical tool for the evaluation of pediatric hydrocephalus 2021-02-01, Journal of neurosurgery. Pediatrics DOI:10.3171/2020.6.PEDS20251 PMID:33260138	研究论文	本文开发了一种全自动深度学习模型，用于儿童脑室分割和体积计算，旨在广泛应用于多所医院的临床评估中	该深度学习模型在脑室分割和体积计算方面比现有方法更准确和快速	NA	开发一种全自动深度学习模型，用于儿童脑室分割和体积计算，以促进临床决策	200名阻塞性脑积水儿童和199名对照组的脑室分割和体积计算	计算机视觉	儿童脑积水	深度学习	编码器-解码器卷积神经网络	T2加权MRI图像	200名阻塞性脑积水儿童和199名对照组
445	2024-08-14	An Evolutionary Approach for the Enhancement of Dermatological Images and Their Classification Using Deep Learning Models 2021, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2021/8113403 PMID:34326979	研究论文	本文探讨了一种基于遗传算法（GA）的图像增强技术，用于改善从农村诊所接收到的低质量皮肤病学图像，并使用卷积神经网络（CNN）分类器对增强后的图像进行疾病识别	本文采用遗传算法增强图像，提高了分类准确率，并减少了由于手动诊断导致的分析时间和错误	研究范围仅限于运动模糊图像，这是最常见的图像捕捉问题之一	提高皮肤病学图像的质量和分类准确性，以辅助诊断	七种类型的皮肤疾病，包括黑色素瘤、黑素细胞痣、基底细胞癌、光化性角化病、良性角化病、血管病变和鳞状细胞癌	计算机视觉	皮肤疾病	遗传算法（GA）	卷积神经网络（CNN）	图像	涉及七种皮肤疾病的图像，使用ResNet-152模型进行分类，总体准确率为87.40%，使用GA增强图像后准确率提升至95.85%
446	2024-08-13	Small whole heart volume predicts cardiovascular events in patients with stable chest pain: insights from the PROMISE trial 2021-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-021-07695-2 PMID:33501599	研究论文	本研究评估了从非对比心脏计算机断层扫描（CT）中提取的三维全心脏体积（WHV）在稳定胸痛患者中预测主要心血管事件（MACE）的预后价值	小全心脏体积可能是一个新的影像学标志物，用于稳定胸痛患者中预测主要心血管事件	NA	评估三维全心脏体积在稳定胸痛患者中预测主要心血管事件的预后价值	稳定胸痛患者	数字病理学	心血管疾病	计算机断层扫描（CT）	深度学习	影像	3798名患者
447	2024-08-13	Automatic opportunistic osteoporosis screening in routine CT: improved prediction of patients with prevalent vertebral fractures compared to DXA 2021-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-020-07655-2 PMID:33507353	研究论文	本文比较了从常规CT中自动和手动评估的脊柱骨测量与双能X线吸收法（DXA）在关联现有骨质疏松性椎体骨折方面的表现，使用完全自动化的框架评估临床CT中的各种骨测量。	本文引入了用于骨质疏松症和低骨量的整体体积骨密度（vBMD）的诊断阈值，并展示了CT基础测量在识别经历过椎体骨折的骨量减少个体方面优于DXA。	NA	比较常规CT和DXA在预测现有骨质疏松性椎体骨折方面的效果。	192名患者（141名女性，51名男性；年龄70.2 ± 9.7岁）的脊柱骨测量。	数字病理学	骨质疏松症	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	192名患者
448	2024-08-13	A clinical deep learning framework for continually learning from cardiac signals across diseases, time, modalities, and institutions 2021-07-09, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-021-24483-0 PMID:34244504	研究论文	本文提出了一种名为CLOPS的持续学习策略，用于解决临床环境中深度学习算法在处理非独立同分布数据时性能下降的问题	CLOPS策略通过使用回放缓冲区和基于不确定性的获取函数，有效减轻了破坏性干扰，并在多种临床场景中表现优于现有方法	NA	旨在开发一种能够持续学习并保持性能稳定的临床深度学习框架	心脏信号数据，涉及不同疾病、时间、数据模态和医疗机构	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习系统	信号	NA
449	2024-08-13	Super-compression of large electron microscopy time series by deep compressive sensing learning 2021-Jul-09, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2021.100292 PMID:34286306	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和时间压缩感知（TCS）的电子显微镜（EM）大数据压缩策略	利用端到端深度学习网络和TCS技术，实现了高压缩比（最高达30倍）且高质量的图像重建	NA	解决电子显微镜高速检测带来的大数据处理和存储挑战	电子显微镜图像序列的压缩与重建	计算机视觉	NA	深度学习, 时间压缩感知（TCS）	深度学习网络	图像	NA
450	2024-08-13	A Deep Learning Approach for Segmentation, Classification, and Visualization of 3-D High-Frequency Ultrasound Images of Mouse Embryos 2021-07, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2021.3068156 PMID:33755564	研究论文	本文提出了一种用于自动分割和分类小鼠胚胎高频超声图像的深度学习流程	采用两阶段框架进行分割，显著减少了推理时间并保持高精度；通过梯度反向传播，训练的分类器能够聚焦于已知遗传突变表型的区域	NA	开发一种准确、高效且可解释的深度学习方法，用于小鼠胚胎脑室和身体的自动分割与分类	小鼠胚胎的高频超声图像	计算机视觉	NA	高频超声（HFU）	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
451	2024-08-13	A comparison of the fusion model of deep learning neural networks with human observation for lung nodule detection and classification 2021-Jul-01, The British journal of radiology DOI:10.1259/bjr.20210222 PMID:34111976	研究论文	本研究比较了深度学习神经网络融合模型与人类观察者在肺结节检测和分类中的诊断性能	提出了一种使用四种先进对象检测器的融合模型，用于肺结节的检测和鉴别	融合AI算法在估计恶性风险方面的表现略低于观察者	比较新开发的人工智能算法与人类观察者在肺结节恶性风险估计中的诊断性能	158个来自158名患者的肺结节	机器学习	肺癌	卷积神经网络（CNN）	融合模型	图像	158个结节（81个良性，77个恶性）
452	2024-08-13	Early prediction of diagnostic-related groups and estimation of hospital cost by processing clinical notes 2021-Jul-01, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-021-00474-9 PMID:34211109	研究论文	本文研究使用深度学习自然语言处理模型在患者入院早期预测诊断相关分组（DRG）和估计医院成本	提出了一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够在患者入院早期自动预测DRG和相应的成本反映权重，无需人工编码	模型在模拟患者群体中的准确性随时间增加，但具体的临床应用效果和泛化能力需要进一步验证	旨在通过早期预测DRG和估计医院成本，支持医院更好的运营决策	研究对象为接受Medicare Severity DRG或All Patient Refined DRG支付的两个队列	自然语言处理	NA	深度学习	自然语言处理模型	文本	两个队列的数据，具体样本量未详细说明
453	2024-08-13	Deep learning techniques have significantly impacted protein structure prediction and protein design 2021-06, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2021.01.007 PMID:33639355	研究论文	本文探讨了深度学习技术在蛋白质结构预测和蛋白质设计中的应用及其显著影响	文章介绍了深度神经网络在空间约束预测和端到端模型训练中的应用，显著提高了蛋白质结构预测的准确性，并在蛋白质设计领域取得了显著进步	NA	研究深度学习技术如何影响蛋白质结构预测和蛋白质设计	蛋白质结构预测和蛋白质设计	机器学习	NA	深度神经网络	深度神经网络	NA	NA
454	2024-08-13	Deep Learning to Predict Cardiac Magnetic Resonance-Derived Left Ventricular Mass and Hypertrophy From 12-Lead ECGs 2021-06, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.120.012281 PMID:34126762	研究论文	本研究利用深度学习模型从12导联心电图预测心脏磁共振成像（CMR）衍生的左心室质量及肥厚情况	本研究提出了一种新的深度学习模型，通过12导联心电图预测CMR衍生的左心室质量，可能改善左心室肥厚的检测	NA	研究目的是通过深度学习模型提高从12导联心电图预测左心室肥厚的准确性	研究对象包括UK Biobank前瞻性队列中的32,239名接受CMR和12导联心电图检查的个体	机器学习	心血管疾病	卷积神经网络	CNN	心电图数据	训练集包含32,239名个体，独立测试集包含UK Biobank的4,903名个体和Mass General Brigham的1,371名个体
455	2024-08-13	Automatic classification of esophageal disease in gastroscopic images using an efficient channel attention deep dense convolutional neural network 2021-Jun-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.420935 PMID:34221645	研究论文	本文提出了一种高效的通道注意力深度密集卷积神经网络（ECA-DDCNN），用于自动分类胃镜图像中的四种主要食管疾病类别	本文的创新点在于提出了一种新的ECA-DDCNN模型，能够分类更多种类的食管疾病，并提高了分类准确性	NA	提高食管疾病的诊断效率和准确性	食管疾病的自动分类	计算机视觉	食管癌	深度学习	ECA-DDCNN	图像	20,965张胃镜图像，来自4,077名患者
456	2024-08-13	Diagnostic Performance of Artificial Intelligence-Based Models for the Detection of Early Esophageal Cancers in Barret's Esophagus: A Meta-Analysis of Patient-Based Studies 2021-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.15447 PMID:34258114	meta-分析	本研究旨在通过meta分析评估人工智能模型在实时白光内镜下检测Barret食管中早期食管腺癌的诊断性能	利用人工智能模型提高Barret食管中早期食管腺癌的诊断准确性	研究数量较少，需要进一步的前瞻性研究来验证人工智能模型的患者基础诊断准确性	评估人工智能模型在检测Barret食管中早期食管腺癌的诊断性能	Barret食管患者中的早期食管腺癌	机器学习	食管癌	人工智能	CNN	图像	共纳入3项研究，报告了4个数据集
457	2024-08-13	Investigating the Impact of the Bit Depth of Fluorescence-Stained Images on the Performance of Deep Learning-Based Nuclei Instance Segmentation 2021-May-27, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics11060967 PMID:34072131	研究论文	研究了荧光染色图像的位深度对基于深度学习的细胞核实例分割性能的影响	首次探讨了图像位深度对基于深度学习的细胞核实例分割性能的影响	NA	评估不同位深度的荧光染色图像对细胞核实例分割性能的影响	细胞核实例分割性能	计算机视觉	NA	深度学习	DL-based methods	图像	来自五个不同小鼠器官的荧光染色组织图像
458	2024-08-13	Bayesian neural networks for stock price forecasting before and during COVID-19 pandemic 2021, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0253217 PMID:34197473	研究论文	本文研究了在COVID-19大流行前后使用贝叶斯神经网络进行股票价格多步预测的可行性	采用了带有并行回火MCMC的朗之万梯度法，能够在并行计算环境中实施贝叶斯神经网络的推断	由于参数数量多和需要更好的计算资源，传统的MCMC方法存在局限性	探讨在COVID-19大流行期间股票市场波动性增加的情况下，贝叶斯神经网络在股票价格预测中的表现	股票价格预测模型在COVID-19大流行前后的表现	机器学习	NA	贝叶斯神经网络	贝叶斯神经网络	股票市场数据	具体样本数量未明确
459	2024-08-13	Perceived Teacher Autonomy Support and Students' Deep Learning: The Mediating Role of Self-Efficacy and the Moderating Role of Perceived Peer Support 2021, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2021.652796 PMID:34234709	研究论文	本研究旨在探讨自我效能在大学生感知教师自主支持与深度学习之间的中介作用，以及学生感知到的同伴支持是否能调节感知教师自主支持与深度学习之间的关系	研究首次探讨了自我效能在感知教师自主支持与深度学习之间的中介作用，以及同伴支持的调节作用	研究样本仅来自贵州省一所本科师范大学的1800名大学生，可能限制了结果的普遍性	测试自我效能的中介作用及同伴支持的调节作用	大学生感知教师自主支持、自我效能、同伴支持与深度学习之间的关系	NA	NA	描述性分析、相关分析、探索性因子分析、验证性因子分析、调节效应分析和中介效应分析	NA	调查数据	1800名大学生
460	2024-08-12	Validation of Visual and Auditory Digital Markers of Suicidality in Acutely Suicidal Psychiatric Inpatients: Proof-of-Concept Study 2021-06-03, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/25199 PMID:34081022	研究论文	本文通过视频访谈，利用开源深度学习算法量化面部、语音和运动行为，以评估自杀风险的严重程度	首次使用数字标记方法量化自杀风险症状，如面部表情、头部运动和语音特征	研究样本较小，仅包括20名近期自杀未遂的精神科住院患者	探索通过视频访谈中的面部、语音和运动行为量化自杀风险严重程度	近期自杀未遂的精神科住院患者	计算机视觉	精神疾病	深度学习算法	NA	视频	20名患者