深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
41	2024-08-10	Predicting ASD Diagnosis in Children with Synthetic and Image-based Eye Gaze Data 2021-May, Signal processing. Image communication DOI:10.1016/j.image.2021.116198 PMID:33859457	研究论文	本文提出两种机器学习方法，基于合成和图像的注视数据，自动分类儿童的自闭症谱系障碍（ASD）诊断	使用合成扫视模式和图像基础方法处理注视数据，以提高ASD预测的准确性	实验中ASD预测的准确率在验证集和测试集上分别为67.23%和62.13%，仍有提升空间	开发早期干预工具，通过注视数据识别ASD风险，以便在症状完全显现之前进行干预	儿童的注视数据	机器学习	自闭症谱系障碍	深度学习	卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）	注视数据	公开可访问的儿童注视数据集	NA	NA	NA	NA
42	2024-08-07	Attenuation correction using deep learning for brain perfusion SPECT images 2021-May, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-021-01600-z PMID:33751364	研究论文	本研究构建了一个卷积神经网络（CNN）来自动编码器（AE），用于直接从非衰减校正的SPECT图像生成衰减校正的脑灌注SPECT图像	提出了一种使用自动编码器（AE）进行衰减校正的新方法，该方法能够生成高度准确的衰减校正脑灌注SPECT图像	NA	开发一种无需SPECT/CT扫描仪即可进行非均匀衰减校正的方法	脑灌注SPECT图像的衰减校正	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	自动编码器（AE）	图像	训练集270例（44,528切片），验证集60例（5,002切片），测试集30例（2,558切片）	NA	NA	NA	NA
43	2024-08-05	Decoding COVID-19 pneumonia: comparison of deep learning and radiomics CT image signatures 2021-05, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-020-05075-4 PMID:33094432	研究论文	本研究比较深度学习和放射组学CT影像特征，以解码COVID-19肺炎的影像特征	首次结合深度学习和放射组学框架提取COVID-19肺炎相关的影像特征	回顾性研究设计可能存在选择偏倚，样本来自于有限的几个医院	比较不同的特征工程和深度学习方法，揭示COVID-19肺炎的CT影像特征	266名COVID-19及其他病毒性肺炎患者的临床和CT影像数据	计算机视觉	COVID-19肺炎	深度学习，放射组学	双向对抗网络	影像	266名患者（93例COVID-19阳性，91例COVID-19阴性）	NA	NA	NA	NA
44	2024-08-05	Converting tabular data into images for deep learning with convolutional neural networks 2021-05-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-90923-y PMID:34059739	研究论文	本研究提出了一种新算法IGTD，将表格数据转换为图像，以便使用卷积神经网络进行深度学习	开发了一种新的算法，能够通过优化特征与像素位置的赋值，将表格数据转换为图像	未提及具体的局限性	研究如何将表格数据有效地转换为图像以供深度学习使用	将癌细胞系的基因表达谱和药物的分子描述符作为研究对象	计算机视觉	癌症	卷积神经网络(CNN)	卷积神经网络(CNN)	图像	使用了基因表达谱和药物分子描述符的多个样本，但具体数量未提供	NA	NA	NA	NA