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	2024-12-14	KGDAL: Knowledge Graph Guided Double Attention LSTM for Rolling Mortality Prediction for AKI-D Patients 2021-Aug, ACM-BCB ... ... : the ... ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine. ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine DOI:10.1145/3459930.3469513 PMID:34541583	研究论文	本文提出了一种名为KGDAL的知识图谱引导的双注意力LSTM模型，用于预测需要透析的急性肾损伤（AKI-D）重症患者的滚动死亡率	KGDAL模型通过构建基于知识图谱的二维注意力机制，在时间和特征空间中进行双重注意力处理，从而提高了预测性能	NA	提高需要透析的急性肾损伤重症患者的滚动死亡率预测准确性，并帮助医疗提供者做出及时决策	需要透析的急性肾损伤（AKI-D）重症患者	机器学习	急性肾损伤	知识图谱，深度学习	LSTM	电子健康记录（EHR）数据	两个大型医疗数据集
2	2024-12-12	Smartphone-based DNA malaria diagnostics using deep learning for local decision support and blockchain technology for security 2021-Aug-02, Nature electronics IF:33.7Q1 DOI:10.1038/s41928-021-00612-x PMID:39651407	研究论文	本文介绍了一种基于智能手机的端到端平台，用于多重DNA疟疾诊断，结合了深度学习算法和区块链技术	创新点在于将低成本的纸基微流体诊断测试与深度学习算法和区块链技术相结合，实现了远程低资源地区的快速诊断和数据安全管理	NA	开发一种能够在远程低资源地区快速进行疟疾诊断并确保数据安全的平台	疟疾诊断	数字病理学	疟疾	深度学习算法，区块链技术	深度学习	DNA	在乌干达农村地区进行了实地测试，正确识别了超过98%的测试病例
3	2024-12-08	Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold 2021-08, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-021-03819-2 PMID:34265844	研究论文	本文介绍了AlphaFold，一种能够高精度预测蛋白质结构的计算方法	AlphaFold能够在没有相似结构已知的情况下，常规性地预测蛋白质结构并达到原子精度	NA	解决蛋白质结构预测的瓶颈问题，实现大规模结构生物信息学	蛋白质的三维结构预测	机器学习	NA	NA	神经网络	蛋白质序列	在CASP14挑战中验证了AlphaFold的性能
4	2024-11-21	Advances in micro-CT imaging of small animals 2021-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2021.07.005 PMID:34284331	综述	本文综述了微型CT在小动物成像中的最新进展和应用	介绍了基于能量积分探测器和新一代光子计数X射线探测器（PCDs）的双能微型CT光谱扫描技术，以及X射线相位对比成像（XPC）和深度学习在微型CT中的应用	未详细讨论微型CT在临床转化中的具体挑战	回顾微型CT在临床前研究中的最新进展和应用	微型CT成像技术及其在小动物成像中的应用	计算机视觉	NA	微型CT成像	深度学习	图像	NA
5	2024-11-18	RNAProt: an efficient and feature-rich RNA binding protein binding site predictor 2021-08-18, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giab054 PMID:34406415	研究论文	本文介绍了一种基于循环神经网络的高效且功能丰富的RNA结合蛋白结合位点预测框架RNAProt	RNAProt在预测性能和运行时间效率上优于传统机器学习方法和深度学习方法，并支持多种额外功能和用户定义特征	NA	开发一种高效的计算方法来预测RNA结合蛋白的结合位点	RNA结合蛋白的结合位点	机器学习	NA	CLIP-seq	循环神经网络	文本	NA
6	2024-10-18	Liver Steatosis Categorization on Contrast-Enhanced CT Using a Fully Automated Deep Learning Volumetric Segmentation Tool: Evaluation in 1204 Healthy Adults Using Unenhanced CT as a Reference Standard 2021-08, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.20.24415 PMID:32936018	研究论文	本文评估了一种全自动深度学习体积分割工具在对比增强CT上对脂肪肝分类的准确性，使用未增强CT作为参考标准	使用全自动深度学习体积分割算法进行肝脾体积分割，并评估其在对比增强CT上对脂肪肝分类的准确性	需要进一步验证不同扫描协议和供应商的结果	评估全自动深度学习体积分割工具在对比增强CT上对脂肪肝分类的准确性	1204名健康成年人	计算机视觉	肝病	3D卷积神经网络	CNN	CT图像	1204名健康成年人（平均年龄45.2岁，726名女性，478名男性）
7	2024-10-18	Editorial Comment on "Liver Steatosis Categorization on Contrast-Enhanced CT Using a Fully Automated Deep Learning Volumetric Segmentation Tool: Evaluation in 1204 Healthy Adults Using Unenhanced CT as a Reference Standard" 2021-Aug, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.20.24764 PMID:32997510	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8	2024-10-06	Low-count whole-body PET with deep learning in a multicenter and externally validated study 2021-Aug-23, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-021-00497-2 PMID:34426629	研究论文	本文评估了深度学习算法在多中心、多供应商环境下对四倍减少计数的全身PET图像质量增强的性能和通用性	首次在多中心、多供应商的真实临床环境中评估了深度学习算法对低计数全身PET图像质量的增强效果	未提及	评估深度学习算法在多中心、多供应商环境下对低计数全身PET图像质量的增强效果	低计数全身PET图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	多中心、多供应商的真实临床环境中的患者数据
9	2024-10-06	COVID-19 diagnosis on CT scan images using a generative adversarial network and concatenated feature pyramid network with an attention mechanism 2021-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.15044 PMID:34117783	研究论文	本文提出了一种基于生成对抗网络和注意力机制的特征金字塔网络架构，用于在CT扫描图像上准确诊断COVID-19	本文创新性地结合了生成对抗网络和注意力机制的特征金字塔网络，显著提高了COVID-19诊断的准确性和召回率	本文未详细讨论模型的计算复杂度和训练时间，且未在更大规模的数据集上验证其泛化能力	开发和评估一种基于CT扫描图像实时准确诊断COVID-19的方法	COVID-19的CT扫描图像	计算机视觉	COVID-19	生成对抗网络 (GAN)	特征金字塔网络 (FPN)	图像	3个不同数量级的COVID-19 CT数据集
10	2024-10-01	Pulmonary COVID-19: Learning Spatiotemporal Features Combining CNN and LSTM Networks for Lung Ultrasound Video Classification 2021-Aug-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21165486 PMID:34450928	研究论文	本文提出了一种结合CNN和LSTM网络的混合模型，用于肺部超声视频分类以诊断COVID-19	本文的创新点在于使用混合模型（CNN-LSTM）进行肺部超声视频分类，并优化了模型参数，提高了诊断COVID-19的准确性和敏感性	NA	本文的研究目的是开发一种计算机辅助诊断应用，用于通过肺部超声视频诊断COVID-19	本文的研究对象是使用凸形换能器捕获的肺部超声视频	计算机视觉	肺部疾病	NA	CNN-LSTM	视频	输入层包含20帧图像
11	2024-09-29	Ensemble of Deep Learning Models for Sleep Apnea Detection: An Experimental Study 2021-Aug-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21165425 PMID:34450866	研究论文	本文研究了使用不同集成技术结合三种深度学习模型（两个CNN模型和一个CNN与LSTM结合模型）进行阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）检测的实验	本文采用了四种集成技术（多数投票、求和规则、Choquet积分模糊融合和基于MLP的可训练集成），并在PhysioNet Apnea-ECG数据库上进行了实验，最终实现了85.58%的OSA检测准确率，超越了许多现有方法	NA	研究阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的检测方法	从体传感器获得的ECG信号	机器学习	NA	ECG信号分析	CNN、LSTM、MLP	ECG信号	使用PhysioNet Apnea-ECG数据库
12	2024-09-27	Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery 2021-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-021-10217-3 PMID:33844136	研究论文	本文探讨了人工智能和深度学习在药物发现和开发中的应用	介绍了深度学习和机器学习算法在药物发现过程中的多种应用，如肽合成、虚拟筛选、毒性预测等	未具体提及	探讨人工智能和深度学习在药物设计和开发中的应用和潜力	药物设计和开发过程中的各种挑战和障碍	机器学习	NA	深度学习	人工神经网络、深度神经网络、支持向量机、生成对抗网络等	基因组数据、蛋白质组数据、微阵列数据、临床试验数据等	NA
13	2024-09-14	Fully automated segmentation of brain tumor from multiparametric MRI using 3D context deep supervised U-Net 2021-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.15032 PMID:34101845	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的全自动脑肿瘤分割方法，使用3D上下文深度监督U-Net模型对多参数MRI图像进行脑肿瘤亚区域的分割	本文提出了一种上下文块，用于聚合多尺度上下文信息，从而扩大卷积神经网络的有效感受野，提高脑肿瘤亚区域的分割精度	本文仅在BraTS 2020数据集上进行了验证，未来需要在更多数据集上进行验证以确保方法的泛化能力	开发一种自动化的脑肿瘤分割方法，以减少医生手动分割的时间和提高分割的准确性	脑肿瘤及其亚区域	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	U-Net	图像	使用了BraTS 2020训练数据集进行五折交叉验证，测试数据集通过BraTS在线网站获取
14	2024-09-10	SARS-CoV-2 diagnosis using medical imaging techniques and artificial intelligence: A review 2021-Aug, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2021.01.019 PMID:33545517	综述	本文综述了用于SARS-CoV-2诊断的医学影像技术和人工智能工具的最新进展	本文介绍了基于深度学习的SARS-CoV-2检测方法，并探讨了其在医学影像中的应用	本文主要关注SARS-CoV-2的诊断，未深入探讨其他病毒感染的鉴别诊断	综述SARS-CoV-2诊断中使用的医学影像技术和人工智能工具，以减轻疫情的影响	SARS-CoV-2的临床特征和诊断方法	计算机视觉	传染病	医学影像技术	深度学习	图像	NA
15	2024-09-10	Deep insight: Convolutional neural network and its applications for COVID-19 prognosis 2021-Aug, Biomedical signal processing and control IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.bspc.2021.102814 PMID:34093724	研究论文	本文探讨了卷积神经网络在COVID-19预后中的应用	本文提出了一个用于COVID-19预后的深度卷积神经网络架构，并探讨了其最新发展和应用	本文指出，尽管深度学习在COVID-19预后中显示出潜力，但医学专家尚未完全认可和确定其基准	旨在深入探讨卷积神经网络在COVID-19预后中的应用，帮助医疗专家和研究人员设计和微调其模型	卷积神经网络及其在COVID-19预后中的应用	机器学习	COVID-19	卷积神经网络	CNN	影像	NA
16	2024-09-10	Face mask detection using deep learning: An approach to reduce risk of Coronavirus spread 2021-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2021.103848 PMID:34171485	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的口罩检测技术，旨在减少新冠病毒的传播风险	本文提出了一种结合一阶段和两阶段检测器的集成技术，通过ResNet50作为基线模型并应用迁移学习，融合多特征图的高级语义信息，并提出了边界框变换以提高口罩检测的定位性能	NA	开发一种高精度且实时的技术，用于在公共场所高效检测未戴口罩的人，从而强制佩戴口罩	口罩检测技术	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet50, AlexNet, MobileNet	图像	NA
17	2024-09-10	COVID-19 outbreak: An ensemble pre-trained deep learning model for detecting informative tweets 2021-Aug, Applied soft computing IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.asoc.2021.107495 PMID:36568257	研究论文	本文提出了一种基于集成深度学习模型的方法，用于检测与COVID-19相关的信息性推文	首次使用深度学习集成模型进行COVID-19情感分析	NA	旨在通过检测信息性推文来减少无关信息和负面情绪的传播	COVID-19相关的推文	自然语言处理	COVID-19	深度学习	集成模型	文本	226668条未标记的COVID-19推文
18	2024-08-31	A Coarse-to-Fine Framework for Automated Knee Bone and Cartilage Segmentation Data from the Osteoarthritis Initiative 2021-08, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-021-00464-z PMID:34031789	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的粗到细方法，用于自动分割膝关节骨、软骨和半月板，具有高计算效率	提出了一个基于深度学习的粗到细框架，用于自动分割膝关节骨和软骨，提高了分割的准确性和效率	NA	开发一种自动化的方法来分割膝关节骨和软骨，以便于量化分析OA图像	膝关节骨、软骨和半月板的自动分割	计算机视觉	骨关节炎	深度学习	NA	图像	507个MR体积（81,120个切片）
19	2024-08-21	An empirical study of using radiology reports and images to improve ICU-mortality prediction 2021-Aug, Proceedings. IEEE International Conference on Healthcare Informatics DOI:10.1109/ichi52183.2021.00088 PMID:35531070	研究论文	本研究构建了一个基于深度学习的生存预测模型，利用多模态数据预测ICU死亡率	本研究首次结合生理测量数据、预定义的胸部疾病标签、基于BERT的文本表示和胸部X光图像特征，通过深度学习方法显著提高了ICU死亡率的预测准确性	NA	提高ICU死亡率的预测准确性	ICU患者的死亡率	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	多模态数据	使用了Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV)数据集
20	2024-08-16	Patient-Level Cancer Prediction Models From a Nationwide Patient Cohort: Model Development and Validation 2021-Aug-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/29807 PMID:34459743	研究论文	本文利用韩国国家保险系统数据库，开发并验证了基于机器学习算法的癌症预测模型	使用全国范围内的索赔数据和多种机器学习算法来构建可解释且适用于现实环境的癌症预测模型	NA	开发适用于全国索赔数据的癌症预测模型，以避免不必要的诊断干预	韩国40岁及以上人群的癌症风险	机器学习	NA	机器学习算法，包括逻辑回归、轻梯度提升方法、神经网络、生存分析和一类嵌入分类器方法	一类嵌入分类器模型和轻梯度提升模型	索赔数据	韩国40岁及以上的人群