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
21	2024-08-30	Machine learning for medical imaging-based COVID-19 detection and diagnosis 2021-Sep, International journal of intelligent systems IF:5.0Q1 DOI:10.1002/int.22504 PMID:38607786	综述	本文综述了机器学习在基于医学影像的COVID-19检测与诊断中的最新进展，特别关注使用CT和X射线图像的机器学习模型	利用深度学习算法，特别是卷积神经网络，进行图像分割和分类，以识别COVID-19患者	许多机器学习模块在样本量有限的数据集上取得了显著的预测结果	探讨机器学习在COVID-19检测与诊断中的应用，以控制疫情传播和降低死亡率	COVID-19的检测与诊断	机器学习	COVID-19	NA	卷积神经网络	图像	有限样本量
22	2024-08-27	Convolutional neural networks for high throughput screening of catalyst layer inks for polymer electrolyte fuel cells 2021-Sep-27, RSC advances IF:3.9Q2 DOI:10.1039/d1ra05324h PMID:35495497	研究论文	本文首次应用深度卷积神经网络（ConvNets）于透射电子显微镜图像的高通量筛选催化剂层墨水阶段	首次将深度卷积神经网络应用于催化剂层墨水阶段的透射电子显微镜图像高通量筛选	NA	加速催化剂层设计和制造的进一步进展	聚合物电解质燃料电池的催化剂层墨水	机器学习	NA	深度学习算法	CNN	图像	NA
23	2024-08-18	Data-Efficient Sensor Upgrade Path Using Knowledge Distillation 2021-Sep-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21196523 PMID:34640843	研究论文	本文提出了一种利用知识蒸馏技术提高新传感器模式下学生网络性能的方法	通过应用知识蒸馏技术，加速了传感器转换过程，并探索了两种知识蒸馏方法的扩展	仅在MNIST和CIFAR-10数据集上进行了验证，未提及更大规模或更多样化的数据集	提高新传感器模式下的深度神经网络性能	多光谱图像、激光雷达和雷达数据等新传感器模式	机器学习	NA	知识蒸馏	深度神经网络	图像	在多模态MNIST数据集中，新模式的样本量为10张图像；在多模态CIFAR-10数据集中未明确样本量
24	2024-08-16	Performance of a 3D convolutional neural network in the detection of hypoperfusion at CT pulmonary angiography in patients with chronic pulmonary embolism: a feasibility study 2021-09-24, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-021-00235-z PMID:34557979	研究论文	本研究评估了三维卷积神经网络（CNN）算法在慢性肺栓塞患者CT肺动脉造影中检测低灌注的可行性	提出了一种深度学习方法，用于从CT肺动脉造影中检测慢性肺栓塞的低灌注	NA	评估三维卷积神经网络在慢性肺栓塞患者CT肺动脉造影中检测低灌注的可行性	慢性肺栓塞患者和无肺栓塞患者的CT肺动脉造影图像	计算机视觉	肺栓塞	CT肺动脉造影	CNN	图像	50名患者（25名慢性肺栓塞患者和25名无肺栓塞患者）
25	2024-08-16	Deep Learning for Caries Detection and Classification 2021-Sep-13, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics11091672 PMID:34574013	研究论文	本研究使用深度学习方法检测牙科全景片上的龋齿病变，并对其进行分类，与专家牙医的分类结果进行比较	本研究首次使用nnU-Net和DenseNet121模型在牙科全景片上检测和分类龋齿病变，并展示了与专家牙医相当的诊断性能	NA	研究深度学习方法在牙科全景片上检测和分类龋齿病变的性能	牙科全景片上的龋齿病变	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	1160张牙科全景片
26	2024-08-16	Rapid Serial Immunoprofiling of the Tumor Immune Microenvironment by Fine Needle Sampling 2021-09-01, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research IF:10.0Q1 DOI:10.1158/1078-0432.CCR-21-1252 PMID:34233961	研究论文	本文提出了一种通过细针抽吸（FNA）进行单细胞采样，以连续评估肿瘤免疫微环境（TME）的方法	首次展示了通过简单的FNA可以准确且连续地测量治疗期间复杂且快速变化的TME	NA	探索和整合预测性和/或预后生物标志物到治疗算法中	肿瘤免疫微环境（TME）的连续评估	数字病理学	癌症	细针抽吸（FNA）	深度学习	单细胞数据	涉及20种小鼠和25种人类标记物的样本
27	2024-08-15	Label-free SARS-CoV-2 detection and classification using phase imaging with computational specificity 2021-Sep-01, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-021-00620-8 PMID:34465726	研究论文	本文提出了一种光学方法，用于直接成像未标记的病毒颗粒并使用深度学习进行检测和分类	利用超灵敏干涉法和深度学习技术，实现了对未标记病毒颗粒的高精度分类	NA	开发一种快速、准确且可扩展的病毒检测方法，以应对COVID-19危机和未来大流行病	SARS-CoV-2、H1N1（流感A病毒）、HAdV（腺病毒）和ZIKV（寨卡病毒）	数字病理学	NA	干涉法	U-Net	图像	四种病毒类型
28	2024-08-08	Automated deep learning in ophthalmology: AI that can build AI 2021-Sep-01, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000000779 PMID:34231529	综述	本文综述了自动化深度学习在医疗领域的当前状态，并探讨了使用商业平台开发这些模型的进展	自动化深度学习允许无编程经验的用户开发深度学习算法，展示了在眼科及其他专科中的应用潜力	尽管自动化深度学习显示出巨大潜力，但仍存在一些挑战需要克服	描述自动化深度学习在医疗领域的应用现状，并讨论其当前挑战和未来发展方向	自动化深度学习模型及其在眼科、皮肤病学、放射学和组织病理学等专科中的应用	机器学习	NA	深度学习	监督学习	图像	NA
29	2024-08-07	Deep learning-based segmentation of the placenta and uterus on MR images 2021-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.8.5.054001 PMID:34589556	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的磁共振图像中胎盘和子宫腔的分割方法	采用全卷积神经网络（CNN）进行三维（3D）同时分割，并引入最小操作员交互以提高胎盘定位的准确性	NA	开发一种用户交互最少的分割方法	胎盘和子宫腔的分割	计算机视觉	NA	磁共振成像	CNN	图像	训练集包括70个正常案例和129个包括正常及疑似胎盘植入谱（PAS）的案例；测试集包括20个正常案例和50个包括正常及疑似PAS的案例
30	2024-08-05	A Review of the Role of the S-Detect Computer-Aided Diagnostic Ultrasound System in the Evaluation of Benign and Malignant Breast and Thyroid Masses 2021-Sep-23, Medical science monitor : international medical journal of experimental and clinical research IF:2.2Q3 DOI:10.12659/MSM.931957 PMID:34552043	综述	本文回顾了S-Detect计算机辅助诊断超声系统在乳腺和甲状腺肿块评估中的作用	介绍了一种基于深度学习算法的互动CAD系统，能提高医疗影像的诊断精度并优化临床工作流程	讨论了S-Detect作为精密医疗工具在临床应用中面临的困难和挑战	探讨S-Detect在乳腺和甲状腺结节检测中的应用	乳腺和甲状腺肿块	计算机视觉	NA	深度学习	NA	医学影像	NA
31	2024-08-07	Improving brain age estimates with deep learning leads to identification of novel genetic factors associated with brain aging 2021-09, Neurobiology of aging IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.neurobiolaging.2021.03.014 PMID:34098431	研究论文	本研究通过深度学习提高大脑年龄估计的准确性，进而识别与大脑衰老相关的新遗传因子	本研究展示了更准确的大脑预测年龄（PBA）有助于更好地表征与大脑衰老相关的遗传因子，并发现了三个新的与大脑衰老相关的单核苷酸多态性位点	NA	研究与大脑衰老相关的遗传因子	大脑衰老的遗传因素	机器学习	NA	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	16,998名UK Biobank受试者
32	2024-08-07	Synthesizing Quantitative T2 Maps in Right Lateral Knee Femoral Condyles from Multicontrast Anatomic Data with a Conditional Generative Adversarial Network 2021-Sep, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.2021200122 PMID:34617020	研究论文	本文开发了一种卷积神经网络（CNN），利用条件生成对抗网络（cGAN）从解剖MR图像中合成右侧外侧股骨髁关节软骨的T2图	使用基于神经网络的cGAN方法合成T2图，与多回波自旋回波（MESE）扫描结果有良好的一致性	研究为回顾性，且仅限于特定患者群体和膝关节	开发一种新的方法来合成T2图，以评估膝关节软骨	右侧外侧股骨髁关节软骨的T2图	计算机视觉	骨关节炎	条件生成对抗网络（cGAN）	卷积神经网络（CNN）	图像	4621名患者的数据，其中3703用于训练，462用于验证，456用于测试