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	2025-03-01	Systematic Quantification of Sources of Variation in Ejection Fraction Calculation Using Deep Learning 2021-11, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2021.06.018 PMID:34274282	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	2025-02-21	Prediction and detection of freezing of gait in Parkinson's disease from plantar pressure data using long short-term memory neural-networks 2021-11-27, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-021-00958-5 PMID:34838066	研究论文	本研究探讨了使用长短期记忆神经网络（LSTM）从足底压力数据中检测和预测帕金森病（PD）患者的步态冻结（FOG）	首次使用足底压力数据结合LSTM模型进行FOG的检测和预测，相较于传统的惯性测量单元（IMU）和加速度计数据，足底压力数据能捕捉到FOG发作时独特的细微重量变化	研究样本量较小（11名参与者），且数据在实验室环境中收集，需进一步研究以提高FOG预测性能，并扩大样本量	开发一种基于足底压力数据的实时可穿戴系统，用于检测和预测帕金森病患者的步态冻结	帕金森病患者的步态冻结（FOG）	机器学习	帕金森病	长短期记忆神经网络（LSTM）	LSTM	足底压力数据	11名帕金森病患者
3	2025-02-21	Tourist Experiences Recommender System Based on Emotion Recognition with Wearable Data 2021-Nov-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21237854 PMID:34883853	研究论文	本文提出了一种基于穿戴设备数据的情感识别旅游体验推荐系统（TERS）架构	与大多数在控制实验中使用高精度传感器诱发情感的研究不同，本研究挑战在于基于用户日常生活中收集的心率数据进行情感识别，并生成考虑穿戴者情感状态的旅游推荐	穿戴设备收集的生理数据精度较低，可能影响情感识别的准确性	开发一种基于穿戴设备数据的情感识别旅游体验推荐系统	穿戴设备的用户	机器学习	NA	深度学习算法	CNN, LSTM, 混合模型	心率数据	NA
4	2025-02-21	Spatio-temporal prediction of the COVID-19 pandemic in US counties: modeling with a deep LSTM neural network 2021-11-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-01119-3 PMID:34741093	研究论文	本文提出了一种深度学习方法，用于预测美国各县未来1至4周的COVID-19感染病例和死亡人数	使用多变量LSTM递归神经网络，结合移动性数据，提高了预测性能	在疫情初期，由于训练数据量较小，机器学习方法的预测能力有限	预测COVID-19疫情在美国各县的时空演变	美国各县的COVID-19感染病例和死亡人数	机器学习	COVID-19	LSTM	LSTM	时间序列数据	多个时间序列样本
5	2025-02-21	Classification of thermoluminescence features of CaCO3 with long short-term memory model 2021-Nov, Luminescence : the journal of biological and chemical luminescence IF:3.2Q2 DOI:10.1002/bio.4109 PMID:34156748	研究论文	本文提出了一种基于长短期记忆（LSTM）深度学习模型的新方法，用于分类碳酸钙（CaCO3）的热释光特性	首次将LSTM模型应用于碳酸钙热释光特性的分类，实现了高准确率、精确度和灵敏度	研究仅针对碳酸钙的热释光特性，未涉及其他矿物的分类	研究碳酸钙的热释光特性分类方法	碳酸钙（CaCO3）的热释光特性	机器学习	NA	深度学习	LSTM	热释光数据	包含四个类别的数据集
6	2025-02-21	Cardinality and Short-Term Memory Concepts based Novel Feature Extraction for Myoelectric Pattern Recognition 2021-11, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC46164.2021.9629963 PMID:34891390	研究论文	本文提出了一种结合传统特征提取方法和LSTM模型记忆概念的新方法，用于高效提取EMG信号的空间-时间动态特性	创新点包括：a) 利用深度学习结构的记忆概念捕捉EMG信号的短期时间依赖性，b) 使用基数生成空间上不同的EMG信号的逻辑组合作为特征提取方法，c) 低计算成本和增强的分类性能	尽管提出的方法在实验室和可穿戴设备上表现出色，但其在临床环境中的实际应用仍需进一步验证	研究目的是改进肌电模式识别，以促进从实验室到临床环境的转化	研究对象包括9名经桡骨截肢者和17名完整肢体者，以及22名使用两种可穿戴消费臂带的完整肢体者	机器学习	NA	EMG信号处理	LSTM	EMG信号	48名参与者（9名经桡骨截肢者和39名完整肢体者）
7	2025-02-01	Alzheimer's Disease Classification Using 2D Convolutional Neural Networks 2021-11, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC46164.2021.9629587 PMID:34891877	研究论文	本文提出了一种使用2D卷积神经网络（CNN）对阿尔茨海默病（AD）进行分类的方法，并在3D MRI数据上进行了测试	提出了三种利用2D CNN处理3D MRI数据的方法，相较于基于ResNet的3D CNN模型，在AD诊断上提高了8.33%的准确率和10.11%的auROC，同时显著减少了超过89%的训练时间	讨论了性能提升的潜在原因和局限性	提高阿尔茨海默病的诊断准确性和效率	阿尔茨海默病患者	计算机视觉	阿尔茨海默病	脑磁共振成像（MRI）	2D CNN	3D MRI数据	阿尔茨海默病神经影像倡议（ADNI）数据集
8	2025-01-07	Lung tumor segmentation in 4D CT images using motion convolutional neural networks 2021-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.15204 PMID:34469001	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的框架，用于快速准确地在4D CT图像集上分割肺部肿瘤	该框架结合了全局和局部运动估计网络架构，能够学习肿瘤运动引起的主要和次要变化，并在掩码头网络中引入了自注意力策略以去除可能影响分割性能的噪声特征	NA	提高肺部肿瘤在4D CT图像上的分割准确性和效率	肺部肿瘤	计算机视觉	肺癌	深度学习	运动区域卷积神经网络（R-CNN）	4D CT图像	20个4D CT数据集（每个包含10个呼吸阶段，共200个3D图像体积）和40个患者的4D CT数据集
9	2024-12-08	A large-scale systematic survey of SARS-CoV-2 antibodies reveals recurring molecular features 2021-Nov-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2021.11.26.470157 PMID:34873599	研究论文	对SARS-CoV-2抗体进行大规模系统调查，揭示了重复的分子特征	利用深度学习预测抗原特异性，区分SARS-CoV-2刺突蛋白抗体和流感血凝素抗体序列	NA	研究SARS-CoV-2抗体的公共反应和分子特征	SARS-CoV-2刺突蛋白抗体	生物信息学	COVID-19	深度学习	深度学习模型	序列数据	约8000个人类抗体，来自超过200名捐赠者
10	2024-11-13	Why high intensity plaque is bright on MRI? 2021-Nov, American heart journal plus : cardiology research and practice DOI:10.1016/j.ahjo.2021.100055 PMID:38549741	研究论文	研究探讨了非对比T1加权MRI在识别冠状动脉壁高强度斑块（HIP）及其与冠状动脉内斑块出血的关系	首次通过病理学分析证实了非对比T1加权MRI与冠状动脉内斑块出血之间的强相关性	缺乏对活体组织样本的病理学分析，HIP的病理特征仍未知	探讨非对比T1加权MRI在评估高强度斑块中的病理学意义	冠状动脉壁高强度斑块及其与冠状动脉内斑块出血的关系	医学影像	心血管疾病	MRI	NA	图像	通过定向冠状动脉斑块切除术获得的斑块样本
11	2024-11-07	Image- versus histogram-based considerations in semantic segmentation of pulmonary hyperpolarized gas images 2021-11, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.28908 PMID:34227163	研究论文	比较基于直方图和基于图像的算法在肺部超极化气体图像语义分割中的差异	提出使用卷积神经网络在图像域中进行直接优化，以利用空间信息，从而解决基于直方图方法的问题	未提及	研究基于直方图和基于图像的算法在肺部超极化气体图像分割中的性能差异	肺部超极化气体图像的分割算法	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	29个公开数据集样本和51个回顾性收集样本
12	2024-10-10	Pay attention to doctor-patient dialogues: Multi-modal knowledge graph attention image-text embedding for COVID-19 diagnosis 2021-Nov, An international journal on information fusion DOI:10.1016/j.inffus.2021.05.015 PMID:34093095	研究论文	本文提出了一种多模态知识图谱注意力嵌入方法，用于COVID-19诊断，结合了医生-患者对话和医学图像信息	本文的创新点在于结合了多模态数据（文本和图像），并通过知识图谱注意力机制引入医学知识，以提高分类器的性能	NA	旨在解决当前深度学习方法在多模态数据充分性方面的问题，并提高COVID-19诊断的准确性和早期评估	COVID-19患者的医生-患者对话和医学图像	自然语言处理	COVID-19	知识图谱注意力机制	NA	文本和图像	1393个COVID-19患者对话和3706张图像，607个非COVID-19患者对话和10754张图像
13	2024-10-06	Deep Learning for the Industrial Internet of Things (IIoT): A Comprehensive Survey of Techniques, Implementation Frameworks, Potential Applications, and Future Directions 2021-Nov-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21227518 PMID:34833594	综述	本文综述了深度学习在工业物联网（IIoT）中的应用，包括技术、实现框架、潜在应用和未来方向	本文系统地评估了深度学习在IIoT应用中的潜力，并讨论了多种深度学习算法及其在IIoT中的实现框架	本文主要集中在现有技术的综述和讨论，未涉及具体的实验验证或案例研究	探讨深度学习在工业物联网中的应用潜力和未来研究方向	工业物联网中的智能传感器、执行器、通信协议和网络安全机制	机器学习	NA	深度学习	NA	大数据	NA
14	2024-10-06	Automation of Lung Ultrasound Interpretation via Deep Learning for the Classification of Normal versus Abnormal Lung Parenchyma: A Multicenter Study 2021-Nov-04, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics11112049 PMID:34829396	研究论文	本文通过深度学习技术自动化肺部超声图像的解读，以区分正常和异常肺实质	利用深度学习技术实现肺部超声图像的自动化解读，提高了诊断的准确性和非专家用户的可用性	NA	开发一种基于深度学习的肺部超声图像自动解读系统，以区分正常和异常肺实质	肺部超声图像中的A线和B线	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	272,891张标记的肺部超声图像用于训练，23,393帧用于外部验证，1162个视频用于临床应用
15	2024-09-30	Epileptic Seizures Detection in EEG Signals Using Fusion Handcrafted and Deep Learning Features 2021-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21227710 PMID:34833780	研究论文	本文提出了一种基于手工特征和深度学习特征融合的计算机辅助诊断系统，用于自动检测脑电图信号中的癫痫发作	本文创新性地结合了手工特征和深度学习特征，提出了一种基于CNN-RNN的分类方法，显著提高了癫痫发作检测的准确性	本文未详细讨论模型的泛化能力和在其他数据集上的表现	开发一种自动检测脑电图信号中癫痫发作的计算机辅助诊断系统	脑电图信号中的癫痫发作	机器学习	癫痫	Tunable-Q Wavelet Transform (TQWT)	CNN-RNN	信号	Bonn和Freiburg数据集
16	2024-09-30	PScL-HDeep: image-based prediction of protein subcellular location in human tissue using ensemble learning of handcrafted and deep learned features with two-layer feature selection 2021-11-05, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbab278 PMID:34337652	研究论文	本文提出了一种基于人类蛋白质图谱数据的新型计算方法PScL-HDeep，用于准确高效地预测人类组织中蛋白质的亚细胞定位	本文结合了手工特征和深度学习特征，并通过两层特征选择算法优化特征集，提高了预测的准确性和效率	NA	开发一种新的计算方法，用于准确预测人类组织中蛋白质的亚细胞定位	人类组织中蛋白质的亚细胞定位	计算机视觉	NA	支持向量机	支持向量机	图像	基于人类蛋白质图谱数据库构建的新金标准基准训练数据集
17	2024-09-29	CinE caRdiac magneTic resonAnce to predIct veNTricular arrhYthmia (CERTAINTY) 2021-11-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-02111-7 PMID:34811411	研究论文	研究利用心脏磁共振成像（CMR）和深度学习模型预测心室心律失常（VA）的风险	开发了一种新的深度学习模型，通过心脏磁共振成像提取心脏结构和功能特征，以预测心室心律失常的风险	需要多中心参与进行外部验证	开发更好的模型来识别低风险心室心律失常的患者，以减少植入式心脏复律除颤器（ICD）相关并发症的风险	心室心律失常的风险预测	机器学习	心血管疾病	心脏磁共振成像（CMR）	神经网络	图像	350名主要预防性ICD接受者，其中97名女性，中位年龄59岁，178名患有缺血性心肌病
18	2024-09-29	Neural Decoding of EEG Signals with Machine Learning: A Systematic Review 2021-Nov-18, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci11111525 PMID:34827524	综述	本文系统综述了机器学习和深度学习在脑电信号解码和分类中的应用	本文总结了最新的机器学习和深度学习模型在脑电信号处理中的应用，并提供了特征提取和分类器的推荐	本文主要基于文献综述，未进行新的实验或数据分析	系统综述机器学习和深度学习在脑电信号解码和分类中的最新进展	脑电信号的解码和分类	机器学习	NA	脑电图 (EEG)	卷积神经网络 (CNN), 支持向量机 (SVM)	脑电信号	NA
19	2024-09-29	Wound Size Imaging: Ready for Smart Assessment and Monitoring 2021-11, Advances in wound care IF:5.8Q1 DOI:10.1089/wound.2018.0937 PMID:32320356	研究论文	本文介绍并评估了用于伤口尺寸成像的新兴设备和模式，以及用于智能伤口评估和监测的有前景的图像处理工具	本文引入了低成本设备和机器学习技术，使伤口评估更加稳健和准确，并结合多种成像模式和机器学习，实现了智能伤口监测	NA	研究目的是评估新兴设备和图像处理工具在智能伤口评估和监测中的应用	研究对象是伤口尺寸成像设备和图像处理工具	计算机视觉	NA	机器学习	NA	图像	NA
20	2024-09-29	Importance of the 5' regulatory region to bacterial synthetic biology applications 2021-11, Microbial biotechnology IF:4.8Q1 DOI:10.1111/1751-7915.13868 PMID:34171170	综述	本文综述了细菌合成生物学中5'调控区域（包括启动子、非翻译区域和编码序列的5'端）的创建方法及其在基因表达调控和化合物合成中的重要性	本文总结了细菌合成生物学中5'调控区域创建方法的最新进展，并讨论了其在细菌工程中的重要性	本文主要讨论了现有方法的优缺点，但未提出新的解决方案或技术	探讨细菌合成生物学中5'调控区域的创建方法及其在基因表达调控和化合物合成中的应用	细菌合成生物学中的5'调控区域（启动子、非翻译区域和编码序列的5'端）	合成生物学	NA	NA	NA	NA	NA