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
221	2024-09-06	Fully automatic cardiac four chamber and great vessel segmentation on CT pulmonary angiography using deep learning 2022, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2022.983859 PMID:36225963	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的全自动心脏四腔和大血管分割模型，用于CT肺动脉造影	首次实现了CT肺动脉造影中全自动心脏四腔和大血管的分割，并展示了其高精度和低失败率	左心室和右心室心肌分割的Dice相似系数较低，且观察者间的一致性较差	开发一种全自动的心脏四腔和大血管分割模型，以提高CT肺动脉造影中心脏评估的准确性和可重复性	心脏四腔和大血管的分割	计算机视觉	肺血管疾病	深度学习	卷积神经网络	图像	200名患者用于训练和验证，20名外部患者用于测试
222	2024-09-06	Monitoring and early warning of a metal mine tailings pond based on a deep learning bidirectional recurrent long and short memory network 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0273073 PMID:36227890	研究论文	本文构建了一个基于深度学习双向循环长短记忆网络的金属矿尾矿库监测与预警系统	提出了基于深度学习双向循环长短记忆网络的单变量和多变量渗透线预测模型	NA	提高金属矿尾矿库的安全风险管理水平	金属矿尾矿库的渗透线	机器学习	NA	深度学习	双向循环长短记忆网络	监测数据	四个监测点的同截面不同位置数据和一个相邻的内部横向位移和内部垂直位移监测点数据
223	2024-09-06	An ensemble deep learning approach to evaluate haptic delay from a single trial EEG data 2022, Frontiers in robotics and AI IF:2.9Q2 DOI:10.3389/frobt.2022.1013043 PMID:36237844	研究论文	本文提出了一种基于2D CNN和transformer模型的集成深度学习方法，用于从单次脑电图数据中评估触觉延迟	本文首次提出了一种集成深度学习模型，能够从单次脑电图数据中检测触觉延迟的存在及其严重程度	研究仅限于特定的视觉-触觉交互任务，且样本量较小	研究触觉延迟对人类神经反应的影响，并开发一种自动评估用户在使用触觉接口时体验的方法	触觉延迟的存在及其严重程度	机器学习	NA	深度学习	2D CNN和transformer模型	脑电图数据	两个实验共涉及视觉-触觉交互任务的脑电图数据
224	2024-09-06	Artificial Intelligence Meets Whole Slide Images: Deep Learning Model Shapes an Immune-Hot Tumor and Guides Precision Therapy in Bladder Cancer 2022, Journal of oncology DOI:10.1155/2022/8213321 PMID:36245985	研究论文	本文构建并验证了一个基于全切片图像（WSI）的深度学习模型，用于描述膀胱癌（BLCA）患者肿瘤微环境（TME）的免疫表型和功能异质性，并探索了用于揭示WSI集群中潜在生物学途径的AI评分	本文首次将深度学习应用于全切片图像，构建了一个能够预测膀胱癌患者预后和指导精准治疗的AI评分模型	本文仅在膀胱癌患者中验证了模型的有效性，未来需要在更多癌症类型中进行验证	构建和验证一个基于全切片图像的深度学习模型，用于描述膀胱癌患者的免疫表型和功能异质性，并探索潜在的生物学途径	膀胱癌患者的肿瘤微环境（TME）	数字病理学	膀胱癌	深度学习	神经网络	图像	整合了TCGA队列和多个外部测试队列
225	2024-09-06	Deep Learning Classification of Breast Cancer Tissue from Terahertz Imaging Through Wavelet Synchro-Squeezed Transformation and Transfer Learning 2022-Jan, Journal of infrared, millimeter and terahertz waves DOI:10.1007/s10762-021-00839-x PMID:36246840	研究论文	本文通过小波同步挤压变换和迁移学习，利用深度学习方法对太赫兹成像技术获取的乳腺癌组织图像进行分类	本文创新性地使用小波同步挤压变换对太赫兹图像进行预处理，并结合深度卷积神经网络进行像素级分类，提高了分类准确性和肌肉与癌变区域的分割效果	本文的实验仅在新鲜切除的小鼠异种移植组织上进行，样本量有限，且未提及在人类组织上的应用效果	提高太赫兹成像技术在乳腺癌组织分类中的准确性和分割效果	新鲜切除的小鼠异种移植乳腺癌组织	计算机视觉	乳腺癌	太赫兹成像	深度卷积神经网络	图像	新鲜切除的小鼠异种移植乳腺癌组织样本
226	2024-09-06	Segmentation of Breast Tubules in H&E Images Based on a DKS-DoubleU-Net Model 2022, BioMed research international IF:2.6Q3 DOI:10.1155/2022/2961610 PMID:36246965	研究论文	本文提出了一种名为DKS-DoubleU-Net的深度学习模型，用于在H&E染色的图像中准确分割具有复杂外观的乳腺小管	本文的创新点在于使用DenseNet模块作为DoubleU-Net的第二个子网络的编码器，并通过Kernel Selecting Module (KSM)实现多尺度特征融合，以自适应地选择核进行乳腺小管的准确分割	NA	旨在通过深度学习技术提高乳腺小管在H&E图像中的分割准确性	乳腺小管	数字病理学	乳腺癌	深度学习	DKS-DoubleU-Net	图像	使用了公开的BRACS数据集和一个私人临床数据集
227	2024-09-06	Evaluating the use of synthetic T1-w images in new T2 lesion detection in multiple sclerosis 2022, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2022.954662 PMID:36248650	研究论文	本文研究了使用合成T1加权图像在新T2病变检测中的应用	提出了一种从T2-FLAIR图像生成合成T1加权图像的方法，并评估了其在多发性硬化症新T2病变检测中的性能	研究样本量较小，且仅限于多发性硬化症患者	评估合成T1加权图像在多发性硬化症新T2病变检测中的应用效果	多发性硬化症患者的新T2病变检测	计算机视觉	多发性硬化症	深度学习	NA	图像	136张多发性硬化症患者的图像，其中73张包含病变活动
228	2024-09-06	A Hybrid Catheter Localisation Framework in Echocardiography Based on Electromagnetic Tracking and Deep Learning Segmentation 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/2119070 PMID:36248919	研究论文	本文提出了一种基于电磁跟踪和深度学习分割的混合导管定位框架，用于超声心动图中的导管定位	本文的创新点在于结合了电磁跟踪和深度学习分割两种方法，提供了一种新的解决方案来识别低分辨率超声图像中的移动医疗设备	NA	本文的研究目的是提高超声心动图引导下心脏介入手术中导管定位的准确性和可靠性	本文的研究对象是超声心动图中的导管定位	计算机视觉	心血管疾病	电磁跟踪	UNet	图像	NA
229	2024-09-06	HIT HAR: Human Image Threshing Machine for Human Activity Recognition Using Deep Learning Models 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/1808990 PMID:36248917	研究论文	本文提出了一种基于深度学习模型的人类图像分拣机（HIT HAR）用于人类活动识别（HAR）	本文的创新点在于提出了一种基于图像数据集和智能手机摄像头的人类图像分拣机（HIT），使用掩码区域卷积神经网络（R-CNN）进行人体检测和深度学习模型进行活动分类	本文未提及具体的局限性	研究目的是提高人类活动识别系统的准确性，特别是在复杂活动中的分类效果	研究对象是人类活动识别系统及其在健康监测中的应用	计算机视觉	NA	掩码区域卷积神经网络（R-CNN）	ResNet	图像	未提及具体样本数量
230	2024-09-06	Semantic Sentiment Classification for COVID-19 Tweets Using Universal Sentence Encoder 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/6354543 PMID:36248924	研究论文	本文介绍了一种基于Universal Sentence Encoder的深度学习模型，用于对COVID-19相关推文进行情感分类	本文提出的模型利用Universal Sentence Encoder进行句子嵌入，通过句子相似度检测情感类别，并在准确性上超越了传统的基于TF-IDF的机器学习分类器和基于CNN的分类器	NA	通过分析COVID-19相关推文的情感，帮助决策者衡量公众意见并获得有价值的发现	COVID-19相关推文的情感分类	自然语言处理	NA	深度学习	Universal Sentence Encoder	文本	从Twitter收集的数据集，分为正面、中性和负面三类
231	2024-09-06	Anatomically curated segmentation of human subcortical structures in high resolution magnetic resonance imaging: An open science approach 2022, Frontiers in neuroanatomy IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fnana.2022.894606 PMID:36249866	研究论文	本文开发了一种用于手动编辑高分辨率磁共振成像中人脑亚皮质结构的定制软件模块，并将其应用于50个来自人类连接组项目的高分辨率T1w MRI脑图像的手动分割	本文创新性地开发了一种基于3D Slicer软件平台的定制软件模块，用于手动编辑脑结构，并结合已建立的神经解剖学定义，手动分割了50个高分辨率T1w MRI脑图像	手动分割过程耗时且劳动密集，不适用于使用非常大的数据集、大样本量或多模态成像的研究	开发一种高质量、神经解剖学上经过精心策划和手动编辑的MRI脑图像的开源数据库，以及生成这些数据的公开工具和详细程序	高分辨率磁共振成像中的人脑亚皮质结构	计算机视觉	NA	磁共振成像 (MRI)	NA	图像	50个高分辨率T1w MRI脑图像
232	2024-09-06	A Multiview Deep Learning Method for Brain Functional Connectivity Classification 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/5782569 PMID:36254204	研究论文	本文提出了一种多视角深度学习方法用于脑功能连接分类	采用多脑图谱构建不同视角的脑功能连接，并使用多视角特征选择策略和堆叠自编码器提取深度特征，最后通过多视角融合策略利用互补信息进行分类	NA	提高脑功能连接分类的性能以满足临床应用需求	脑功能连接分类	机器学习	NA	深度学习	堆叠自编码器	脑功能连接数据	涉及三个公开的神经精神障碍数据集
233	2024-09-05	SchizoGoogLeNet: The GoogLeNet-Based Deep Feature Extraction Design for Automatic Detection of Schizophrenia 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/1992596 PMID:36120676	研究论文	本文设计了一种基于GoogLeNet模型的深度学习特征提取方案SchizoGoogLeNet，用于自动检测精神分裂症	提出了一种基于GoogLeNet的深度学习特征提取方法，能够更有效地从脑电图信号中区分精神分裂症患者和健康对照组	NA	开发一种用于精神分裂症检测的诊断工具	精神分裂症患者和健康对照组的脑电图信号	机器学习	精神分裂症	深度学习	GoogLeNet	脑电图信号	未具体说明样本数量
234	2024-09-05	CHS-Net: A Deep Learning Approach for Hierarchical Segmentation of COVID-19 via CT Images 2022, Neural processing letters IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11063-022-10785-x PMID:35310011	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动化模型CHS-Net，用于通过CT影像对COVID-19感染区域进行层次分割	CHS-Net采用两个级联的残差注意力 inception U-Net (RAIU-Net)模型，结合光谱空间和深度注意力网络(SSD)，有效编码和解码语义及多分辨率信息	NA	开发一种自动化深度学习模型，以快速准确地诊断COVID-19	COVID-19患者的CT影像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	影像	未具体说明样本数量
235	2024-09-05	Monitoring social-distance in wide areas during pandemics: a density map and segmentation approach 2022, Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands) DOI:10.1007/s10489-022-03172-5 PMID:35400844	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的新框架，用于在可能存在重要遮挡的广阔区域内监测违反社交距离的人群	本文创新地提出了两种解决方案：基于密度图和基于分割的方法，用于检测违反社交距离约束的人群	NA	旨在防止COVID-19疫情的新大规模爆发，通过监测拥挤公共空间中的社交距离	监测广阔区域内的社交距离	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	使用了PET2009和CityStreet数据集生成的地面实况数据进行评估
236	2024-09-05	Improved COVID-19 detection with chest x-ray images using deep learning 2022, Multimedia tools and applications IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s11042-022-13509-4 PMID:35968409	研究论文	本文旨在开发一种使用胸部X光片作为输入并将其分类为COVID-19、病毒性肺炎和健康三类之一的计算机辅助设计系统	利用四种预训练的深度神经网络（DNNs）来找到最适合该系统的模型	COVID-19阳性胸部X光片数据集较小	提高COVID-19的检测速度和准确性	胸部X光片图像分类	计算机视觉	COVID-19	深度学习	AlexNet	图像	2905张图像，包括219例COVID-19病例、1341例健康病例和1345例病毒性肺炎病例
237	2024-09-05	Privacy-preserving household load forecasting based on non-intrusive load monitoring: A federated deep learning approach 2022, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.1049 PMID:36092014	研究论文	本文提出了一种基于联邦深度学习和非侵入式负载监测（NILM）的家庭负载预测方法	这是首次在基于NILM的家庭负载预测中应用联邦学习（FL）的研究	NA	旨在通过联邦深度学习提高家庭负载预测的准确性和隐私保护	家庭负载预测	机器学习	NA	联邦学习（FL）	深度学习模型	电力数据	NA
238	2024-09-05	How to learn with intentional mistakes: NoisyEnsembles to overcome poor tissue quality for deep learning in computational pathology 2022, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2022.959068 PMID:36106328	研究论文	本文探讨了在计算病理学中使用深度学习技术时，如何通过引入标签噪声训练NoisyEnsembles来克服组织质量差的问题	提出了一种新的方法NoisyEnsembles，通过在训练过程中引入标签噪声来提高CNN在低质量数据上的性能	文章未明确指出具体的局限性	研究如何提高深度学习模型在计算病理学中的应用性能，特别是在组织质量较差的情况下的表现	TCGA卵巢癌（TCGA-OV）数据集中的不同组织样本	数字病理学	卵巢癌	卷积神经网络（CNN）	NoisyEnsembles	图像	使用了TCGA卵巢癌（TCGA-OV）数据集中的样本
239	2024-09-05	Dermoscopic image segmentation based on Pyramid Residual Attention Module 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0267380 PMID:36112649	研究论文	本文提出了一种结合金字塔残差注意力（PRA）模块的堆叠卷积神经网络，用于自动分割皮肤镜图像	引入了金字塔残差注意力模块，通过金字塔结构提取不同尺度的病变区域特征信息，残差机制确保模型训练效率，注意力机制筛选有效特征图	NA	提高皮肤病变诊断和治疗中计算机辅助诊断技术的精确分割能力	皮肤镜图像中的病变区域	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	使用了ISIC2017和ISIC2018数据集进行广泛评估
240	2024-09-05	Applying artificial intelligence technology to assist with breast cancer diagnosis and prognosis prediction 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.980793 PMID:36119479	综述	本文综述了人工智能技术在乳腺癌诊断和预后预测中的应用进展	探讨了放射组学特征与肿瘤微环境之间的关联，并介绍了基于人工智能的定量图像特征分析模型在乳腺癌风险预测、肿瘤恶性程度评估及治疗反应预测中的应用	尽管基于人工智能的乳腺癌图像模型取得了显著进展，但在临床实践中的应用仍面临障碍	旨在回顾和评估人工智能技术在乳腺癌诊断和预后预测中的最新进展	乳腺癌的诊断、预后预测以及治疗反应	计算机视觉	乳腺癌	放射组学和深度学习技术	人工智能模型	图像	NA