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
341	2024-09-23	Deep Learning-based Classification of Fibrotic Lung Disease: Can Computer Vision See the Future? 2022-10-01, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202206-1036ED PMID:35704686	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
342	2024-09-23	G2Φnet: Relating genotype and biomechanical phenotype of tissues with deep learning 2022-10, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1010660 PMID:36315608	研究论文	本文介绍了一种名为G2Φnet的深度学习网络，用于关联基因型与生物力学表型，并展示了其在推断小鼠主动脉非线性基因型依赖的力学行为中的应用	提出了G2Φnet，这是一种新颖的神经网络，能够利用有限、噪声和不结构化的实验数据推断生物力学响应并同时归因于相关的基因型	NA	旨在整合遗传学和生物力学特征，以更好地理解基因型与生物力学表型之间的关系	软组织的生物力学特性及其与基因型的关系	机器学习	NA	深度学习	神经网络	实验数据	涉及四个小鼠模型的主动脉数据
343	2024-09-23	Improving high frequency image features of deep learning reconstructions via k-space refinement with null-space kernel 2022-09, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29261 PMID:35426470	研究论文	本文提出了一种利用空空间核对k空间进行细化以改进深度学习重建图像高频特征的方法	本文的创新点在于使用空空间核对k空间进行细化，从而改善深度学习重建图像中的模糊细节和纹理	NA	本文的研究目的是提出一种新颖的细化方法，以改善深度学习MRI重建中丢失的高频细节和纹理	本文的研究对象是深度学习重建图像中的高频细节和纹理	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	本文在三个大规模公共数据集（膝盖和大脑）上进行了测试
344	2024-09-23	Bayesian deep learning outperforms clinical trial estimators of intracerebral and intraventricular hemorrhage volume 2022-09, Journal of neuroimaging : official journal of the American Society of Neuroimaging IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jon.12997 PMID:35434846	研究论文	本文研究了贝叶斯深度学习在脑内出血和脑室内出血体积估计中的应用，并比较了其与临床试验中使用的线性和半定量估计方法的性能	贝叶斯深度学习方法能够近似不确定性，特别是在脑内出血和脑室内出血估计相交的情况下，提供了一种改进临床试验质量保证的机会	NA	研究贝叶斯深度学习在脑内出血和脑室内出血体积估计中的应用，并评估其与传统估计方法的性能	脑内出血和脑室内出血的体积估计	计算机视觉	脑部疾病	深度学习	贝叶斯深度学习模型	CT影像	使用来自Minimally Invasive Surgery Plus Alteplase for ICH Evacuation (MISTIE) III和Clot Lysis: Evaluating Accelerated Resolution of IVH (CLEAR) III临床试验的诊断CT数据进行训练和验证
345	2024-09-23	Glo-In-One: holistic glomerular detection, segmentation, and lesion characterization with large-scale web image mining 2022-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.9.5.052408 PMID:35747553	研究论文	开发了一个名为Glo-In-One的工具包，用于肾病理学中肾小球的检测、分割和病变特征描述，并通过大规模网络图像挖掘实现自监督深度学习	提出了Glo-In-One工具包，通过单行命令实现肾小球的全面检测、分割和病变特征描述，并发布了30,000张未标记的肾小球图像以促进自监督深度学习算法的发展	当前版本的Glo-In-One工具包仅提供了细粒度的全球肾小球硬化（GGS）特征描述，未来可能需要扩展到其他类型的病变	开发一个用户友好的工具包，使非技术人员也能进行肾小球的定量检测、分割和病变特征描述	肾小球的检测、分割和病变特征描述	数字病理学	NA	自监督深度学习	NA	图像	30,000张未标记的肾小球图像
346	2024-09-23	Real time volumetric MRI for 3D motion tracking via geometry-informed deep learning 2022-Sep, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.15822 PMID:35766221	研究论文	开发了一种几何信息引导的深度学习框架，用于实时体积MRI的3D运动跟踪	引入几何先验知识到深度学习模型中，实现了高空间和时间分辨率的体积成像	仅在七个腹部患者上进行了训练和测试，需要进一步验证其泛化能力	提高放射治疗精度的3D运动跟踪	腹部患者的体积MRI重建和3D运动跟踪	计算机视觉	NA	MRI	2D-3D深度学习网络	图像	七个腹部患者
347	2024-09-23	Clinical Validation and Extension of an Automated, Deep Learning-Based Algorithm for Quantitative Sinus CT Analysis 2022-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A7616 PMID:36538385	研究论文	本文描述了一种基于卷积神经网络的自动化深度学习算法，用于定量分析鼻窦CT图像，并在慢性鼻窦炎患者中进行了临床验证和扩展	本文提出了一种新的自动化方法，用于客观量化鼻窦不透明的程度，并计算了鼻窦不透明的百分比、平均Hounsfield单位和骨炎的百分比	本文的研究结果需要在多机构的前瞻性研究中进一步验证	开发和验证一种自动化深度学习算法，用于定量分析鼻窦CT图像，以辅助慢性鼻窦炎的诊断	慢性鼻窦炎患者的鼻窦CT图像	计算机视觉	鼻窦炎	卷积神经网络	CNN	图像	88名慢性鼻窦炎患者
348	2024-09-23	Deep learning predicts DNA methylation regulatory variants in the human brain and elucidates the genetics of psychiatric disorders 2022-08-23, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2206069119 PMID:35969790	研究论文	本文介绍了一种名为INTERACT的深度学习模型，用于预测人类大脑中DNA甲基化调控变异，并阐明精神疾病的遗传基础	本文提出了INTERACT模型，结合卷积神经网络和transformer，能够有效预测DNA甲基化水平，并识别出不受连锁不平衡影响的调控变异	NA	研究目的是通过深度学习方法识别功能性调控变异，以阐明复杂性状的遗传基础	研究对象是人类大脑中的DNA甲基化调控变异及其在精神疾病中的作用	机器学习	精神疾病	深度学习	卷积神经网络和transformer	DNA甲基化数据	涉及多种祖先样本的多样性数据
349	2024-09-23	Learned iterative segmentation of highly variable anatomy from limited data: Applications to whole heart segmentation for congenital heart disease 2022-08, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2022.102469 PMID:35640385	研究论文	本文提出了一种用于先天性心脏病患者全心脏分割的迭代分割模型，并展示了该模型可以从一个小数据集中准确学习	本文提出了一种新的损失函数，用于评估输出分割序列，并使用它来学习模型参数	NA	开发一种能够从有限数据中学习并应用于先天性心脏病患者全心脏分割的迭代分割模型	先天性心脏病患者的3D心脏MR扫描图像	计算机视觉	先天性心脏病	NA	递归神经网络	图像	NA
350	2024-09-23	Scaffolding protein functional sites using deep learning 2022-07-22, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.abn2100 PMID:35862514	研究论文	本文介绍了使用深度学习方法构建蛋白质功能位点的新方法	提出了两种新的深度学习方法：'constrained hallucination' 和 'inpainting'，用于构建蛋白质功能位点，无需预先指定折叠或二级结构	NA	开发新的深度学习方法以构建蛋白质功能位点	蛋白质功能位点的构建	机器学习	NA	深度学习	RoseTTAFold 网络	蛋白质序列和结构数据	NA
351	2024-09-23	Multi-population generalizability of a deep learning-based chest radiograph severity score for COVID-19 2022-Jul-22, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000029587 PMID:35866818	研究论文	本文研究了基于深度学习的COVID-19胸部X光片严重程度评分模型在不同患者群体中的泛化能力	本文通过调整和测试一个基于卷积Siamese神经网络的模型，评估其在不同患者群体中的泛化能力，并使用UMAP技术可视化神经网络结果	本文仅在美国的医院和巴西的急诊部门进行了测试，未涵盖更多国家和地区的数据	研究基于深度学习的COVID-19胸部X光片严重程度评分模型在不同患者群体中的泛化能力	COVID-19患者，包括住院患者和门诊患者	计算机视觉	COVID-19	卷积Siamese神经网络	卷积神经网络	图像	共928例胸部X光片，包括美国住院患者（267例）、门诊患者（108例）和巴西急诊部门患者（303例）
352	2024-09-23	Multiplexed high-throughput localized electroporation workflow with deep learning-based analysis for cell engineering 2022-07-22, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.abn7637 PMID:35867793	研究论文	本文介绍了一种高吞吐量的多孔板局部电穿孔设备（LEPD），结合深度学习图像分析，用于细胞工程中的快速实验因素优化	开发了一种高吞吐量的多孔板局部电穿孔设备，并结合深度学习图像分析，实现了快速优化实验因素和高效递送生物分子	NA	优化细胞内递送协议，实现高效的基因操作	不同类型的贴壁细胞和悬浮细胞，以及人类诱导多能干细胞	机器学习	NA	局部电穿孔	深度学习	图像	不同类型的贴壁细胞和悬浮细胞，以及人类诱导多能干细胞
353	2024-09-23	Deep learning for survival analysis in breast cancer with whole slide image data 2022-07-11, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btac381 PMID:35674341	研究论文	本文提出并实验评估了一种用于乳腺癌生存分析的多分辨率深度学习方法	该方法整合了多分辨率图像数据和深度学习模型的肿瘤、淋巴细胞及核分割结果，显著提高了深度学习模型的性能	由于全切片图像数据的规模和复杂性以及机器学习方法训练数据的相对有限性，该分析具有挑战性	旨在通过全切片组织图像数据中的定量分析，发现新的生物标志物，以改善癌症诊断和预后，并增进对癌症机制的理解	乳腺癌的生存分析	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	深度学习模型	图像	NA
354	2024-09-23	Dental anomaly detection using intraoral photos via deep learning 2022-07-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-15788-1 PMID:35804050	研究论文	本文研究了使用深度神经网络（DNNs）通过口腔内照片自动检测牙科异常	提出了一种使用深度神经网络自动检测牙科异常的方法，比传统的人工检测更高效且可靠	模型在某些异常检测上的F1分数略低于有8年临床经验的牙医	提高牙科异常检测的效率和可靠性，加速研究发现	非综合征性口腔颌面裂（OFC）儿童的牙科异常	计算机视觉	NA	深度神经网络（DNNs）	卷积神经网络（CNN）	图像	来自非综合征性口腔颌面裂儿童和对照组的最大国际队列（OFC1）的口腔内照片
355	2024-09-23	A streamable large-scale clinical EEG dataset for Deep Learning 2022-07, 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/EMBC48229.2022.9871708 PMID:36085766	研究论文	本文发布了一个大规模的临床脑电图（EEG）数据集，旨在简化深度学习模型的数据访问和管理	本文首次发布了一个大规模的临床EEG数据集，为深度学习在神经科学领域的应用提供了重要的数据资源	NA	本文旨在为神经科学领域的研究人员提供一个大规模的临床EEG数据集，以支持深度学习模型的实验和应用	本文的研究对象是1,574名青少年参与者的闭眼EEG数据	生物医学研究	NA	深度学习	NA	脑电图（EEG）数据	1,574名青少年参与者
356	2024-09-23	External COVID-19 Deep Learning Model Validation on ACR AI-LAB: It's a Brave New World 2022-07, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2022.03.013 PMID:35483438	研究论文	本研究使用ACR AI-LAB平台在独立学术医学中心测试了外部开发的COVID-19胸部X光片深度学习模型，评估其肺部疾病严重程度	首次在ACR AI-LAB平台上验证外部开发的COVID-19胸部X光片深度学习模型，展示了PXS评分模型的可推广性	样本量较小，仅包含141名患者的数据	评估外部开发的COVID-19胸部X光片深度学习模型在本地数据上的表现，并探讨其在临床应用中的潜力	COVID-19患者的胸部X光片及其肺部疾病严重程度	计算机视觉	COVID-19	深度学习	深度学习模型	图像	141名COVID-19患者
357	2024-09-23	Deep learning-based integration of genetics with registry data for stratification of schizophrenia and depression 2022-07, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.abi7293 PMID:35767618	研究论文	本文基于深度学习方法，整合遗传数据与注册数据，对抑郁症和精神分裂症患者进行分层	本文创新性地将深度学习应用于精神疾病的分层，并整合了多种数据类型进行分析	本文的样本主要来自iPSYCH2012病例队列，可能存在样本偏倚	旨在通过数据驱动的分层方法改进精神疾病的诊断和治疗	抑郁症和精神分裂症患者及其对照组	机器学习	精神疾病	深度学习	NA	遗传数据、注册数据	19,636名抑郁症和/或精神分裂症患者，22,467名对照组
358	2024-09-23	Prostate cancer therapy personalization via multi-modal deep learning on randomized phase III clinical trials 2022-Jun-08, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-022-00613-w PMID:35676445	研究论文	本文展示了通过多模态深度学习架构预测长期临床相关结果，从而实现前列腺癌治疗个性化	本文提出的模型在所有终点上均优于国家癌症中心网络（NCCN）的风险分层工具，相对改进范围为9.2%至14.6%	NA	开发一种基于人工智能的工具，以改进前列腺癌治疗的预测和个性化	前列腺癌患者的长期临床结果	数字病理学	前列腺癌	多模态深度学习	深度学习架构	临床数据和数字病理学图像	5654名随机化患者，中位随访时间为11.4年
359	2024-09-23	A multi-task Gaussian process self-attention neural network for real-time prediction of the need for mechanical ventilators in COVID-19 patients 2022-06, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2022.104079 PMID:35489596	研究论文	本文提出了一种多任务高斯过程自注意力神经网络模型，用于实时预测COVID-19患者是否需要机械通气	该模型结合了多任务高斯过程处理观测数据中的不规则采样率，并使用自注意力神经网络进行预测任务	NA	旨在提高对COVID-19患者机械通气需求的实时预测准确性	COVID-19患者在住院期间是否需要机械通气	机器学习	COVID-19	多任务高斯过程	自注意力神经网络	临床数据	9532名全国范围内的住院COVID-19患者
360	2024-09-23	MusMorph, a database of standardized mouse morphology data for morphometric meta-analyses 2022-05-25, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-022-01338-x PMID:35614082	研究论文	本文介绍了MusMorph数据库，该数据库包含标准化的小鼠形态数据，用于形态学元分析	创建了MusMorph数据库，通过图像配准、深度学习和形态测量技术相结合的图谱基础表型分析流程，实现了小鼠形态数据的标准化	NA	旨在为形态变异的元分析提供标准化的小鼠形态数据	小鼠的颅面复合体和大脑的形态变异	NA	NA	图像配准、深度学习、形态测量	NA	图像	10,056只小鼠样本，涵盖多个基因型和发育阶段