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
361	2024-09-11	COVID-view: Diagnosis of COVID-19 using Chest CT 2022-01, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2021.3114851 PMID:34587075	研究论文	本文介绍了一种名为COVID-view的可视化应用程序，专门为放射科医生设计，用于从胸部CT数据中诊断COVID-19	COVID-view结合了传统的2D工作流程和新的2D及3D可视化技术，并支持深度学习，提供更全面的诊断。此外，系统还包含一种新颖的深度学习模型，用于分类患者是否为COVID-19阳性或阴性，并提供注意力热图作为模型输出的可解释性支持	NA	开发一种支持放射科医生通过胸部CT数据诊断COVID-19的综合可视化系统	COVID-19的胸部CT数据	计算机视觉	COVID-19	深度学习	深度学习模型	图像	涉及真实世界患者数据的案例研究
362	2024-09-11	A novel machine learning scheme for face mask detection using pretrained convolutional neural network 2022, Materials today. Proceedings DOI:10.1016/j.matpr.2022.01.165 PMID:35079578	研究论文	本文提出了一种使用预训练卷积神经网络进行口罩检测的新型机器学习方案	利用预训练的VGG16模型，仅训练最后一层全连接层，减少了训练时间和工作量，并通过数据增强提高了小数据集的准确性	NA	开发一种高效的口罩检测系统，以应对COVID-19疫情	口罩检测	计算机视觉	NA	卷积神经网络	VGG16	图像	两个数据集，分别包含1484张和7200张图片
363	2024-09-11	On the Acceptance of "Fake" Histopathology: A Study on Frozen Sections Optimized with Deep Learning 2022, Journal of pathology informatics DOI:10.4103/jpi.jpi_53_21 PMID:35136673	研究论文	研究使用深度学习优化冷冻切片图像，以提高其诊断准确性	利用生成对抗网络将冷冻切片图像转换为虚拟石蜡切片图像，以提高诊断质量	专家对转换图像的评估存在较大的个人偏好差异	探讨深度学习技术在优化冷冻切片图像质量中的应用	冷冻切片和石蜡切片的图像转换	数字病理学	NA	生成对抗网络	生成对抗网络	图像	40个冷冻切片和40个石蜡切片用于训练和评估
364	2024-09-11	Outcome and Biomarker Supervised Deep Learning for Survival Prediction in Two Multicenter Breast Cancer Series 2022, Journal of pathology informatics DOI:10.4103/jpi.jpi_29_21 PMID:35136676	研究论文	本文开发并评估了一种结合深度学习和专家知识的联合结果和生物标志物监督的多任务深度学习模型，用于预测芬兰两个多中心乳腺癌系列中的患者生存率	本文的创新点在于结合深度学习和专家知识，提供更准确、稳健和综合的乳腺癌结果预测	NA	预测乳腺癌患者的临床结果，指导疾病诊断、治疗和患者咨询	芬兰两个多中心乳腺癌系列中的693名和674名患者	数字病理学	乳腺癌	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	693名患者（FinProg系列）和674名患者（FinHer系列）
365	2024-09-11	Deep learning based topic and sentiment analysis: COVID19 information seeking on social media 2022, Social network analysis and mining IF:2.3Q3 DOI:10.1007/s13278-022-00917-5 PMID:35911483	研究论文	本研究分析了澳大利亚与COVID19相关的时空推特数据集，通过主题建模和情感检测等方法，探讨了疫情爆发期间公众讨论的变化	利用深度学习技术进行主题和情感分析，结合时空数据，提供了对疫情和公众情绪的深入理解	研究仅限于澳大利亚的推特数据，可能无法全面反映全球情况	通过分析社交媒体数据，了解COVID19疫情期间公众的信息需求和情感变化	澳大利亚与COVID19相关的推特数据	自然语言处理	NA	深度学习	NA	文本	澳大利亚的时空推特数据集
366	2024-09-11	Applications of machine learning for COVID-19 misinformation: a systematic review 2022, Social network analysis and mining IF:2.3Q3 DOI:10.1007/s13278-022-00921-9 PMID:35919516	综述	本文系统回顾了使用机器学习和深度学习技术检测COVID-19虚假信息的研究	本文系统性地评估和综合了现有的使用不同机器学习和深度学习技术检测COVID-19虚假信息的研究	本文讨论了使用机器学习技术检测COVID-19虚假信息面临的挑战和局限性	系统回顾、评估和综合使用机器学习和深度学习技术检测COVID-19虚假信息的研究	COVID-19虚假信息检测	机器学习	NA	机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)	NA	文本	43篇符合纳入标准的研究论文
367	2024-09-11	Evolution of research trends in artificial intelligence for breast cancer diagnosis and prognosis over the past two decades: A bibliometric analysis 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.854927 PMID:36267967	综述	本文通过文献计量分析，综述了过去二十年人工智能在乳腺癌诊断和预后研究中的发展趋势	本文首次通过文献计量分析方法，全面概述了人工智能在乳腺癌诊断和预后研究中的发展历程	本文主要依赖于文献计量分析，可能忽略了某些未被广泛引用的创新研究	旨在通过文献计量分析，全面了解人工智能在乳腺癌诊断和预后研究中的发展趋势	人工智能在乳腺癌诊断和预后研究中的应用	机器学习	乳腺癌	文献计量分析	NA	文本	2000年至2021年间发表的相关研究文章
368	2024-09-11	A Frobenius Norm Regularization Method for Convolutional Kernel Tensors in Neural Networks 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/3277730 PMID:36579174	研究论文	本文提出了一种新的Frobenius范数正则化方法，用于卷积核张量，以使相应变换矩阵的奇异值在训练过程中保持在1附近	提出了一种新的Frobenius范数惩罚函数，用于卷积核张量，以解决梯度爆炸/消失问题并提高神经网络的泛化能力	NA	研究如何通过正则化方法提高卷积神经网络的性能	卷积神经网络中的卷积核张量	机器学习	NA	NA	卷积神经网络 (CNN)	NA	NA
369	2024-09-11	Editorial: The use of deep learning in mapping and diagnosis of cancers 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.1077341 PMID:36582789	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
370	2024-09-11	A novel deep learning segmentation model for organoid-based drug screening 2022, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2022.1080273 PMID:36588731	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的器官芯片分割模型，用于提高基于器官芯片的药物筛选效率和准确性	开发了一种新的深度学习模型RDAU-Net，集成了动态卷积和注意力模块，显著提高了特征提取能力和抗干扰能力	NA	提高基于器官芯片的药物筛选效率和准确性	膀胱癌器官芯片系统	计算机视觉	膀胱癌	深度学习	RDAU-Net	图像	200张膀胱癌器官芯片图像，分别在第1、3、5、7天拍摄，有无药物处理
371	2024-09-11	Deep learning and session-specific rapid recalibration for dynamic hand gesture recognition from EMG 2022, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2022.1034672 PMID:36588953	研究论文	本文介绍了使用深度学习和会话特定快速重新校准技术进行动态手势识别的方法	提出了MiSDIREKt数据集和一种非线性编码器-解码器架构，用于手势分类中的降维，并展示了会话特定重新校准的有效性	研究仅基于单个参与者的数据，可能缺乏普适性	解决日常佩戴的腕部和前臂肌电图接口设备在会话特定差异下的适应问题	动态手势识别	机器学习	NA	肌电图（EMG）	非线性编码器-解码器	数据集	单个参与者，43个会话，总计814分钟
372	2024-09-11	Lower hypothalamus subunit volumes link with impaired long-term body weight gain after preterm birth 2022, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2022.1057566 PMID:36589836	研究论文	本文研究了早产儿出生后下丘脑亚单位体积与长期体重增长受损之间的关系	首次探讨了早产儿下丘脑结构变化与成年后体重控制异常之间的关联	样本量相对较小，且仅限于巴伐利亚纵向研究中的个体	探讨早产儿下丘脑结构变化与长期体重增长之间的关系	早产儿和足月出生的成年人的下丘脑亚单位体积及体重增长情况	NA	NA	磁共振成像（MRI），深度学习	NA	图像	101名早产儿和110名足月出生的成年人
373	2024-09-11	A Deep Intelligent Attack Detection Framework for Fog-Based IoT Systems 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/6967938 PMID:36590844	研究论文	提出了一种基于雾计算的物联网系统深度智能攻击检测框架	使用长短期记忆网络（LSTM）在雾节点上预测和检测多种攻击	由于物联网设备的计算和存储空间有限，深度学习无法直接在这些设备上运行	开发一种在雾计算环境中检测物联网系统攻击的有效方法	物联网设备与雾节点之间的通信行为	机器学习	NA	长短期记忆网络（LSTM）	LSTM	数据集	使用了DDoS-SDN、NSLKDD、UNSW-NB15和IoTID20数据集进行实验
374	2024-09-11	Design of field real-time target spraying system based on improved YOLOv5 2022, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2022.1072631 PMID:36600914	研究论文	本文设计了一种基于改进YOLOv5的田间实时目标喷洒系统	通过替换YOLOv5s模型的主干网络并添加注意力机制，实现了模型的轻量化改进，并设计了电磁阀组开关的网格决策控制算法	随着操作速度的增加，喷洒命中率下降，有效识别率受速度影响较大	结合深度学习算法与喷洒技术，设计一种适用于田间场景的机器视觉精准实时目标喷洒系统	以常见恶性杂草为对象，生成数据集并完成模型训练	计算机视觉	NA	YOLOv5	YOLOv5s	图像	以常见恶性杂草为对象，生成数据集并完成模型训练
375	2024-09-11	Wheat yield estimation using remote sensing data based on machine learning approaches 2022, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2022.1090970 PMID:36618627	研究论文	研究利用遥感数据和机器学习方法预测小麦产量	本研究首次将LSTM模型应用于小麦产量预测，并发现其在精度上优于传统的随机森林、梯度提升决策树和支持向量回归方法	研究仅限于冬季小麦，且依赖于特定的遥感数据源	提高小麦产量预测的准确性，为农民的生产计划和国际小麦贸易提供支持	冬季小麦的产量预测	机器学习	NA	遥感数据分析	LSTM	遥感图像	15709个网格化产量数据，分辨率为5m × 5m
376	2024-09-10	A novel deep neural network model based Xception and genetic algorithm for detection of COVID-19 from X-ray images 2022-Dec-25, Annals of operations research IF:4.4Q1 DOI:10.1007/s10479-022-05151-y PMID:36591406	研究论文	本文提出了一种基于Xception和遗传算法的新型深度神经网络模型，用于从X射线图像中检测COVID-19	本文的创新点在于结合了Xception模型和遗传算法，通过迭代优化网络结构和参数，提高了COVID-19检测的准确性	NA	开发一种高效的深度学习模型，用于从X射线图像中检测COVID-19	COVID-19的X射线图像	计算机视觉	COVID-19	遗传算法	Xception	图像	使用了COVID-19的X射线图像数据集，包括两类、三类和四类数据集
377	2024-09-10	Convolutional neural network for automated segmentation of the liver and its vessels on non-contrast T1 vibe Dixon acquisitions 2022-12-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-26328-2 PMID:36543852	研究论文	评估了在非对比T1 vibe Dixon采集上使用卷积神经网络自动分割肝脏及其血管的有效性	使用单模态的同相重建输入在肝脏实质、门静脉和肝静脉的分割中取得了最佳性能	未观察到使用多模态输入的益处	研究深度学习在非对比T1 vibe Dixon图像上自动分割肝脏及其血管的效果	肝脏及其血管的自动分割	计算机视觉	NA	卷积神经网络	3D U-Net	图像	使用了非对比T1 vibe Dixon肝脏磁共振图像的数据集，由专家逐层标注了肝脏外边界、门静脉和肝静脉
378	2024-09-10	Automatic segmentation of prostate zonal anatomy on MRI: a systematic review of the literature 2022-Dec-21, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-022-01340-2 PMID:36543901	综述	本文对当前文献中关于MRI上前列腺分区解剖自动分割的方法进行了系统性回顾和分析	NA	本文发现许多方法存在方法学缺陷和偏倚，导致无法进行定量分析，表明这些方法在临床实践中的鲁棒性和适用性较低	评估和比较已发表的自动分割前列腺分区解剖方法的适用性和效率	MRI上的前列腺分区解剖	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	NA	图像	共回顾了33篇文章
379	2024-09-10	Where do we stand in AI for endoscopic image analysis? Deciphering gaps and future directions 2022-Dec-20, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-022-00733-3 PMID:36539473	review	本文综述了人工智能在内窥镜图像分析领域的最新进展，并强调了当前未满足的需求和未来方向	NA	NA	探讨人工智能在内窥镜图像分析中的应用现状及未来发展方向	内窥镜图像分析中的数据异质性、多模态性及罕见或不明显的疾病案例	computer vision	NA	deep learning	NA	image	NA
380	2024-09-10	What makes the unsupervised monocular depth estimation (UMDE) model training better 2022-12-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-26613-0 PMID:36539595	研究论文	本文提出了一种合成数据集生成方法，用于无监督单目深度估计模型的训练，并通过实验验证了该方法的有效性	提出了一种合成数据集生成方法，无需大量人工标注，能够扩展数据集，并验证了该数据集在深度估计模型训练中的有效性	仅在飞机导航应用场景中进行了验证，未涵盖其他应用场景	探索无监督单目深度估计模型训练中的关键因素，提升模型性能	无监督单目深度估计模型及其训练数据集	计算机视觉	NA	深度学习	无监督单目深度估计模型	视频	包含飞机第一人称视角视频的MineNavi数据集