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
761	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
762	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
763	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
764	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
765	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
766	2024-09-05	Tackling the class imbalance problem of deep learning-based head and neck organ segmentation 2022-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-022-02649-5 PMID:35578086	研究论文	本文针对深度学习在头颈部器官分割中面临的类别不平衡问题，优化了nnU-Net框架的补丁大小，并引入了类别自适应Dice损失函数，以提高分割性能。	本文通过优化补丁大小和引入类别自适应Dice损失函数，有效解决了头颈部器官分割中的类别不平衡问题。	NA	提高深度学习在头颈部器官分割任务中的性能，特别是在处理类别不平衡问题方面。	头颈部区域的七个器官的分割。	计算机视觉	NA	深度学习	nnU-Net	图像	七个头颈部器官
767	2024-09-05	Automated segmentation of head CT scans for computer-assisted craniomaxillofacial surgery applying a hierarchical patch-based stack of convolutional neural networks 2022-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-022-02673-5 PMID:35665881	研究论文	本研究旨在通过深度学习方法，利用分层基于补丁的3D卷积神经网络堆栈，实现头部CT扫描的自动分割，以辅助颅颌面外科手术。	本研究采用基于补丁工具箱的多尺度3D卷积神经网络堆栈，实现了对多种颅颌面结构的自动分割，具有高精度和灵活性。	本研究使用的训练数据量较小，可能影响模型的泛化能力。	研究自动分割头部CT扫描的深度学习方法，以辅助颅颌面外科手术。	头部CT扫描中的18种颅颌面结构。	计算机视觉	NA	3D卷积神经网络	CNN	图像	20个CT扫描，其中15个用于训练，5个用于验证。
768	2024-09-05	DMs-MAFM+EfficientNet: a hybrid model for predicting dysthyroid optic neuropathy 2022-Nov, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-022-02663-4 PMID:36129645	研究论文	本研究提出了一种混合深度学习模型，用于通过计算机断层扫描（CT）准确识别疑似甲状腺眼病性视神经病变（DON）患者	该模型主要由双多尺度多注意力融合模块（DMs-MAFM）和深度卷积神经网络组成，包含多尺度特征融合算法和改进的通道注意力和空间注意力，能够捕捉图像中微小物体的特征	NA	开发一种高效准确的模型以辅助医生识别DON	甲状腺眼病性视神经病变（DON）患者	计算机视觉	甲状腺疾病	深度学习	混合模型	图像	NA
769	2024-09-05	Epidemiologic information discovery from open-access COVID-19 case reports via pretrained language model 2022-Oct-21, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2022.105079 PMID:36093379	研究论文	本文提出了一种计算框架，用于从开放获取的COVID-19病例报告中自动提取流行病学信息	该框架结合了使用深度神经网络开发的语言模型和优化的数据标注策略编译的训练样本，性能优于其他最先进的深度学习模型	NA	开发一种能够自动从开放获取的COVID-19病例报告中提取流行病学信息的计算框架	COVID-19病例报告	自然语言处理	COVID-19	深度神经网络	语言模型	文本	COVID-19病例报告收集自中国大陆
770	2024-09-05	Reticular Pseudodrusen: The Third Macular Risk Feature for Progression to Late Age-Related Macular Degeneration: Age-Related Eye Disease Study 2 Report 30 2022-10, Ophthalmology IF:13.1Q1 DOI:10.1016/j.ophtha.2022.05.021 PMID:35660417	研究论文	本文分析了网状假性玻璃膜疣（RPD）作为独立风险因素，与传统黄斑风险因素（软性玻璃膜疣和色素异常）共同影响晚期年龄相关性黄斑变性（AMD）的进展。	首次详细探讨了RPD在不同严重程度级别下对晚期AMD进展风险的影响，并建议将其纳入更新的AMD分类系统、风险计算器和临床试验中。	研究结果在AREDS和AREDS2两个队列中存在差异，表明RPD的风险关联可能受不同研究设计和样本量的影响。	分析RPD作为独立风险因素对晚期AMD进展的影响。	研究对象为AREDS和AREDS2中基线时无晚期AMD的眼睛。	NA	年龄相关性黄斑变性	彩色眼底摄影（CFP），眼底自发荧光成像，深度学习图像分级	比例风险回归分析	图像	AREDS队列包含6959只眼，3780名参与者；AREDS2队列包含3355只眼，2056名参与者。
771	2024-09-05	Segmentation of laser induced retinal lesions using deep learning (December 2021) 2022-10, Lasers in surgery and medicine IF:2.2Q2 DOI:10.1002/lsm.23578 PMID:35781887	研究论文	本文研究使用深度学习方法对激光诱导的视网膜损伤进行分割	本文通过转移分类模型的权重来提高分割模型的性能，并使用Pearson相关系数来揭示网络特征的转移	NA	开发一种有效的深度学习方法来检测和分割视网膜激光损伤	激光诱导的视网膜损伤	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	使用了空军研究实验室过去30年收集的独特图像数据库
772	2024-09-05	Artificial Intelligence in Rheumatoid Arthritis: Current Status and Future Perspectives: A State-of-the-Art Review 2022-Oct, Rheumatology and therapy IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s40744-022-00475-4 PMID:35849321	综述	本文综述了人工智能（AI）在类风湿性关节炎（RA）临床实践和研究中的应用进展，并探讨了未来的研究方向	AI算法在RA的筛查、诊断和管理中展现出革命性的潜力	尽管AI模型在早期诊断和管理RA患者方面取得了有希望的结果，但它们尚未完全准备好融入临床实践	探讨AI在类风湿性关节炎临床实践和研究中的应用及未来发展	类风湿性关节炎（RA）及其相关临床实践和研究	机器学习	类风湿性关节炎	机器学习（ML）和深度学习（DL）	支持向量机、随机森林、人工神经网络	组学数据、影像数据、临床数据、传感器数据	NA
773	2024-09-05	PRDECT-ID: Indonesian product reviews dataset for emotions classification tasks 2022-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2022.108554 PMID:36091473	research paper	本文介绍了名为PRDECT-ID的印度尼西亚产品评论情感分类数据集	本研究贡献了5400条印度尼西亚语产品评论的数据集，这些评论来自29个不同的产品类别，并由临床心理学专家标注了五种情感	NA	旨在为产品评论中的情感识别提供数据支持	印度尼西亚语产品评论中的情感	自然语言处理	NA	机器学习或深度学习算法	NA	文本	5400条产品评论
774	2024-09-05	A deep learning-based post-processing method for automated pulmonary lobe and airway trees segmentation using chest CT images in PET/CT 2022-Oct, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-21-1116 PMID:36185049	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的后处理方法，用于在PET/CT扫描中使用胸部CT图像自动分割肺叶和气道树	结合深度学习和后处理算法，提高了肺叶和气道树分割的性能	NA	开发和验证一种自动化的深度学习模型，结合后处理算法，用于在胸部CT图像中分割六个肺部解剖区域	肺部的五个肺叶和气道树	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	DenseVNet	图像	共640例
775	2024-09-05	A hybrid generative adversarial network for weakly-supervised cloud detection in multispectral images 2022-Oct, Remote sensing of environment IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.rse.2022.113197 PMID:36193118	研究论文	本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）和物理基础云扭曲模型（CDM）的混合方法，用于多光谱图像中的弱监督云检测	该方法结合了GAN和CDM，仅需要块级标签进行训练，能够在训练和测试阶段生成像素级的云掩膜	NA	提高光学卫星图像处理中云检测的准确性	多光谱图像中的云检测	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	GAN	图像	使用了新的全球分布的Landsat 8数据集（WHUL8-CDb），包括图像块和相应的块级标签
776	2024-09-05	Emotion recognition using effective connectivity and pre-trained convolutional neural networks in EEG signals 2022-Oct, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-021-09756-0 PMID:36237402	研究论文	本文提出了一种基于有效连接和微调卷积神经网络的多通道脑电图信号情感识别系统	利用直接定向传递函数方法计算脑电图信号间的信息流，并使用预训练的卷积神经网络模型进行情感状态分类	NA	开发一种有效的情感识别系统，用于情感脑机接口	多通道脑电图信号的情感状态	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	使用了MAHNOB-HCI和DEAP数据库中的数据
777	2024-09-05	Limb, joint and pelvic kinematic control in the quail coping with steps upwards and downwards 2022-09-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-20247-y PMID:36151454	研究论文	本文分析了普通鹌鹑在应对上下台阶时使用的骨盆和腿部运动学策略	首次详细描述了鹌鹑在不同高度台阶上的运动学适应性变化	研究仅限于特定高度的台阶，未涵盖所有可能的复杂地形	探究小型奔跑鸟类在复杂地形中的神经力学控制策略	普通鹌鹑在上下台阶时的运动学策略	NA	NA	双平面荧光透视法，深度学习	NA	图像	普通鹌鹑
778	2024-09-05	A pipeline for automated deep learning liver segmentation (PADLLS) from contrast enhanced CT exams 2022-09-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-20108-8 PMID:36138084	研究论文	本文介绍了一种自动化深度学习肝脏分割流水线（PADLLS），通过结合不同深度卷积神经网络（DCNN）架构的优势，实现了全自动肝脏分割。	PADLLS通过级联多个DCNN模型，显著提高了肝脏分割的准确性，优于现有的H-DenseUnet和V-net模型。	NA	开发一种能够自动进行肝脏分割的深度学习流水线，以提高分割准确性并解决过度分割问题。	肝脏分割	计算机视觉	NA	深度卷积神经网络（DCNN）	V-net, H-DenseUnet	CT扫描图像	超过200个CT扫描
779	2024-09-05	Beyond deep learning 2022-Sep-20, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2214148119 PMID:36074815	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
780	2024-09-05	Critical Analysis of the Current Medical Image-Based Processing Techniques for Automatic Disease Evaluation: Systematic Literature Review 2022-Sep-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22187065 PMID:36146414	综述	本文综述了基于医学图像处理技术在疾病诊断中的应用	提供了对医学图像处理和分析技术的全面回顾，包括机器学习和深度学习方法	NA	评估和总结当前医学图像处理技术在自动疾病评估中的应用	医学图像分析技术及其在疾病诊断中的应用	数字病理学	NA	医学图像处理	机器学习和深度学习	图像	40篇研究文章