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
841	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
842	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
843	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
844	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
845	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
846	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
847	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
848	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
849	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
850	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
851	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
852	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
853	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
854	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。
855	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
856	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
857	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。
858	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
859	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
860	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