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
861	2024-09-04	Multimodal MRI-Based Whole-Brain Assessment in Patients In Anoxoischemic Coma by Using 3D Convolutional Neural Networks 2022-08, Neurocritical care IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s12028-022-01525-z PMID:35876960	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习模型，利用多模态3D MRI全脑时间序列数据，对缺氧缺血性昏迷相关的脑损伤进行早期评估	首次成功使用3D卷积神经网络（CNN）对缺氧后昏迷患者与对照组进行区分，利用全脑结构和功能MRI数据	NA	开发并验证一种深度学习模型，以自动捕捉、分析、组织和合并结构与功能脑MRI数据，提取有助于医疗决策的相关信号	缺氧缺血性昏迷患者及健康志愿者	机器学习	NA	MRI	3D CNN	MRI数据	29名缺氧后昏迷患者和34名健康志愿者
862	2024-09-04	Depth-extended acoustic-resolution photoacoustic microscopy based on a two-stage deep learning network 2022-Aug-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.461183 PMID:36032586	研究论文	本文提出了一种基于两阶段深度学习网络的声分辨率光声显微镜深度扩展方法	采用两阶段深度学习重建策略，能够在不同离焦深度下自适应恢复高分辨率光声图像	目前仅在实验阶段验证了该方法的有效性，尚未广泛应用于实际生物医学研究中	旨在扩展声分辨率光声显微镜的成像深度，提高离焦区域的成像质量	声分辨率光声显微镜的成像深度和图像质量	计算机视觉	NA	深度学习	残差U-Net结合注意力门	图像	实验中使用了幻影和生物组织样本
863	2024-09-04	Diagnostic accuracy of deep learning for evaluation of C-spine injury from lateral neck radiographs 2022-Aug, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2022.e10372 PMID:36061007	研究论文	本研究使用深度学习技术评估侧位颈部X光片中颈椎损伤的诊断准确性	本研究采用YOLO网络模型，特别是V4版本，以提高颈椎损伤检测的准确性	研究样本量相对较小，且仅限于侧位颈部X光片	旨在通过深度学习技术提高颈椎损伤的诊断准确性，减少不必要的CT扫描	侧位颈部X光片中的颈椎损伤	机器学习	颈椎损伤	深度学习	YOLO网络模型	图像	229张X光片（129张阴性，100张阳性）来自625名患者
864	2024-09-04	A Comprehensive Review of Machine Learning Used to Combat COVID-19 2022-Jul-31, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics12081853 PMID:36010204	综述	本文综述了机器学习和深度学习在COVID-19诊断和治疗中的应用	系统总结了AI在COVID-19中的多种应用方法和模型	未提及具体的研究局限性	探讨AI在COVID-19中的应用及其未来发展方向	COVID-19的诊断、治疗及患者健康结果预测	机器学习	COVID-19	机器学习, 深度学习	CNN, LSTM, GAN	医学图像, 患者数据	超过5.39亿确诊病例和630万死亡病例
865	2024-09-04	GraphSite: Ligand Binding Site Classification with Deep Graph Learning 2022-07-29, Biomolecules IF:4.8Q1 DOI:10.3390/biom12081053 PMID:36008947	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的图表示方法GraphSite，用于蛋白质中配体结合位点的分类	GraphSite利用图神经网络和神经加权消息传递层，有效捕捉结合口袋的结构、物化及进化特征，提高了分类准确性	NA	开发一种高效检测和分类蛋白质中配体结合位点的方法，以促进基于结构的药物发现	蛋白质中的配体结合位点	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	图	14种不同功能类别的结合口袋数据集
866	2024-09-04	Breast Cancer Detection in Mammography Images Using Deep Convolutional Neural Networks and Fuzzy Ensemble Modeling Techniques 2022-Jul-28, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics12081812 PMID:36010164	研究论文	本文利用深度卷积神经网络和模糊集成建模技术在乳腺X线图像上进行乳腺癌检测	提出了一种基于Gompertz函数的模糊排名集成方法，该方法结合了多个深度学习模型的决策分数，提高了预测准确性	NA	开发一种高效的乳腺癌检测工具，以降低死亡率并提高完全康复的机会	乳腺X线图像中的正常、良性及恶性图像	计算机视觉	乳腺癌	深度卷积神经网络	CNN	图像	1145张乳腺X线图像
867	2024-09-04	Strategies for tackling the class imbalance problem of oropharyngeal primary tumor segmentation on magnetic resonance imaging 2022-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2022.08.005 PMID:36035088	研究论文	本文探讨了在磁共振成像中分割口咽部原发肿瘤时处理类别不平衡问题的不同策略	提出了两种策略：使用不同的损失函数和实施两阶段方法，以改善分割性能	不同损失函数在训练中未显示出显著差异	研究解决口咽部原发肿瘤自动轮廓化中类别不平衡问题的策略	口咽部癌症患者的磁共振成像数据	计算机视觉	口咽癌	磁共振成像 (MRI)	3D U-Net	图像	230名口咽癌患者
868	2024-09-04	Unveiling two-dimensional magnesium hydride as a hydrogen storage material via a generative adversarial network 2022-May-17, Nanoscale advances IF:4.6Q2 DOI:10.1039/d1na00862e PMID:36133700	研究论文	本研究利用基于人工智能的晶体逆设计方法探索二维纯净氢化镁（MgH）的新相，并验证其作为氢储存介质的可能性	揭示了一种新的二维MgH相，具有4̄2空间群，并通过密度泛函理论计算验证了其电子和动态特性	NA	探索二维MgH作为氢储存材料的新相及其电子和动态特性	二维MgH晶体结构及其作为氢储存介质的可行性	机器学习	NA	密度泛函理论（DFT）计算	生成对抗网络（GAN）	图像	NA
869	2024-09-04	A Generic Deep Learning Based Cough Analysis System From Clinically Validated Samples for Point-of-Need Covid-19 Test and Severity Levels 2022-May, IEEE transactions on services computing IF:5.5Q1 DOI:10.1109/TSC.2021.3061402 PMID:35936760	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的咳嗽分析系统，用于从临床验证的样本中进行即时Covid-19检测和严重程度分级。	该研究采用了基于经验模态分解（EMD）的算法进行咳嗽声音检测，并使用深度人工神经网络分类器进行分类，创新性地开发了DeepCough2D和DeepCough3D两种版本。	研究依赖于临床实验室的qRT-PCR结果和淋巴细胞计数来标记样本，可能存在实验室误差。	旨在开发一种经济、易获取的即时Covid-19诊断测试工具，以帮助快速识别病毒携带者并减少感染率。	研究对象为Covid-19阳性及阴性患者的咳嗽声音样本。	机器学习	Covid-19	qRT-PCR	CNN	音频	所有收集的样本均经过临床标记，包括Covid-19阳性或阴性，以及基于qRT-PCR阈值循环（Ct）和淋巴细胞计数的疾病严重程度。
870	2024-09-04	A deep learning based system for handwashing procedure evaluation 2022-Apr-21, Neural computing & applications IF:4.5Q2 DOI:10.1007/s00521-022-07194-5 PMID:35474686	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的嵌入式系统，用于实时分析深度相机捕获的图像序列，以评估洗手程序的质量	采用卷积神经网络和多数投票方案来分类工人的动作，根据世界卫生组织定义的十个手势进行评估	NA	开发一种自动评估洗手程序质量的系统，以减少手术部位污染和感染风险	洗手程序的质量评估	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	视频	74个不同的视频序列
871	2024-09-04	QdMRI: A system for comprehensive analysis of thoracic dynamics via dynamic MRI 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2612117 PMID:36039169	研究论文	本文介绍了一种名为QdMRI的系统，该系统整合了过去10年关于胸廓发育不全综合征（TIS）的相关算法和模块，用于全面分析胸腔动态通过动态磁共振成像（MRI）	QdMRI系统包括动态MRI采集、4D图像构建、图像分割和分割结果的可视化等模块，能够有效处理自由呼吸条件下的图像采集问题，并提供结构和功能信息的定量评估	NA	开发一种全面的分析系统，用于评估胸廓发育不全综合征（TIS）的治疗效果	胸廓发育不全综合征（TIS）患者和正常儿童的胸腔结构和动态	医学影像	胸廓发育不全综合征	动态磁共振成像（MRI）	深度学习	图像	单个受试者的扫描/图像采集时间为~20分钟，4D图像构建时间为~5分钟，图像分割时间为70秒，测量计算时间为2秒
872	2024-09-04	Training calibration-based counterfactual explainers for deep learning models in medical image analysis 2022-01-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-04529-5 PMID:35022467	研究论文	本文提出了一种基于训练校准的反事实解释器技术（TraCE），用于在医学影像分析中对深度学习模型进行可靠的反事实合成	TraCE技术采用了一种新颖的不确定性基础区间校准策略，以确保反事实解释的可靠性	NA	旨在提高深度学习模型在医学影像分析中的解释性和可靠性	深度学习模型在胸部X光图像中识别异常的应用	计算机视觉	NA	深度学习	深度模型	图像	NA
873	2024-09-04	Deep Learning for Reliable Classification of COVID-19, MERS, and SARS from Chest X-ray Images 2022, Cognitive computation IF:4.3Q1 DOI:10.1007/s12559-021-09955-1 PMID:35035591	研究论文	本文使用深度卷积神经网络对COVID-19、MERS和SARS的胸部X光图像进行分类	首次在文献中探讨了COVID-19、SARS和MERS胸部X光图像的分类方案	分类性能在分割的胸部X光图像上有所下降，但结果更可靠	开发一个可靠的COVID-19识别系统，用于从胸部X光图像中分类COVID-19、MERS和SARS	COVID-19、MERS和SARS的胸部X光图像	计算机视觉	COVID-19	深度卷积神经网络	CNN	图像	423张COVID-19、144张MERS和134张SARS的胸部X光图像
874	2024-09-04	AM-UNet: automated mini 3D end-to-end U-net based network for brain claustrum segmentation 2022, Multimedia tools and applications IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s11042-021-11568-7 PMID:35035265	研究论文	本文提出了一种自动优化的基于U-Net的3D分割模型AM-UNet，用于人脑闭壳核的自动分割	AM-UNet是一个轻量级且可扩展的解决方案，实现了3D磁共振图像上自动闭壳核分割的最先进准确性	NA	开发一种高效的自动分割模型，用于人脑闭壳核的分割	人脑闭壳核	计算机视觉	NA	磁共振成像(MRI)	U-Net	图像	T1/T2联合MRI闭壳核数据集
875	2024-09-04	Masked-face recognition using deep metric learning and FaceMaskNet-21 2022, Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands) DOI:10.1007/s10489-021-03150-3 PMID:35233149	研究论文	本文提出了一种使用深度度量学习和FaceMaskNet-21深度学习网络的蒙面人脸识别系统	系统能够从静态图像、实时视频流和静态视频文件中生成128维编码，实现蒙面人脸识别	NA	解决COVID-19疫情期间传统人脸识别系统因面部遮挡而失效的问题	蒙面人脸识别技术	计算机视觉	NA	深度度量学习	FaceMaskNet-21	图像、视频	NA
876	2024-09-04	Modality specific U-Net variants for biomedical image segmentation: a survey 2022, Artificial intelligence review IF:10.7Q1 DOI:10.1007/s10462-022-10152-1 PMID:35250146	综述	本文综述了U-Net架构在生物医学图像分割中的应用，特别是针对不同模态的U-Net变体	本文通过进行模态间和模态内的分类分析，提供了对U-Net变体在生物医学图像分割中应用的深入见解	NA	探讨U-Net架构及其变体在生物医学图像分割中的应用，以及在疾病早期诊断和治疗中的潜力	U-Net架构及其变体在生物医学图像分割中的应用	计算机视觉	NA	深度卷积神经网络, 残差神经网络, 对抗网络	U-Net	图像	NA
877	2024-09-04	Deep-Precognitive Diagnosis: Preventing Future Pandemics by Novel Disease Detection With Biologically-Inspired Conv-Fuzzy Network 2022, IEEE access : practical innovations, open solutions IF:3.4Q2 DOI:10.1109/access.2022.3153059 PMID:35360503	研究论文	本文提出了一种新型计算机辅助诊断模型——深度预知诊断，该模型采用生物启发式卷积模糊网络，能够在训练数据中不存在的情况下识别未知疾病	提出了一种新的计算机辅助诊断模型，能够在无标签数据的情况下实时创建新类别，无需重新训练模型	文章未明确提及模型的局限性	开发一种能够在早期自动检测未知传染病的模型，以控制其快速传播	未知传染病	计算机视觉	NA	深度学习	卷积模糊网络	图像	模型在测试中成功识别了训练样本中未见的新疾病，并在后续测试中对SARS-CoV-1和MERS-CoV样本达到了最先进的准确率
878	2024-09-04	SMAD: SMart assistant during and after a medical emergency case based on deep learning sentiment analysis: The pandemic COVID-19 case 2022, Cluster computing DOI:10.1007/s10586-022-03601-7 PMID:35571977	研究论文	本文提出了一种基于深度学习情感分析的智能助手SMAD，用于在医疗紧急情况期间和之后分析普通公民的自然语言语音，以检测紧急情况和心理障碍症状	SMAD能够通过自然语言处理和深度学习情感分析模型，实时跟踪患者的心理状态，并提供智能医疗服务	NA	开发一种智能助手，用于在医疗紧急情况期间和之后提供心理支持和行为分析	紧急情况下的心理状态和行为	自然语言处理	NA	深度学习情感分析	情感分析模型	文本	使用社交媒体数据集
879	2024-09-04	Deep Learning Models for the Diagnosis and Screening of COVID-19: A Systematic Review 2022, SN computer science DOI:10.1007/s42979-022-01326-3 PMID:35911439	综述	本研究通过系统综述方法，比较了基于CT和胸片图像的多种深度学习模型在COVID-19诊断和筛查中的应用	本研究采用了质量评估规则，并详细分析了各篇论文的模型评估矩阵、贡献和动机	部分先前研究未包含医院环境的数据，也未考虑数据预处理步骤	评估和比较深度学习模型在COVID-19早期诊断中的应用	COVID-19的诊断和筛查	机器学习	COVID-19	深度学习	CNN	图像	包含75篇以上的文献进行质量评估，最终采用57篇文章进行系统综述
880	2024-09-04	Artificial intelligence model on chest imaging to diagnose COVID-19 and other pneumonias: A systematic review and meta-analysis 2022, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2022.100438 PMID:35996746	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于胸部影像的人工智能模型在诊断COVID-19和其他肺炎中的诊断准确性和方法学质量	利用人工智能模型在胸部影像上区分COVID-19和其他肺炎，显示出高敏感性和特异性	目前尚未将人工智能模型作为临床决策工具实施，且研究方法学质量有待提高	评估基于胸部影像的人工智能模型在诊断COVID-19和其他肺炎中的诊断准确性和方法学质量	基于胸部影像的人工智能模型	machine learning	lung cancer	NA	AI	image	6737名参与者