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
1561	2024-08-07	3D GAN image synthesis and dataset quality assessment for bacterial biofilm 2022-09-30, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btac529 PMID:35924980	研究论文	本文介绍了一种生物图像合成与评估工作流程，用于增强细菌生物膜图像，利用3D循环生成对抗网络（GAN）生成3D生物膜图像，并提出了一种随机合成数据集质量评估（SSQA）方法	本文创新性地使用了3D循环GAN和非平衡损失函数来生成逼真的3D生物膜图像，并提出了SSQA方法来评估合成数据集的质量	NA	开发一种新的方法来合成和评估细菌生物膜图像，以增强数据驱动的深度学习技术在生物图像分析中的应用	细菌生物膜图像的合成与质量评估	计算机视觉	NA	3D循环生成对抗网络（GAN）	GAN	图像	NA
1562	2024-08-07	Autoencoders for sample size estimation for fully connected neural network classifiers 2022-Dec-13, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-022-00728-0 PMID:36513729	研究论文	研究如何利用自编码器损失来估计全连接神经网络分类器所需的最小标记训练数据样本量	提出了一种基于自编码器损失的估计方法，用于确定全连接神经网络分类器所需的最小标记数据样本量，这是一种在深度学习领域中尚未充分研究的方法	研究主要集中在全连接神经网络分类器上，可能不适用于其他类型的深度学习模型	探索在计算机视觉模型训练前，如何通过自编码器损失来估计所需的最小标记数据样本量	全连接神经网络分类器所需的最小标记训练数据样本量	计算机视觉	NA	自编码器	全连接神经网络	图像	研究中未具体提及样本数量，但讨论了最小收敛样本（MCS）的概念
1563	2024-08-07	Predicting hypertension onset from longitudinal electronic health records with deep learning 2022-Dec, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooac097 PMID:36448021	研究论文	本研究利用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）从电子健康记录（EHRs）中预测高血压的发病	本研究首次采用LSTM网络结合纵向EHRs数据来预测高血压的发病，并与其他模型如XGboost进行比较	NA	预测高血压的发病	高血压的发病风险及相关的驱动因素	机器学习	心血管疾病	深度学习	LSTM	电子健康记录	233,895名成年患者
1564	2024-08-07	Enhancing convolutional neural network predictions of electrocardiograms with left ventricular dysfunction using a novel sub-waveform representation 2022-Oct, Cardiovascular digital health journal IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.cvdhj.2022.07.074 PMID:36310683	研究论文	本文介绍了一种新的子波形表示方法，用于增强卷积神经网络对心电图预测左心室功能障碍的性能	引入了基于数据中心的子波形表示方法，而不是改变模型中心的CNN架构	NA	提高心电图深度学习在心血管异常患者中的预测准确性	左心室功能障碍的识别	机器学习	心血管疾病	卷积神经网络 (CNN)	CNN	心电图 (ECG) 波形	92,446名患者
1565	2024-08-07	Exploration of consumer preference based on deep learning neural network model in the immersive marketing environment 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0268007 PMID:35507570	研究论文	本研究旨在通过深度学习神经网络模型探索沉浸式营销环境下的消费者偏好，设计个性化推荐系统，提升营销效果和用户体验	提出基于沉浸式图神经网络（IGNN）模型的个性化推荐系统，相较于其他推荐系统显示出更高的优势	NA	增加各类商品的营销量，促进市场的全面发展	消费者在沉浸式营销环境下的偏好	机器学习	NA	深度学习（DL）神经网络（NN）	图神经网络（GNN）	NA	NA
1566	2024-08-07	Design and Rationale for the Use of Magnetic Resonance Imaging Biomarkers to Predict Diabetes After Acute Pancreatitis in the Diabetes RElated to Acute Pancreatitis and Its Mechanisms Study: From the Type 1 Diabetes in Acute Pancreatitis Consortium 2022-07-01, Pancreas IF:1.7Q3 DOI:10.1097/MPA.0000000000002080 PMID:36206463	研究论文	本研究探讨使用磁共振成像（MRI）技术预测急性胰腺炎后糖尿病的可能性	利用高级MRI技术反映潜在的病理生理变化，并提供预测糖尿病的影像生物标志物	NA	通过识别急性胰腺炎后的实质特征，区分高风险个体与血糖正常者	急性胰腺炎后糖尿病的风险评估	医学影像	糖尿病	磁共振成像（MRI）	深度学习	影像数据	DREAM研究中的一部分参与者将参与并接受特定的MRI检查
1567	2024-08-07	Weakly Supervised Skull Stripping of Magnetic Resonance Imaging of Brain Tumor Patients 2022, Frontiers in neuroimaging DOI:10.3389/fnimg.2022.832512 PMID:37555156	研究论文	评估Dense-Vnet在脑肿瘤患者MRI数据上进行颅骨剥离的表现	采用弱监督深度学习方法在存在病理情况下成功进行MRI脑提取	模型在健康患者数据上的表现略低于专门训练的健康患者模型	研究脑肿瘤患者MRI数据的颅骨剥离技术	脑肿瘤患者的MRI数据	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	Dense-Vnet	图像	668名脑肿瘤患者的预治疗MRI数据
1568	2024-08-05	Repurposing of FDA approved drugs against Salmonella enteric serovar Typhi by targeting dihydrofolate reductase: an in silico study 2022-05, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2020.1850356 PMID:33251976	研究论文	本研究利用FDA批准药物针对伤寒沙门氏菌的二氢叶酸还原酶进行了药物再利用的计算研究	通过深度学习回归算法筛选FDA批准的药物库，发现四种药物对二氢叶酸还原酶具有潜在的抑制作用	研究仅基于计算模型，缺乏临床实验验证	开发有效的药物以克服伤寒沙门氏菌的耐药性	FDA批准的1930种药物	计算机视觉	伤寒	深度学习回归算法, 分子对接, 分子动力学模拟	NA	化合物	1930种药物库
1569	2024-08-05	Adversarial Consistency for Single Domain Generalization in Medical Image Segmentation 2022-Sep, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-16449-1_64 PMID:38859913	研究论文	提出了一种可以在医疗图像分割中实现单域一般化的对抗一致性方法	创新性地提出了一个对抗域合成器（ADS）用于合成新的域，以实现对未见域的插值	缺乏多个域的训练数据可能会限制模型的推广能力	旨在开发一种可以在不同扫描设置下有效进行器官分割的方法	研究对象是医疗图像中的器官分割	数字病理学	NA	对抗训练	NA	医学图像	NA
1570	2024-08-05	Predicting microbiome compositions from species assemblages through deep learning 2022-Mar, iMeta IF:23.7Q1 DOI:10.1002/imt2.3 PMID:35757098	研究论文	本文提出了一种通过深度学习预测微生物群落组成的方法	开发了一种深度学习框架，能够在没有任何物理、生化或生态过程知识的情况下，从物种组合中自动学习群落组成的映射	虽然在合成数据和真实微生物群落数据上进行了验证，但未提及实际操作中的潜在限制	改善对不同物种组合如何影响微生物群落最终组成的预测能力	聚焦于海洋和土壤微生物群落、肠道微生物群落以及人类肠道和口腔微生物群落	计算机视觉	NA	深度学习	NA	合成数据和真实微生物群落数据	小数量的训练样本
1571	2024-08-05	MR image reconstruction from undersampled data for image-guided radiation therapy using a patient-specific deep manifold image prior 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.1013783 PMID:36479074	研究论文	本研究提出了一种利用患者特定图像先验进行高质量MR图像重建的方法	该研究创新地利用患者特定的图像先验，结合深度自编码器来提高重建的MR图像质量	该研究的局限性在于仅针对特定患者数据进行测试，可能无法普遍适用	本研究旨在提高利用欠采样数据进行MR图像重建的质量，以用于图像引导放射治疗	研究对象包括一名患者案例和三名肝癌患者的真实病例研究	数字病理学	肝癌	MRI	深度自编码器	图像	4个患者案例（包括1个患者案例和3个肝癌患者案例）
1572	2024-08-05	Using deep learning to automatically generate design starting points for free-form imaging optical systems 2022-Jul-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.460977 PMID:36256238	研究论文	本文提出了一种使用深度神经网络自动生成自由形状三镜成像系统设计起始点的方法	创新点在于使用深度神经网络结合双种子扩展曲线算法和编码优化自动生成设计起始点	该方法的局限性在于目前仅针对具有不同折叠配置的自由形状三镜系统进行验证	研究旨在减少自由形状成像系统的设计时间和精力	研究对象为自由形状三镜成像系统	光学设计	NA	深度学习	深度神经网络	数据集	多个数据集由双种子扩展曲线算法自动生成
1573	2024-08-05	Analysis of psychological characteristics and emotional expression based on deep learning in higher vocational music education 2022, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2022.981738 PMID:36211911	研究论文	本文探讨了基于深度学习的文本情感分析问题，提出了一种新的模型	提出了一种基于深度双向长短期记忆网络和自注意机制的自定义分类器模型	算法的准确性比传统算法低约5%	研究文本情感分析的方法和模型	用户信息和产品信息	自然语言处理	NA	深度学习	深度双向长短期记忆网络	文本	公共数据集
1574	2024-08-05	Barnacles Mating Optimizer with Deep Transfer Learning Enabled Biomedical Malaria Parasite Detection and Classification 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/7776319 PMID:35694571	研究论文	该文章提出了一种新的模型用于检测和分类疟疾寄生虫。	引入了Barnacles Mating Optimizer与深度迁移学习相结合的模型，提升了疟疾寄生虫的检测和分类准确性。	NA	研究旨在通过自动化工具提高疟疾的诊断准确性。	研究对象为病血涂片图像中的疟疾寄生虫。	计算机视觉	疟疾	深度学习	极限学习机	图像	使用基准数据集进行广泛的实验分析
1575	2024-08-05	A Novel Hybrid Deep Learning Model for Metastatic Cancer Detection 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/8141530 PMID:35785076	研究论文	本文提出了一种新的混合深度学习模型用于转移性癌症的检测	推出了混合的AlexNet-门控递归单元模型（AlexNet-GRU），并在乳腺癌淋巴结检测中表现出色	研究未提及模型在实际临床环境中的应用效果	旨在提高癌症的检测效率并减少病理学家在诊断过程中的错误	乳腺癌淋巴结样本	机器学习	乳腺癌	深度学习	AlexNet-GRU	图像	使用了Kaggle（PCam）数据集中的淋巴结癌症样本
1576	2024-08-05	Design and implementation of real-time object detection system based on single-shoot detector and OpenCV 2022, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2022.1039645 PMID:36405169	研究论文	本研究设计并实施了一种实时目标检测和识别系统，使用单次检测器(SSD)算法和深度学习技术	提出了一种高准确率和高效率的实时目标检测系统，并研究了多种预训练模型在不同数据集上的表现	系统需在合理的设备上运行，且对数据集的选择和模型的准确性依赖较大	开发并调查一种基于深度学习和神经网络的实时目标检测和识别系统	使用开放数据集评估SSD算法的性能及准确性	计算机视觉	NA	深度学习	SSD	图像	使用MS Common Objects in Context (COCO)、PASCAL VOC和Kitti等开放数据集进行评估
1577	2024-08-05	Deep learning automates detection of wall motion abnormalities via measurement of longitudinal strain from ECG-gated CT images 2022, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2022.1009445 PMID:36588550	研究论文	本文展示了一种深度学习框架能够自动和准确地测量纵向应变，以检测心壁运动异常	提出了一种新的自动化方法，通过深度学习进行左心室血池分割和纵向成像平面的描绘	样本数量有限且仅在训练和测试队列中评估	研究使用深度学习框架自动测量纵向应变以检测心壁运动异常的能力	分析了100个临床cineCT研究中心脏的AHA段是否存在运动异常	数字病理学	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络	CT图像	100个临床cineCT研究
1578	2024-08-05	Detection of left ventricular wall motion abnormalities from volume rendering of 4DCT cardiac angiograms using deep learning 2022, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2022.919751 PMID:35966529	研究论文	本研究开发并评估了利用深度学习从动态体积渲染的4DCT心脏血管造影中检测左心室壁运动异常的能力	提出了一种基于深度学习的方案，通过动态体积渲染视频提高左心室壁运动异常的检测准确性	研究仅依赖于回顾性评估，样本来源于单一中心，可能存在一定的选择偏倚	研究旨在提高心血管疾病患者左心室壁运动异常的检测准确性	研究对象为343个ECG门控的心脏4DCT研究	计算机视觉	心血管疾病	4DCT	深度学习 (DL)，包括Inception网络和长短期记忆网络 (LSTM)	视频	343个心脏4DCT研究
1579	2024-08-05	Deep learning applications in coronary anatomy imaging: a systematic review and meta-analysis 2022-Dec, Journal of medical artificial intelligence DOI:10.21037/jmai-22-36 PMID:36861064	系统评价和Meta分析	本文章系统评估深度学习在冠状动脉解剖成像中的应用及其准确性.	本文提供了对深度学习在冠状动脉解剖成像中应用的全面分析，并展示了CNN模型在此领域的强大性能.	大多数研究的外部验证尚未进行，临床应用准备不足.	评估深度学习应用于冠状动脉解剖成像的准确性.	应用深度学习技术进行冠状动脉解剖成像的相关研究.	医学成像	冠状动脉疾病	深度学习, 具体为卷积神经网络(CNN)	CNN	医学影像	81项研究符合纳入标准
1580	2024-08-05	A deep learning framework for inference of single-trial neural population dynamics from calcium imaging with subframe temporal resolution 2022-12, Nature neuroscience IF:21.2Q1 DOI:10.1038/s41593-022-01189-0 PMID:36424431	研究论文	这篇文章提出了一种深度学习框架，用于从具有亚帧时间分辨率的钙成像中推断单次试验神经群体动态	该研究开发了RADICaL方法，以解决利用钙信号推断网络动态中的噪声和时间分辨率限制	研究主要集中在合成测试上，实际应用可能面临的挑战未完全探讨	研究旨在提高从钙成像中推断神经网络状态的精度	使用进行前肢到达任务的小鼠的2p钙成像数据	神经科学	NA	钙成像	递归自编码器	钙成像数据	小鼠的2p记录数据，样本量未具体描述