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
1581	2024-08-20	Teacher-student training and triplet loss to reduce the effect of drastic face occlusion: Application to emotion recognition, gender identification and age estimation 2022, Machine vision and applications IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00138-021-01270-x PMID:34955610	研究论文	研究在面部严重遮挡情况下进行情感识别、性别识别和年龄估计的任务，提出基于教师-学生训练和三元组损失的知识蒸馏方法以提高模型性能	提出了一种基于三元组损失的知识蒸馏新方法，该方法在不同模型和任务中具有通用性	未提及具体限制	在面部严重遮挡情况下提高情感识别、性别识别和年龄估计的准确性	面部表情、性别和年龄	计算机视觉	NA	知识蒸馏	CNN	图像	使用VGG-f、VGG-face和ResNet-50三种神经模型进行实验
1582	2024-08-20	A phantom study comparing low-dose CT physical image quality from five different CT scanners 2022-Jan, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-21-245 PMID:34993117	研究论文	本研究通过使用Catphan 500模型，比较了五种不同制造商的低剂量CT扫描仪的物理图像质量。	本研究首次系统评估了五种不同制造商的低剂量CT扫描仪的图像质量，并使用了制造商特定的迭代重建（IR）算法和深度学习图像重建（DLIR）技术。	研究仅限于使用Catphan 500模型进行评估，可能无法完全代表所有临床情况。	系统评估不同制造商的低剂量CT扫描仪的物理图像质量。	五种不同制造商的低剂量CT扫描仪。	计算机断层扫描	NA	低剂量CT扫描，迭代重建（IR）算法，深度学习图像重建（DLIR）	NA	图像	使用Catphan 500模型，涉及五种不同制造商的CT扫描仪
1583	2024-08-16	STAMP: A Self-training Student-Teacher Augmentation-Driven Meta Pseudo-Labeling Framework for 3D Cardiac MRI Image Segmentation 2022, Medical Image Understanding and Analysis. Medical Image Understanding and Analysis (Conference) DOI:10.1007/978-3-031-12053-4_28 PMID:37126464	研究论文	本文提出了一种用于3D心脏MRI图像分割的自训练学生-教师增强驱动的元伪标签框架	该方法通过元伪标签技术使教师网络根据学生网络在标记数据集上的表现不断适应，从而生成更有效的伪标签来指导学生网络	NA	旨在通过半监督学习方法利用大量未标记数据提高模型性能，并解决伪标签偏差问题	3D心脏MRI图像的分割	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	使用仅10%的标记数据进行训练，实验中使用了不同数量的标记数据
1584	2024-08-15	Recognition of Diabetic Retinopathy with Ground Truth Segmentation Using Fundus Images and Neural Network Algorithm 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/8356081 PMID:36211022	研究论文	本研究利用深度学习神经网络算法和眼底图像，对糖尿病视网膜病变进行识别和分类	采用深度学习神经网络对糖尿病视网膜病变进行识别，提高了识别的敏感性、特异性和准确性	现有糖尿病视网膜病变技术的敏感性、特异性和准确性水平低于本研究要求	利用深度学习神经网络识别糖尿病视网膜病变，以早期发现患者	糖尿病视网膜病变及其对视网膜血管的影响	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	神经网络算法	NN分类器	图像	使用眼底图像和糖尿病视网膜病变数据库进行测试
1585	2024-08-14	Machine Learning-Based Personalized Prediction of Hepatocellular Carcinoma Recurrence After Radiofrequency Ablation 2022, Gastro hep advances DOI:10.1016/j.gastha.2021.09.003 PMID:39129938	研究论文	本研究旨在开发一种机器学习模型，用于预测接受射频消融治疗后的肝细胞癌患者复发风险	开发了一种新的机器学习模型，用于个性化预测肝细胞癌复发风险，并能输出每个患者的个性化累积复发预测曲线	NA	开发机器学习模型以预测肝细胞癌复发风险	接受射频消融治疗的肝细胞癌患者	机器学习	肝细胞癌	射频消融	梯度提升决策树（GBDT）	临床数据	1778名患者
1586	2024-08-14	Deep Learning for Automatic Identification and Characterization of the Bleeding Potential of Enteric Protruding Lesions in Capsule Endoscopy 2022, Gastro hep advances DOI:10.1016/j.gastha.2022.04.008 PMID:39131843	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的算法，用于自动检测和表征胶囊内镜中的小肠突出性病变及其出血潜力	本文首次开发了一种基于CNN的算法，能够自动检测和表征小肠突出性病变的多样性形态，并评估其出血潜力	NA	开发一种自动检测小肠突出性病变的算法，以提高胶囊内镜的诊断效率	小肠突出性病变	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	2565名患者的21,320张胶囊内镜图像
1587	2024-08-11	Medical education and training within congenital cardiology: current global status and future directions in a post COVID-19 world 2022-Feb, Cardiology in the young IF:0.9Q3 DOI:10.1017/S1047951121001645 PMID:33843546	综述	本文综述了先天性心脏病学领域内医学教育和培训的当前状态及未来发展方向，特别是在后COVID-19时代。	提出了将可信专业活动作为解决能力框架与临床实践之间差距的方案，并探讨了利用技术创新学习改善教育的可能性。	不同地区能力框架的不一致性以及将这些框架与临床实践结合的挑战仍然存在。	探讨和改进先天性心脏病学领域的医学教育和培训方法。	先天性心脏病学领域的医学教育及培训方法。	NA	先天性心脏病	NA	NA	NA	NA
1588	2024-08-08	Corrigendum to 'OPUS-Rota4: a gradient-based protein side-chain modeling framework assisted by deep learning-based predictors' 2022-09-20, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbac189 PMID:35580857	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1589	2024-08-07	Multi-class deep learning segmentation and automated measurements in periodontal sonograms of a porcine model 2022-Mar-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1259/dmfr.20210363 PMID:34762512	研究论文	本研究利用深度学习技术对牙周超声图像进行多类别分割和软组织高度自动测量	本研究首次将深度学习应用于牙周超声图像的自动分割和软组织高度测量，提高了识别牙周结构的准确性	研究样本仅限于猪模型，且测试集包括不同品种的猪，未来需在更多物种和品种中验证模型效果	探索深度学习在牙周超声图像识别和测量中的应用潜力	牙周超声图像中的软组织、骨和牙冠	机器学习	NA	深度学习	多类别分割模型	图像	627帧图像来自111个独立的电影循环，涉及8头猪的样本
1590	2024-08-07	Machine Learning in Drug Metabolism Study 2022, Current drug metabolism IF:2.1Q3 DOI:10.2174/1389200224666221227094144 PMID:36578255	综述	本文综述了机器学习在药物代谢研究中的应用，特别是其在预测药物-药物相互作用、药物-靶点相互作用、临床药物反应等方面的应用	利用机器学习算法如朴素贝叶斯、逻辑回归、k-最近邻、决策树、各种提升和集成方法、支持向量机及人工神经网络增强的深度学习，来全面研究药物开发过程中药物候选物的代谢命运	NA	探讨机器学习在药物代谢研究中的应用，以加速药物开发过程并帮助医疗实践	药物代谢及其在药物过量毒性、不良药物反应和药物效能降低中的作用	机器学习	NA	机器学习算法	朴素贝叶斯、逻辑回归、k-最近邻、决策树、提升和集成方法、支持向量机、人工神经网络	药物代谢数据	NA
1591	2024-08-07	Quantification of Epicardial Adipose Tissue Volume and Attenuation for Cardiac CT Scans Using Deep Learning in a Single Multi-Task Framework 2022-Dec, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3 DOI:10.31083/j.rcm2312412 PMID:39076659	研究论文	本文提出了一种基于深度学习框架的自动量化心脏CT扫描中心外膜脂肪组织体积和密度的方法	该研究首次在一个多任务框架中使用深度学习技术自动量化心外膜脂肪组织体积和密度，提高了量化任务的自动化程度和分析效率	NA	开发一种完全自动化的深度学习框架，用于量化心外膜脂肪组织体积和密度	心外膜脂肪组织体积和密度	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	300名患者的数据集，分为两个子集，每个子集包含150名患者，分别用于训练和评估模型
1592	2024-08-07	Multi-modal deep learning based on multi-dimensional and multi-level temporal data can enhance the prognostic prediction for multi-drug resistant pulmonary tuberculosis patients 2022-Nov, Science in One Health DOI:10.1016/j.soh.2022.100004 PMID:39076608	research paper	本文研究基于多维多层次时间数据的深度学习方法，以提高多药耐药性肺结核患者的预后预测	本文采用基于动态数据的多模态深度学习方法，为个性化治疗方案提供更深入的理解	目前大多数现有研究侧重于通过静态单尺度或低维信息预测治疗结果	提高多药耐药性肺结核患者的预后预测准确性	多药耐药性肺结核患者	machine learning	肺结核	深度学习	NA	多维多层次时间数据	NA
1593	2024-08-07	Artificial Intelligence in Echocardiography: The Time is Now 2022-Aug, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3 DOI:10.31083/j.rcm2308256 PMID:39076632	研究论文	本文探讨了人工智能（AI）在超声心动图领域的应用及其对诊断、治疗和患者护理的潜在革命性影响	AI在超声心动图中的应用展示了在训练、图像获取、解释和分析、诊断、预测和表型开发方面的巨大潜力	AI在超声心动图的实际临床应用和接受度方面仍存在障碍，尤其是缺乏临床结果研究，以及法律和伦理问题	推动AI在临床工作空间的应用，改善超声心动图的临床效用、效率和培训	AI在超声心动图中的应用及其对心血管疾病评估的影响	机器学习	心血管疾病	机器学习（ML）和深度学习（DL）	NA	图像	NA
1594	2024-08-07	From Left Atrial Dimension to Curved M-Mode Speckle-Tracking Images: Role of Echocardiography in Evaluating Patients with Atrial Fibrillation 2022-May, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3 DOI:10.31083/j.rcm2305171 PMID:39077610	综述	本文综述了利用斑点追踪超声心动图从左心房尺寸到曲面M型图像评估心房颤动患者的临床应用、优势和局限性	斑点追踪超声心动图被证明是一种可行且可重复的技术，用于直接评估左心房功能，并且深度学习神经网络已成功应用于超声心动图图像分析，实现基于人工智能的全自动测量	左心房应变和应变率的临床应用、优势和局限性需要充分理解，且其在心房颤动患者治疗决策中的预后价值和实用性需要进一步阐明	探讨斑点追踪超声心动图在评估心房颤动患者中的应用及其临床意义	心房颤动患者	医学影像	心房颤动	斑点追踪超声心动图	深度学习神经网络	图像	NA
1595	2024-08-07	COVID Student Study: A Year in the Life of College Students during the COVID-19 Pandemic Through the Lens of Mobile Phone Sensing 2022-Apr, Proceedings of the SIGCHI conference on human factors in computing systems. CHI Conference DOI:10.1145/3491102.3502043 PMID:39071774	研究论文	研究通过移动电话传感技术评估COVID-19大流行对大学生行为和心理健康的影响	利用移动电话传感技术追踪和分析大学生在疫情期间的行为变化，并探索其与自我报告的COVID-19关注度的关联	研究样本仅包括180名本科生，可能不足以代表所有大学生群体	评估COVID-19大流行对大学生行为和心理健康的影响	本科生在疫情期间的行为和心理健康状况	NA	NA	移动电话传感技术	深度学习模型	行为数据	180名本科生
1596	2024-08-07	Real-time vessel segmentation and reconstruction for virtual fixtures for an active handheld microneurosurgical instrument 2022-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-022-02584-5 PMID:35296950	研究论文	本文设计了一种实时血管分割和重建策略，用于手持式神经外科手术机器人Micron，以避免在岩枕部脑膜瘤手术中发生血管损伤	本文创新地整合了深度学习实时血管分割与3D重建算法，并实现了基于虚拟固定器的策略，防止手术工具进入血管周围的禁止区域	NA	提高患者在神经外科手术中的安全性，避免血管损伤	手持式神经外科手术机器人Micron在岩枕部脑膜瘤手术中的应用	计算机视觉	脑膜瘤	深度学习	CNN	图像	使用了模拟血管、岩静脉、颈内动脉和浅表血管的数据集进行测试
1597	2024-08-07	Hyperparameter Tuning and Automatic Image Augmentation for Deep Learning-Based Angle Classification on Intraoral Photographs-A Retrospective Study 2022-Jun-23, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics12071526 PMID:35885432	研究论文	本研究评估了超参数调优和自动图像增强对基于深度学习的正畸照片按Angle分类的影响	采用GradCAM提高模型的可解释性，并发现自动图像增强进一步提升了模型性能	误分类主要发生在Angle I类和II类之间	评估超参数调优和自动图像增强对深度学习模型在正畸照片分类中的效果	正畸照片按Angle分类	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet	图像	605张Angle I类图像，1038张Angle II类图像，408张Angle III类图像
1598	2024-08-07	Deep residual inception encoder-decoder network for amyloid PET harmonization 2022-12, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.12564 PMID:35142053	研究论文	本文开发并验证了一种深度学习模型，用于协调使用不同示踪剂的淀粉样蛋白PET图像	提出了一种基于编码器-解码器的深度残差初始网络，用于协调不同示踪剂的淀粉样蛋白PET图像	需要进一步改进模型并应用于其他示踪剂	开发一种协调策略，用于解决不同正电子发射断层扫描（PET）示踪剂在淀粉样蛋白成像中的共识解释和定量分析挑战	使用匹兹堡化合物B和氟贝他匹的淀粉样蛋白PET图像	计算机视觉	NA	深度学习	深度残差初始编码器-解码器神经网络	图像	训练集包含92名受试者，外部测试集包含46名受试者
1599	2024-08-07	High-Throughput Mass Spectrometry Imaging with Dynamic Sparse Sampling 2022-Oct-19, ACS measurement science au IF:4.6Q1 DOI:10.1021/acsmeasuresciau.2c00031 PMID:36281292	研究论文	本文介绍了一种使用动态稀疏采样的高通量质谱成像技术	采用深度学习动态采样方法（DLADS）减少所需测量次数，提高质谱成像实验的通量	NA	提高质谱成像技术的数据采集速度，适用于需要快速分析的应用	生物样本中的分子分布	NA	NA	质谱成像（MSI）	深度学习模型	分子图像	NA
1600	2024-08-07	Cascaded 3D UNet architecture for segmenting the COVID-19 infection from lung CT volume 2022-Feb-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-06931-z PMID:35197504	研究论文	本文提出了一种两阶段的级联3D UNet架构，用于从肺部CT体积中分割COVID-19感染区域	开发了一种两阶段的级联3D UNet架构，能够直接从完整的CT体积中分割出感染区域，无需为每位新患者标记肺实质	NA	开发一种有效的深度学习方法，用于从肺部CT图像中自动分割COVID-19感染区域	COVID-19感染区域的分割	计算机视觉	COVID-19	深度学习	3D UNet	CT体积	NA