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
81	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
82	2024-08-07	Caries Detection on Intraoral Images Using Artificial Intelligence 2022-02, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345211032524 PMID:34416824	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法，用于在口腔内图像上自动检测和分类龋齿，并将其诊断性能与专家标准进行比较	首次使用人工智能（AI）方法进行口腔内图像的自动龋齿检测	当前方法需要进一步改进	开发一种深度学习方法，用于自动检测和分类口腔内图像中的龋齿，并评估其诊断性能	2,417张来自恒牙的匿名化照片，包括1,317张咬合面和1,100张光滑面	计算机视觉	口腔疾病	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	2,417张匿名化照片
83	2024-08-05	Semi-automated three-dimensional segmentation for cardiac CT images using deep learning and randomly distributed points 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2611594 PMID:36793655	研究论文	本文提出了一种半自动化的深度学习方法用于心脏CT图像的分割。	本研究通过模拟用户交互并使用点距离图，结合手动分割的高精度与全自动分割的高效率，提供了一种新的心脏分割方法。	目前的半自动化方法仍未达到专家分割的精确度，需要更进一步的优化。	旨在提高心脏CT图像分割的准确性和效率。	研究对象为心脏CT图像，特别是其四个腔室。	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	三维全卷积神经网络（FCNN）	图像	不适用
84	2024-08-05	CascadeNet for hysterectomy prediction in pregnant women due to placenta accreta spectrum 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2611580 PMID:36798853	研究论文	本文开发了一种新的卷积网络架构，用于预测由胎盘植入症引起的孕妇紧急子宫切除术	该研究首次结合MRI体积、放射组学特征和自定义特征图进行胎盘植入症的预测	研究尚未考虑所有潜在的临床变量，可能影响预测的准确性	旨在早期预测胎盘植入症，减少并发症并帮助管理决策	研究对象为241名孕妇，其中157名用于训练，24名用于验证，60名用于测试	计算机视觉	胎盘植入症	深度卷积网络	CNN	MRI体积和放射组学特征	241名孕妇
85	2024-08-05	Automatic detection of head and neck squamous cell carcinoma on pathologic slides using polarized hyperspectral imaging and deep learning 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2614624 PMID:36798940	研究论文	本研究结合偏振高光谱成像与深度学习，实现对头颈部鳞状细胞癌的自动检测	首次采用偏振高光谱成像和深度学习方法，对头颈部鳞状细胞癌进行自动检测	样本数量较小，仅涉及17名患者，且基于其中16名患者进行训练	研究偏振高光谱成像在病理切片中自动检测头颈部鳞状细胞癌的应用	17名头颈部鳞状细胞癌患者所提供的组织切片	数字病理学	头颈癌	偏振高光谱成像 (PHSI)	卷积神经网络 (CNN)	图像	17名患者的组织切片数据
86	2024-08-05	Thyroid Carcinoma Detection on Whole Histologic Slides Using Hyperspectral Imaging and Deep Learning 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2612963 PMID:36798939	研究论文	本研究利用高光谱成像和深度学习对甲状腺癌进行检测	该研究展示了高光谱图像在整体组织切片癌症分类中的提升性能	研究中只使用了33个固定组织样本，样本量较小	探讨高光谱成像和深度学习在甲状腺癌检测中的应用	使用来自头颈患者的甲状腺滤泡癌的组织样本进行研究	数字病理学	甲状腺癌	高光谱成像	深度学习分类器	图像	33个头颈患者的固定组织样本
87	2024-08-05	Deep Learning-Based Abdominal Muscle Segmentation on CT Images of Surgical Patient Populations 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2611773 PMID:36845411	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的算法，用于对手术患者的CT图像进行腹部肌肉分割。	结合全卷积神经网络(CNN)与高水平的预处理方法在分割质量上取得了显著提高。	该研究依赖于传统计算机视觉技术而未使用人工智能进行初步处理，可能限制了方法的适用范围。	旨在准确跟踪手术患者的腹部肌肉质量变化。	研究对象为手术患者的CT图像。	计算机视觉	NA	计算机视觉	CNN	图像	NA
88	2024-08-05	Deep Learning-based Deformable Registration of Dynamic Contrast-Enhanced MR Images of the Kidney 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2611768 PMID:36793654	研究论文	该文章提出了一种基于深度学习的灵活注册方法，用于动态对比增强的肾脏MRI图像。	提出了一种两步法的深度学习方法，包括基于CNN的仿射注册网络和用于可变形注册的U-Net。	NA	研究旨在改善因呼吸运动造成的肾脏MRI图像的运动效应。	动态对比增强的肾脏MRI数据。	计算机视觉	NA	深度学习	CNN和U-Net	图像	NA
89	2024-08-05	Accelerating 2D Abdominal Organ Segmentation with Active Learning 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2611595 PMID:36303576	研究论文	本研究设计了一种基于梯度的主动学习注释框架，以加速二维腹部器官分割	提出的主动学习框架通过动态选择'难例'来减少所需的标注切片数量，从而提高注释效率	本研究未讨论在不同患者人群中实施该方法的适用性	减少在二维腹部扫描中手动注释的工作量，同时提高分割准确性	研究对象为286名受试者，最终纳入586名受试者进行评估	计算机视觉	NA	主动学习	深度学习模型	图像	总共586名受试者
90	2024-08-05	Identifying Unique Acoustic Signatures from Chemically-Crosslinked Microbubble Clusters Using Deep Learning 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2611572 PMID:36793945	研究论文	本研究通过深度学习算法展示了化学交联微泡簇的独特声学响应	介绍了一种新的脂质基超声对比剂，并展示了其在低强度脉冲超声下生成独特声学特征的能力	研究主要集中于声学表征，未探讨其他潜在影响因素	展示化学交联微泡簇的声学响应与单个对比剂的差异	研究化学交联微泡簇及单个脂质微泡的声学特性	数字病理学	NA	深度学习	人工神经网络（ANN）	1D RF 超声数据	使用了来自宽带水听器和Verasonics临床换能器的有效数据采集
91	2024-08-05	Automatic Segmentation of Uterine Cavity and Placenta on MR Images Using Deep Learning 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2613286 PMID:36798450	研究论文	本研究使用深度学习技术自动分割MRI图像中的子宫腔和胎盘	提出了一种使用全卷积神经网络同时分割子宫腔和胎盘的新方法	样本量有限，可能影响算法的普适性	研究基于MRI的子宫腔和胎盘的自动分割方法	181名患者的MRI图像	计算机视觉	NA	深度学习	全卷积神经网络	MRI图像	181个患者的MRI图像
92	2024-08-07	Anatomy-guided deep learning for object localization in medical images 2022 Feb-Mar, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2612566 PMID:36860592	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
93	2024-08-07	Deep learning segmentation and quantification method for assessing epicardial adipose tissue in CT calcium score scans 2022-02-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-06351-z PMID:35145186	研究论文	本文开发了一种深度学习方法（DeepFat），用于在非对比低剂量CT钙评分图像上自动评估心外膜脂肪组织（EAT）	引入了HU-注意力窗口和前瞻性切片平分（bisect）方法，提高了分割准确性	NA	开发一种自动评估心外膜脂肪组织的深度学习方法	心外膜脂肪组织（EAT）的自动评估	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	NA	图像	NA
94	2024-08-07	A multimodal deep learning system to distinguish late stages of AMD and to compare expert vs. AI ocular biomarkers 2022-02-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-06273-w PMID:35173191	研究论文	本文描述了一种深度学习方法，用于从OCTA、OCT结构、2D b-scan流图像和高清5线b-scan立方体组合中区分非AMD、非新生血管性AMD和新生血管性AMD，并检测与AMD风险相关的眼部生物标志物。	该研究利用多模态数据输入2D-3D卷积神经网络(CNNs)，实现了对AMD及其生物标志物的高精度预测，准确率高达90.2%。	NA	开发一种深度学习系统，用于区分AMD的晚期阶段，并比较专家与AI在眼部生物标志物检测方面的表现。	年龄相关性黄斑变性(AMD)及其生物标志物的检测。	机器学习	眼科疾病	光学相干断层扫描血管成像(OCTA)	卷积神经网络(CNN)	图像	NA
95	2024-08-07	Deep learning for subtyping the Alzheimer's disease spectrum 2022-02, Trends in molecular medicine IF:12.8Q1 DOI:10.1016/j.molmed.2021.12.004 PMID:34996710	研究论文	Kwak等人基于结构影像对认知受损个体进行亚型分类，为阿尔茨海默病谱的细分提供了新的见解	通过亚型分类量化阿尔茨海默病的异质性，为疾病修饰疗法的开发和患者护理的改进提供了更精准的方法	NA	探索阿尔茨海默病谱的亚型分类	认知受损个体	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	NA	影像	NA