深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
61	2024-09-02	Reply to Çiftci, S.; Aydin, B.K. Comment on "Lee et al. Accuracy of New Deep Learning Model-Based Segmentation and Key-Point Multi-Detection Method for Ultrasonographic Developmental Dysplasia of the Hip (DDH) Screening. Diagnostics 2021, 11, 1174" 2022-Jul-18, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics12071739 PMID:35885643	comments	回应关于使用基于深度学习模型的超声图像分割和关键点多检测方法进行髋关节发育不良筛查的准确性的评论	NA	NA	回应评论者对使用Graf方法测量alpha和beta角的关键点问题的评论	髋关节发育不良的超声筛查方法	computer vision	髋关节发育不良	深度学习模型	NA	超声图像	NA	NA	NA	NA	NA
62	2024-09-02	An Integrated Goat Head Detection and Automatic Counting Method Based on Deep Learning 2022-Jul-15, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani12141810 PMID:35883357	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的集成山羊头部检测与自动计数方法	使用RandAugment进行数据增强，采用AF-FPN改进网络对多尺度对象的表示能力，以及利用Dynamic Head框架统一注意力机制与检测器头部，显著提高了检测性能	NA	实现山羊养殖的精确化和智能化	山羊头部检测与计数	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5	视频图像	新构建的山羊视频图像数据集	NA	NA	NA	NA
63	2024-09-02	A Feasibility Study on Deep Learning Based Brain Tumor Segmentation Using 2D Ellipse Box Areas 2022-Jul-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22145292 PMID:35890972	研究论文	本文研究了使用2D椭圆框区域进行基于深度学习的脑肿瘤分割的可行性	提出了一种使用椭圆框区域而非完全标注的肿瘤区域来训练深度网络的方法，减少了医疗人员的工作量	使用椭圆框区域训练的网络在分割性能上略有下降	探索使用椭圆框区域训练深度网络进行脑肿瘤分割的可行性	脑肿瘤的分割	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	U-Net	图像	大量未标注的肿瘤图像和少量（<20）标注的肿瘤图像	NA	NA	NA	NA
64	2024-09-02	A personalized deep learning denoising strategy for low-count PET images 2022-07-13, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ac783d PMID:35697017	研究论文	本文开发了一种针对低计数正电子发射断层扫描（PET）图像的个性化深度学习去噪策略	提出了一种个性化加权方法，通过线性混合两个在不同噪声水平图像上训练的模型结果，以平衡噪声减少和空间模糊之间的权衡	模型在处理具有广泛噪声水平的测试图像时泛化能力不佳	开发一种适用于不同噪声水平的低计数PET图像个性化去噪策略	低计数PET图像的去噪效果	机器学习	NA	深度学习	3D U-Net	图像	五个不同噪声水平的图像组	NA	NA	NA	NA
65	2024-09-02	Structural Bioinformatics and Deep Learning of Metalloproteins: Recent Advances and Applications 2022-Jul-12, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms23147684 PMID:35887033	综述	本文综述了金属蛋白的结构生物信息学和深度学习的最新进展及应用	介绍了利用3D结构信息和神经网络、机器/深度学习方法在金属蛋白研究中的应用	NA	探讨基于结构的金属蛋白资源开发和可用性的最新进展	金属蛋白及其金属结合位点	结构生物学	NA	深度学习	神经网络	蛋白质结构	涉及Protein Data Bank中约三分之一的蛋白质结构	NA	NA	NA	NA
66	2024-09-02	Foggy Lane Dataset Synthesized from Monocular Images for Lane Detection Algorithms 2022-Jul-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22145210 PMID:35890889	研究论文	本文提出了一种基于单目深度预测和大气散射模型的新方法，用于在晴朗天气收集的CULane数据集上生成雾天车道图像，以提高车道检测算法在雾天条件下的准确性	通过合成雾天车道图像数据集，显著提高了深度学习模型在雾天条件下的车道检测准确性	NA	提高车道检测算法在低光照天气条件下的准确性	车道检测算法在雾天条件下的性能	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	生成了107,451张标记的雾天车道图像，分为三种不同的雾密度	NA	NA	NA	NA
67	2024-09-02	Defending against Reconstruction Attacks through Differentially Private Federated Learning for Classification of Heterogeneous Chest X-ray Data 2022-Jul-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22145195 PMID:35890875	研究论文	本文评估了使用差分隐私的联邦学习在异构胸部X光数据分类中作为防御数据隐私攻击的可行性	首次直接比较差分隐私训练对两种不同神经网络架构（DenseNet121和ResNet50）的影响	模型性能在差分隐私设置下略有下降，特别是ResNet50的性能不如DenseNet121	研究差分隐私联邦学习在医疗数据分类中的隐私保护效果	异构和不平衡的胸部X光数据分类	机器学习	NA	差分隐私联邦学习	DenseNet121, ResNet50	图像	36个客户端的CheXpert和Mendeley胸部X光数据集	NA	NA	NA	NA
68	2024-09-02	A Hybrid 3D-2D Image Registration Framework for Pedicle Screw Trajectory Registration between Intraoperative X-ray Image and Preoperative CT Image 2022-Jul-06, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging8070185 PMID:35877629	研究论文	本文设计了一种患者特异性的混合3D-2D配准原则框架，用于在术中X射线图像和术前CT图像之间映射椎弓根螺钉轨迹。	该框架结合了基于解剖标志的3D-2D迭代控制点（ICP）配准和深度学习技术，克服了传统图像强度配准导航系统计算密集、捕捉范围小和局部最大值问题，以及深度学习技术缺乏配准泛化性和数据依赖性的限制。	NA	开发一种新的混合3D-2D图像配准框架，以提高椎弓根螺钉插入手术的准确性和安全性。	椎弓根螺钉插入手术中的图像配准问题。	计算机视觉	NA	3D-2D图像配准	迭代控制点（ICP）配准	图像	单个椎骨的术中X射线图像和术前CT图像	NA	NA	NA	NA
69	2024-09-02	Differentiating False Positive Lesions from Clinically Significant Cancer and Normal Prostate Tissue Using VERDICT MRI and Other Diffusion Models 2022-Jul-05, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics12071631 PMID:35885536	研究论文	本研究探讨了定量扩散MRI技术在区分假阳性、真阳性和正常前列腺组织中的应用	利用VERDICT MRI和其他扩散模型，通过深度学习方法，显著区分了真阳性、假阳性病变和正常组织	研究样本量较小，仅包括38名患者	旨在通过定量扩散MRI技术减少因假阳性前列腺病变导致的非必要活检	假阳性病变、真阳性病变和正常前列腺组织	数字病理学	前列腺癌	VERDICT MRI, 多参数MRI	深度学习	MRI图像	38名患者	NA	NA	NA	NA
70	2024-09-02	Forecasting COVID-19 Epidemic Trends by Combining a Neural Network with Rt Estimation 2022-Jul-04, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e24070929 PMID:35885152	研究论文	本文通过结合神经网络与Rt估计，提出了一种用于分析和预测SARS-CoV-2（COVID-19）新增病例流行趋势的深度学习解决方案	该解决方案通过调整神经网络输出层产生的数据与Rt估计相结合，显著降低了平均绝对百分比误差（MAPE）和其他误差指标	NA	旨在分析和预测COVID-19的流行趋势	SARS-CoV-2（COVID-19）的新增病例	机器学习	COVID-19	深度学习	神经网络	数据集	数据集涉及意大利、美国、法国、英国和瑞典，时间范围为2020年2月24日至2022年1月11日	NA	NA	NA	NA
71	2024-09-02	Frailty Identification Using Heart Rate Dynamics: A Deep Learning Approach 2022-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2022.3152538 PMID:35196247	研究论文	本研究使用深度学习方法，通过分析心率对体力活动的反应（心率动态）来识别老年人的虚弱状态	本研究首次使用长短期记忆模型对心率动态进行分类，无需特征工程即可提供准确的虚弱筛查标记	NA	通过心率动态分类来识别老年人的虚弱状态	88名65岁以上的老年人，分为非虚弱和前虚弱/虚弱两组	机器学习	老年病	NA	LSTM	心率时间序列	88名老年人，其中27名非虚弱，61名前虚弱/虚弱	NA	NA	NA	NA
72	2024-09-02	Reduced Chest Computed Tomography Scan Length for Patients Positive for Coronavirus Disease 2019: Dose Reduction and Impact on Diagnostic Utility 2022 Jul-Aug 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001312 PMID:35405727	研究论文	本研究使用个性化快速剂量估算工具（PREDICT）评估了缩短胸部CT扫描长度对COVID-19阳性患者辐射剂量和诊断效用的影响	本研究首次使用PREDICT工具结合线性玻尔兹曼传输方程求解器和深度学习算法进行器官轮廓描绘，评估了缩短CT扫描长度对辐射剂量的影响	研究仅限于COVID-19阳性患者的胸部CT扫描，未涉及其他疾病或扫描类型	探讨缩短胸部CT扫描长度对COVID-19阳性患者辐射剂量和诊断效用的影响	COVID-19阳性患者的胸部CT扫描	医学影像	COVID-19	CT	深度学习算法	图像	74名COVID-19阳性成年患者的胸部CT图像	NA	NA	NA	NA
73	2024-09-02	Multiple mechanisms underlie reduced potassium conductance in the p.T1019PfsX38 variant of hERG 2022-07, Physiological reports IF:2.2Q3 DOI:10.14814/phy2.15341 PMID:35854468	研究论文	本文研究了hERG K通道的p.T1019PfsX38变异体，该变异体导致长QT综合征类型II（LQT2），并探讨了其对通道表达、渗透和门控的影响。	本文首次详细描述了p.T1019PfsX38变异体对hERG通道门控动力学的影响，并使用膜片钳技术研究了其电生理特性。	研究仅限于体外实验，未涉及临床患者，因此可能无法完全反映该变异体在人体内的真实影响。	确定p.T1019PfsX38变异体对hERG通道功能的影响，并探讨其与LQT2病理生理学的关系。	hERG K通道的p.T1019PfsX38变异体及其对通道功能的影响。	NA	心血管疾病	膜片钳技术	NA	电生理数据	使用了人胚胎肾293（HEK293）细胞进行实验。	NA	NA	NA	NA
74	2024-09-02	Deep learning analysis of single-cell data in empowering clinical implementation 2022-07, Clinical and translational medicine IF:7.9Q1 DOI:10.1002/ctm2.950 PMID:35858171	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
75	2024-09-01	Improved SSD network for fast concealed object detection and recognition in passive terahertz security images 2022-07-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-16208-0 PMID:35840636	研究论文	本文提出了一种改进的SSD网络，用于在被动太赫兹安全图像中快速检测和识别隐藏物体	通过替换SSD算法的骨干网络为更具代表性的残差网络，并引入混合注意力机制和Focal Loss函数，提高了检测精度和速度	NA	旨在提出一种新方法，用于在太赫兹图像中准确且实时地检测隐藏物体	隐藏物体在太赫兹图像中的检测	计算机视觉	NA	深度学习	SSD, ResNet	图像	使用被动太赫兹设备收集的人体图像数据进行训练和测试	NA	NA	NA	NA
76	2024-09-01	Identifying multicellular spatiotemporal organization of cells with SpaceFlow 2022-07-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-022-31739-w PMID:35835774	研究论文	本文介绍了SpaceFlow方法，通过结合表达相似性和空间信息，生成空间一致的低维嵌入，并引入伪时空图来揭示细胞的时空模式。	SpaceFlow通过使用空间正则化深度图网络，同时考虑细胞的转录组相似性和空间位置，创新地生成了空间一致的低维嵌入。	NA	研究旨在开发一种灵活的深度学习框架，用于在分析空间转录组数据时整合时空信息。	研究对象包括心脏发育数据和人类乳腺癌数据中的细胞时空模式。	机器学习	乳腺癌	深度学习	深度图网络	转录组数据	涉及多个空间转录组数据集，包括斑点和单细胞分辨率的数据。	NA	NA	NA	NA
77	2024-09-01	Area-based breast percentage density estimation in mammograms using weight-adaptive multitask learning 2022-07-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-16141-2 PMID:35835933	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的权重自适应多任务学习方法，用于从乳腺X光片中自动估计基于区域的乳腺百分比密度	该方法同时分割乳腺和密集组织，并进一步估计乳腺百分比密度，相较于多任务U-net和全卷积神经网络，在F-score上分别实现了2.88%和9.78%的平均相对改进	目前的方法通常局限于特定的乳腺X光片视图，并且对于胸大肌的完整描绘不足，在数据变异性方面表现不佳，通常需要经验丰富的放射科医生调整分割阈值	提高乳腺区域和密集组织的分割准确性，从而准确计算乳腺密度	乳腺X光片中的乳腺密度估计	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	CNN	图像	7500张来自芬兰库奥皮奥大学医院的头尾位和内侧斜位乳腺X光片	NA	NA	NA	NA
78	2024-09-01	Comparing machine learning and deep learning regression frameworks for accurate prediction of dielectrophoretic force 2022-07-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-16114-5 PMID:35831342	研究论文	本文报道了一种使用机器学习（ML）和深度学习（DL）架构的智能传感框架，用于精确量化纺织电极基DEP传感设备中微粒上的介电泳力	本文通过比较多种机器学习和深度学习模型，构建了一个有效的回归框架来估计酵母细胞和微珠上的力，并评估了各模型的性能	NA	研究目的是比较机器学习和深度学习回归框架，以准确预测介电泳力	研究对象是酵母细胞和聚苯乙烯微珠上的介电泳力	机器学习	NA	机器学习和深度学习	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
79	2024-09-01	Fractal dimension of retinal vasculature as an image quality metric for automated fundus image analysis systems 2022-07-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-16089-3 PMID:35831401	研究论文	本文提出使用视网膜血管的分形维度作为自动眼底图像分析系统的图像质量指标	提出了一种新的视网膜图像质量指标——视网膜血管的分形维度，并通过改进的深度学习血管分割模型和盒计数模块来实现	仅在四个公开数据库的30,644张图像上进行了验证	开发一种有效的视网膜图像质量评估方法，以提高远程医疗中眼科自动筛查的准确性	视网膜图像的质量评估	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	30,644张视网膜图像	NA	NA	NA	NA
80	2024-09-01	Model building of protein complexes from intermediate-resolution cryo-EM maps with deep learning-guided automatic assembly 2022-07-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-022-31748-9 PMID:35831370	研究论文	本文提出了一种名为EMBuild的自动模型构建方法，用于从中间分辨率的冷冻电镜（cryo-EM）图中构建多链蛋白质复合物的模型	EMBuild整合了AlphaFold结构预测、基于FFT的全局拟合、基于域的半柔性精修以及基于图的迭代组装，使用深度卷积网络预测的主链概率图	NA	开发一种自动模型构建方法，以解决从中间分辨率的cryo-EM图中构建准确模型的问题	多链蛋白质复合物的模型构建	计算机视觉	NA	cryo-electron microscopy (cryo-EM)	深度卷积网络	图像	47个单颗粒EM图和16个子断层平均图	NA	NA	NA	NA