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	2024-09-01	Fast intraoperative histology-based diagnosis of gliomas with third harmonic generation microscopy and deep learning 2022-07-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-15423-z PMID:35790792	研究论文	本文展示了使用第三谐波生成显微镜和深度学习技术进行胶质瘤实时图像分析的流程	利用非线性多光子显微镜进行无标记的脑组织成像，并结合深度学习实现实时自动化的胶质瘤图像分析	研究基于初步数据集，平均二元准确率为79%，与三位病理学家的共识相比，AUC为0.77，平均精度为0.83	开发一种实时图像分析技术，用于在肿瘤手术中对脑组织进行术中评估	胶质瘤的实时图像分析	数字病理学	脑肿瘤	第三谐波生成显微镜	全卷积分类网络	图像	初步数据集
82	2024-09-01	State-of-the-Art Imaging Techniques in Metastatic Spinal Cord Compression 2022-Jul-05, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers14133289 PMID:35805059	综述	本文综述了在诊断转移性脊髓压迫（MSCC）中各种成像技术的优势和局限性，以及成像在MSCC的立体定向体部放疗（SBRT）治疗中的作用和深度学习（DL）工具在MSCC诊断中的最新进展	深度学习工具可能提高椎体转移的检测能力，并缩短MSCC诊断时间，从而使患者能更早接受确定性治疗，改善治疗效果	传统CT在MSCC诊断中的准确性低于MRI，但在紧急情况下，当无法进行MRI检查时，CT仍然有用	探讨不同成像技术在转移性脊髓压迫诊断和治疗中的应用及深度学习工具的最新进展	转移性脊髓压迫（MSCC）及其成像诊断和治疗	计算机视觉	NA	MRI, CT, 深度学习	NA	图像	NA
83	2024-09-01	Neural network based successor representations to form cognitive maps of space and language 2022-07-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-14916-1 PMID:35787659	研究论文	本文提出了一种基于神经网络的后继表示学习方法，并将其应用于空间探索、空间导航和非空间语言理解任务中，以形成认知地图	本文首次将神经网络与后继表示相结合，用于模拟大脑中的认知地图形成过程，并展示了其在不同任务中的应用	文章未明确提及具体的技术限制或实验局限	探索神经网络在形成认知地图和处理结构化知识方面的应用，以推动人工通用智能的发展	空间探索任务、空间导航任务和非空间语言理解任务	机器学习	NA	神经网络	神经网络	空间数据和语言数据	文章未提供具体样本数量
84	2024-09-01	Validating daily social media macroscopes of emotions 2022-07-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-14579-y PMID:35788626	研究论文	本文通过大规模在线调查和社交媒体文本情感分析，验证了社交媒体情感测量社区层面情绪动态的有效性	结合监督式文本分析方法和无监督词典方法，基于新型深度学习架构，与自我报告的情绪时间序列高度一致	NA	验证社交媒体情感是否能有效测量社区层面的情绪和情绪的时间动态	社交媒体文本情感分析与用户自我报告情绪之间的关系	自然语言处理	NA	深度学习	深度学习架构	文本	大规模在线报纸用户和Twitter用户
85	2024-09-01	A convolutional neural network highlights mutations relevant to antimicrobial resistance in Mycobacterium tuberculosis 2022-07-02, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-022-31236-0 PMID:35780211	研究论文	本文介绍了两类深度卷积神经网络用于预测结核分枝杆菌对抗生素的耐药性，包括一个多药卷积神经网络（MD-CNN）和13个单药卷积神经网络（SD-CNN），并使用显著性方法评估了输入序列特征对预测的贡献	提出了具有更高灵敏度和特异性的MD-CNN和SD-CNN模型，并使用显著性方法识别了18个与耐药性相关的新基因组位点	深度学习方法的可解释性仍然是一个挑战，限制了其临床应用和泛化能力	开发和验证用于预测结核分枝杆菌抗生素耐药性的深度学习模型	结核分枝杆菌的抗生素耐药性	机器学习	结核病	卷积神经网络（CNN）	CNN	基因组序列	涉及13种抗生素的耐药性预测，基于18个基因组位点
86	2024-09-01	Deep compartment models: A deep learning approach for the reliable prediction of time-series data in pharmacokinetic modeling 2022-07, CPT: pharmacometrics & systems pharmacology DOI:10.1002/psp4.12808 PMID:38100092	研究论文	本文提出了一种结合神经网络和常微分方程的深度隔室模型（DCM），用于在药代动力学建模中可靠地预测时间序列数据	DCM模型结合了神经网络和常微分方程，能够在小数据集上训练后保持准确性，并能更准确地预测药物浓度	NA	解决传统非线性混合效应（NLME）模型复杂且耗时的问题，并提高机器学习方法在治疗策略外推的可靠性	药代动力学建模中的时间序列数据预测	机器学习	血友病A	深度学习	神经网络	时间序列数据	使用不同大小的模拟数据集和真实世界数据集（血友病A患者在接受VIII因子浓缩物手术期间的数据）
87	2024-09-01	The role of contemporary digital tools and technologies in COVID-19 crisis: An exploratory analysis 2022-Jul, Expert systems IF:3.0Q2 DOI:10.1111/exsy.12834 PMID:34898797	研究论文	本文探讨了在COVID-19危机中，新兴数字技术如物联网、人工智能、机器学习、深度学习、区块链、增强现实、虚拟现实、云计算、大数据、机器人和无人机、智能移动应用及5G如何推动医疗保健发展并助力抗击疫情	文章分析了多种数字技术在疫情管理中的应用，包括预筛查、早期检测、感染者/隔离者监控、未来感染率预测等	NA	研究旨在探索用于解决COVID-19问题的技术、流程和工具	COVID-19疫情管理中的数字技术应用	机器学习	COVID-19	人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、区块链、云计算、物联网（IoT）	NA	大数据	NA
88	2024-09-01	Anomaly detection in chest 18F-FDG PET/CT by Bayesian deep learning 2022-Jul, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-022-01249-2 PMID:35094221	研究论文	开发一种基于贝叶斯深度学习的异常检测系统，用于检测胸部18F-FDG PET/CT中的异常FDG摄取	该模型仅使用正常PET/CT图像进行训练，能够检测胸部区域任何位置的异常FDG摄取	NA	开发一种能够检测胸部区域异常FDG摄取的异常检测系统	胸部区域的18F-FDG PET/CT图像	计算机视觉	NA	贝叶斯深度学习	NA	图像	训练集包含1878个无异常发现的PET/CT扫描，评估集包含34个显示胸部区域局部异常FDG摄取的扫描
89	2024-09-01	Brain MR Atlas Construction Using Symmetric Deep Neural Inpainting 2022-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2022.3149754 PMID:35139030	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的图像修复方法，用于替换脑部肿瘤区域的正常组织强度，以构建统计脑图谱。	1) 可以使用具有随机肿瘤位置的不完全分布数据集进行训练；2) 能够正确学习、识别和修正不规则形状的肿瘤区域；3) 应用大脑两半球之间的对称性约束来规范修复区域。	NA	旨在解决脑部肿瘤存在时难以为不同受试者提供共同空间或对齐其图像数据的问题。	脑部肿瘤区域的正常组织强度替换和统计脑图谱的构建。	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	深度神经网络	图像	使用了来自多模态脑肿瘤分割挑战的公共数据库进行测试。
90	2024-09-01	Automated image curation in diabetic retinopathy screening using deep learning 2022-07-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-15491-1 PMID:35778615	研究论文	本文开发并验证了用于糖尿病视网膜病变筛查图像自动管理的深度学习模型，包括单输出和多输出分类器，用于检测图像的侧位、视网膜存在、视网膜视野和可分级性	本文首次提出了使用深度学习模型进行糖尿病视网膜病变筛查图像的自动管理，能够有效检测图像的侧位、视网膜存在、视网膜视野和可分级性，并具有跨中心和跨人群的泛化能力	NA	开发和验证用于糖尿病视网膜病变筛查图像自动管理的深度学习模型	糖尿病视网膜病变筛查图像的侧位、视网膜存在、视网膜视野和可分级性	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN	图像	内部数据集包含7743张图像，外部测试数据集包含1479张图像
91	2024-09-01	Development and validation of bone-suppressed deep learning classification of COVID-19 presentation in chest radiographs 2022-Jul, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-21-791 PMID:35782269	研究论文	本文开发并验证了一种基于深度学习的骨抑制分类方法，用于从胸部X光片中识别COVID-19表现	本文首次探讨了骨抑制技术在胸部X光片中提高COVID-19深度学习分类性能的可能性	研究仅限于两种骨抑制方法和两种分类器架构，未来可探索更多方法和架构	旨在通过骨抑制技术提高COVID-19在胸部X光片中的深度学习分类性能	COVID-19患者的胸部X光片	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	图像	训练数据包括217对正常和骨抑制的胸部X光片，测试数据包括320名COVID-19阳性患者和518名非COVID-19患者
92	2024-09-01	Sticky Pi is a high-frequency smart trap that enables the study of insect circadian activity under natural conditions 2022-07, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3001689 PMID:35797311	研究论文	本文介绍了一种名为Sticky Pi的高频智能陷阱，用于在自然条件下研究昆虫的昼夜活动	开发了一种新型、自主、开源的昆虫陷阱Sticky Pi，每20分钟自动采集粘卡图像，并使用定制的深度学习算法自动准确地记录捕获昆虫的时间、地点和种类	NA	旨在开发一种新的技术工具，以监测昆虫的身份和生态，特别是在自然条件下的昼夜生物学活动	主要研究对象包括果蝇Drosophila melanogaster和农业害虫Drosophila suzukii及其寄生蜂	机器学习	NA	深度学习算法	深度学习模型	图像	在实验室条件下验证了设备，并在野外部署了多个Sticky Pi设备以研究昆虫的日常活动
93	2024-09-01	Increasing Women's Knowledge about HPV Using BERT Text Summarization: An Online Randomized Study 2022-07-01, International journal of environmental research and public health DOI:10.3390/ijerph19138100 PMID:35805761	研究论文	本研究通过在线随机实验，比较了阅读使用BERT模型自动生成的HPV知识摘要文本与阅读原始长篇HPV文本的女性在HPV知识水平上的差异	利用BERT深度学习模型进行文本摘要，以提高女性对HPV知识的了解	阅读原始文本的女性在某些HPV知识问题上表现更好，表明BERT摘要可能存在信息遗漏	探讨使用BERT文本摘要工具对提高女性HPV知识的效果	386名女性，随机分为两组，分别阅读HPV的自动生成摘要和原始文本	自然语言处理	NA	BERT	BERT	文本	386名女性
94	2024-09-01	Management of Portal Hypertension 2022 Jul-Aug, Journal of clinical and experimental hepatology IF:3.3Q2 DOI:10.1016/j.jceh.2022.03.002 PMID:35814519	综述	本文详细讨论了与肝硬化相关的门脉高压的诊断与管理	近期深度学习方法已被证明能有效诊断临床显著性门脉高压	NA	探讨肝硬化相关门脉高压的诊断与管理	门脉高压及其并发症	NA	肝病	深度学习	NA	NA	NA
95	2024-09-01	Development and Validation of a Deep Learning Method to Predict Cerebral Palsy From Spontaneous Movements in Infants at High Risk 2022-07-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2022.21325 PMID:35816301	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的方法，用于预测高风险婴儿的自发运动中的脑瘫	该研究提出了一种新的基于深度学习的方法，用于从视频中预测脑瘫，相较于传统机器学习方法，其准确性更高	研究未报告样本的种族和民族数据，且未观察到与GMA工具相比有显著的准确性提升	开发并评估一种基于深度学习的方法，以预测9至18周校正年龄婴儿的脑瘫	557名高风险围产期脑损伤婴儿	机器学习	脑瘫	深度学习	深度学习模型	视频	557名婴儿，其中418名用于模型开发，139名用于外部验证
96	2024-08-31	VALIDATION OF A DEEP LEARNING-BASED ALGORITHM FOR SEGMENTATION OF THE ELLIPSOID ZONE ON OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY IMAGES OF AN USH2A-RELATED RETINAL DEGENERATION CLINICAL TRIAL 2022-07-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000003448 PMID:35174801	研究论文	本文评估了一种基于深度学习的算法对椭圆带（EZ）在光学相干断层扫描（OCT）图像上分割的泛化能力	使用深度OCT萎缩检测算法，该算法最初为黄斑毛细血管扩张症2型开发，现应用于USH2A相关视网膜变性临床试验中	NA	评估基于深度学习的算法在不同疾病和生物标志物中的应用潜力	USH2A相关视网膜变性患者的OCT图像中的椭圆带（EZ）	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	CNN	图像	127个频域光学相干断层扫描体积
97	2024-08-31	Splice-site identification for exon prediction using bidirectional LSTM-RNN approach 2022-Jul, Biochemistry and biophysics reports IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.bbrep.2022.101285 PMID:35663929	研究论文	本文提出了一种基于双向长短期记忆（LSTM）循环神经网络（RNN）的深度学习模型，用于识别和预测真核生物DNA序列中的剪接位点，从而预测外显子	使用双向LSTM-RNN模型来提高剪接位点识别的准确性，并通过增加训练周期来改进模型	NA	提高DNA序列中剪接位点识别和外显子预测的准确性	真核生物DNA序列中的剪接位点和外显子	机器学习	NA	NA	双向LSTM-RNN	DNA序列	NA
98	2024-08-30	COVID-19 mortality prediction in the intensive care unit with deep learning based on longitudinal chest X-rays and clinical data 2022-Jul, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-022-08588-8 PMID:35184218	研究论文	本研究旨在利用基于纵向胸部X光片和临床数据的深度学习模型预测重症监护室（ICU）中COVID-19患者的院内死亡率	本研究的创新点在于结合纵向胸部X光片和临床数据，通过深度学习模型显著提高了COVID-19患者在ICU中的死亡率预测准确性	NA	开发深度学习模型，预测ICU中COVID-19患者的院内死亡率	COVID-19患者在ICU中的院内死亡率	机器学习	COVID-19	深度学习	Transformer网络	图像和文本	654名患者（212名死亡，442名存活，共5645张胸部X光片）
99	2024-08-30	Recent advances and clinical applications of deep learning in medical image analysis 2022-07, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2022.102444 PMID:35472844	review	本文综述了深度学习在医学图像分析中的最新进展和临床应用	强调了最先进的无监督和半监督深度学习在医学图像分析中的最新进展和贡献	深度学习模型在医学图像分析中的进一步改进主要受限于缺乏大型且标注良好的数据集	提供深度学习方法在各种医学图像分析任务中应用的全面概述	医学图像分析任务，包括分类、分割、检测和图像配准	computer vision	NA	deep learning	CNN	image	NA
100	2024-08-07	Application of deep learning in teeth identification tasks on panoramic radiographs 2022-Jul-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1259/dmfr.20210504 PMID:35143260	综述	本文综述了人工智能在全景放射图像上牙齿识别任务中的应用和发展	探讨了深度学习模型在牙齿识别任务中的性能	由于报告性能指标的异质性，无法进行meta分析	评估和比较深度学习模型在全景放射图像上牙齿识别任务中的表现	深度学习模型在全景放射图像上牙齿识别任务的应用	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	共282篇文章，其中13篇相关文章被纳入综述