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
61	2024-08-07	A Novel Deep Learning Radiomics Model to Discriminate AD, MCI and NC: An Exploratory Study Based on Tau PET Scans from ADNI 2022-Aug-12, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci12081067 PMID:36009130	研究论文	本文探索了一种基于深度学习放射组学（DLR）的新模型，用于区分阿尔茨海默病（AD）患者、轻度认知障碍（MCI）患者和正常对照（NC）受试者，该模型在tau正电子发射断层扫描（tau-PET）的基础上进行了验证。	提出了一个基于深度学习放射组学的新模型，用于区分AD、MCI和NC，并在tau-PET扫描上进行了验证。	NA	探索和验证一种新的深度学习放射组学模型，用于区分阿尔茨海默病、轻度认知障碍和正常对照。	阿尔茨海默病（AD）患者、轻度认知障碍（MCI）患者和正常对照（NC）受试者。	机器学习	阿尔茨海默病	tau正电子发射断层扫描（tau-PET）	深度学习放射组学（DLR）模型	图像	211名正常对照（NC）、197名轻度认知障碍（MCI）和117名阿尔茨海默病（AD）患者。
62	2024-08-07	Automated diagnosing primary open-angle glaucoma from fundus image by simulating human's grading with deep learning 2022-08-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-17753-4 PMID:35982106	研究论文	本研究提出了一种名为GlaucomaNet的自动化分类算法，用于通过不同人群和环境下的眼底照片识别原发性开角型青光眼（POAG）	GlaucomaNet通过两个卷积神经网络模拟人类评分过程，学习区分性特征并融合特征进行评分，提高了诊断的准确性和透明度	NA	开发一种稳健且可解释的算法，自动辅助下游诊断任务	原发性开角型青光眼（POAG）	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	卷积神经网络	图像	两个数据集：Ocular Hypertension Treatment Study (OHTS)参与者和Large-scale Attention-based Glaucoma (LAG)数据集