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
41	2024-09-07	Clinical validation of deep learning algorithms for radiotherapy targeting of non-small-cell lung cancer: an observational study 2022-09, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/S2589-7500(22)00129-7 PMID:36028289	研究论文	本文研究了深度学习算法在非小细胞肺癌放疗靶区勾画中的临床验证	本文提出了一个临床验证策略，并发现模型在几何分割指标上表现良好，但在临床实用性上可能存在差异	本文主要集中在几何分割指标的验证，未充分探讨模型在临床实用性上的表现	验证深度学习模型在非小细胞肺癌放疗靶区勾画中的临床应用	非小细胞肺癌肿瘤和淋巴结的CT图像分割	计算机视觉	肺癌	深度学习	NA	图像	2208名患者，其中787名用于模型发现，1421名用于模型验证，28名用于最终用户测试
42	2024-09-06	A Hybrid Model Based on Improved Transformer and Graph Convolutional Network for COVID-19 Forecasting 2022-09-30, International journal of environmental research and public health DOI:10.3390/ijerph191912528 PMID:36231828	研究论文	本文提出了一种基于改进Transformer和图卷积网络的混合模型，用于COVID-19趋势预测	该模型通过多头注意力机制提取丰富的时间序列信息，并使用图卷积网络进一步聚合时间序列信息的相关性。此外，通过使用余弦函数替代softmax计算，降低了时间复杂度	研究仅集中在美国三个州，可能限制了模型的普适性	提高COVID-19趋势预测的准确性	COVID-19疫情趋势	机器学习	传染病	图卷积网络	混合模型	时间序列	美国三个州的数据
43	2024-09-06	The compliance of head-mounted industrial PPE by using deep learning object detectors 2022-09-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-20282-9 PMID:36175434	研究论文	本文研究了使用深度学习对象检测器来评估工业个人防护设备（PPE）的合规性	提出了一个结合头部ROI估计和PPE检测的管道，减少了误报并加快了数据收集和标注	需要进一步研究以找到特定PPE类型的最佳深度学习架构	自动化评估工业PPE的合规性	工业PPE的合规性	计算机视觉	NA	深度学习	Faster R-CNN, MobileNetV2-SSD, YOLOv5	图像	合并了PictorPPE和Roboflow数据集以及作者收集的图像，包含12种不同类型的PPE
44	2024-09-06	Deciphering microbial gene function using natural language processing 2022-09-29, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-022-33397-4 PMID:36175448	研究论文	本文提出了一种利用自然语言处理技术揭示微生物基因功能的方法	将自然语言处理中的深度学习方法应用于微生物基因功能的预测	NA	揭示未表征基因的功能	微生物基因及其功能	自然语言处理	NA	深度学习	语言模型	基因组数据	36000万微生物基因
45	2024-09-06	A deep learning approach for classification of COVID and pneumonia using DenseNet-201 2022-Sep-29, International journal of imaging systems and technology IF:3.0Q2 DOI:10.1002/ima.22812 PMID:36249091	研究论文	本文提出了一种使用DenseNet-201深度学习模型进行COVID和肺炎分类的方法	本文的创新点在于使用DenseNet-201模型进行COVID和肺炎的分类，并开发了一个用户友好的框架，帮助医疗提供者根据历史CXR图像为患者提供最佳的治疗方案	NA	开发一种能够准确分类COVID和肺炎的深度学习模型，并提供一个用户友好的框架以辅助医疗决策	COVID和肺炎的胸部X光图像	计算机视觉	NA	深度学习	DenseNet-201	图像	使用了来自Kaggle的数据集，具体样本数量未明确说明
46	2024-09-06	A deep learning approach for semantic segmentation of unbalanced data in electron tomography of catalytic materials 2022-Sep-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-16429-3 PMID:36171204	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的语义分割方法，用于处理电子断层扫描中催化材料的不平衡数据	本文采用了加权焦点损失函数，并将其应用于U-Net的全卷积网络架构，以解决不平衡数据集的分割问题	NA	解决电子断层扫描中催化材料的不平衡数据分割问题	γ-Alumina/Pt催化材料	计算机视觉	NA	电子断层扫描	U-Net	图像	大量高角度环形暗场扫描透射电子显微镜断层重建数据
47	2024-09-06	Point-of-care SARS-CoV-2 sensing using lens-free imaging and a deep learning-assisted quantitative agglutination assay 2022-09-27, Lab on a chip IF:6.1Q2 DOI:10.1039/d2lc00289b PMID:36047372	研究论文	本文介绍了一种使用无透镜成像和深度学习辅助定量凝集测定的便携式SARS-CoV-2检测系统	提出了一种结合无透镜成像和深度学习的新型生物传感器，用于检测SARS-CoV-2，能够在复杂样本中快速且灵敏地检测病毒水平	尚未达到动态范围的上限	开发一种快速且灵敏的SARS-CoV-2检测方法，用于资源有限的POC设置	SARS-CoV-2病毒的检测	计算机视觉	COVID-19	无透镜成像、深度学习	深度学习算法	图像	NA
48	2024-09-06	Psychological factors substantially contribute to biological aging: evidence from the aging rate in Chinese older adults 2022-09-27, Aging DOI:10.18632/aging.204264 PMID:36170009	研究论文	本文开发了一种基于血液检测数据的深度学习衰老时钟，用于评估中国老年人的生物学年龄，并探讨了心理因素对生物学衰老的影响	首次使用深度学习技术结合血液检测数据开发衰老时钟，并证明了心理因素对生物学年龄的显著影响	研究仅基于中国健康与退休纵向调查的数据，可能存在样本代表性不足的问题	探讨心理因素对生物学衰老的影响，并开发一种新的衰老评估工具	中国老年人的生物学年龄及其影响因素	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	血液检测数据	来自中国健康与退休纵向调查的数据
49	2024-09-06	A Review on Visual-SLAM: Advancements from Geometric Modelling to Learning-Based Semantic Scene Understanding Using Multi-Modal Sensor Fusion 2022-Sep-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22197265 PMID:36236364	综述	本文综述了从几何建模到基于学习的语义场景理解的多模态传感器融合在视觉SLAM中的进展	本文介绍了基于深度学习的视觉SLAM方法，提供了一种数据驱动的方法来解决传统几何模型在复杂环境中的误差问题	本文主要讨论了基于学习的视觉SLAM方法，但未深入探讨其在实际应用中的性能和局限性	总结视觉SLAM领域的最新进展，特别是基于学习的方法	自主移动机器人中的同时定位与地图构建问题	计算机视觉	NA	深度学习	NA	多模态传感器数据	NA
50	2024-09-06	PreS/MD: Predictor of Sensitization Hazard for Chemical Substances Released From Medical Devices 2022-09-24, Toxicological sciences : an official journal of the Society of Toxicology IF:3.4Q2 DOI:10.1093/toxsci/kfac078 PMID:35916740	研究论文	开发了一种名为PreS/MD的新型计算工具，用于快速准确预测医疗设备释放化学物质的致敏性	利用机器学习和深度学习算法开发了定量结构-活性关系（QSAR）模型，取代传统的动物测试方法	模型的平衡准确率在70%-74%之间，仍有提升空间	开发一种计算工具，用于预测医疗设备释放化学物质的致敏性，以替代动物测试	医疗设备释放的化学物质及其致敏性	机器学习	NA	机器学习算法，深度学习	定量结构-活性关系（QSAR）模型	化学物质数据	最大的公开GPMT结果数据集
51	2024-09-06	Verbal Autopsy as a Tool for Defining Causes of Death in Specific Healthcare Contexts: Study of Applicability through a Traditional Literature Review 2022-09-17, International journal of environmental research and public health DOI:10.3390/ijerph191811749 PMID:36142022	综述	本文通过传统文献综述研究了在特定医疗环境中使用口头尸检作为确定死亡原因工具的适用性	本文探讨了口头尸检在健康和人口监测领域的巨大潜力，特别是结合人工智能和深度学习的应用	目前缺乏足够的数据支持口头尸检在确定死亡原因方面的可靠性和有效性	通过与传统尸检结果的严格比较，评估口头尸检的效度	口头尸检在特定医疗环境中确定死亡原因的适用性	NA	NA	NA	NA	NA	从256篇文章中筛选出2篇进行最终审查
52	2024-09-06	A review on the application of deep learning for CT reconstruction, bone segmentation and surgical planning in oral and maxillofacial surgery 2022-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1259/dmfr.20210437 PMID:35532946	综述	本文综述了深度学习在口腔颌面外科中的CT重建、骨骼分割和手术规划中的应用	本文总结了大量关于神经网络在CT图像重建、骨骼分割和手术规划中的应用，并讨论了当前方法的不足和有前景的研究方向	本文主要综述了现有方法，未提出新的技术或模型	总结和回顾应用于CT图像重建、骨骼分割和手术规划的神经网络方法	CT图像重建、骨骼分割和手术规划	计算机视觉	NA	神经网络	卷积神经网络	图像	76篇相关文献，其中32篇关注CT图像重建，33篇关注骨骼分割，11篇关注手术规划
53	2024-09-06	Evaluating molecular representations in machine learning models for drug response prediction and interpretability 2022-Sep-01, Journal of integrative bioinformatics IF:1.5Q3 DOI:10.1515/jib-2022-0006 PMID:36017668	研究论文	研究评估了不同分子表示方法在药物反应预测和解释性方面的适用性	提出了端到端深度学习方法作为传统分子指纹的替代方案，并展示了其在药物敏感性预测中的优越性	NA	评估不同分子表示方法在药物敏感性预测中的适用性	癌症细胞系中的药物敏感性预测	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	化合物数据	5个化合物筛选数据集
54	2024-09-06	CLTS-GAN: Color-Lighting-Texture-Specular Reflection Augmentation for Colonoscopy 2022-Sep, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-16449-1_49 PMID:36178456	研究论文	本文介绍了一种名为CLTS-GAN的新深度学习模型，用于结肠镜检查视频帧的颜色、光照、纹理和镜面反射的合成增强	提出了CLTS-GAN模型，能够精细控制结肠镜检查视频帧的颜色、光照、纹理和镜面反射的合成，从而提高现有息肉检测和分割方法的性能	未提及	开发一种新的深度学习模型，用于增强结肠镜检查视频帧的分析，以辅助内镜医生	结肠镜检查视频帧的颜色、光照、纹理和镜面反射	计算机视觉	NA	深度学习	GAN	视频	未提及
55	2024-09-06	Classification of clinically relevant intravascular volume status using point of care ultrasound and machine learning 2022-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.9.5.054502 PMID:36186002	研究论文	研究使用床旁超声和机器学习对临床相关的血管内容量状态进行分类	提出了一种结合心脏和下腔静脉数据的两流三维深度学习方法，用于二分类判断是否需要使用利尿剂	研究使用了小规模的回顾性数据集，未来工作将集中在人工智能在床边的应用和患者中心结果及医生工作流程的改善	研究目的是使用多器官系统的床旁超声和机器学习来模拟医生对功能性血管内容量状态和利尿剂治疗需求的决策	研究对象是血管内容量状态和利尿剂治疗需求	机器学习	NA	床旁超声	两流三维深度神经网络	视频	1039个床旁超声视频片段
56	2024-09-06	Mitigating Bias in Radiology Machine Learning: 2. Model Development 2022-Sep, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.220010 PMID:36204532	研究论文	本文探讨了在放射学机器学习模型开发过程中减轻偏差的方法	本文强调了在模型开发过程中考虑和实践适当的方法以减轻偏差的重要性	NA	研究如何在放射学机器学习模型开发过程中减轻偏差	数据增强、模型和损失函数、优化器以及迁移学习	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	NA
57	2024-09-06	Improved CT-based Osteoporosis Assessment with a Fully Automated Deep Learning Tool 2022-Sep, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.220042 PMID:36204542	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的工具，用于改进基于CT图像的骨密度评估，并与手动参考标准进行比较	新的深度学习工具在异质性患者群体中的成功率显著高于旧的基于特征的图像处理骨密度算法	在骨质疏松评估中，单切片方法与多切片方法之间存在敏感性和特异性的权衡	开发和验证一种改进的基于CT图像的骨密度评估工具	基于CT图像的骨密度评估工具的性能	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习工具	图像	11035名患者（平均年龄58岁，标准差12岁；6311名女性）
58	2024-09-06	Mitigating Bias in Radiology Machine Learning: 1. Data Handling 2022-Sep, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.210290 PMID:36204544	研究论文	本文探讨了在放射学机器学习中数据处理阶段的偏差问题，并提出了12种次优实践及其潜在的偏差来源	本文提出了一个简化的框架，将机器学习数据处理分为四个步骤，并提供了代码示例来展示如何避免次优实践	本文使用了一个任意的简化框架，可能无法涵盖所有复杂的数据处理情况	减少机器学习在临床实践中应用时的偏差	放射学机器学习中的数据处理偏差	计算机视觉	NA	机器学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	NA
59	2024-09-06	A deep learning-based diagnostic pattern for ultrasound breast imaging: can it reduce unnecessary biopsy? 2022-Sep, Gland surgery IF:1.5Q3 DOI:10.21037/gs-22-473 PMID:36221270	研究论文	本文研究了基于深度学习的超声乳腺影像诊断模式，旨在减少不必要的活检	本文首次探讨了深度学习模型在超声乳腺影像中的应用，特别是通过VGG-16和VGG-19模型来区分恶性与良性乳腺病变，并评估其减少不必要活检的效果	研究样本量相对较小，且仅限于超声影像数据，未涵盖其他类型的乳腺影像	探讨深度学习模型在超声乳腺影像诊断中的应用，评估其减少不必要活检的效果	恶性与良性乳腺病变	计算机视觉	乳腺疾病	深度学习	卷积神经网络（VGG-16和VGG-19）	图像	共纳入1063例乳腺病变，其中训练集843例，验证集220例
60	2024-09-06	Early Glaucoma Detection by Using Style Transfer to Predict Retinal Nerve Fiber Layer Thickness Distribution on the Fundus Photograph 2022-Sep, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2022.100180 PMID:36245759	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的算法，用于从彩色眼底照片中预测视网膜神经纤维层厚度分布，以实现早期青光眼的检测	本文创新性地使用变分自编码器网络架构，通过深度神经网络确定眼底照片与视网膜神经纤维层厚度分布之间的相关性，从而生成相应的合成OCT扫描图像	本文未详细讨论算法的泛化能力和在不同人群中的适用性	开发一种基于深度学习的算法，用于早期青光眼的检测	彩色眼底照片和视网膜神经纤维层厚度分布	计算机视觉	青光眼	变分自编码器网络	变分自编码器	图像	189名健康参与者和371名早期青光眼患者