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
121	2024-09-08	Artificial intelligence and machine learning in pain research: a data scientometric analysis 2022 Nov-Dec, Pain reports IF:3.4Q2 DOI:10.1097/PR9.0000000000001044 PMID:36348668	研究论文	本文对人工智能和机器学习在疼痛研究中的应用进行了数据科学计量分析	本文通过自动搜索和手动筛选，评估了机器学习方法和疼痛研究中的常见设置，并分析了研究样本的大小和技术细节	本文指出，尽管人工智能和机器学习能够处理复杂数据，但有时需要大量数据，并且可能存在黑箱决策的问题	研究人工智能和机器学习在疼痛研究中的应用及其优势和局限性	疼痛研究中的机器学习方法、疼痛设置、研究样本大小和技术细节	机器学习	NA	机器学习	随机森林、支持向量机、深度学习	数据	样本大小从11到2,164,872不等，模式为n=100
122	2024-09-07	Wide-Bandwidth Nanocomposite-Sensor Integrated Smart Mask for Tracking Multiphase Respiratory Activities 2022-11, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202203565 PMID:35999427	研究论文	本文介绍了一种集成超薄纳米复合海绵结构声波传感器的智能口罩，用于跟踪多相呼吸活动	该智能口罩能够高灵敏度地检测呼吸、说话和咳嗽等多种呼吸声音，并使用机器/深度学习方法识别这些活动	NA	开发一种智能口罩，用于监测人体生理信号，以促进个人和公共健康	智能口罩及其在多相呼吸活动监测中的应用	NA	NA	NA	支持向量机和卷积神经网络	声音	31名受试者
123	2024-09-07	Exploring Physics of Ferroelectric Domain Walls in Real Time: Deep Learning Enabled Scanning Probe Microscopy 2022-Nov, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202203957 PMID:36065001	研究论文	本文通过在扫描探针显微镜（SPM）实验中实时实施计算机视觉算法，探索铁电材料中铁弹性畴壁的功能	本文引入了基于深度残差学习框架和整体嵌套边缘检测的深度卷积神经网络（DCNN），并将其集成以最小化分布外漂移效应，实现了实时操作	NA	探索铁电材料中铁弹性畴壁的功能，并建立实时DCNN分析数据流的框架	铁电材料中的铁弹性畴壁	计算机视觉	NA	扫描探针显微镜（SPM）	深度卷积神经网络（DCNN）	图像	涉及PbTiO（PTO）薄膜和锆钛酸铅（PZT）薄膜中的铁弹性畴壁
124	2024-09-07	Deep-TOF-PET: Deep learning-guided generation of time-of-flight from non-TOF brain PET images in the image and projection domains 2022-11, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.26068 PMID:36087092	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于从非TOF脑PET图像生成TOF图像和投影数据，以提高信噪比和对比度，并减少示踪剂摄取量评估中的偏差	本文创新性地使用CycleGAN模型，在图像空间和投影空间中生成TOF PET图像，显著提高了图像质量和对比度	本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同数据集上的表现	研究目的是通过深度学习技术生成TOF PET图像，以提高图像质量和对比度，并减少示踪剂摄取量评估中的偏差	研究对象是脑部F-FDG PET/CT扫描图像	计算机视觉	NA	CycleGAN	CycleGAN	图像	140例临床脑部F-FDG PET/CT扫描图像
125	2024-09-07	Novel 3D Printed Modular Tablets Containing Multiple Anti-Viral Drugs: a Case of High Precision Drop-on-Demand Drug Deposition 2022-Nov, Pharmaceutical research IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s11095-022-03378-9 PMID:36109460	研究论文	本文介绍了一种新型3D打印模块化药片，通过按需滴液技术精确沉积多种抗病毒药物	采用按需滴液技术在基于粘合剂喷射的3D打印多隔间药片中精确沉积药物溶液，展示了定制化设计和个性化给药的潜力	NA	展示3D打印药物输送系统的潜力，特别是通过按需滴液技术实现定制化设计和个性化给药	研究3D打印药片中药物的分布和释放特性	制药研究	NA	3D打印技术，按需滴液技术	深度学习模型	图像	包含三种模型抗病毒药物（羟氯喹硫酸盐、利托那韦和法匹拉韦）的多隔间药片
126	2024-09-07	Microplankton life histories revealed by holographic microscopy and deep learning 2022-11-01, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.79760 PMID:36317499	研究论文	本文通过结合全息显微镜和深度学习技术，展示了如何跟踪微浮游生物的整个生命周期，并连续测量其三维位置和干重	本文创新性地利用深度学习算法处理全息数据，实现了对微浮游生物生长率和捕食事件的快速测量	NA	本文旨在通过高分辨率的方法，深入理解海洋微生物食物网中的有机物质转移过程	本文研究对象为海洋中的微浮游生物及其在食物网中的相互作用	计算机视觉	NA	全息显微镜	深度学习	图像	NA
127	2024-09-07	Differential diagnoses of gallbladder tumors using CT-based deep learning 2022-Nov, Annals of gastroenterological surgery IF:2.9Q2 DOI:10.1002/ags3.12589 PMID:36338581	研究论文	本研究利用基于CT图像的深度学习模型来区分胆囊癌和黄色肉芽肿性胆囊炎	提出了结合CT图像和深度学习来区分胆囊癌和黄色肉芽肿性胆囊炎的新方法	对于接受新辅助化疗的胆囊癌患者的区分准确性较低	通过CT图像和深度学习模型来区分胆囊癌和黄色肉芽肿性胆囊炎，以提高手术治疗的成功率	胆囊癌和黄色肉芽肿性胆囊炎	计算机视觉	胆囊癌	深度学习	残差卷积神经网络	CT图像	49例患者，包括28例胆囊癌和21例黄色肉芽肿性胆囊炎
128	2024-09-05	Tackling the class imbalance problem of deep learning-based head and neck organ segmentation 2022-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-022-02649-5 PMID:35578086	研究论文	本文针对深度学习在头颈部器官分割中面临的类别不平衡问题，优化了nnU-Net框架的补丁大小，并引入了类别自适应Dice损失函数，以提高分割性能。	本文通过优化补丁大小和引入类别自适应Dice损失函数，有效解决了头颈部器官分割中的类别不平衡问题。	NA	提高深度学习在头颈部器官分割任务中的性能，特别是在处理类别不平衡问题方面。	头颈部区域的七个器官的分割。	计算机视觉	NA	深度学习	nnU-Net	图像	七个头颈部器官
129	2024-09-05	Automated segmentation of head CT scans for computer-assisted craniomaxillofacial surgery applying a hierarchical patch-based stack of convolutional neural networks 2022-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-022-02673-5 PMID:35665881	研究论文	本研究旨在通过深度学习方法，利用分层基于补丁的3D卷积神经网络堆栈，实现头部CT扫描的自动分割，以辅助颅颌面外科手术。	本研究采用基于补丁工具箱的多尺度3D卷积神经网络堆栈，实现了对多种颅颌面结构的自动分割，具有高精度和灵活性。	本研究使用的训练数据量较小，可能影响模型的泛化能力。	研究自动分割头部CT扫描的深度学习方法，以辅助颅颌面外科手术。	头部CT扫描中的18种颅颌面结构。	计算机视觉	NA	3D卷积神经网络	CNN	图像	20个CT扫描，其中15个用于训练，5个用于验证。
130	2024-09-05	DMs-MAFM+EfficientNet: a hybrid model for predicting dysthyroid optic neuropathy 2022-Nov, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-022-02663-4 PMID:36129645	研究论文	本研究提出了一种混合深度学习模型，用于通过计算机断层扫描（CT）准确识别疑似甲状腺眼病性视神经病变（DON）患者	该模型主要由双多尺度多注意力融合模块（DMs-MAFM）和深度卷积神经网络组成，包含多尺度特征融合算法和改进的通道注意力和空间注意力，能够捕捉图像中微小物体的特征	NA	开发一种高效准确的模型以辅助医生识别DON	甲状腺眼病性视神经病变（DON）患者	计算机视觉	甲状腺疾病	深度学习	混合模型	图像	NA
131	2024-09-04	Sleep State Trend (SST), a bedside measure of neonatal sleep state fluctuations based on single EEG channels 2022-11, Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.clinph.2022.08.022 PMID:36155385	研究论文	本文开发并验证了一种基于单个脑电图通道的自动化方法，用于新生儿重症监护室中睡眠状态波动的床边监测	提出了Sleep State Trend (SST)，一种床边可用的可视化分类器输出的方法	NA	开发和验证一种自动化方法，用于监测新生儿睡眠状态的波动	新生儿睡眠状态的波动	机器学习	NA	脑电图(EEG)	深度学习算法	脑电图数据	53个EEG记录用于训练，30个多导睡眠图记录用于验证
132	2024-08-07	Multi-modal deep learning based on multi-dimensional and multi-level temporal data can enhance the prognostic prediction for multi-drug resistant pulmonary tuberculosis patients 2022-Nov, Science in One Health DOI:10.1016/j.soh.2022.100004 PMID:39076608	research paper	本文研究基于多维多层次时间数据的深度学习方法，以提高多药耐药性肺结核患者的预后预测	本文采用基于动态数据的多模态深度学习方法，为个性化治疗方案提供更深入的理解	目前大多数现有研究侧重于通过静态单尺度或低维信息预测治疗结果	提高多药耐药性肺结核患者的预后预测准确性	多药耐药性肺结核患者	machine learning	肺结核	深度学习	NA	多维多层次时间数据	NA
133	2024-08-07	Interpretable deep learning translation of GWAS and multi-omics findings to identify pathobiology and drug repurposing in Alzheimer's disease 2022-11-29, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2022.111717 PMID:36450252	研究论文	本文介绍了一种基于网络拓扑的深度学习框架NETTAG，用于将全基因组关联研究（GWAS）和多组学发现转化为阿尔茨海默病（AD）的病理生物学和药物再利用	NETTAG框架利用非编码GWAS位点对数量性状位点、增强子、CpG岛、启动子区域、开放染色质和启动子侧翼区域的影响，结合蛋白质-蛋白质相互作用网络，识别与AD相关的风险基因	NA	旨在将人类遗传发现转化为AD的病理生物学和治疗发现	阿尔茨海默病（AD）的病理生物学和药物再利用	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	NETTAG	基因组数据	1000万个体
134	2024-08-07	Effect of cells on spatial quantification of proteoglycans in articular cartilage of small animals 2022-11, Connective tissue research IF:2.8Q1 DOI:10.1080/03008207.2022.2048827 PMID:35322732	研究论文	研究细胞对小动物关节软骨中蛋白聚糖空间定量的影响，并评估基于深度学习算法的U-Net工具在细胞分割中的有效性	使用U-Net深度学习算法进行细胞分割，以排除细胞对软骨细胞外基质中蛋白聚糖含量测量的干扰	细胞对分析的蛋白聚糖含量的影响较小，但在疾病早期细胞增殖时可能需要更敏感的考虑	探究细胞对小动物关节软骨中蛋白聚糖含量的影响，并评估U-Net工具在细胞分割中的效果	小动物（如老鼠和 rats）的关节软骨中的蛋白聚糖含量	数字病理学	骨关节炎	数字密度测量法	U-Net	图像	600张标记的Safranin-O软骨图像
135	2024-08-07	Semiautomated intraoperative measurement of Cobb angle and coronal C7 plumb line using deep learning and computer vision for scoliosis correction: a feasibility study 2022-Nov-01, Journal of neurosurgery. Spine DOI:10.3171/2022.4.SPINE22133 PMID:36303475	研究论文	本研究旨在验证一种利用深度学习和计算机视觉进行脊柱侧弯手术中脊柱对齐度测量的新型非放射性半自动化设备	开发了一种非放射性的半自动化设备，利用深度学习和计算机视觉在手术中测量脊柱对齐度	设备需要使用3D打印标记物，并且在验证过程中仅在脊柱侧弯的尸体模型上进行了测试	验证一种新型非放射性半自动化设备在脊柱侧弯手术中测量脊柱对齐度的可行性	脊柱侧弯手术中的脊柱对齐度测量	计算机视觉	脊柱侧弯	深度学习	计算机视觉模型	图像	标记检测模型训练使用了100张图像，测试使用了130张图像；验证模型中使用了50个角度模板和21个铅垂线测量模型；尸体验证研究中使用了1个脊柱侧弯的尸体模型