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
1081	2024-09-27	Pulmonary contusion: automated deep learning-based quantitative visualization 2023-Aug, Emergency radiology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s10140-023-02149-2 PMID:37318609	研究论文	研究利用深度学习模型自动量化肺挫伤，并评估其与急性呼吸窘迫综合征（ARDS）等临床结果的关系	首次使用深度学习模型（nnU-Net）自动量化肺挫伤，并将其与临床结果相关联	研究为回顾性分析，样本量相对较小，且未考虑所有可能的临床变量	开发和验证一种基于深度学习的自动化方法，用于量化肺挫伤并预测ARDS风险	肺挫伤患者及其临床结果	数字病理学	肺部疾病	深度学习	nnU-Net	图像	302名成年肺挫伤患者
1082	2024-09-27	Comprehensive assessment of the anterior segment in refraction corrected OCT based on multitask learning 2023-Aug-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.493065 PMID:37799701	研究论文	提出了一种基于多任务学习的全自动深度学习方法，用于前段OCT图像中主要结构的分割和量化，并进行了屈光校正	首次提出了一种多任务深度学习方法，能够同时分割和量化前段结构，并进行屈光校正	仅使用了1251张AS-OCT图像进行训练和测试，样本量相对较小	开发一种能够识别所有重要前段结构的方法，以辅助临床诊断	前段OCT图像中的虹膜、晶状体、角膜、ICL和IOL等结构	计算机视觉	NA	多任务深度学习	深度学习网络	图像	1251张AS-OCT图像，来自180名患者
1083	2024-09-27	Feasibility of deep learning-based polarization-sensitive optical coherence tomography angiography for imaging cutaneous microvasculature 2023-Aug-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.488822 PMID:37799704	研究论文	研究了基于深度学习的偏振敏感光学相干断层扫描血管造影术（PS-OCTA）在成像皮肤微血管中的可行性	提出了将深度学习与PS-OCT集成的方法，并评估了两种神经网络（RDN和GRDN）在PS-OCTA中的表现	研究仅限于18个皮肤位置的PS-OCT扫描，样本量较小	探讨深度学习在PS-OCTA成像皮肤微血管中的应用潜力	皮肤微血管的成像	计算机视觉	NA	偏振敏感光学相干断层扫描（PS-OCT）	残差密集网络（RDN）和升级的分组RDN（GRDN）	图像	18个皮肤位置，包含16,600对B扫描图像
1084	2024-09-27	Persistent topological Laplacian analysis of SARS-CoV-2 variants 2023-Aug, Journal of computational biophysics and chemistry IF:2.0Q3 DOI:10.1142/s2737416523500278 PMID:37829318	研究论文	本文研究了持久拓扑拉普拉斯（PTLs）在分析SARS-CoV-2变种刺突受体结合域（RBD）蛋白质结构变化中的建模和分析能力	提出了持久拓扑拉普拉斯（PTLs）作为一种新的拓扑数据分析工具，用于克服持久同调的局限性，并展示了其在蛋白质结构变化分析中的优势	NA	探讨持久拓扑拉普拉斯在分析SARS-CoV-2变种蛋白质结构变化中的应用	SARS-CoV-2变种的刺突受体结合域（RBD）及其与血管紧张素转换酶2（ACE2）的结合结构变化	数据科学	NA	持久拓扑拉普拉斯（PTLs）	NA	蛋白质结构数据	多种SARS-CoV-2变种及其计算生成的RBD结构
1085	2024-09-27	Need for objective task-based evaluation of deep learning-based denoising methods: A study in the context of myocardial perfusion SPECT 2023-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16407 PMID:37010001	研究论文	研究深度学习去噪方法在心肌灌注SPECT图像中的客观任务评估	提出使用虚拟成像试验（VITs）来评估深度学习去噪方法，并进行理论分析以确定去噪对信号检测任务的影响	研究结果显示，基于保真度的评估指标与临床任务评估之间存在不一致性	探讨深度学习去噪方法在核医学图像中的评估，特别是其在临床任务中的表现	心肌灌注SPECT图像的去噪效果	计算机视觉	心血管疾病	卷积神经网络	CNN	图像	模拟了具有临床相关变异的人体患者群体，生成正常和低剂量水平（20%、15%、10%、5%）的投影数据
1086	2024-09-27	Federated Transfer Learning for Low-dose PET Denoising: A Pilot Study with Simulated Heterogeneous Data 2023-Mar, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2022.3194408 PMID:37789946	研究论文	本文提出了一种联邦迁移学习框架，用于低剂量PET去噪，通过模拟异构数据进行实验	本文创新性地将联邦迁移学习应用于低剂量PET去噪，解决了不同机构间数据分布不一致的问题	本文仅在模拟数据上进行了实验，尚未在真实临床数据上验证	旨在开发一种能够在不同机构间利用异构低剂量PET数据进行去噪的方法	低剂量PET图像的去噪	计算机视觉	NA	联邦学习	迁移学习	图像	模拟的多机构数据
1087	2024-09-27	Retracted: The Use of Deep Learning Model for Effect Analysis of Conventional Friction Power Confinement 2023, Computational and mathematical methods in medicine DOI:10.1155/2023/9817901 PMID:37771401	correction	该文章已被撤回	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1088	2024-09-27	Quantitative approaches for decoding the specificity of the human T cell repertoire 2023, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2023.1228873 PMID:37781387	综述	本文综述了用于解码人类T细胞受体（TCR）特异性的定量方法	本文介绍了当前用于预测TCR-pMHC相互作用的高通量免疫学和结构评估数据，并探讨了各种统计学习方法的应用	本文主要讨论了现有方法的数学方法、预测性能和局限性，未提出新的技术或模型	探讨当前用于识别TCR-pMHC识别对的理论、计算和深度学习方法	T细胞受体（TCR）与肽-主要组织相容性复合物（pMHC）的相互作用	机器学习	NA	统计学习	NA	蛋白质序列和结构数据	NA
1089	2024-09-27	Global research of artificial intelligence in strabismus: a bibliometric analysis 2023, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2023.1244007 PMID:37799591	研究论文	本文使用文献计量学方法分析了全球范围内人工智能在斜视领域的研究成果	本文首次使用文献计量学方法全面分析了人工智能在斜视领域的研究趋势和热点	研究仅基于Web of Science数据库，可能存在数据不全的问题	分析全球范围内人工智能在斜视领域的研究趋势和热点	人工智能在斜视领域的研究文献	机器学习	NA	文献计量学	NA	文本	146篇相关文献
1090	2024-09-27	Automatic sleep staging by a hybrid model based on deep 1D-ResNet-SE and LSTM with single-channel raw EEG signals 2023, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.1561 PMID:37810362	研究论文	本文提出了一种基于深度1D-ResNet-SE和LSTM的混合模型，用于使用单通道原始EEG信号进行自动睡眠分期	提出了一个轻量级的序列到序列深度学习模型1D-ResNet-SE-LSTM，结合了卷积神经网络和长短期记忆网络，以克服梯度消失和爆炸问题，并提高EEG信号的特征表示能力	模型是序列到序列网络，需要输入EEG时段序列；损失函数中的权重系数可以进一步优化以平衡每个睡眠阶段的分类性能；除了通道注意力机制外，引入更多高级注意力机制可以增强模型的有效性	开发一种自动睡眠分期模型，以提高睡眠质量评估和睡眠障碍诊断的效率	使用单通道原始EEG信号进行睡眠分期	机器学习	NA	深度学习	1D-ResNet-SE-LSTM	信号	Sleep-EDF Expanded数据集包含153个夜间PSG记录，来自78名健康受试者；ISRUC-Sleep数据集包含100个PSG记录，来自100名患有各种睡眠障碍的受试者
1091	2024-09-27	Selecting the best optimizers for deep learning-based medical image segmentation 2023, Frontiers in radiology DOI:10.3389/fradi.2023.1175473 PMID:37810757	研究论文	本文探讨了在医学图像分割中，深度学习模型的最佳优化器选择	提出了基于Nesterov加速梯度优化器的新优化函数，结合了循环学习和最优学习率与动量率	NA	探索医学图像分割中深度学习模型的最佳优化器，并提供有效的优化策略指导	医学图像分割中的优化器选择	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	使用了MICCAI 2017 ACDC挑战赛的心脏影像数据集
1092	2024-09-27	Retracted: Big Data Analysis of Benign Interaction of Great Power Relations and New International Relations Based on Deep Learning 2023, Journal of environmental and public health DOI:10.1155/2023/9763601 PMID:37811409	correction	该文章已被撤回	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1093	2024-09-27	Erratum to "A Low-Cost High-Performance Data Augmentation for Deep Learning-Based Skin Lesion Classification" 2023, BME frontiers IF:5.0Q1 DOI:10.34133/bmef.0011 PMID:37849679	correction	对文章《一种低成本高性能的深度学习皮肤病变分类数据增强方法》的勘误	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1094	2024-09-26	Reproducibility of a combined artificial intelligence and optimal-surface graph-cut method to automate bronchial parameter extraction 2023-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-023-09615-y PMID:37071168	研究论文	评估一种结合深度学习和最优表面图割方法的自动支气管参数提取方法的可重复性	结合深度学习和最优表面图割方法，自动分割气道管腔和壁，并计算支气管参数	自动测量方法在第7代及以后的气道中可重复性显著下降	评估自动支气管参数提取方法的可重复性	支气管参数的自动分割和测量	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	CT扫描图像	188名参与者，每人两次CT扫描，平均间隔3个月
1095	2024-09-26	Large-scale automatic extraction of agricultural greenhouses based on high-resolution remote sensing and deep learning technologies 2023-Oct, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-023-29802-0 PMID:37733202	研究论文	本文利用高分辨率遥感图像和深度学习技术，自动提取了中国山东省的大规模农业温室分布	首次实现了大规模高分辨率（约1米）的农业温室提取，并结合深度学习算法达到了94.04%的平均交并比	研究仅限于山东省，未涵盖其他地区	获取农业温室的空间分布，为农业生产、政策制定和环境保护提供支持	中国山东省的农业温室	计算机视觉	NA	高分辨率遥感图像	深度学习算法	图像	山东省总面积的1.11%，总耕地面积的2.31%，覆盖面积为1755.3平方公里
1096	2024-09-26	Towards Universal Cell Embeddings: Integrating Single-cell RNA-seq Datasets across Species with SATURN 2023-Sep-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.02.03.526939 PMID:36778387	研究论文	本文介绍了一种名为SATURN的深度学习方法，用于学习跨物种的通用细胞嵌入，通过结合蛋白质语言模型和RNA表达来整合不同物种的单细胞RNA测序数据集	SATURN方法能够检测跨物种的功能相关基因共表达，重新定义了跨物种分析的差异表达，并能有效跨物种转移注释和识别同源及物种特异性细胞类型	NA	开发一种能够整合跨物种单细胞RNA测序数据集的方法，以揭示细胞类型的进化保守性和多样性	跨物种的单细胞RNA测序数据集，包括三种物种的全器官图谱以及蛙和斑马鱼胚胎发育数据集	机器学习	NA	单细胞RNA测序	深度学习	基因表达数据	涉及三种物种的全器官图谱以及蛙和斑马鱼胚胎发育数据集
1097	2024-09-26	Multimodal deep learning approaches for single-cell multi-omics data integration 2023-09-20, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbad313 PMID:37651607	review	本文综述了多模态深度学习技术在单细胞多组学数据整合中的应用	首次系统性地研究了深度学习在单细胞多组学数据整合中的应用	NA	填补深度学习在单细胞多组学数据整合应用中的研究空白	单细胞多组学数据	machine learning	NA	多模态深度学习	NA	multi-omics	NA
1098	2024-09-26	Transformer-based biomarker prediction from colorectal cancer histology: A large-scale multicentric study 2023-09-11, Cancer cell IF:48.8Q1 DOI:10.1016/j.ccell.2023.08.002 PMID:37652006	研究论文	本文开发了一种基于Transformer的管道，用于从结直肠癌病理切片中进行端到端的生物标志物预测	本文提出了一种新的基于Transformer的管道，结合了预训练的Transformer编码器和Transformer网络进行补丁聚合，显著提高了性能、泛化性、数据效率和可解释性	NA	加速从常规病理切片中预测结直肠癌的预后生物标志物	结直肠癌病理切片中的生物标志物预测	数字病理学	结直肠癌	Transformer	Transformer	图像	超过13,000名患者，来自16个结直肠癌队列
1099	2024-09-26	Poor Generalization by Current Deep Learning Models for Predicting Binding Affinities of Kinase Inhibitors 2023-Sep-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.09.04.556234 PMID:37732243	研究论文	本文探讨了当前深度学习模型在预测激酶抑制剂结合亲和力方面的泛化能力	通过构建卷积神经网络（CNN）并评估其在四个常用数据集上的表现，揭示了模型在处理未见数据时的性能下降问题	模型在处理未见数据时性能显著下降，表明存在信息泄露问题，且模型未能学习到分子相互作用的知识	评估当前深度学习模型在预测激酶抑制剂结合亲和力方面的泛化能力	激酶抑制剂及其与激酶的结合亲和力	机器学习	NA	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	分子序列（SMILES字符串）	四个常用数据集
1100	2024-09-26	Foundation Models for Quantitative Biomarker Discovery in Cancer Imaging 2023-Sep-05, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.09.04.23294952 PMID:37732237	研究论文	本文开发了一种用于癌症影像生物标志物发现的基石模型，并通过自监督学习训练卷积编码器	基石模型在减少下游应用中训练样本需求方面表现出色，特别是在医学领域	NA	开发和评估用于影像生物标志物发现的基石模型	癌症影像生物标志物	计算机视觉	NA	自监督学习	卷积神经网络（CNN）	影像	11,467个放射性病变样本