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
1541	2024-09-06	Consonant-Vowel Transition Models Based on Deep Learning for Objective Evaluation of Articulation 2023, IEEE/ACM transactions on audio, speech, and language processing DOI:10.1109/taslp.2022.3209937 PMID:36712557	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的辅音-元音过渡模型，用于客观评估发音	提出了一个名为客观发音测量（OAM）的新指标，通过分析辅音-元音过渡区域来评估发音的准确性	NA	开发一种客观测量发音准确性的方法	辅音-元音过渡区域的发音准确性	自然语言处理	NA	卷积神经网络	CNN	语音	包括成人构音障碍语音、唇腭裂儿童语音以及母语为普通话和西班牙语的英语口音语音的数据库
1542	2024-09-05	Centralized contrastive loss with weakly supervised progressive feature extraction for fine-grained common thorax disease retrieval in chest x-ray 2023-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16144 PMID:36515554	研究论文	本文提出了一种新的细粒度医学图像检索方法，使用集中对比损失和弱监督渐进特征提取技术来提高胸部X光片中常见胸腔疾病的检索性能	引入了一种新的集中对比损失函数和弱监督渐进特征提取方法，有效结合全局和局部特征，提高了特征的区分性能并降低了算法的时间复杂度	文章未明确提及具体的局限性	开发一种高效的图像疾病检索系统，帮助医生进行疾病诊断和预后	胸部X光片中的14种不同胸腔疾病	计算机视觉	胸腔疾病	集中对比损失（CCLoss）	CNN	图像	未明确提及具体样本数量
1543	2024-09-05	Artificial Intelligence-Enabled Software Prototype to Inform Opioid Pharmacovigilance From Electronic Health Records: Development and Usability Study 2023 Jan-Dec, JMIR AI DOI:10.2196/45000 PMID:37771410	研究论文	开发了一种基于人工智能的软件原型，用于从电子健康记录中提取与阿片类药物相关的药物不良事件信号，以增强美国食品药品监督管理局（FDA）的药物安全性和研究活动	利用自然语言处理和其他人工智能技术，从电子健康记录中自动提取临床有用信息，提高药物安全信号检测的效率	需要进一步优化用户界面和功能，以满足不同用户的需求	开发一种新型人工智能驱动的软件原型，用于从电子健康记录的自由文本出院总结中识别药物不良事件安全信号，以增强阿片类药物的安全性和研究活动	阿片类药物的药物不良事件安全信号	自然语言处理	NA	自然语言处理（NLP）	深度学习	文本	15名FDA工作人员
1544	2024-09-05	Self-Supervised Electroencephalogram Representation Learning for Automatic Sleep Staging: Model Development and Evaluation Study 2023 Jan-Dec, JMIR AI DOI:10.2196/46769 PMID:38090533	研究论文	本研究开发并评估了一种自监督学习模型ContraWR，用于从大量未标记的脑电图（EEG）信号中学习鲁棒的向量表示，以自动化睡眠分期任务。	提出了一种新的自监督模型ContraWR，该模型使用数据集的全局统计信息（即平均表示）来区分不同睡眠阶段的信号，而不是使用一组负样本。	未来的研究方向包括探索任务特定的数据增强和将自监督方法与监督方法结合，以进一步提高性能。	旨在从大量未标记的EEG信号中学习鲁棒的向量表示，以提高睡眠分期任务的预测性能。	EEG信号的向量表示学习。	机器学习	NA	自监督学习	ContraWR	EEG数据	3个大型EEG数据集
1545	2024-09-04	Deep learning and direct sequencing of labeled RNA captures transcriptome dynamics 2023-Nov-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.17.567581 PMID:38014155	研究论文	本文利用5-乙炔尿苷标记新生RNA并通过纳米孔直接RNA测序，开发了深度卷积和循环神经网络RNAkinet，用于处理纳米孔测序产生的电信号，以识别5EU标记的新生RNA分子	本文开发了RNAkinet，一个深度卷积和循环神经网络，能够处理纳米孔测序的电信号，识别5EU标记的新生RNA分子，并能推广到不同的细胞类型和生物体	现有的方法依赖于新生RNA的代谢标记和物理分离或通过PCR产生的突变进行推断，这些方法在识别短暂衰变中间体或同时分析RNA衰变与cis-调节RNA稳定性的元素方面存在局限	量化RNA代谢动力学，以理解健康和疾病中的基因调控	RNA代谢动力学及其cis-调节元素	机器学习	NA	纳米孔测序	CNN和LSTM	电信号	NA
1546	2024-09-01	A deep learning-enabled smartphone platform for rapid and sensitive colorimetric detection of dimethoate pesticide 2023-Dec, Analytical and bioanalytical chemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1007/s00216-023-04978-z PMID:37770666	research paper	开发了一种基于深度学习的智能手机平台，用于辅助比色适体生物传感器快速和高灵敏度地检测乐果农药	该平台结合了比色生物传感器和基于智能手机的深度学习方法，实现了便携且经济实惠的农药检测工具	NA	开发一种快速、高灵敏度的农药检测方法	乐果农药的检测	machine learning	NA	NA	CNN	image	浓度范围为0-10 μM的乐果溶液
1547	2024-09-01	Deep Learning Algorithm Detects Presence of Disorganization of Retinal Inner Layers (DRIL)-An Early Imaging Biomarker in Diabetic Retinopathy 2023-07-03, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.12.7.6 PMID:37410472	研究论文	本研究开发并训练了一种基于深度学习的算法，用于在光学相干断层扫描（OCT）图像上检测糖尿病视网膜病变（DR）的早期影像生物标志物——视网膜内层紊乱（DRIL）	本研究首次展示了基于深度学习的OCT分类算法能够快速自动识别DRIL，有助于在研究和临床决策中筛查DRIL	NA	开发和训练一种深度学习算法，用于检测OCT图像上的视网膜内层紊乱（DRIL）	糖尿病视网膜病变（DR）患者	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描（OCT）	卷积神经网络（CNN）	图像	664名患者（5992张B扫描图像来自1201只眼睛）
1548	2024-09-01	Deep-Learning-Based Segmentation of Extraocular Muscles from Magnetic Resonance Images 2023-Jun-08, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering10060699 PMID:37370630	研究论文	本研究探讨了四种深度学习框架（U-Net、U-NeXt、DeepLabV3+和ConResNet）在冠状MRI中对眼外肌（EOMs）进行多类像素级分割的性能	本研究系统比较了影响分割和形态测量准确性的因素，以及深度学习模型在MRI中分割EOMs的变异性	研究结果显示分割精度在空间上不同的图像平面有所变化	评估和比较四种深度学习框架在MRI中对眼外肌进行分割的性能	眼外肌（EOMs）的分割	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）	U-Net, U-NeXt, DeepLabV3+, ConResNet	图像	未明确提及样本数量
1549	2024-08-31	Evaluation of the Artificial Intelligence Chatbot on Breast Reconstruction and Its Efficacy in Surgical Research: A Case Study 2023-12, Aesthetic plastic surgery IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00266-023-03443-7 PMID:37314466	研究论文	本研究评估了人工智能聊天机器人ChatGPT在乳房重建领域的应用及其在整形外科研究中的效果	首次评估ChatGPT在整形外科研究中的准确性和全面性	ChatGPT在回答中缺乏深度，生成不存在的参考文献，引用错误的期刊和日期，存在学术诚信问题	评估ChatGPT在整形外科研究中的适用性	ChatGPT在乳房重建领域的应用	机器学习	NA	深度学习	NA	文本	6个问题
1550	2024-08-31	Association Between Fat Depletion and Prognosis of Amyotrophic Lateral Sclerosis: CT-Based Body Composition Analysis 2023-12, Annals of neurology IF:8.1Q1 DOI:10.1002/ana.26775 PMID:37612833	研究论文	本研究探讨了脂肪减少与肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者预后的关系，使用基于深度学习的CT体成分分析软件进行分析	首次使用深度学习技术进行CT体成分分析，评估脂肪减少和肌肉减少对ALS患者生存的影响	研究为回顾性分析，样本量相对较小，且仅在单一医院进行	评估脂肪减少和肌肉减少对ALS患者预后的影响	肌萎缩侧索硬化症患者	数字病理学	神经退行性疾病	CT	深度学习	图像	80名患者（40名男性，平均年龄65.5±9.4岁）
1551	2024-08-31	A high-resolution canopy height model of the Earth 2023-Nov, Nature ecology & evolution IF:13.9Q1 DOI:10.1038/s41559-023-02206-6 PMID:37770546	研究论文	本文介绍了一种全球冠层高度图，分辨率为10米，基于融合了GEDI LiDAR数据和Sentinel-2卫星图像的深度学习模型	开发了一种概率深度学习模型，能够从Sentinel-2图像中检索冠层顶部高度并量化估计的不确定性	NA	提供高分辨率的全球冠层高度模型，以支持生态系统管理、气候变化缓解和生物多样性保护	全球冠层高度及其在生态系统中的分布	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	全球陆地面积的5%被超过30米的树木覆盖
1552	2024-08-31	Comparison of Machine Learning Detection of Low Left Ventricular Ejection Fraction Using Individual ECG Leads 2023-Oct, Computing in cardiology DOI:10.22489/cinc.2023.047 PMID:39193485	研究论文	本研究开发并应用了一种深度学习架构，用于检测低左心室射血分数（LVEF），并比较了使用单个导联和整个12导联ECG训练该架构的性能	探索了使用单个导联ECG数据进行机器学习分析的可能性，并发现单导联训练的网络与全12导联训练的网络性能相似	未提及具体限制	开发和比较使用单个导联和整个12导联ECG进行机器学习分析的性能	低左心室射血分数（LVEF）的检测	机器学习	心血管疾病	机器学习（ML）	深度学习	ECG数据	未提及具体样本数量
1553	2024-08-31	Antigen-specific CD4+ T cells exhibit distinct transcriptional phenotypes in the lymph node and blood following vaccination in humans 2023-Sep-15, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3304466/v1 PMID:37790414	研究论文	研究评估了BNT162b2 mRNA疫苗接种后，人类血液和引流淋巴结中针对SARS-CoV-2刺突蛋白的CD4 T细胞的单细胞转录组特征	使用新的深度学习方法Trex进行反向表位映射，结合单细胞TCR测序和转录组学来预测抗原特异性	NA	探讨SARS-CoV-2感染和mRNA疫苗接种后CD4 T细胞的转录组特征	人类血液和引流淋巴结中的刺突特异性CD4 T细胞	免疫学	NA	单细胞转录组学	深度学习	转录组数据	多个刺突特异性CD4 T细胞克隆型
1554	2024-08-31	Deep learning-assisted diagnosis of benign and malignant parotid tumors based on contrast-enhanced CT: a multicenter study 2023-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-023-09568-2 PMID:37067576	研究论文	本研究开发了基于CT图像的深度学习辅助诊断模型，以帮助放射科医生区分良性和恶性腮腺肿瘤	开发的深度学习模型在预测良性和恶性腮腺肿瘤方面优于传统的支持向量机模型	NA	开发深度学习辅助诊断模型，以提高放射科医生对腮腺肿瘤的诊断性能	良性和恶性腮腺肿瘤的诊断	机器学习	腮腺肿瘤	深度学习	CNN	图像	573名经组织病理学确认的腮腺肿瘤患者
1555	2024-08-30	A simulative deep learning model of SNP interactions on chromosome 19 for predicting Alzheimer's disease risk and rates of disease progression 2023-12, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.13319 PMID:37409680	研究论文	本文通过模拟深度学习模型分析染色体19上的单核苷酸多态性（SNP）交互作用，预测阿尔茨海默病（AD）的风险和疾病进展速率	采用了一种新颖的模拟深度学习模型，使用遮挡方法量化每个SNP及其上位效应对AD可能性的影响	NA	识别与阿尔茨海默病相关的遗传模式，以构建个性化的治疗策略	染色体19上的遗传数据和单核苷酸多态性（SNP）	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习模型	遗传数据	使用了来自阿尔茨海默病神经影像学倡议和阿尔茨海默病影像学与遗传生物标志物数据集的染色体19遗传数据
1556	2024-08-30	Parking Lot Occupancy Detection with Improved MobileNetV3 2023-Sep-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23177642 PMID:37688098	研究论文	本研究通过优化MobileNetV3模型并结合自定义架构改进，实现了停车场车位占用状态的精确检测	引入了卷积块注意力机制和蓝图可分离卷积，相较于传统深度可分离卷积，提升了模型性能	NA	提高停车场管理系统中车位占用检测的准确性	停车场车位占用状态	计算机视觉	NA	深度学习	MobileNetV3	视频	使用CNRPark-EXT和PKLot数据集进行训练和测试
1557	2024-08-30	Deep learning of image-derived measures of body composition in pediatric, adolescent, and young adult lymphoma: association with late treatment effects 2023-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-023-09587-z PMID:36988714	研究论文	本研究使用深度学习方法分析儿童、青少年和年轻成年淋巴瘤患者的标准护理CT图像中的身体成分测量，以评估其对治疗晚期效应的预测价值。	本研究首次将深度学习技术应用于半自动分析淋巴瘤患者的身体成分，并评估其与治疗晚期效应的关系。	研究为回顾性、单中心研究，样本量相对较小，可能影响结果的普遍性。	研究目的是将深度学习方法应用于半自动分析淋巴瘤患者的身体成分，并评估其对治疗晚期效应的预测价值。	研究对象为110名儿童、青少年和年轻成年淋巴瘤患者。	计算机视觉	淋巴瘤	深度学习	深度学习模型	图像	110名患者，260个CT图像数据集
1558	2024-08-30	The effect of hepatic steatosis on liver volume determined by proton density fat fraction and deep learning-measured liver volume 2023-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-023-09603-2 PMID:37012546	研究论文	本研究评估了肝脂肪变性（HS）对肝脏体积的影响，并开发了一种公式来估计校正HS影响的瘦肝体积	提出了一个公式来估计校正肝脂肪变性影响的瘦肝体积	这是一个回顾性研究，样本仅包括健康的成年肝脏捐赠者	评估肝脂肪变性对肝脏体积的影响并开发校正公式	肝脂肪变性对肝脏体积的影响	NA	NA	磁共振成像（MRI），质子密度脂肪分数（PDFF）测量	深度学习算法	图像	1038名捐赠者（平均年龄31±9岁，689名男性）
1559	2024-08-30	Liver PDFF estimation using a multi-decoder water-fat separation neural network with a reduced number of echoes 2023-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-023-09576-2 PMID:37014405	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多解码器水脂分离神经网络（MDWF-Net），用于从仅含3个回波的化学位移编码MRI图像中准确估计肝脏质子密度脂肪分数（PDFF）。	创新点在于使用多解码器水脂分离神经网络，通过减少回波数量来缩短MR扫描时间，同时保持PDFF估计的准确性。	NA	研究目的是通过减少回波数量，缩短MR扫描时间，同时保持肝脏PDFF估计的准确性。	研究对象是肝脏PDFF的估计，使用的是化学位移编码MRI图像。	机器学习	NA	MRI	CNN	图像	134名受试者的MRI数据用于训练，14名受试者的数据用于评估。
1560	2024-08-30	Dynamic evolution of brain structural patterns in liver transplantation recipients: a longitudinal study based on 3D convolutional neuronal network model 2023-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-023-09604-1 PMID:37014408	研究论文	本研究评估了肝移植受者在手术前后大脑结构模式的变化，使用基于深度学习的神经解剖生物标志物进行纵向测量。	采用3D卷积神经网络模型来预测大脑年龄，并通过网络遮挡敏感性分析确定各网络在年龄预测中的重要性。	NA	评估肝移植受者大脑健康的动态演变过程。	肝移植受者的大脑结构模式。	机器学习	NA	3D卷积神经网络	3D-CNN	MRI图像	3609名健康个体和60名肝移植受者及134名对照组