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
101	2024-09-15	Convolutional-recurrent neural networks approximate diffusion tractography from T1-weighted MRI and associated anatomical context 2023-Mar-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.02.25.530046 PMID:36909466	研究论文	本文提出了一种卷积-递归神经网络（CoRNN），用于从T1加权MRI和相关解剖背景中近似扩散张量成像（dMRI）的纤维束追踪	本文创新性地提出了一种新的卷积-递归神经网络（CoRNN），利用T1加权MRI和相关解剖背景来学习纤维束传播，从而在没有dMRI数据的情况下进行纤维束追踪	本文发现使用该方法生成的纤维束与传统dMRI纤维束追踪方法生成的纤维束在测量结果上存在5-15%的差异	本文旨在解决高角分辨率dMRI采集时间长且不常用于临床的问题，提出一种新的方法来近似扩散张量成像的纤维束追踪	本文的研究对象是大脑中的白质通路	计算机视觉	NA	扩散张量成像（dMRI）	卷积-递归神经网络（CoRNN）	图像	使用了来自人类连接组项目的数据
102	2024-09-15	Detection of cerebral aneurysms using artificial intelligence: a systematic review and meta-analysis 2023-Mar, Journal of neurointerventional surgery IF:4.5Q1 DOI:10.1136/jnis-2022-019456 PMID:36375834	meta-analysis	本文对使用人工智能（AI）算法检测脑动脉瘤的诊断准确性进行了系统综述和荟萃分析	本文首次对使用AI算法检测脑动脉瘤的诊断准确性进行了系统综述和荟萃分析	研究结果受限于高偏倚风险和适用性问题，结论有限	评估人工智能在检测脑动脉瘤中的诊断准确性	脑动脉瘤的检测	machine learning	NA	NA	deep learning	image	43项研究，其中41项为回顾性研究，34项使用AI作为独立工具，9项使用AI辅助阅读者
103	2024-09-15	Customizable landmark-based field aperture design for automated whole-brain radiotherapy treatment planning 2023-Mar, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.13839 PMID:36412092	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的自动全脑放射治疗（WBRT）治疗计划流程，包括自动轮廓绘制和可定制的地标基场孔径设计	提出了一个自动化的全脑放射治疗计划流程，结合了深度学习技术和可定制的地标基场孔径设计	需要进一步验证在更大样本量和不同临床环境中的适用性	开发和评估一种自动化的全脑放射治疗计划流程	全脑放射治疗计划中的自动轮廓绘制和场孔径设计	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	182名患者的场孔径和30名患者的临床审查
104	2024-09-15	Classification modeling of intention to donate for victims of Typhoon Odette using deep learning neural network 2023-Mar, Environmental development IF:4.7Q2 DOI:10.1016/j.envdev.2023.100823 PMID:36844910	研究论文	研究使用深度学习神经网络模型分析台风奥黛特受害者捐赠意愿的影响因素	首次使用深度学习神经网络模型分析台风受害者捐赠意愿的影响因素，并获得了97.12%的分类准确率	研究仅限于菲律宾的台风奥黛特事件，可能不适用于其他国家或地区的自然灾害	确定影响台风奥黛特受害者捐赠意愿的关键因素，以促进捐赠行为和经济发展	台风奥黛特受害者的捐赠意愿及其影响因素	机器学习	NA	深度学习神经网络	深度学习神经网络	文本	菲律宾81个省份中的38个
105	2024-09-15	TextureWGAN: texture preserving WGAN with multitask regularizer for computed tomography inverse problems 2023-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.10.2.024003 PMID:36895762	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的TextureWGAN方法，用于解决计算机断层扫描（CT）逆问题中的过度平滑问题，同时保持高像素保真度	本文引入了多任务正则化器（MTR）到WGAN框架中，以提高生成图像与真实图像的相关性，从而在不损害像素保真度的情况下解决过度平滑问题	NA	解决医学影像行业中后处理算法导致的图像过度平滑问题	计算机断层扫描（CT）图像	计算机视觉	NA	深度学习	WGAN	图像	NA
106	2024-09-15	Automated Monkeypox Skin Lesion Detection Using Deep Learning and Transfer Learning Techniques 2023-03-01, International journal of environmental research and public health DOI:10.3390/ijerph20054422 PMID:36901430	研究论文	研究使用深度学习和迁移学习技术自动检测猴痘皮肤病变	本研究首次使用MobileNetV2模型在猴痘图像分类中取得了98.16%的准确率，优于以往文献中的模型	研究仅评估了五种预训练深度学习模型，未探讨其他可能的模型	旨在通过深度学习方法检测和验证用于猴痘检测的最佳模型	猴痘皮肤病变图像	计算机视觉	NA	深度学习	MobileNetV2	图像	不同数据集的验证显示最高准确率为0.94%
107	2024-09-15	Exploring Self-Supervised Vision Transformers for Gait Recognition in the Wild 2023-Mar-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23052680 PMID:36904884	研究论文	探索自监督视觉变换器在野外步态识别中的应用	首次将五种不同的视觉变换器架构直接应用于自监督步态识别，并在大规模步态数据集上进行预训练	研究主要集中在视觉变换器架构的性能比较，未深入探讨其他潜在的步态识别技术	研究自监督视觉变换器在步态识别中的应用，并评估其在不同数据集上的性能	步态识别	计算机视觉	NA	自监督学习	视觉变换器	视频	使用了两个大规模步态数据集：GREW和DenseGait，以及两个基准步态识别数据集：CASIA-B和FVG
108	2024-09-15	Variation of Female Pronucleus Reveals Oocyte or Embryo Chromosomal Copy Number Variations 2023-Mar, Advanced genetics (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/ggn2.202200001 PMID:36910589	研究论文	本文介绍了一种结合专家经验和深度学习从大量标注数据中生成的定量原核测量方法，用于评估人类卵子和胚胎的质量	本文提出了一种新的定量原核测量方法，结合了专家经验和深度学习技术，能够更准确地评估卵子和胚胎的染色体完整性	本文仅在女性供体群体中进行了验证，尚未在男性供体群体中进行验证	研究目的是开发一种新的方法来评估人类卵子和胚胎的染色体完整性	研究对象是人类卵子和胚胎的原核	NA	NA	深度学习	NA	图像	大量标注数据
109	2024-09-15	Deep learning for predicting epidermal growth factor receptor mutations of non-small cell lung cancer on PET/CT images 2023-Mar-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-22-760 PMID:36915325	研究论文	本文利用深度学习技术预测非小细胞肺癌PET/CT图像中的表皮生长因子受体（EGFR）基因突变	本文采用先进的EfficientNet-V2模型，通过融合PET和CT图像来预测EGFR突变，相比传统放射组学方法表现更优	由于医学数据量小和PET/CT设备参数不同，预测基因突变仍具有挑战性	开发一种非侵入性、低成本的方法，通过PET/CT图像预测非小细胞肺癌中的EGFR基因突变，以支持靶向治疗	非小细胞肺癌患者的PET/CT图像	计算机视觉	肺癌	深度学习	EfficientNet-V2	图像	150名患者
110	2024-09-15	Relationship between the deep features of the full-scan pathological map of mucinous gastric carcinoma and related genes based on deep learning 2023-Mar, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e14374 PMID:36942252	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的全扫描病理图深度特征与粘液性胃癌相关基因之间的关系	首次尝试通过深度学习提取病理图的深度特征，并分析其与疾病相关基因表达的相关性，为病理学与基因组学的联合分析提供了新思路	研究样本量较小，且仅基于TCGA数据，可能影响结果的普适性	探索深度学习提取的病理图深度特征与粘液性胃癌相关基因表达之间的关系	粘液性胃癌患者的全病理扫描图像、基因测序数据和临床数据	数字病理学	胃癌	深度学习	VGG-16	图像	NA
111	2024-09-15	A pathomic approach for tumor-infiltrating lymphocytes classification on breast cancer digital pathology images 2023-Mar, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e14371 PMID:36950640	研究论文	本文提出了一种基于数字病理图像的肿瘤浸润淋巴细胞分类的新方法	本文提出了一种新的病理学方法，通过高通量图像特征提取技术分析全切片图像中的微观模式，提供比传统深度学习方法更易解释和可解释的结果	NA	开发一种客观的肿瘤浸润淋巴细胞浸润分级方法，并支持乳腺癌的决策制定	乳腺癌的全切片病理图像中的肿瘤浸润淋巴细胞	数字病理学	乳腺癌	高通量图像特征提取	随机森林	图像	195张H&E染色的全切片图像，包含1037个感兴趣区域
112	2024-09-14	Neural network based formation of cognitive maps of semantic spaces and the putative emergence of abstract concepts 2023-03-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-30307-6 PMID:36871003	研究论文	本文提出了一种基于神经网络的认知地图形成方法，用于模拟语义空间的认知过程，并探讨了抽象概念的潜在出现机制	本文提出了基于多尺度后继表示的神经网络模型，成功学习了不同动物物种之间的相似性，并构建了认知地图，为人工通用智能提供了新的工具	模型的准确率约为30%，接近理论最大值，但由于所有动物物种在特征空间中都有多个可能的后继，因此存在一定的局限性	研究如何通过神经网络形成认知地图，并探讨抽象概念的潜在出现机制	32种不同动物物种的特征向量	机器学习	NA	神经网络	多尺度后继表示	特征向量	32种动物物种
113	2024-09-14	Neural networks contribution in face mask detection to reduce the spread of COVID-19 2023-Mar-04, Multimedia tools and applications IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s11042-023-14920-1 PMID:37362662	研究论文	本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络和全连接神经网络的口罩检测方法，以减少COVID-19的传播	结合了脉冲耦合神经网络和全连接神经网络，通过几何模块、特征提取模块和决策模块的三步处理，实现了高效的口罩检测	准确率在不同数据集上有所波动，且最低计算时间未明确	开发一种高效的口罩检测方法，以防止病毒传播	口罩检测系统及其在不同数据集上的性能	计算机视觉	NA	脉冲耦合神经网络，全连接神经网络	神经网络	图像	使用了多个数据集，包括Kaggle、AIZOO、Moxa3K、Real-World Masked Face Dataset、Medical Masks Dataset和Face Mask Dataset
114	2024-09-14	Deep learning for face mask detection: a survey 2023-Mar-04, Multimedia tools and applications IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s11042-023-14686-6 PMID:37362645	综述	本文综述了在新冠疫情期间使用深度学习进行口罩检测的研究进展	本文总结了现有的口罩检测技术及其性能，并提出了改进方向	本文主要总结了现有研究的局限性，并提出了改进建议	本文旨在为研究人员提供一个更广泛的视角，以识别新冠疫情期间口罩检测（目标检测）中的模式和趋势	本文综述了口罩检测技术的研究对象，包括各种数据集和方法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
115	2024-09-14	Iodine maps derived from sparse-view kV-switching dual-energy CT equipped with a deep learning reconstruction for diagnosis of hepatocellular carcinoma 2023-03-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-30460-y PMID:36869102	研究论文	本文研究了基于深度学习的能谱CT成像技术在肝细胞癌诊断中的应用	提出了一种基于深度学习的能谱CT成像技术，通过级联深度学习重建方法填补了正弦图空间中缺失的视图，并提高了图像质量	在小直径模块或碘浓度较低的情况下，碘定量可能会导致低估	评估基于深度学习的能谱CT成像技术生成的碘图在肝细胞癌诊断中的临床效用	肝细胞癌患者和模拟研究中的碘浓度	计算机视觉	肝癌	能谱CT成像	CNN	图像	52名肝细胞癌患者和模拟研究中的碘浓度模块
116	2024-09-14	Mapping the terraces on the Loess Plateau based on a deep learning-based model at 1.89 m resolution 2023-03-02, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-023-02005-5 PMID:36864066	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的梯田提取模型，用于生成黄土高原1.89米分辨率的梯田分布图	首次在区域范围内应用纹理特征进行梯田提取	NA	研究黄土高原梯田的分布及其在土壤保护和农业生产中的作用	黄土高原的梯田分布	计算机视觉	NA	深度学习	UNet++	图像	11,420个测试样本和815个实地验证点
117	2024-09-14	Direct prediction of genetic aberrations from pathology images in gastric cancer with swarm learning 2023-03, Gastric cancer : official journal of the International Gastric Cancer Association and the Japanese Gastric Cancer Association IF:6.0Q1 DOI:10.1007/s10120-022-01347-0 PMID:36264524	研究论文	本文研究了使用群体学习（Swarm Learning）从病理图像中直接预测胃癌中的遗传异常	本文首次将群体学习应用于胃癌病理图像的分子生物标志物预测，克服了多中心数据稀缺的问题	本文仅在胃癌中验证了群体学习的效果，未来需在更多癌症类型中进行验证	验证群体学习在胃癌病理图像中预测分子生物标志物的可行性	胃癌患者的病理图像和分子生物标志物	数字病理学	胃癌	深度学习（DL）	群体学习（SL）	图像	四个国家的四个患者队列，包括瑞士、德国、英国和美国，样本具有已知的微卫星不稳定性（MSI）和Epstein-Barr病毒（EBV）状态
118	2024-09-14	Machine learning of electrophysiological signals for the prediction of ventricular arrhythmias: systematic review and examination of heterogeneity between studies 2023-Mar, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104462 PMID:36773349	综述	本文系统回顾和探索了使用机器学习和深度学习模型预测室性心律失常的研究现状	结合了传统方法和数字健康技术收集的电生理信号，利用机器学习和深度学习进行个性化预测	研究间的异质性较大，主要由于小规模自定义数据集和机器学习模型的选择，可能影响模型的泛化能力	评估现有机器学习和深度学习模型在个性化预测恶性室性心律失常或心脏骤停方面的现状	电生理信号和机器学习模型	机器学习	心血管疾病	机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)	机器学习和深度学习模型	电生理信号	46项研究纳入系统回顾，32项研究纳入元分析
119	2024-09-14	Incorporating variant frequencies data into short-term forecasting for COVID-19 cases and deaths in the USA: a deep learning approach 2023-Mar, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104482 PMID:36821889	研究论文	本文提出了一种多阶段深度学习模型，用于在美国各州进行COVID-19病例和死亡人数的短期预测	该模型整合了流行病学、移动性、调查、气候、人口统计和SARS-CoV-2变异频率数据，并在多个时空设置中表现优于CDC的集成模型	NA	提高COVID-19风险预测的准确性和鲁棒性，以支持公共卫生决策	COVID-19病例和死亡人数的短期预测	机器学习	COVID-19	深度学习	多阶段深度学习模型	多源数据（流行病学、移动性、调查、气候、人口统计和SARS-CoV-2变异频率数据）	美国各州，每周级别，预测范围为1-4周
120	2024-09-14	Radar-based human activity recognition with adaptive thresholding towards resource constrained platforms 2023-03-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-30631-x PMID:36859571	研究论文	本文提出了一种基于雷达的人类活动识别方法，通过自适应阈值技术在资源受限平台上实现高效分类	本文的创新点在于提出了一种自适应幅度阈值方法，用于突出多域微多普勒特征中的感兴趣区域，从而减少计算复杂度和资源消耗	NA	本文的研究目的是在资源受限平台上实现高效的人类活动识别	本文的研究对象是基于雷达的人类活动识别算法	计算机视觉	NA	雷达系统	深度学习方法	多域微多普勒特征	六种活动