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
81	2024-09-17	Quantifying the drug response of patient-derived organoid clusters by aggregated morphological indicators with multi-parameters based on optical coherence tomography 2023-Apr-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.486666 PMID:37078050	研究论文	开发了一种基于光学相干断层扫描（OCT）的无标记、连续跟踪成像和定量分析药物疗效的方法，用于患者来源的类器官（PDOs）	引入了一种基于深度学习网络（EGO-Net）的类器官分割和形态定量分析方法，并结合主成分分析（PCA）建立了综合形态指标（AMI），用于定量评估PDOs对药物梯度浓度和组合的响应	NA	开发一种高效的方法来定量评估患者来源的类器官（PDOs）对药物的响应	患者来源的类器官（PDOs）及其对药物的响应	数字病理学	NA	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习网络（EGO-Net）	图像	NA
82	2024-09-16	ChimeraNet: U-Net for Hair Detection in Dermoscopic Skin Lesion Images 2023-04, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-022-00740-6 PMID:36385676	研究论文	本文提出了一种新的深度学习技术ChimeraNet，用于检测皮肤镜图像中的毛发和标尺标记	ChimeraNet采用预训练的EfficientNet作为编码器，并在解码器中使用挤压和激励残差结构，显著提高了毛发检测的准确性	NA	提高皮肤镜图像中毛发和标尺标记的检测准确性	皮肤镜图像中的毛发和标尺标记	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	使用了公开的HAM10000皮肤病变数据集，并在25张额外的测试图像上进行了评估
83	2024-09-16	Deep Learning-based Non-rigid Image Registration for High-dose Rate Brachytherapy in Inter-fraction Cervical Cancer 2023-04, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-022-00732-6 PMID:36417026	研究论文	本文提出了一种用于局部晚期宫颈癌（LACC）的跨分次器官变形模拟框架，结合了深度学习技术进行非刚性图像配准	本文提出了一种基于深度学习的非刚性图像配准方法，用于高剂量率近距离放射治疗中的跨分次宫颈癌治疗，该方法优于传统算法	NA	研究目的是开发一种用于局部晚期宫颈癌的跨分次器官变形模拟框架，以提高高剂量率近距离放射治疗的精度	研究对象包括57名局部晚期宫颈癌患者的CT扫描数据，以及膀胱、宫颈和直肠等关键器官的分割数据	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	57名局部晚期宫颈癌患者的CT扫描数据，共7202张2D切片，分为训练集（42名患者）和测试集（15名患者）
84	2024-09-16	Novel prediction models for hyperketonemia using bovine milk Fourier-transform infrared spectroscopy 2023-Apr, Preventive veterinary medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.prevetmed.2023.105860 PMID:36724618	研究论文	本文研究了使用牛乳傅里叶变换红外光谱（FTIR）预测酮症的新模型	本文评估了更多样化的建模选项，如深度学习、梯度提升机模型和模型集成，用于酮症分类	NA	评估不同建模选项在预测奶牛酮症中的表现	奶牛酮症	机器学习	NA	傅里叶变换红外光谱（FTIR）	卷积神经网络（CNN）	光谱数据	大量异质数据集，包括牛奶FTIR和同时采集的血液样本
85	2024-09-16	Preparing for the Artificial Intelligence Revolution in Nuclear Cardiology 2023-Apr, Nuclear medicine and molecular imaging IF:1.3Q3 DOI:10.1007/s13139-021-00733-3 PMID:36998588	研究论文	本文探讨了人工智能在核心脏病学中的应用，特别是深度学习在减少注射剂量、图像重建和过滤、SPECT衰减校正、特征提取和功能测量等方面的进展	本文介绍了深度学习和机器学习在核心脏病学中的多种创新应用，如减少注射剂量、图像重建、SPECT衰减校正等	尽管这些应用具有显著潜力，但大多数尚未广泛商业化，主要由于其开发时间较短	探讨人工智能在核心脏病学中的应用，并准备迎接即将到来的AI革命	核心脏病学中的深度学习和机器学习应用	机器学习	心血管疾病	深度学习 (DL), 机器学习 (ML)	深度学习模型	图像	NA
86	2024-09-16	An integrative machine learning framework for classifying SEER breast cancer 2023-04-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-32029-1 PMID:37005484	研究论文	本文提出了一种集成机器学习框架，用于分类SEER乳腺癌数据集中的生存和死亡状态	采用两步特征选择方法（方差阈值和主成分分析）来选择特征，并使用多种监督和集成学习技术进行分类	未提及具体限制	分类乳腺癌患者的生存和死亡状态	SEER乳腺癌数据集	机器学习	乳腺癌	机器学习和深度学习	决策树	数据集	未提及具体样本数量
87	2024-09-15	Applications of generative adversarial networks in neuroimaging and clinical neuroscience 2023-04-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.119898 PMID:36702211	综述	本文综述了生成对抗网络（GANs）在神经影像学和临床神经科学中的应用	GANs在捕捉空间复杂、非线性和潜在细微的疾病效应方面比传统生成方法更具优势	本文讨论了GANs在神经影像学应用中的主要挑战和开放问题	旨在弥合高级深度学习方法与神经学研究之间的差距，展示GANs如何支持临床决策并促进对脑疾病结构和功能模式的更好理解	阿尔茨海默病、脑肿瘤、脑老化和多发性硬化症等神经系统疾病	机器学习	NA	生成对抗网络（GANs）	GAN	影像	NA
88	2024-09-15	MEMS piezoelectric resonant microphone array for lung sound classification 2023-Apr-01, Journal of micromechanics and microengineering : structures, devices, and systems IF:2.4Q3 DOI:10.1088/1361-6439/acbfc3 PMID:36911255	研究论文	本文报道了一种用于肺音分类的高灵敏度压电微机电系统（MEMS）谐振麦克风阵列（RMA）	该RMA由八个宽度阶梯式悬臂谐振麦克风组成，具有从230到630 Hz的Mel分布谐振频率，主要覆盖哮鸣音的频率范围。与传统平坦灵敏度的参考麦克风相比，RMA记录的肺音中的哮鸣音特征更为明显，从而在使用深度学习算法或简单机器学习算法进行自动分类时，准确率更高	NA	开发一种用于检测和分类肺音中哮鸣音的高灵敏度MEMS谐振麦克风阵列	肺音中的哮鸣音	数字病理学	肺部疾病	MEMS技术	深度学习算法和简单机器学习算法	声音	NA
89	2024-09-15	Predicting sex, age, general cognition and mental health with machine learning on brain structural connectomes 2023-04-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.26182 PMID:36541441	研究论文	研究利用机器学习技术预测大脑结构连接图谱中的性别、年龄、一般认知功能和心理健康状况	探讨了不同机器学习算法在预测大脑结构连接图谱中多个方面的效果，发现深度学习模型并未显著优于简单的线性模型	模型复杂度在当前样本量下不太可能提高结构连接图谱与复杂表型之间关联的检测	探索大脑结构连接图谱与性别、年龄、认知功能和心理健康状况之间的关系	大脑结构连接图谱、性别、年龄、认知功能和心理健康状况	机器学习	NA	机器学习	深度学习模型（BrainNetCNN）和经典机器学习方法	大脑结构连接图谱	8183个结构连接图谱
90	2024-09-15	Image dataset of urine test results on petri dishes for deep learning classification 2023-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2023.109034 PMID:36942098	研究论文	本文介绍了一个用于深度学习分类的尿液检测培养皿图像数据集的创建过程	本文创新性地收集并分类了尿液检测培养皿图像，为深度学习模型在临床微生物学实验室中的应用提供了基础数据	本文未详细讨论深度学习模型的具体应用效果和性能	本文旨在为深度学习模型在尿液检测分类中的应用提供一个标准化的图像数据集	本文的研究对象是尿液检测培养皿图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	1500张尿液检测培养皿图像
91	2024-09-14	Superficial white matter analysis: An efficient point-cloud-based deep learning framework with supervised contrastive learning for consistent tractography parcellation across populations and dMRI acquisitions 2023-04, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102759 PMID:36706638	研究论文	提出了一种基于点云的深度学习框架，用于对浅层白质进行一致的束状图分割	采用点云网络和监督对比学习方法，提高了浅层白质束状图分割的准确性和一致性	未提及	开发一种高效且一致的浅层白质束状图分割方法	浅层白质束状图的分割	计算机视觉	NA	扩散MRI束状图	深度学习模型	图像	训练数据包括来自标记的长程和中程浅层白质簇的流线样本和解剖上不合理的流线样本，测试数据包括六个独立采集的不同年龄和健康状况的数据集
92	2024-09-14	A dataset of COVID-19 x-ray chest images 2023-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2023.109000 PMID:36845649	研究论文	本文介绍了一个包含COVID-19确诊患者胸部X光图像的数据集	提供了用于开发自动检测COVID-19和区分COVID-19引起的肺炎与其他肺部疾病的胸部X光图像数据集	每个受试者仅包含一张胸部X光图像，可能限制了数据集的多样性	开发用于检测COVID-19和区分COVID-19引起的肺炎与其他肺部疾病的自动化方法	COVID-19确诊患者的胸部X光图像	数字病理学	COVID-19	NA	NA	图像	包含来自约旦北部一家医院的多日住院COVID-19确诊患者的胸部X光图像
93	2024-09-14	A data set of earthquake bulletin and seismic waveforms for Ghana obtained by deep learning 2023-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2023.108969 PMID:36879614	研究论文	本文介绍了加纳数字地震网络（GHDSN）数据集，通过深度学习模型EQTransformer进行地震事件检测和相位拾取，并提供了地震波形和地震公报	利用深度学习模型EQTransformer进行地震事件检测和相位拾取，提供了一个包含地震波形和地震公报的数据集	NA	通过深度学习模型处理地震数据，提供地震事件检测和相位拾取的数据集	加纳数字地震网络（GHDSN）数据集中的地震事件和波形	地球科学	NA	深度学习	EQTransformer	地震波形	73次本地地震，包含559个到时（292个P相和267个S相）
94	2024-09-13	Data for assessing red blood cell deformability from microscopy images using deep learning 2023-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2023.108928 PMID:36798597	研究论文	本文提供了一个用于评估红细胞变形性的显微镜图像数据集，并探讨了利用深度学习算法从图像中测量红细胞变形性的潜力	本文首次提供了一个包含10名健康供体红细胞样本的显微镜图像数据集，用于开发深度学习算法以评估红细胞变形性	数据集仅包含10名健康供体的样本，可能不足以涵盖所有可能的红细胞变形性变化情况	开发一种从显微镜图像中测量红细胞变形性的深度学习算法，以简化红细胞质量评估过程	红细胞的变形性	计算机视觉	NA	显微镜成像	深度学习	图像	10名健康供体的红细胞样本
95	2024-08-15	Unidirectional imaging using deep learning-designed materials 2023-Apr-28, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adg1505 PMID:37115928	研究论文	本文首次展示了基于深度学习设计的连续衍射层的偏振不敏感和宽带单向成像器	利用深度学习设计并制造了首个单向成像器，该成像器在宽光谱范围内保持功能，并能通过不同波长的光照实现反向的单向成像	NA	开发一种新型的单向成像技术，该技术在安全、国防、通信和隐私保护等领域具有广泛应用	单向成像器的设计与实验验证	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
96	2024-08-15	Experimental Study: Deep Learning-Based Fall Monitoring among Older Adults with Skin-Wearable Electronics 2023-Apr-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23083983 PMID:37112326	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的跌倒监测系统，使用无线、柔性的皮肤穿戴电子设备和分类算法来准确检测老年人的跌倒情况	开发了一种新型的无线、柔性皮肤穿戴电子设备，以及基于深度学习的分类算法，用于老年人的跌倒检测	需要大量的直接从老年人收集的运动数据来提高跌倒检测的准确性	研究并开发一种自动化的跌倒检测系统，以降低老年人跌倒带来的医疗和社会成本	老年人的跌倒检测	机器学习	老年疾病	深度学习	深度学习模型	运动数据	未明确提及具体样本数量
97	2024-08-14	Non-Metastatic Axillary Lymph Nodes Have Distinct Morphology and Immunophenotype in Obese Breast Cancer patients at Risk for Metastasis 2023-Apr-17, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.04.14.23288545 PMID:37131732	研究论文	本研究开发了一个深度学习框架，用于识别肥胖乳腺癌患者中非转移性腋窝淋巴结的形态学差异	首次使用深度学习框架分析肥胖乳腺癌患者中非转移性腋窝淋巴结的形态学和免疫表型差异	NA	探索肥胖乳腺癌患者中淋巴结脂肪组织与乳腺癌淋巴结转移之间的潜在机制	肥胖乳腺癌患者的非转移性腋窝淋巴结	数字病理学	乳腺癌	深度学习	NA	图像	具体样本数量未在摘要中提及
98	2024-08-14	Performance of high-resolution CT for detection and discrimination tasks related to stenotic lesions - A phantom study using model observers 2023-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16194 PMID:36583447	研究论文	本研究通过使用模型观察者对狭窄病变进行高分辨率CT检测和鉴别任务的性能进行了比较	使用高分辨率CT模式和正常分辨率模式在同一CT扫描仪上进行比较，并引入了深度学习算法AiCE以提高检测性能	研究仅限于使用模型观察者和特定的CT扫描仪，未涉及临床实际应用	评估高分辨率CT在检测和鉴别狭窄病变中的性能	狭窄病变模拟体	计算机视觉	心血管疾病	高分辨率CT扫描	非预白化模型观察者	图像	三个丙烯酸圆柱体，每个直径15.0厘米，厚度1.3厘米，包含一系列不同直径和狭窄严重程度的孔洞
99	2024-08-05	Impact of Noisy Labels on Dental Deep Learning-Calculus Detection on Bitewing Radiographs 2023-Apr-23, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm12093058 PMID:37176499	研究论文	本研究评估了标签噪声对牙科深度学习中计算石检测的影响	探讨了不同标签不一致性对模型性能的影响，特别是在口腔X光图像上	只分析了特定的数据集，无法推广到所有类型的医学图像	评估数据标签不一致性对牙科计算石检测模型性能的影响	牙科X光图像中的计算石标注数据	计算机视觉	NA	YOLOv5	目标检测网络	医学图像	2584张咬翼X光图像
100	2024-08-05	Automated labelling of radiology reports using natural language processing: Comparison of traditional and newer methods 2023-Apr, Health care science DOI:10.1002/hcs2.40 PMID:38938764	研究论文	使用自然语言处理自动标记放射学报告的方法及其性能比较	提出了不同的自动标记方法，并比较了它们在放射学报告标记中的性能	基于规则的模型需对负面词的处理进行妥善安排	研究使用自然语言处理自动标记放射学报告的方法	比较传统与新型自动标记方法在放射学报告中的应用效果	自然语言处理	NA	自然语言处理	BERT、长短期记忆网络	文本	大型放射学研究数据集