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	2024-08-05	Crowd-Sourced Deep Learning for Intracranial Hemorrhage Identification: Wisdom of Crowds or Laissez-Faire 2023-07, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A7902 PMID:37290819	研究论文	本研究测试了集成学习在识别颅内出血中的有效性	探索了70个模型组合的集成学习是否优于单个最佳模型	所有集成学习方法在颅内出血检测中的表现均未超越单个最佳卷积神经网络的准确性	评估集成学习在选择最佳人工智能模型方面的效用	134名患者的去标识化头部CT扫描	计算机视觉	NA	卷积神经网络	卷积神经网络	图像	134个去标识化的头部CT扫描样本
122	2024-08-05	Tensor-based Feature Extraction for Pupil Recognition in Cataract Surgery 2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10340785 PMID:38082579	研究论文	本文提出了一种基于张量的瞳孔特征提取方法以提高白内障手术中的瞳孔识别准确性	该文创新性地提出了一种叫做张量基础瞳孔特征提取的方法来处理手术中瞳孔变化的分析	未提供具体的局限性说明	提高白内障手术中瞳孔识别系统的准确性	研究对象为施行白内障手术的人类患者中获取的内科手术标注图像	数字病理学	白内障	NA	深度学习模型	图像	来自190例白内障手术的4,560张内科手术标注图像
123	2024-08-05	Clinical feasibility of deep learning-based automatic head CBCT image segmentation and landmark detection in computer-aided surgical simulation for orthognathic surgery 2023-Jul, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2022.10.010 PMID:36372697	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的自动分割和标志检测在矫正外科手术规划中的应用可行性	使用SkullEngine实现了颅骨CBCT图像的自动分割和标志检测，为矫正外科手术提供了新的方法	自动标志数字化的准确性需要进一步提高	研究深度学习自动分割和标志检测在矫正外科手术规划中的应用	61组锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	61组CBCT图像
124	2024-08-05	Electrocardiogram Detection of Pulmonary Hypertension Using Deep Learning 2023-07, Journal of cardiac failure IF:6.7Q1 DOI:10.1016/j.cardfail.2022.12.016 PMID:36706977	研究论文	本研究评估了使用深度学习方法通过心电图（ECG）数据单独检测肺动脉高压（PH）及其临床重要亚型的能力	创新在于使用深度学习算法识别心电图数据中潜在的肺动脉高压信号	本研究基于回顾性数据，可能存在选择偏倚，且未考虑其他影响因素	研究目标是评估深度学习在肺动脉高压早期检测中的应用	涉及到的研究对象为接受右心导管检查或超声心动图的成人患者	机器学习	肺动脉高压	深度学习	深度卷积神经网络	心电图	共涉及5016名PH患者和19454名非PH患者
125	2024-08-05	Blind assessment of monomeric AlphaFold2 protein structure models with experimental NMR data 2023-07, Journal of magnetic resonance (San Diego, Calif. : 1997) DOI:10.1016/j.jmr.2023.107481 PMID:37257257	研究论文	本文评估了AlphaFold2模型在小单体蛋白质NMR结构模型上的表现	评估了AF2在未用于训练数据集的小单体溶液蛋白质NMR结构中的准确性，提供了新的基准NMR数据	仅涉及九个开放源代码的蛋白质NMR数据集，样本量较小	研究AF2模型对小型单体蛋白质NMR数据的预测能力	九个不同的小型单体蛋白质NMR数据集	结构生物学	NA	NMR	AlphaFold2	NMR数据	九个小型单体蛋白质（70-108个氨基酸）
126	2024-08-05	Identification of Origin for Spinal Metastases from MR Images: Comparison Between Radiomics and Deep Learning Methods 2023-07, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2023.04.029 PMID:37059360	研究论文	本研究旨在基于脊柱增强T1磁共振图像分析脊柱转移瘤的起源，比较放射组学与深度学习方法	本研究开发的深度学习算法在识别脊柱转移瘤来源方面优于放射组学模型和专家评估	研究主要依赖于回顾性数据，可能存在选择偏倚	确定脊柱转移病变的起源是否为肺癌或其他类型癌症	173名被诊断为脊柱转移瘤的患者	数字病理学	肺癌	磁共振成像	深度学习模型与放射组学模型	医学图像	参与研究的样本数量为173名患者
127	2024-08-05	Deep Learning-Based Image Noise Quantification Framework for Computed Tomography 2023 Jul-Aug 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001469 PMID:37380148	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的图像噪声量化框架，用于计算机断层扫描图像的噪声水平评估	提出了一种新颖的框架SILVER，用于在CT图像的每个区域内估计局部噪声水平	该方法依赖于假体数据进行训练，可能在不同的临床场景中表现不同	评估计算机断层扫描图像的噪声质量并优化成像协议	使用人形假体和患者图像评估噪声水平	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net卷积神经网络	图像	100个假体扫描，120,000张假体图像
128	2024-08-05	Hyperspectral Imaging in Brain Tumor Surgery-Evidence of Machine Learning-Based Performance 2023-07, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2023.03.149 PMID:37030483	研究论文	该文章讨论了高光谱成像在脑肿瘤手术中的应用及其机器学习性能的证据	提出了微神经外科高光谱成像指导的合理性和临床范例，并强调了基于机器学习的方法	目前文献中相关文章数量有限，缺乏经过验证的机器学习和公共数据集	研究高光谱成像在神经外科手术中提升组织检测和诊断的潜力	探讨在胶质瘤手术中使用高光谱成像的组织分类性能	数字病理学	脑肿瘤	高光谱成像	深度学习	数据集	有限的病例系列或病例报告
129	2024-08-05	Predicting benefit from immune checkpoint inhibitors in patients with non-small-cell lung cancer by CT-based ensemble deep learning: a retrospective study 2023-07, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/S2589-7500(23)00082-1 PMID:37268451	研究论文	本文探讨了基于胸部CT扫描的深度学习如何预测非小细胞肺癌患者对免疫检查点抑制剂的响应。	提出了一种名为Deep-CT的集成深度学习模型，能够通过预处理CT数据独立于传统生物标志物进行生存预测。	本研究为回顾性建模研究，可能存在选择偏倚和数据依赖的局限性。	旨在探索深度学习在胸部CT扫描中的应用，以评估其在预测免疫检查点抑制剂疗效中的附加价值。	研究对象为976名接受免疫检查点抑制剂治疗的晚期非小细胞肺癌患者。	计算机视觉	肺癌	深度学习	集成深度学习模型	影像数据	976名患者
130	2024-08-05	Automated Brain Tumor Detection Using Machine Learning: A Bibliometric Review 2023-07, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2023.03.115 PMID:37019303	综述	本研究系统回顾了使用机器学习进行脑肿瘤分类的文献	提供了关于自动化脑肿瘤检测的最新研究概况和文献计量分析	仅限于过去五年的文献，可能未涵盖所有相关研究	开发使用机器学习进行脑肿瘤检测的研究概述	1747篇关于自动脑肿瘤检测的研究	机器学习	脑肿瘤	机器学习	卷积神经网络	NA	来自679个不同来源的1747项研究
131	2024-08-07	Opportunistic detection of type 2 diabetes using deep learning from frontal chest radiographs 2023-07-07, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-39631-x PMID:37419921	研究论文	本研究利用深度学习模型从胸部X光片和电子健康记录中检测2型糖尿病	研究结合了胸部X光片和电子健康记录数据，以提高2型糖尿病的检测率	外部验证仅在不同机构进行，且结果略低于主要测试结果	目标是通过深度学习模型检测2型糖尿病	研究对象为271,065个胸部X光片和160,244名患者	机器学习	糖尿病	深度学习	NA	图像	271,065个胸部X光片，160,244名患者
132	2024-08-05	Deep Learning Based Apples Counting for Yield Forecast Using Proposed Flying Robotic System 2023-Jul-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23136171 PMID:37448020	研究论文	本文研究了一种基于深度学习的苹果计数方法，旨在提高产量预测的准确性	提出了一种飞行机器人系统(FRS)用于自主检测和计数苹果，并比较了两种神经网络模型的性能	论文中未提及具体的环境和光照条件对模型性能的影响	提高苹果产量预测的准确性	使用自定义数据集和深度学习模型检测和计数苹果	计算机视觉	NA	深度学习，卷积神经网络(CNN)	SSD Mobilenet 和 Faster R-CNN	图像	4000张苹果图像
133	2024-08-05	Adaptively Lightweight Spatiotemporal Information-Extraction-Operator-Based DL Method for Aero-Engine RUL Prediction 2023-Jul-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23136163 PMID:37448012	研究论文	提出了一种名为Involution GRU的轻量级自适应时空信息提取操作符，用于预测航空发动机的剩余使用寿命（RUL）	创新性地引入了自适应特征提取操作符，改善了现有模型的复杂性和自适应性	NA	提高航空发动机RUL预测的准确性和性能	航空发动机的剩余使用寿命	机器学习	NA	深度学习	Inv-GRU	多种原始数据	使用C-MAPSS数据集进行比较实验
134	2024-08-07	Development of deep learning model and evaluation in real clinical practice of lingual mandibular bone depression (Stafne cyst) on panoramic radiographs 2023-Jul, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1259/dmfr.20220413 PMID:37192044	研究论文	本研究旨在开发一种深度学习模型，用于全景X光片上舌侧下颌骨凹陷（Stafne囊肿）与真正病理性放射透光性囊肿或肿瘤的全自动鉴别诊断，并评估该模型在实际临床实践中的表现	本研究开发了一种使用EfficientDet算法的深度学习模型，能够自动区分舌侧下颌骨凹陷与真正需要治疗的病理性放射透光性病变	NA	开发并评估一种深度学习模型，用于全景X光片上舌侧下颌骨凹陷与真正病理性放射透光性病变的自动鉴别诊断	舌侧下颌骨凹陷（Stafne囊肿）与真正病理性放射透光性囊肿或肿瘤	计算机视觉	NA	EfficientDet算法	深度学习模型	图像	训练和验证数据集包含443张图像，测试数据集包含1500张图像
135	2024-08-07	Deep learning microstructure estimation of developing brains from diffusion MRI: a newborn and fetal study 2023-Jul-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.01.547351 PMID:37425859	研究论文	本文提出一种深度学习方法，通过仅有的六个扩散加权测量数据来估计新生儿和胎儿大脑的纤维方向分布函数（FOD）	使用深度学习方法，通过显著减少的测量数据，实现了与传统方法相媲美或更优的结果	强调了扩散磁共振成像在分析发育中大脑微观结构时的内在局限性	克服标准FOD计算方法在新生儿和胎儿大脑微观结构估计中的限制	新生儿和胎儿的大脑白质微观结构	计算机视觉	NA	扩散加权磁共振成像（dMRI）	深度学习模型	图像	两个临床数据集的新生儿和胎儿
136	2024-08-07	Assessment of Parafoveal Diabetic Macular Ischemia on Optical Coherence Tomography Angiography Images to Predict Diabetic Retinal Disease Progression and Visual Acuity Deterioration 2023-07-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2023.1821 PMID:37227703	研究论文	本研究使用光学相干断层扫描血管成像（OCTA）图像上的糖尿病黄斑缺血（DMI）评估，预测糖尿病视网膜疾病进展和视力恶化	提出了一种基于OCTA图像的自动化二元DMI算法，用于预测糖尿病视网膜病变（DR）的进展、糖尿病黄斑水肿（DME）的发展和视力恶化	NA	探讨基于OCTA图像的自动化DMI算法对糖尿病视网膜病变进展、糖尿病黄斑水肿发展和视力恶化的预测价值	糖尿病患者	数字病理学	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	深度学习算法	图像	321只眼，来自178名患者
137	2024-08-07	MPI-VGAE: protein-metabolite enzymatic reaction link learning by variational graph autoencoders 2023-07-20, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbad189 PMID:37225420	研究论文	本研究开发了一种基于变分图自编码器（VGAE）的框架MPI-VGAE，用于在十种生物的基因组规模异构酶促反应网络中预测代谢物-蛋白质相互作用（MPI）	MPI-VGAE框架首次应用于酶促反应链接预测，并在重建数百条代谢途径、功能性酶促反应网络和代谢物-代谢物相互作用网络时表现出最稳健的性能	NA	探索代谢物和蛋白质在细胞过程中的机制功能，理解疾病的病因	代谢物-蛋白质相互作用及酶促反应链接	机器学习	阿尔茨海默病，结直肠癌	变分图自编码器（VGAE）	VGAE	网络数据	涉及十种生物的基因组规模异构酶促反应网络
138	2024-08-07	Nextflow Pipeline for Visium and H&E Data from Patient-Derived Xenograft Samples 2023-Jul-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.27.550727 PMID:37546876	研究论文	开发了一个自动化数据处理管道，用于量化来自患者来源异种移植样本的Visium空间转录组学数据和匹配的苏木精和伊红（H&E）染色图像	该管道能够使用Xenome进行读数去卷积，使用Space Ranger量化宿主和移植物种的空间基因表达，提取B等位基因频率，并使用Velocyto进行剪接量化。此外，还生成了与Visium点互补的形态学和深度学习衍生特征量化，实现多模态H&E/表达比较	NA	设计一个基于Nextflow DSL2的管道，用于同时处理10x Genomics Visium空间转录组学数据和匹配的H&E染色全切片图像，优化用于患者来源异种移植（PDX）癌症标本	患者来源异种移植（PDX）癌症标本	数字病理学	NA	Visium空间转录组学, H&E染色	NA	图像, 基因表达数据	四个黑色素瘤PDX样本
139	2024-08-07	Enhanced cell segmentation with limited annotated data using generative adversarial networks 2023-Jul-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.26.550715 PMID:37546774	研究论文	本文提出了一种基于定制CycleGAN架构的细胞分割模型，用于在有限标注细胞图像数据的情况下增强细胞分割效果	利用CycleGAN生成具有真实细胞形态细节和细微差别的合成图像，增加了训练数据的多样性并提高了合成样本的真实性，从而提升了细胞分割模型的预测准确性和鲁棒性	NA	解决显微镜成像中标注数据稀缺的问题，加速细胞分割基础模型的发展	细胞分割模型	计算机视觉	NA	生成对抗网络(GAN)	CycleGAN	图像	有限标注的细胞图像
140	2024-08-07	Extracting social determinants of health from clinical note text with classification and sequence-to-sequence approaches 2023-07-19, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocad071 PMID:37100768	研究论文	本文通过分类和序列到序列方法从临床笔记文本中提取健康社会决定因素（SDOH）	提出了两种不同的深度学习模型，分别采用分类和序列到序列（seq2seq）方法，以高准确度从临床文本中提取SDOH	模型在新医疗机构的文本上准确度下降，泛化性有待未来研究	从临床文本中提取健康社会决定因素（SDOH）	临床文本中的健康社会决定因素（SDOH）	自然语言处理	NA	深度学习	分类模型和序列到序列模型	文本	使用了来自MIMIC-III语料库、社会历史标注语料库和内部语料库的标注和未标注数据