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	2024-10-05	Image harmonization and deep learning automated classification of plus disease in retinopathy of prematurity 2023-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.10.6.061107 PMID:37794884	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的方法，用于自动分类早产儿视网膜病变中的plus疾病，并使用智能手机摄像头获取的图像进行图像协调	本文创新性地使用智能手机摄像头和廉价镜头获取眼底图像，并通过预处理管道增强血管和协调图像，然后使用深度学习进行分类	研究结果基于有限的数据集，未来需要更大规模的数据集进行验证	开发一种能够使用智能手机图像进行plus疾病分期的算法和软件	早产儿视网膜病变中的plus疾病	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	GoogLeNet	图像	有限的数据集
102	2024-10-05	Hybrid deep learning model based smart IOT based monitoring system for Covid-19 2023-Nov, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e21150 PMID:37928011	研究论文	本文设计了一种基于物联网的智能健康监测系统，用于监测COVID-19患者的生理参数，并提出了一种基于循环卷积神经网络（RCNN）和拼图优化算法（PO）的分类方法	本文提出了一种创新的循环卷积神经网络（RCNN）和拼图优化算法（PO）的混合模型，用于分类和监测患者的生理参数	NA	设计一种基于物联网的智能健康监测系统，用于远程监测COVID-19患者的生理参数	COVID-19患者的生理参数，如血氧水平、血压、体温和心率	机器学习	COVID-19	物联网（IoT）	循环卷积神经网络（RCNN）	生理参数数据	NA
103	2024-09-29	Are current machine learning applications comparable to radiologist classification of degenerate and herniated discs and Modic change? A systematic review and meta-analysis 2023-11, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-023-07718-0 PMID:37150769	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了当前机器学习算法在识别腰椎间盘退变、突出、膨出和Modic改变方面与放射科医生分类的比较	本文首次系统地探讨了这一主题，并建议结合深度学习和半监督或无监督学习方法以提高准确性	当前方法存在验证尝试少和样本量不足的问题	评估当前机器学习算法在识别腰椎间盘退变、突出、膨出和Modic改变方面的表现，并与放射科医生的分类进行比较	腰椎间盘退变、突出、膨出和Modic改变	machine learning	NA	MRI	deep learning, support vector machine, k-nearest neighbors, random forest, naïve Bayes	image	27项研究被纳入综述，其中25项用于多变量荟萃分析，14项用于双变量荟萃分析
104	2024-09-29	4Dflow-VP-Net: A deep convolutional neural network for noninvasive estimation of relative pressures in stenotic flows from 4D flow MRI 2023-11, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29791 PMID:37496183	研究论文	提出了一种基于深度学习的方法，利用4D流MRI数据非侵入性地估计狭窄流中的相对压力梯度	提出了一种新的深度学习方法4Dflow-VP-Net，用于从4D流MRI速度数据中估计狭窄血管中的压力梯度	需要进一步验证该方法在不同临床条件下的适用性和准确性	开发一种非侵入性的方法来估计狭窄流中的相对压力梯度	狭窄血管中的相对压力梯度	计算机视觉	心血管疾病	4D流MRI	深度卷积神经网络	图像	16名患有中度和重度主动脉狭窄的患者
105	2024-09-28	Targeted deep learning classification and feature extraction for clinical diagnosis 2023-Nov-17, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2023.108006 PMID:37876820	研究论文	本文提出了一种用于临床诊断的深度学习分类和特征提取方法	提出了一种能够发现多种分类问题中蛋白质生物标志物的特征提取器，使用了一种特殊的深度学习模型，该模型能够发现允许最佳类别分离和增强类别聚类身份的潜在空间	NA	开发一种能够广泛应用于多种疾病的蛋白质生物标志物识别方法	COVID-19患者和硬皮病患者的数据集	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质生物标志物数据	涉及COVID-19患者和硬皮病患者的数据集
106	2024-09-28	Color Fusion Effect on Deep Learning Classification of Uveal Melanoma 2023-Nov-08, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3399214/v1 PMID:37986860	研究论文	本研究验证了深度学习在葡萄膜黑色素瘤和脉络膜痣分类中的应用，并评估了颜色融合选项对分类性能的影响	本研究首次评估了不同颜色融合选项对深度学习分类性能的影响	本研究为回顾性研究，样本量有限，且未涉及其他类型的眼部病变	验证深度学习在葡萄膜黑色素瘤和脉络膜痣分类中的应用，并评估颜色融合选项的影响	葡萄膜黑色素瘤和脉络膜痣的分类	计算机视觉	眼部疾病	卷积神经网络 (CNN)	CNN	图像	798张超广角视网膜图像，来自438名患者，其中157名患者诊断为葡萄膜黑色素瘤，281名患者诊断为脉络膜痣
107	2024-09-28	DenSleepNet: DenseNet based model for sleep staging with two-frequency feature fusion and coordinate attention 2023-Nov, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-023-00301-y PMID:37872995	研究论文	本文设计并构建了一个基于DenseNet的端到端深度学习模型，用于自动睡眠分期	提出了一种基于DenseNet的模型，通过双频率特征融合和坐标注意力机制来增强显著波形特征的定位，从而提高睡眠分期的准确性	NA	提高睡眠分期模型的准确性	睡眠EEG数据中的显著波形特征	机器学习	NA	深度学习	DenseNet	EEG数据	使用了两个公开数据集Sleep-EDF-20和Sleep-EDFx进行20折交叉验证
108	2024-09-28	Deep radiomics-based fusion model for prediction of bevacizumab treatment response and outcome in patients with colorectal cancer liver metastases: a multicentre cohort study 2023-Nov, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2023.102271 PMID:37869523	研究论文	本研究开发并验证了一种多模态深度学习模型，用于预测贝伐珠单抗在不可切除的结直肠癌肝转移患者中的疗效	本研究创新性地结合了PET/CT影像、临床数据和病理学标志物，构建了深度放射组学贝伐珠单抗疗效预测模型（DERBY+），显著提高了预测准确性	本研究为回顾性研究，未来需要在大规模前瞻性研究中进一步验证和探索其临床影响	开发和验证一种多模态深度学习模型，用于预测贝伐珠单抗在不可切除的结直肠癌肝转移患者中的疗效	不可切除的结直肠癌肝转移患者	机器学习	结直肠癌	深度神经网络（DNN）	随机森林分类器	影像、临床数据、病理学数据	307名患者
109	2024-09-28	Boosting the performance of pretrained CNN architecture on dermoscopic pigmented skin lesion classification 2023-Nov, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI) IF:2.0Q3 DOI:10.1111/srt.13505 PMID:38009020	研究论文	本文研究如何提升预训练卷积神经网络在皮肤镜色素性皮肤病变分类中的性能	通过数据增强和贝叶斯超参数优化来提升预训练CNN模型的分类性能	NA	提升预训练卷积神经网络在皮肤镜图像分类中的性能	皮肤镜色素性皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	卷积神经网络	CNN	图像	使用2019年ISIC数据集，包含八个疾病类别的图像
110	2024-09-27	Adapting model-based deep learning to multiple acquisition conditions: Ada-MoDL 2023-11, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29750 PMID:37332189	研究论文	本文介绍了一种基于模型的深度学习网络，能够在多种采集条件下从欠采样的并行MRI数据中提供高质量的重建	提出了一种单一的展开架构，通过调整卷积神经网络（CNN）特征和正则化参数的权重，适应不同的采集设置	NA	开发一种能够在多种采集条件下提供高质量重建的单一模型	欠采样的并行MRI数据	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	多层感知器模型	图像	使用来自多种采集设置的数据进行训练，包括不同的场强、加速和对比度
111	2024-09-23	Deep learning-driven adaptive optics for single-molecule localization microscopy 2023-Nov, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-023-02029-0 PMID:37770712	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自适应光学技术，用于单分子定位显微镜（SMLM），以解决生物组织引起的波前畸变问题	本文的创新点在于利用深度学习直接推断波前畸变并进行近实时补偿，避免了传统的迭代试错过程	NA	研究目的是提高单分子定位显微镜在生物组织中的分辨率和成像质量	研究对象是生物组织中的单分子发射模式及其波前畸变	计算机视觉	NA	自适应光学	深度神经网络	图像	超过130微米厚的脑组织样本
112	2024-09-20	Deep learning based hybrid prediction model for predicting the spread of COVID-19 in the world's most populous countries 2023-Nov-30, Expert systems with applications IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.eswa.2023.120769 PMID:37334273	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的混合预测模型，用于预测全球人口最多的国家中COVID-19的传播	本研究首次尝试预测和分析全球人口最多的国家之间的COVID-19跨国家传播	NA	预测COVID-19的传播，以帮助制定健康管理计划和社会经济行动计划	全球人口最多的国家中COVID-19的传播	机器学习	COVID-19	深度学习	CNN-GRU混合模型	NA	全球人口最多的国家
113	2024-09-20	MRI-based T1rho and T2 cartilage compositional imaging in osteoarthritis: what have we learned and what is needed to apply it clinically and in a trial setting? 2023-Nov, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-023-04310-x PMID:37000230	研究论文	本文探讨了基于MRI的T1rho和T2关节软骨成分成像在骨关节炎中的应用，分析了其在临床和试验设置中的现状和需求	开发了基于深度学习的自动软骨分割和更快的成像方法，推动了T1rho和T2成像在临床和科学试验中的可行性	软骨分割的挑战、图像采集时间长、成像标准化不足以及缺乏参考数据库和异常阈值定义	研究T1rho和T2关节软骨成分成像在骨关节炎早期诊断和治疗中的应用	骨关节炎患者的关节软骨	数字病理学	骨关节炎	MRI	深度学习	图像	NA
114	2024-09-13	medigan: a Python library of pretrained generative models for medical image synthesis 2023-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.10.6.061403 PMID:36814939	研究论文	本文介绍了一个名为medigan的Python库，该库提供了预训练的生成模型，用于医学图像合成	medigan库通过提供预训练的生成模型，降低了生成模型在研究和临床应用中的使用门槛，促进了合成数据的共享和利用	NA	探索生成模型共享，以降低生成模型在研究和临床应用中的使用门槛	生成模型在医学图像合成中的应用	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	生成对抗网络（GAN）	图像	21个模型，9种不同的GAN架构，11个不同的数据集
115	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
116	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
117	2024-08-29	Adaptive Region-Specific Loss for Improved Medical Image Segmentation 2023-11, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2023.3289667 PMID:37363838	研究论文	本文介绍了一种区域特定损失函数，用于改进医学图像分割，通过将整个图像体积划分为多个子区域，并为每个子区域构建个性化的损失函数，以提高局部性能	提出了区域特定损失函数，该函数能够根据不同区域的分割难度调整权重，从而提高整体预测准确性	NA	改进医学图像分割的准确性	医学图像分割中的损失函数设计	计算机视觉	NA	NA	神经网络	图像	使用不同的公开和内部医学图像数据集
118	2024-08-09	LeafAI: query generator for clinical cohort discovery rivaling a human programmer 2023-11-17, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocad149 PMID:37550244	研究论文	本文介绍了一种名为LeafAI的系统，该系统能够生成数据模型无关的查询，并提供复杂的临床试验资格标准的逻辑推理能力	LeafAI引入了一种新的方法，使用UMLS概念对数据库模式元素进行标记，以实现数据模型无关的查询创建	NA	开发一种能够生成数据模型无关查询并提供复杂临床试验资格标准逻辑推理能力的系统	临床数据库中的患者识别和临床试验资格标准的查询生成	自然语言处理	NA	混合深度学习和基于规则的模块	NA	文本	8个临床试验中的27,225名合格患者
119	2024-08-07	Automatic renal carcinoma biopsy guidance using forward-viewing endoscopic optical coherence tomography and deep learning 2023-Nov-23, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3592809/v1 PMID:38045314	研究论文	本研究利用前视光学相干断层扫描（OCT）探头和卷积神经网络（CNN）进行自动肾癌活检指导	结合OCT和CNN技术，显著提高了肾癌活检的指导精度	在区分正常组织方面表现不佳	旨在提高肾癌活检的采样准确性	人类肾脏和肾癌样本	计算机视觉	肾癌	光学相干断层扫描（OCT）	卷积神经网络（CNN）	图像	五个人类肾脏和肾癌样本
120	2024-08-04	Two complementary AI approaches for predicting UMLS semantic group assignment: heuristic reasoning and deep learning 2023-11-17, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocad152 PMID:37528056	研究论文	该研究使用启发式和深度学习方法预测UMLS语义组分配	提出了结合启发式和深度学习的混合方法以提高UMLS语义组预测的准确性	研究未提及可能的适用性限制	研究的目的是提高新UMLS原子的语义组分配准确率	新UMLS Metathesaurus原子	自然语言处理	NA	深度学习	全连接多层神经网络	文本	1,563,692个新未见原子