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
381	2024-12-20	Patient-Specific Heart Geometry Modeling for Solid Biomechanics Using Deep Learning 2024-01, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3294128 PMID:37432807	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的患者特异性心脏几何模型自动生成方法，用于固体力学研究	本文的创新点在于使用最小化的表面网格标签实现精确的空间精度，并通过同时优化各向同性和各向异性变形能量来提高体积网格质量	NA	开发一种自动生成患者特异性心脏几何模型的方法，以加速生物力学研究	患者特异性心脏几何模型	固体力学	NA	深度学习	NA	几何模型	NA
382	2024-12-20	Coarse-Super-Resolution-Fine Network (CoSF-Net): A Unified End-to-End Neural Network for 4D-MRI With Simultaneous Motion Estimation and Super-Resolution 2024-01, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3294245 PMID:37432808	研究论文	本文提出了一种名为Coarse-Super-Resolution-Fine网络（CoSF-Net）的深度学习框架，用于4D-MRI中的同时运动估计和超分辨率处理	CoSF-Net通过统一的模型实现了同时运动估计和超分辨率处理，并考虑了有限和不完全匹配的训练数据集	NA	开发一种能够在4D-MRI中同时进行运动估计和超分辨率的深度学习框架，以改善图像引导放射治疗中的肿瘤运动管理	4D-MRI图像中的运动估计和超分辨率处理	计算机视觉	NA	深度学习	Coarse-Super-Resolution-Fine网络（CoSF-Net）	图像	多个真实患者数据集
383	2024-12-20	Masked Conditional Variational Autoencoders for Chromosome Straightening 2024-01, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3293854 PMID:37428657	研究论文	本文提出了一种用于染色体拉直的框架，包括预处理算法和基于掩码条件变分自编码器（MC-VAE）的生成模型	本文创新性地提出了掩码条件变分自编码器（MC-VAE），并结合预处理算法，有效解决了染色体微观图像中弯曲问题，保留了染色体带型模式和结构细节	本文未提及具体的局限性	解决染色体微观图像中弯曲问题，提高染色体分类的深度学习模型性能	人类染色体及其在微观图像中的弯曲问题	计算机视觉	NA	掩码条件变分自编码器（MC-VAE）	变分自编码器（VAE）	图像	三个公共数据集，两种染色样式
384	2024-12-20	DEQ-MPI: A Deep Equilibrium Reconstruction With Learned Consistency for Magnetic Particle Imaging 2024-01, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3300704 PMID:37527298	研究论文	本文提出了一种基于深度平衡模型和学习数据一致性的磁粒子成像（MPI）重建方法DEQ-MPI	DEQ-MPI通过将神经网络嵌入迭代优化中，训练隐式映射以最大化收敛解的质量，并引入学习的一致性度量来更好地捕捉数据分布	NA	开发一种新的MPI重建方法，以提高图像质量和推理时间	磁粒子成像图像的重建	计算机视觉	NA	磁粒子成像（MPI）	深度平衡模型	图像	模拟数据和实验数据
385	2024-12-20	Structural Priors Guided Network for the Corneal Endothelial Cell Segmentation 2024-01, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3300656 PMID:37527299	研究论文	本文提出了一种结构先验引导网络（SPG-Net）用于角膜内皮细胞分割，通过结合混合Transformer卷积骨干网络和特征增强模块，提升了模糊细胞边界的分割效果	本文创新性地引入了结构先验信息，通过局部亲和特征融合模块和联合损失函数，在像素级和结构级上同时优化分割结果	本文未详细讨论模型在不同数据集上的泛化能力以及计算资源的消耗情况	提高角膜内皮细胞模糊边界分割的准确性和连续性，从而提升临床参数估计的精度	角膜内皮细胞的模糊边界	计算机视觉	NA	深度学习	混合Transformer卷积网络	图像	四个角膜内皮数据集
386	2024-12-20	Hierarchical Knowledge Guided Learning for Real-World Retinal Disease Recognition 2024-01, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3302473 PMID:37549071	研究论文	本文提出了一种分层知识引导学习方法，用于解决真实世界中视网膜疾病识别中的长尾分布和多标签共现问题	利用眼科先验知识进行层次感知预训练，采用实例级类别平衡采样策略，并引入混合知识蒸馏方法来训练无偏差的表示和分类器	未提及具体限制	解决长尾分布和多标签共现问题，提高视网膜疾病识别的准确性，特别是罕见疾病的识别	视网膜疾病识别	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	深度神经网络	图像	超过一百万张眼底图像，包括两个公开数据集和两个内部数据集
387	2024-12-20	Transformer-Based Spatio-Temporal Analysis for Classification of Aortic Stenosis Severity From Echocardiography Cine Series 2024-01, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3305384 PMID:37581960	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的深度学习框架，用于从二维超声心动图序列中分类主动脉瓣狭窄的严重程度	该框架结合了主动脉瓣的解剖特征和运动信息，能够处理不同长度的超声心动图序列，并自动识别对诊断最有用的帧，无需显式监督	由于缺乏大规模的公开视频数据集，对公共数据集进行了轻微的架构调整	研究基于二维超声心动图数据的主动脉瓣狭窄检测和严重程度分类的可行性	主动脉瓣狭窄的检测和严重程度分类	机器学习	心血管疾病	深度学习	Transformer	视频	使用了私有和公共数据集，具体样本数量未提及
388	2024-12-20	Joint Cross-Attention Network With Deep Modality Prior for Fast MRI Reconstruction 2024-01, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3314008 PMID:37695966	研究论文	提出了一种基于深度学习的多线圈磁共振成像快速重建模型，通过联合交叉注意力网络（jCAN）利用已获取的同体数据进行深度引导	引入了基于展开的联合交叉注意力网络（jCAN），结合视觉变换器（ViT）和卷积神经网络（CNN）在图像和k空间域中的应用，并利用预先获取的同体扫描数据作为参考模态来指导目标模态的重建	NA	提高加速多线圈磁共振成像重建模型的性能	多线圈磁共振成像数据的重建	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）	联合交叉注意力网络（jCAN）	图像	公开的膝关节数据集和内部的大脑数据集
389	2024-12-20	Using deep learning models in magnetic resonance cholangiopancreatography images to diagnose common bile duct stones 2024 Jan-Jun, Scandinavian journal of gastroenterology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/00365521.2023.2257825 PMID:37712446	研究论文	本研究使用深度学习模型YOLOv5在磁共振胆胰管成像（MRCP）图像中诊断胆总管结石	首次使用深度学习模型YOLOv5在MRCP图像中检测胆总管结石	随着结石数量的增加，检测准确率逐渐下降	验证YOLOv5模型在MRCP图像中诊断胆总管结石的有效性，并与放射科医生的准确性进行比较	胆总管结石（CBDS）患者	计算机视觉	胆道疾病	深度学习	YOLOv5	图像	63名胆总管结石患者
390	2024-12-20	Inter-rater reliability in labeling quality and pathological features of retinal OCT scans: A customized annotation software approach 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0314707 PMID:39693322	研究论文	本研究分析了视网膜OCT扫描中标签质量和病理特征的评分者间一致性，并使用自定义注释软件进行评估	开发了一种自定义注释软件，用于评估视网膜OCT扫描的质量和病理特征，并标准化标签以用于机器学习工具的开发	某些病理特征的评分者间一致性较低，如SRF、超反射点和高反射焦点	分析视网膜OCT扫描中标签质量和常见影像特征的评分者间一致性	视网膜OCT扫描的质量和病理特征	数字病理学	NA	NA	NA	图像	500张OCT扫描图像，来自CIRRUS HD-OCT 5000设备，每个患者的眼睛由16张随机扫描图像表示
391	2024-12-20	DenseIncepS115: a novel network-level fusion framework for Alzheimer's disease prediction using MRI images 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1501742 PMID:39697232	研究论文	提出了一种名为DenseIncepS115的新型深度学习架构，用于通过MRI图像预测阿尔茨海默病	该架构结合了Inception模块和Dense模块的自注意力机制，并通过深度连接层在网络级别进行融合，使用贝叶斯优化初始化超参数，并采用Catch Fish优化算法进行特征优化	NA	开发一种新的深度学习架构，用于早期预测阿尔茨海默病	通过MRI图像预测阿尔茨海默病	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	DenseIncepS115	图像	使用了两个公开数据集：阿尔茨海默病ADNI和阿尔茨海默病MRI分类数据集
392	2024-12-20	Artificial intelligence applications in ophthalmic optical coherence tomography: a 12-year bibliometric analysis 2024, International journal of ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.18240/ijo.2024.12.19 PMID:39697885	综述	本文通过文献计量分析方法，探讨了全球眼科光学相干断层扫描（OCT）成像中人工智能（AI）应用的现状和研究前沿	本文首次通过文献计量分析方法，全面评估了过去12年AI在眼科OCT中的应用，并指出了从传统机器学习到深度学习的转变趋势	本文主要依赖于文献计量分析，未涉及具体的技术细节或实验验证	探讨全球眼科OCT成像中AI应用的现状和研究前沿	全球范围内发表的关于AI在眼科OCT中应用的文献	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习（DL）	图像	877篇文章，来自65个国家，其中261篇来自美国，252篇来自中国
393	2024-12-20	AAUConvNeXt: Enhancing Crop Lodging Segmentation with Optimized Deep Learning Architectures 2024, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.34133/plantphenomics.0182 PMID:39698322	研究论文	本研究提出了一种创新的卷积神经网络架构AAUConvNeXt，通过集成智能优化算法来自动选择最优网络参数，从而提高作物倒伏分割的准确性和效率	本研究的创新点在于引入了一种新的卷积神经网络架构AAUConvNeXt，并结合智能优化算法来优化网络参数，显著提高了作物倒伏分割的精度和效率	NA	本研究的目的是通过优化深度学习架构来提高作物倒伏分割的准确性和效率	本研究的研究对象是作物倒伏现象，特别是水稻倒伏	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	NA
394	2024-12-20	Elevating Patient Care With Deep Learning: High-Resolution Cervical Auscultation Signals for Swallowing Kinematic Analysis in Nasogastric Tube Patients 2024, IEEE journal of translational engineering in health and medicine IF:3.7Q2 DOI:10.1109/JTEHM.2024.3497895 PMID:39698476	研究论文	本研究探讨了高分辨率颈听诊信号在鼻胃管患者吞咽功能评估中的应用	本研究首次将高分辨率颈听诊信号应用于鼻胃管患者的吞咽功能评估，并展示了先前开发的算法的通用性	研究样本量较小，且仅限于鼻胃管患者	研究高分辨率颈听诊信号在鼻胃管患者吞咽功能评估中的应用	鼻胃管患者的吞咽功能	机器学习	NA	高分辨率颈听诊	卷积循环神经网络、混合模型、堆叠循环神经网络	信号	NA
395	2024-12-20	The protective role of gamma zone peripapillary atrophy in diabetic retinopathy: insights from deep learning and SS-OCT angiography 2024, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2024.1501625 PMID:39698494	研究论文	本研究探讨了周边视盘萎缩（PPA）与糖尿病视网膜病变（DR）之间的关系，并利用深度学习和扫频源光学相干断层扫描（SS-OCT）血管造影揭示潜在机制	首次揭示了伽马区周边视盘萎缩与糖尿病视网膜病变风险降低之间的关联，并提出了伽马区可能反映与进行性近视相关的后眼组织变薄和微血管减少，从而增强对DR的结构抵抗力的假设	本研究为横断面研究，无法确定因果关系，且样本主要为2型糖尿病患者，结果的普适性有待进一步验证	探讨周边视盘萎缩与糖尿病视网膜病变之间的关系及其潜在机制	2型糖尿病患者的周边视盘萎缩与糖尿病视网膜病变	数字病理学	糖尿病视网膜病变	扫频源光学相干断层扫描（SS-OCT）血管造影	深度学习	图像	845名2型糖尿病患者
396	2024-12-20	Enhanced MRI-based brain tumor segmentation and feature extraction using Berkeley wavelet transform and ETCCNN 2024 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076241305282 PMID:39698507	研究论文	本文提出了一种基于Berkeley小波变换和ETCCNN的增强型MRI脑肿瘤分割和特征提取方法	使用Berkeley小波变换进行图像分割，并结合双通道卷积神经网络进行特征提取，采用增强型Serval优化算法确定最优增益参数	未提及具体限制	提高脑肿瘤检测的准确性	脑肿瘤的分类和检测	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	双通道卷积神经网络	图像	未提及具体样本数量
397	2024-12-19	Predicting the diabetic foot in the population of type 2 diabetes mellitus from tongue images and clinical information using multi-modal deep learning 2024, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2024.1473659 PMID:39691096	研究论文	本文基于中医和西医的定量和定性融合数据，结合中医和西医的客观参数，建立了一个糖尿病足（DF）预测模型	本文创新性地将舌象特征与临床信息结合，利用多模态深度学习方法建立了糖尿病足预测模型，证明了中医舌诊在糖尿病足风险预测中的独特优势和重要作用	NA	建立一个基于临床特征和客观舌色的糖尿病足预测模型，验证中医舌诊的科学性	2型糖尿病患者的糖尿病足风险预测	机器学习	糖尿病	深度神经网络（DNN）	ResNet-50	图像和临床数据	391名患者，其中267名为糖尿病足患者
398	2024-12-19	Recognition and Localization of Maize Leaf and Stalk Trajectories in RGB Images Based on Point-Line Net 2024, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.34133/plantphenomics.0199 PMID:39691278	研究论文	本文提出了一种基于Point-Line Net的深度学习方法，用于自动识别玉米田RGB图像中的叶片和茎秆数量及其生长轨迹	本文创新性地开发了Point-Line Net方法，基于Mask R-CNN框架，并引入了一个新的轻量级“关键点”检测分支，用于描述叶片和茎秆的位置和生长	本文主要在实验室环境下进行实验，尚未完全解决田间复杂背景和严重遮挡问题	探索深度学习技术在田间农业中获取叶片和茎秆数量及其生长轨迹的应用	玉米田中的叶片和茎秆数量及其生长轨迹	计算机视觉	NA	深度学习	Point-Line Net	图像	实验结果基于自定义的距离验证指数，达到了33.5的量级
399	2024-12-19	Artificial intelligence for chimeric antigen receptor-based therapies: a comprehensive review of current applications and future perspectives 2024, Therapeutic advances in vaccines and immunotherapy DOI:10.1177/25151355241305856 PMID:39691280	综述	本文综述了人工智能在嵌合抗原受体（CAR）疗法中的当前应用和未来展望	本文探讨了人工智能在CAR疗法中的多种应用，如使用深度学习设计CAR、自然语言处理提取临床信息、计算机视觉分析CAR细胞形态、强化学习优化CAR输注剂量等	本文指出了使用人工智能进行CAR疗法的挑战，包括数据质量不足、模型验证需求、AI输出偏差和错误风险、伦理法律问题以及对人类在癌症免疫治疗中角色的影响	探讨人工智能在CAR疗法中的应用及其未来发展方向	人工智能在CAR疗法中的设计、生产、交付等方面的应用	机器学习	NA	深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习	NA	文本、图像	NA
400	2024-12-19	Editorial: Investigating tumor immunotherapy responses in lung cancer using deep learning 2024, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2024.1529949 PMID:39691722	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA