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
1661	2024-08-07	Development and Application of Traditional Chinese Medicine Using AI Machine Learning and Deep Learning Strategies 2024, The American journal of Chinese medicine DOI:10.1142/S0192415X24500265 PMID:38715181	综述	本文综述了机器学习和深度学习在传统中医中的应用和发展	探讨了机器学习和深度学习在中医理论中的应用，如舌诊、脉诊和辨证施治，并强调了其在中医领域的早期成功应用	文章指出了中医在机器学习和深度学习应用中面临的问题和挑战	旨在验证机器学习和深度学习在中医应用中的成就，并探讨其未来的发展	传统中医及其在现代技术中的应用	自然语言处理	NA	机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)	NA	NA	NA
1662	2024-08-07	Intelligent Stroke Disease Prediction Model Using Deep Learning Approaches 2024, Stroke research and treatment IF:1.8Q3 DOI:10.1155/2024/4523388 PMID:38817540	研究论文	本文利用一系列生理特征参数与深度神经网络（如Wasserstein生成对抗网络和回归网络）合作，构建了一个中风预测模型	使用WGAN-GP进行正样本数据增强以解决样本不平衡问题，并设计了一个基于深度回归网络的中风预测模型	NA	开发一个智能的中风疾病预测模型，以帮助早期识别中风症状并及时干预	中风疾病的预测	机器学习	中风	深度学习	深度神经网络	生理特征参数	使用中风公共数据集，具体样本数量未明确
1663	2024-08-07	Revolutionising healthcare with artificial intelligence: A bibliometric analysis of 40 years of progress in health systems 2024 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076241258757 PMID:38817839	研究论文	本文通过文献计量分析，回顾了过去四十年人工智能在医疗系统中的发展历程	本文首次对人工智能在医疗系统中的应用进行了长达四十年的文献计量分析，揭示了该领域的增长趋势和关键研究方向	NA	评估和可视化人工智能在医疗系统中的研究趋势和影响力	人工智能在医疗系统中的应用	机器学习	NA	文献计量分析	NA	文本	64,063篇论文
1664	2024-08-07	Dermoscopy-based Radiomics Help Distinguish Basal Cell Carcinoma and Actinic Keratosis: A Large-scale Real-world Study Based on a 207-combination Machine Learning Computational Framework 2024, Journal of Cancer IF:3.3Q2 DOI:10.7150/jca.94759 PMID:38817855	研究论文	本研究利用机器学习算法开发了一种预测模型，用于区分皮肤镜图像中的基底细胞癌（BCC）和光化性角化病（AK）	研究开发了一个深度学习模型用于图像特征的定量分析，并整合了15种机器学习算法，通过随机组合和交叉验证生成了207种算法组合	NA	开发一种有效的预测模型，用于区分皮肤镜图像中的基底细胞癌和光化性角化病	皮肤镜图像中的基底细胞癌和光化性角化病	机器学习	皮肤癌	机器学习算法	深度学习模型	图像	904张皮肤镜图像
1665	2024-08-07	Simulation of Automatically Annotated Visible and Multi-/Hyperspectral Images Using the Helios 3D Plant and Radiative Transfer Modeling Framework 2024, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.34133/plantphenomics.0189 PMID:38817960	研究论文	本文提出了一种基于Helios 3D植物建模软件的辐射传输建模框架，用于模拟植物的可见光、多/高光谱图像，并自动生成标注信息	该框架能够模拟RGB、多/高光谱、热成像和深度相机图像，并生成带有完全解析的参考标签的植物图像，如植物物理特性、叶片化学浓度和叶片生理特性	NA	解决深度学习模型在植物和作物特性分析中对标注图像数据集的需求，以及从遥感数据中提取复杂特性的挑战	植物和作物的特性分析	计算机视觉	NA	辐射传输建模	深度学习模型	图像	NA
1666	2024-08-07	Radiation dose estimation with multiple artificial neural networks in dicentric chromosome assay 2024, International journal of radiation biology IF:2.1Q2 DOI:10.1080/09553002.2024.2338531 PMID:38687685	研究论文	本文开发了一种使用深度学习算法自动识别染色体并进行辐射剂量精确估计的方法，遵循泊松分布。	该研究通过使用多种人工神经网络（ANNs）实现了辐射剂量的全自动和精确估计，克服了传统方法的局限性。	在低于0.5 Gy的剂量水平下，由于数值问题，剂量估计的准确性受到阻碍。	开发一种高精度的辐射剂量估计方法，通过全自动检测双着丝粒染色体（DCs），严格遵循泊松分布。	辐射剂量估计	机器学习	NA	人工神经网络（ANNs）	深度学习模型	图像	30名健康捐赠者的样本，覆盖7个剂量水平（0至4 Gy）
1667	2024-08-07	Deep learning and minimally invasive inflammatory activity assessment: a proof-of-concept study for development and score correlation of a panendoscopy convolutional network 2024, Therapeutic advances in gastroenterology IF:3.9Q1 DOI:10.1177/17562848241251569 PMID:38812708	研究论文	本研究旨在开发一种基于卷积神经网络的自动化评分系统，用于客观评估克罗恩病患者的炎症活动	本研究首次提出了一种基于人工智能的自动化评分系统，用于评估克罗恩病患者的炎症活动，并与现有的验证评分系统进行了强相关性分析	本研究为初步研究，样本量较小，需要进一步验证和优化	开发一种基于胶囊内镜图像的自动化评分系统，用于客观评估克罗恩病患者的炎症活动	克罗恩病患者的胶囊内镜视频	机器学习	克罗恩病	卷积神经网络	CNN	视频	61名克罗恩病患者
1668	2024-08-07	SPECT-MPI for Coronary Artery Disease: A Deep Learning Approach 2024, Acta medica Philippina DOI:10.47895/amp.vi0.7582 PMID:38812768	研究论文	本文研究使用卷积神经网络（CNN）对单光子发射计算机断层扫描-心肌灌注成像（SPECT-MPI）进行分类，以检测冠状动脉疾病中的灌注异常	本文提出的CNN模型在分类性能上优于常用的预训练CNN架构，并能提供高精度的诊断结果	NA	应用深度学习方法在SPECT-MPI图像分类中，以提高诊断冠状动脉疾病的准确性	SPECT-MPI图像和卷积神经网络模型	机器学习	心血管疾病	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	192名接受应激测试-休息Tc99m MPI的患者
1669	2024-08-07	SVM-RLF-DNN: A DNN with reliefF and SVM for automatic identification of COVID from chest X-ray and CT images 2024 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076241257045 PMID:38812845	研究论文	本文提出了一种结合支持向量机（SVM）、改进的特征选择算法ReliefF和深度神经网络（DNN）的混合分类网络，用于从胸部X射线和CT图像中自动识别COVID-19。	该研究引入了ReliefF算法进行特征选择，使用Manhattan距离替代Euclidean距离，并通过SVM进行多类别分类，提高了模型的准确性和稳定性。	NA	开发一种先进的检测技术，用于从胸部X射线和CT扫描图像中识别COVID-19模式，结合深度学习和机器学习方法。	胸部X射线和CT扫描图像中的COVID-19、病毒性肺炎和健康病例。	计算机视觉	COVID-19	深度神经网络（DNN）	CNN	图像	使用了来自Kaggle和GitHub的公开胸部X射线和CT扫描图像数据库
1670	2024-08-07	Deep learning model for differentiating acute myeloid and lymphoblastic leukemia in peripheral blood cell images via myeloblast and lymphoblast classification 2024 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076241258079 PMID:38812848	research paper	本文开发了一种深度学习模型，用于通过外周血细胞图像对急性髓系和淋巴母细胞白血病进行分类	使用EfficientNet-V1和EfficientNet-V2开发了一个集成模型，提高了分类准确性和F1分数	NA	开发一种能够通过外周血细胞图像分类急性髓系和淋巴母细胞白血病的人工智能模型	外周血细胞图像中的12种细胞类型，包括与急性白血病相关的病理细胞	machine learning	血液病	NA	EfficientNet-V1, EfficientNet-V2	image	42,386张单细胞图像，来自282名患者（82名AML，40名ALL，160名幼稚粒细胞）
1671	2024-08-07	Deep learning-based automated high-accuracy location and identification of fresh vertebral compression fractures from spinal radiographs: a multicenter cohort study 2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2024.1397003 PMID:38812917	研究论文	本研究开发了一种基于深度残差网络（DRN）的模型，用于自动检测和识别脊柱X光片中的新鲜椎体压缩性骨折（VCFs）	本研究首次使用深度残差网络模型自动检测和识别脊柱X光片中的新鲜椎体压缩性骨折，并提供了可解释的注意力图以支持预测结果	研究中未提及具体的局限性	开发一种自动诊断和识别脊柱X光片中新鲜椎体压缩性骨折的模型	脊柱X光片中的新鲜椎体压缩性骨折	机器学习	NA	深度残差网络（DRN）	深度残差网络	图像	1,747名参与者
1672	2024-08-07	Deep learning model for individualized trajectory prediction of clinical outcomes in mild cognitive impairment 2024, Frontiers in aging neuroscience IF:4.1Q2 DOI:10.3389/fnagi.2024.1356745 PMID:38813529	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于预测轻度认知障碍患者未来认知下降和磁共振成像标记物随时间的变化。	本研究提出了一种新颖的深度学习架构，通过在循环神经网络中利用注意力机制，提高了预测性能。	未来的研究需要进一步验证和完善该预测模型，以改善临床决策。	开发一种预测轻度认知障碍患者未来认知下降和磁共振成像标记物变化的深度学习模型。	657名记忆障碍的轻度认知障碍患者。	机器学习	认知障碍	磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）	循环神经网络（RNN）	图像	657名患者
1673	2024-08-07	Survey of Denoising, Segmentation and Classification of Pancreatic Cancer Imaging 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/1573405620666230515090523 PMID:37189279	综述	本文综述了胰腺癌影像的去噪、分割和分类的不同方法	在分割方面，基于图谱的区域增长方法表现优于现有技术；在分类方面，深度学习方法优于其他方法	NA	探讨计算机辅助诊断系统在胰腺癌检测中的应用	胰腺癌影像的去噪、分割和分类	计算机视觉	胰腺癌	计算机辅助诊断系统（CADs）	深度学习	影像	NA
1674	2024-08-07	A Comprehensive Review on MRI-based Knee Joint Segmentation and Analysis Techniques 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/1573405620666230515090557 PMID:37189281	综述	本文综述了基于MRI的膝关节分割与分析技术	介绍了近年来基于深度学习的全自动分割方法，这些方法不仅比传统技术提供更好的结果，还开辟了医学影像研究的新领域	NA	旨在介绍不同科学文章中发表的膝关节骨、软骨和半月板的全自动和半自动分割方法	膝关节骨、软骨和半月板的分割	医学影像	骨关节炎	MRI	深度学习	图像	NA
1675	2024-08-07	Deep Learning-reconstructed Parallel Accelerated Imaging for Knee MRI 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/1573405620666230524151816 PMID:37226797	研究论文	本研究比较了深度学习（DL）重建的并行加速成像技术在膝关节MRI中的图像质量	使用深度学习技术重建的并行加速成像技术在膝关节MRI中显著降低了噪声，同时保持了图像的锐度和诊断质量	研究仅限于膝关节MRI，且样本量相对较小	比较深度学习重建的并行加速成像技术与传统技术在膝关节MRI中的图像质量	44个膝关节MRI扫描，来自38名成年患者	计算机视觉	NA	深度学习（DL）重建的并行加速成像技术	NA	图像	44个膝关节MRI扫描，38名成年患者
1676	2024-08-07	Image Quality Improvement of Low-dose Abdominal CT using Deep Learning Image Reconstruction Compared with the Second Generation Iterative Reconstruction 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/1573405620666230525104809 PMID:37231764	研究论文	本研究探讨了深度学习图像重建（DLIR）在降低辐射剂量的情况下，是否能提高腹部CT图像质量，并与第二代自适应统计迭代重建（ASiR-V）进行比较	DLIR算法在提高图像对比度噪声比（CNR）、图像质量、主观噪声和病变显著性方面表现优于ASiR-V	本研究为回顾性研究，样本量有限，且仅比较了同一供应商的不同型号扫描仪	确定DLIR是否能在降低辐射剂量的同时提供更好的图像质量	腹部CT图像质量及辐射剂量	计算机视觉	NA	深度学习图像重建	DLIR	图像	102名患者
1677	2024-08-07	Chest CT Image based Lung Disease Classification - A Review 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056248176230923143105 PMID:38389342	综述	本文对基于胸部CT图像的肺疾病分类方法进行了广泛的分析	深度学习技术在早期识别肺部疾病方面带来了革命性的变化	现有的机器学习技术仍存在挑战	帮助年轻研究人员构建更先进的肺疾病分类系统	肺疾病分类方法及其性能	计算机视觉	肺疾病	NA	NA	图像	NA
1678	2024-08-07	Deep Learning-based Glaucoma Detection Using CNN and Digital Fundus Images: A Promising Approach for Precise Diagnosis 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056257657231115051020 PMID:38389356	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的眼科疾病检测方法，通过使用卷积神经网络（CNN）和数字眼底图像来提高青光眼诊断的准确性	本研究利用AI模型对眼底图像进行分析，实现了对青光眼的高诊断准确率	现有方法存在无症状进展、依赖主观反馈、需要多次测试、晚期检测、预防测试有限及受外部因素影响等局限性	开发一种基于人工智能的青光眼检测方法，以减少青光眼相关的失明并提供更精确的诊断	青光眼检测	计算机视觉	青光眼	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	分析了来自健康、青光眼和疑似患者类别的20张眼底图像
1679	2024-08-07	Motion-resolved 3D Pulmonary MRI Reconstruction using Sinusoidal Representation Networks 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056270732231204061123 PMID:38389360	研究论文	本文提出了一种基于正弦表示网络（SIREN）的运动解析三维肺部MRI重建方案	使用SIREN学习配准图，实现高效的内存使用和无监督学习	NA	提出一种新的三维肺部MRI重建方法	肺部MRI数据	计算机视觉	NA	MRI	SIREN	图像	十个数据集
1680	2024-08-07	An Evaluation Analysis for Computed Tomography Image Quality of Primary Liver Cancer Lesions Based on Deep Learning Image Reconstruction 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056261849231207055304 PMID:38389358	研究论文	本研究评估了深度学习图像重建（DLIR）对原发性肝癌病变动态增强CT图像质量的影响	新的重建算法DLIR在显示病变结构方面表现更优	NA	评估深度学习图像重建对原发性肝癌病变动态增强CT图像质量的影响	48名肝癌患者的CT图像质量	计算机视觉	肝癌	CT	深度学习图像重建（DLIR）	图像	48名肝癌患者