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
2321	2024-12-06	Privacy-Preserving Federated Learning With Domain Adaptation for Multi-Disease Ocular Disease Recognition 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3305685 PMID:37590112	研究论文	本文提出了一种隐私保护的联邦学习框架，结合领域自适应方法用于多疾病眼科疾病的识别	采用高斯随机化机制保护本地数据隐私，并引入两步领域自适应方法解决多站点数据间的领域差异问题	未提及具体的研究局限性	开发一种能够保护数据隐私并提高多站点数据间识别性能的联邦学习框架	多疾病眼科疾病的早期识别	计算机视觉	眼科疾病	联邦学习	NA	图像	使用了一个多疾病早期眼底筛查数据集，具体样本数量未提及
2322	2024-12-06	An Anthropomorphic Diagnosis System of Pulmonary Nodules using Weak Annotation-Based Deep Learning 2024-May-05, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.05.03.24306828 PMID:38746400	研究论文	本文开发了一种基于弱注释深度学习的类人肺结节诊断系统	该系统使用弱注释数据进行训练，无需耗时且劳动密集的手动注释，并展示了与全注释系统相当的性能	NA	开发一种基于弱注释深度学习的类人肺结节诊断系统，以减少注释时间和成本	肺结节（PN）的分类（良性 vs. 恶性）	计算机视觉	肺癌	深度学习（DL）	深度学习模型	图像	两个肺部CT数据集：（1）公共LIDC-IDRI数据集，包含1018个受试者；（2）内部数据集，包含2740个受试者
2323	2024-12-06	CollaPPI: A Collaborative Learning Framework for Predicting Protein-Protein Interactions 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3375621 PMID:38466584	研究论文	本文提出了一种协作学习框架CollaPPI，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用	该框架通过蛋白质级和任务级协作，实现了蛋白质对之间知识的共享和互补	NA	解决现有深度学习方法在提取蛋白质-蛋白质相互作用特征时忽略知识共享的问题	蛋白质-蛋白质相互作用	机器学习	NA	深度学习	协作学习框架	蛋白质数据	两个蛋白质-蛋白质相互作用基准数据集
2324	2024-12-06	Auto Diagnosis of Parkinson's Disease Via a Deep Learning Model Based on Mixed Emotional Facial Expressions 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3239780 PMID:37022035	研究论文	本文提出了一种基于混合情感面部表情的帕金森病自动诊断方法	利用生成对抗学习合成虚拟面部表情图像，结合深度特征提取器和面部表情分类器进行帕金森病诊断	NA	开发一种基于面部表情的帕金森病自动诊断方法	帕金森病患者和正常人的面部表情	计算机视觉	神经退行性疾病	生成对抗学习	深度学习模型	图像	包括帕金森病患者和正常人的面部表情图像
2325	2024-12-06	CSF-GTNet: A Novel Multi-Dimensional Feature Fusion Network Based on Convnext-GeLU- BiLSTM for EEG-Signals-Enabled Fatigue Driving Detection 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3240891 PMID:37022236	研究论文	提出了一种基于Convnext-GeLU-BiLSTM的多维特征融合网络CSF-GTNet，用于通过脑电信号进行疲劳驾驶检测	创新性地结合了时间域和空间频域的多维特征融合网络，提高了疲劳检测的准确率	未提及具体局限性	解决现有研究中多维特征提取不足的问题，提高疲劳驾驶检测的准确性	脑电信号及其在疲劳驾驶检测中的应用	机器学习	NA	脑电图（EEG）信号分析	Convnext-GeLU-BiLSTM	脑电信号	自制的和SEED-VIG数据集
2326	2024-12-06	EEG-Based Mental Workload Classification Method Based on Hybrid Deep Learning Model Under IoT 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3281793 PMID:37276109	研究论文	提出了一种基于混合深度学习模型的EEG信号空间和时频域特征的脑力负荷分类方法	提出了基于混合深度学习模型的脑力负荷分类方法，结合了空间域和时频域特征，提高了分类准确性	NA	开发一种自动检测人类脑力负荷以预防心理疾病的方法	脑力负荷的分类	机器学习	NA	深度学习	混合深度学习模型	EEG信号	使用了Simultaneous Task EEG Workload公共数据库
2327	2024-12-06	Improving Needle Tip Tracking and Detection in Ultrasound-Based Navigation System Using Deep Learning-Enabled Approach 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3353343 PMID:38215329	研究论文	本文提出了一种将基于超声的深度学习方法集成到光学导航系统中的新策略，以增强针尖的可视化并提高定位精度	本文的创新点在于将深度学习技术与光学导航系统结合，优化了针尖的跟踪和检测算法，提高了针尖定位的准确性	本文未提及具体的局限性	本文的研究目的是改进超声引导下经皮介入手术中的针尖跟踪和检测技术	本文的研究对象是超声图像中的针尖跟踪和检测	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习网络	图像	本文建立了包含超声图像及其对应空间针尖坐标的数据集，并进行了实际穿刺实验以验证方法的有效性
2328	2024-12-06	Deep Learning-Based Eye-Tracking Analysis for Diagnosis of Alzheimer's Disease Using 3D Comprehensive Visual Stimuli 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3365172 PMID:38349825	研究论文	本文利用深度学习技术，通过眼动追踪行为分析来诊断阿尔茨海默病	提出了多层比较卷积神经网络（MC-CNN），通过分层残差块获取热图的多层特征表示，以更好地编码眼动行为	NA	早期诊断阿尔茨海默病	阿尔茨海默病患者和正常人的视觉注意力差异	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像（热图）	NA
2329	2024-12-06	Magnetoencephalography Decoding Transfer Approach: From Deep Learning Models to Intrinsically Interpretable Models 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3365051 PMID:38349827	研究论文	本文提出了一种通过特征归因知识蒸馏将深度学习模型转化为内在可解释模型的磁共振成像（MEG）解码迁移方法	首次将事后可解释算法中的特征归因图引入知识蒸馏，指导内在可解释模型吸收这些知识，实现从深度模型到内在可解释模型的MEG解码信息迁移	NA	结合深度学习和内在可解释模型的优势，提高MEG信号解码的预测性能和可解释性	磁共振成像（MEG）信号	机器学习	NA	知识蒸馏	深度学习模型、内在可解释模型（如决策树）	神经电生理信号	NA
2330	2024-12-06	Label-Decoupled Medical Image Segmentation With Spatial-Channel Graph Convolution and Dual Attention Enhancement 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3367756 PMID:38376972	研究论文	提出了一种名为LADENet的新型医学图像分割框架，结合空间-通道图卷积和双重注意力增强机制	引入空间-通道图卷积捕捉全局长程信息和特征图间的拓扑相关性，采用距离变换的标签解耦策略和双重注意力增强机制提升学习能力	未提及	改进医学图像分割方法，提高分割性能	医学图像的分割	计算机视觉	NA	图卷积	LADENet	图像	基准数据集
2331	2024-12-06	Cardiac Valve Event Timing in Echocardiography Using Deep Learning and Triplane Recordings 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3373124 PMID:38442058	研究论文	本文提出了一种利用深度学习和三平面记录来增强超声心动图中心脏瓣膜事件检测的方法	本文的创新点在于利用深度学习方法从三平面记录中检测六个不同的心脏瓣膜事件，包括传统上与舒张末期和收缩末期相关的事件	本文的局限性在于其方法主要依赖于三平面记录，可能不适用于其他类型的超声心动图数据	本文的研究目的是提高超声心动图中心脏瓣膜事件检测的准确性和全面性	本文的研究对象是超声心动图中的心脏瓣膜事件	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	240名患者的三平面数据和180名患者的独立测试数据
2332	2024-12-06	Adaptive Fusion of Deep Learning With Statistical Anatomical Knowledge for Robust Patella Segmentation From CT Images 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3372576 PMID:38446653	研究论文	提出了一种结合深度学习和统计解剖知识的自适应融合框架，用于从CT图像中进行髌骨分割	将深度神经网络与统计形状模型中的解剖知识相结合，提出了一种自适应融合框架，并采用了体素级细化策略	未提及	开发一种鲁棒的自动髌骨分割方法，以辅助医生诊断膝关节骨性关节炎	髌骨的分割	计算机视觉	关节疾病	统计形状模型	CNN	图像	未提及
2333	2024-12-06	Cross-Attention Enhanced Pyramid Multi-Scale Networks for Sensor-Based Human Activity Recognition 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3377353 PMID:38483804	研究论文	本文提出了一种新的基于深度学习的人类活动识别模型，通过交叉注意力增强的金字塔多尺度网络来提高识别精度和计算效率	引入了金字塔多尺度卷积网络和交叉注意力机制，通过多尺度表示能力和跨维度关系增强特征表示	未提及具体限制	解决人类活动识别中识别精度和计算效率之间的权衡问题	人类活动识别	计算机视觉	NA	深度学习	金字塔多尺度卷积网络，交叉注意力机制	传感器数据	涉及四个不同数据集：UCI，WISDM，PAMAP2，OPPORTUNITY
2334	2024-12-06	Deep Multimodal Fusion of Data With Heterogeneous Dimensionality via Projective Networks 2024-04, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3352970 PMID:38206782	研究论文	提出了一种新的深度学习框架，用于融合具有异构维度的多模态数据，并验证了其在地理萎缩和视网膜血管分割任务中的有效性	提出了一种新的深度学习框架，能够融合具有不同维度的多模态数据，并适用于定位任务	当前的分割方法仅限于融合相同维度的模态，且分类方法的融合策略不适用于定位任务	开发一种能够融合异构维度多模态数据的深度学习框架，并验证其在医学图像分割任务中的应用	地理萎缩和视网膜血管的分割	计算机视觉	老年性疾病	深度学习	NA	图像	NA
2335	2024-12-06	Identifying Biases in a Multicenter MRI Database for Parkinson's Disease Classification: Is the Disease Classifier a Secret Site Classifier? 2024-04, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3352513 PMID:38198251	研究论文	研究探讨了在多中心MRI数据库中用于帕金森病分类的深度学习模型是否存在站点相关的偏差	首次系统分析了深度学习模型在帕金森病分类中可能利用的站点相关特征作为捷径的现象	研究仅限于T1加权MRI数据，未涵盖其他类型的医学影像数据	探究深度学习模型在帕金森病分类中是否存在站点相关的偏差	多中心MRI数据库中的帕金森病分类模型	计算机视觉	帕金森病	MRI	深度学习模型	图像	1880个MRI扫描数据，来自41个中心
2336	2024-12-06	Identification of Congenital Valvular Murmurs in Young Patients Using Deep Learning-Based Attention Transformers and Phonocardiograms 2024-04, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3357506 PMID:38261492	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的注意力转换器模型，用于通过心音图（PCG）自动检测年轻患者中由先天性心脏病（CHD）引起的心脏杂音	本文首次使用深度学习技术结合注意力转换器模型，通过心音图自动检测先天性心脏病引起的心脏杂音，提高了诊断效率和准确性	模型在区分杂音存在与否的准确性上仍有提升空间，且在不同年龄段的预测准确性存在差异	开发一种自动化工具，通过心音图早期检测先天性心脏病引起的心脏杂音，减少对昂贵设备和专家评估的依赖	年轻患者的心脏杂音检测	机器学习	先天性心脏病	深度学习	注意力转换器	心音图	942名年轻患者的心音图记录
2337	2024-12-06	Discovering Consensus Regions for Interpretable Identification of RNA N6-Methyladenosine Modification Sites via Graph Contrastive Clustering 2024-04, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3357979 PMID:38265898	研究论文	提出了一种名为M6A-DCR的深度学习模型，用于通过发现共识区域来解释性地识别RNA N6-甲基腺苷修饰位点	通过整合特定位置和核苷酸类型构建实例图，并将共识区域的发现转化为图聚类问题，从而实现对m6A修饰位点的解释性识别	未提及	开发一种能够解释性地识别RNA N6-甲基腺苷修饰位点的深度学习模型	RNA N6-甲基腺苷修饰位点	机器学习	NA	图聚类	深度学习模型	RNA序列	未提及
2338	2024-12-06	Brain Structural Connectivity Guided Vision Transformers for Identification of Functional Connectivity Characteristics in Preterm Neonates 2024-04, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3355020 PMID:38285570	研究论文	提出了一种基于脑结构连接引导的视觉变换器模型，用于识别早产儿的功能连接特征	引入了一种新的脑结构连接/功能连接矩阵补丁标记，并使用结构连接矩阵作为有效掩码筛选输入的功能连接补丁嵌入，以提高分类和识别功能连接差异的能力	NA	提高早产儿功能连接特征的分类和识别能力，以改善诊断和治疗	早产儿、有早期新生儿经验的早产儿和足月儿的功能连接差异	计算机视觉	NA	NA	视觉变换器 (ViT)	多模态MRI数据	437名新生儿的大脑数据
2339	2024-12-06	Predicting Protein Functions Based on Heterogeneous Graph Attention Technique 2024-04, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3357834 PMID:38319781	研究论文	本文提出了一种基于异构图注意力技术的深度学习方法，用于预测蛋白质功能	该方法通过构建包含蛋白质相互作用网络、本体结构以及正负注释信息的异构图，利用图注意力技术学习蛋白质和本体术语的嵌入表示，从而提高预测性能	NA	解决现有计算方法在蛋白质功能预测中忽略负注释信息导致精度低估的问题	蛋白质功能预测	生物信息学	NA	异构图注意力技术	深度学习模型	图数据	三种物种（人类、小鼠和拟南芥）
2340	2024-12-06	Machine Learning and Deep Learning Techniques Applied to Diabetes Research: A Bibliometric Analysis 2024-03, Journal of diabetes science and technology IF:4.1Q2 DOI:10.1177/19322968231215350 PMID:38047451	研究论文	本文通过文献计量分析，探讨了2000年至2022年间机器学习和深度学习技术在糖尿病研究中的应用趋势	首次全面分析了机器学习和深度学习技术在糖尿病研究领域的知识生成景观	未发现特定作者的突出领导作用	揭示全球在糖尿病研究中应用机器学习和深度学习技术的研究趋势和网络	糖尿病研究领域的科学文章	机器学习	糖尿病	机器学习、深度学习	NA	文献	1773篇文章