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
2401	2024-12-05	An AI-assisted explainable mTMCNN architecture for detection of mandibular third molar presence from panoramic radiography 2024-Nov-23, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105724 PMID:39626596	研究论文	本文设计并系统评估了一种名为E-mTMCNN的架构，用于从全景放射摄影中检测下颌第三磨牙的存在	提出了E-mTMCNN架构，结合GoogLeNet和LIME方法，提高了检测准确性和模型的可解释性	NA	设计并评估一种新的架构，用于提高下颌第三磨牙检测的准确性和临床决策支持	下颌第三磨牙的存在检测	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN），迁移学习（TL），局部可解释模型不可知解释（LIME）	卷积神经网络（CNN）	图像	来自UESB数据集的原始全景放射图像，通过专家标注形成Mandibular Third Molar（m-TM）数据集
2402	2024-12-05	Deep learning-based fishing ground prediction with multiple environmental factors 2024-Nov, Marine life science & technology IF:5.8Q1 DOI:10.1007/s42995-024-00222-4 PMID:39620085	研究论文	研究开发了一种基于深度学习的渔场预测模型，结合多种环境因素，以提高渔场预测的准确性	通过引入多种环境因素，改进了单一环境因素模型中渔场区域过大且不集中的问题	研究仅使用了西北太平洋海域的鱿鱼数据，可能限制了模型的普适性	提高海洋经济物种渔场预测的准确性	西北太平洋海域的鱿鱼渔场	机器学习	NA	深度学习	U-Net	环境数据	2002年至2020年7月至11月的数据
2403	2024-12-05	Deep learning for genomic selection of aquatic animals 2024-Nov, Marine life science & technology IF:5.8Q1 DOI:10.1007/s42995-024-00252-y PMID:39620094	综述	本文综述了深度学习在基因组选择中的应用现状和潜力	深度学习技术如深度神经网络、卷积神经网络和自编码器在基因组选择中的应用，提高了遗传评估的准确性	NA	探讨深度学习在基因组选择中的应用及其未来发展方向	水产动物的表型、基因型和基因组估计育种值	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络、卷积神经网络、自编码器	基因型数据	NA
2404	2024-12-05	Letter to the Editor Regarding "A Practical Roadmap to Implementing Deep Learning Segmentation in the Clinical Neuroimaging Research Workflow" 2024-Nov, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.07.121 PMID:39623627	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2405	2024-12-05	Automatic segmentation of extensor carpi ulnaris tendon and detection of tendinosis with convolutional neural networks 2024-Nov, Acta radiologica open IF:0.9Q4 DOI:10.1177/20584601241297530 PMID:39624259	研究论文	本研究利用卷积神经网络（CNN）自动检测和分割尺侧腕伸肌腱及其腱鞘炎，并评估其在2D腕部MRI中的表现	首次使用卷积神经网络自动检测和分割尺侧腕伸肌腱及其腱鞘炎，提供了一种自动化诊断慢性腕痛的方法	研究样本量较小，且仅限于2D腕部MRI图像，未来需要在大规模数据集上验证和改进模型	开发一种用于自动检测尺侧腕伸肌腱及其腱鞘炎的卷积神经网络，并验证其在2D腕部MRI中的可行性	尺侧腕伸肌腱及其腱鞘炎的自动检测和分割	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	1081名接受腕部MRI检查的患者，其中46名患者患有腱鞘炎
2406	2024-12-05	A deep learning model for predicting the modified micro-dosimetric kinetic model-based dose and the dose-averaged linear energy transfer for prostate cancer in carbon ion therapy 2024-Oct, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2024.100671 PMID:39624391	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于快速预测碳离子治疗中前列腺癌的修正微剂量动力学模型（mMKM）剂量和剂量平均线性能量转移（LET）分布	本研究首次将深度学习应用于预测碳离子治疗中前列腺癌的mMKM剂量和LET分布，提供了一种快速、准确的评估工具	本研究仅使用了50名患者的样本数据进行训练和测试，样本量较小	开发一种快速、准确的工具，用于评估碳离子治疗中前列腺癌的生物剂量和剂量平均线性能量转移（LET）变化	前列腺癌患者在碳离子治疗中的修正微剂量动力学模型（mMKM）剂量和剂量平均线性能量转移（LET）分布	机器学习	前列腺癌	深度学习	深度学习模型	图像	50名前列腺癌患者
2407	2024-12-05	[Changes in FDG-PET Images of Small Lung and Liver Masses Caused by the Deep Learning-based Time-of-flight Processing] 2024, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi DOI:10.6009/jjrt.25-1518 PMID:39617445	研究论文	研究评估了基于深度学习的飞行时间处理（DL-ToF）对PET图像中肺部和肝脏小肿块的影响	DL-ToF通过后处理模拟飞行时间效应，应用深度学习增强PET图像	研究仅使用了一个胸腹部仿真模型，未涉及临床数据	评估DL-ToF在PET成像中的有效性	肺部和肝脏的小肿块	计算机视觉	NA	PET成像	深度学习	图像	一个胸腹部仿真模型
2408	2024-12-05	Estimating protein-ligand interactions with geometric deep learning and mixture density models 2024, Journal of biosciences IF:2.1Q2 PMID:39618061	研究论文	本文介绍了一种基于几何深度学习和混合密度模型的方法，用于预测蛋白质与配体的结合构象	开发了一种生成蛋白质图形表示的技术，利用图神经网络学习基于距离概率的统计势能，并结合全局优化算法进行配体结合构象的预测	NA	改进现有的基于物理学的解决方案，提高蛋白质与配体相互作用的预测精度	蛋白质与配体的结合构象	计算机视觉	NA	几何深度学习	图神经网络	结构数据	NA
2409	2024-12-05	A review of epilepsy detection and prediction methods based on EEG signal processing and deep learning 2024, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2024.1468967 PMID:39618710	综述	本文综述了基于脑电图信号处理和深度学习的癫痫检测与预测方法	本文强调了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在癫痫检测中的应用，并建议进一步探索新的网络模型	公开数据集缺乏癫痫类型的多样性，且收集条件可能不反映真实世界情况，导致信号预处理方法受限	探讨有效的癫痫检测与预测方法，以促进患者康复和优化医疗流程	癫痫脑电图信号的检测与预测	机器学习	癫痫	深度学习	CNN, RNN	脑电图信号	NA
2410	2024-12-05	Advanced Analysis of OCT/OCTA Images for Accurately Differentiating Between Glaucoma and Healthy Eyes Using Deep Learning Techniques 2024, Clinical ophthalmology (Auckland, N.Z.) DOI:10.2147/OPTH.S472231 PMID:39618988	研究论文	评估OCT和OCTA图像在区分青光眼和健康眼睛中的区分能力，使用深度学习技术	提出了一种结合OCT和OCTA图像的深度学习方法，用于更准确地区分青光眼和健康眼睛	研究样本量相对较小，可能影响结果的普适性	评估OCT和OCTA图像在区分青光眼和健康眼睛中的有效性	青光眼和健康眼睛的OCT和OCTA图像	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	157名受试者的1106次眼扫描
2411	2024-12-05	Segmentation of glioblastomas via 3D FusionNet 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1488616 PMID:39619438	研究论文	本文提出了一种用于脑肿瘤自动分割的端到端3D深度学习模型	FusionNet结合了U-Net和SegNet的优点，在肿瘤分割性能上优于两者	尽管模型在脑肿瘤分割上表现出色，但仍有提升空间	开发一种能够自动分割脑肿瘤的3D深度学习模型	胶质母细胞瘤（GBM）患者的脑肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	NA	FusionNet	MRI图像	630名GBM患者
2412	2024-12-05	Advancing EGFR mutation subtypes prediction in NSCLC by combining 3D pretrained ConvNeXt, radiomics, and clinical features 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1464555 PMID:39619439	研究论文	本研究开发了一种结合3D预训练ConvNeXt、放射组学和临床特征的新方法，用于预测非小细胞肺癌患者中表皮生长因子受体（EGFR）及其亚型的表达状态	本研究首次将3D预训练ConvNeXt与放射组学和临床特征结合，用于EGFR突变及其亚型的预测	本研究为回顾性研究，样本量有限，未来需在更大规模的前瞻性研究中验证模型的有效性	开发一种新的方法，用于预测非小细胞肺癌患者中EGFR及其亚型的表达状态	非小细胞肺癌患者的EGFR及其亚型表达状态	计算机视觉	肺癌	3D卷积神经网络（3D-CNN）	ConvNeXt	图像	732名非小细胞肺癌患者
2413	2024-12-05	IGAMT: Privacy-Preserving Electronic Health Record Synthesization with Heterogeneity and Irregularity 2024, Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence. AAAI Conference on Artificial Intelligence DOI:10.1609/aaai.v38i14.29491 PMID:39619768	研究论文	提出了一种名为IGAMT的框架，用于生成隐私保护的合成电子健康记录（EHR）数据，解决了特征异质性、结构缺失值和时间测量不规则性等问题	IGAMT框架不仅能够生成高质量的合成EHR数据，还能在隐私保护和数据效用之间实现更好的平衡	未明确提及	解决电子健康记录数据在机器学习应用中的隐私和安全问题	电子健康记录数据及其合成方法	机器学习	NA	深度学习	NA	文本	未明确提及
2414	2024-12-05	Deep learning methods for high-resolution microscale light field image reconstruction: a survey 2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2024.1500270 PMID:39624772	综述	本文综述了基于深度学习的光场显微图像重建技术的最新进展	本文分类并分析了三种基于深度学习的光场显微重建算法的特点	本文讨论了提高光场显微预测时间信息的准确性、获取光场训练数据、利用现有数据进行数据增强以及深度神经网络的可解释性等挑战	综述基于深度学习的光场显微图像重建技术	光场显微图像重建技术	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
2415	2024-12-05	Efficient generation of HPLC and FTIR data for quality assessment using time series generation model: a case study on Tibetan medicine Shilajit 2024, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2024.1503508 PMID:39624838	研究论文	本研究使用深度学习模型TimeVQVAE生成高效液相色谱（HPLC）和傅里叶变换红外光谱（FTIR）数据，以评估藏药Shilajit的质量	首次采用TimeVQVAE模型生成HPLC和FTIR数据，显著提高了数据量和分类准确性	研究仅限于Shilajit样本，未探讨其他药材的适用性	解决高原特色药材样本稀缺问题，提高质量评估的准确性和稳定性	藏药Shilajit	机器学习	NA	高效液相色谱（HPLC）、傅里叶变换红外光谱（FTIR）	时间向量量化变分自编码器（TimeVQVAE）	时间序列数据	三种等级的Shilajit样本
2416	2024-12-02	A deep learning algorithm that aids visualization of femoral neck fractures and improves physician training 2024-Dec, Injury IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.injury.2024.111997 PMID:39504732	研究论文	开发了一种全自动深度学习模型，用于检测和分类股骨颈骨折，并评估其在诊断辅助和医生培训中的效用	首次使用深度学习算法来检测和分类股骨颈骨折，并通过分割方法可视化可能的骨折区域	研究仅限于股骨颈骨折的检测和分类，未涉及其他类型的骨折	开发和评估一种深度学习模型，以辅助医生在股骨颈骨折的诊断和培训中的应用	股骨颈骨折的检测和分类	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	Faster R-CNN, DenseNet-121	图像	1527张骨盆和髋部的X光片
2417	2024-12-02	Intelligent Diagnosis of Hypopigmented Dermatoses and Intelligent Evaluation of Vitiligo Severity on the Basis of Deep Learning 2024-Dec, Dermatology and therapy IF:3.5Q1 DOI:10.1007/s13555-024-01296-9 PMID:39514178	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合模型，用于诊断色素减退性皮肤病（HD）和评估白癜风严重程度	本文创新性地将挤压与激励（SE）模块与候选模型结合，构建了优化的诊断模型，并提出了客观的严重程度评估指标	本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同数据集上的表现	实现对色素减退性皮肤病（HD）的准确智能分类诊断和白癜风严重程度的评估	色素减退性皮肤病（HD）和白癜风的严重程度	计算机视觉	皮肤病	深度学习	SE_ResNet-18	图像	11,483张图像，来自4744名患者
2418	2024-12-02	Predicting opinion using deep learning: From burning to sustainable management of organic waste in Indian State of Punjab 2024-Dec, Waste management & research : the journal of the International Solid Wastes and Public Cleansing Association, ISWA IF:3.7Q2 DOI:10.1177/0734242X231219627 PMID:38158841	研究论文	研究探讨了印度旁遮普邦农民对有机废物可持续管理的看法，并使用深度神经网络预测了农民的意见	采用多层感知器前馈深度神经网络预测农民意见，提供了一种新颖的分析农民行为的方法	NA	理解农民对有机废物可持续管理的看法，并预测影响农民意见的因素	印度旁遮普邦的800名奶农	机器学习	NA	深度学习	多层感知器前馈深度神经网络	文本	800名奶农，分为小规模和大规模奶农两组
2419	2024-12-02	Predicting early mortality in hemodialysis patients: a deep learning approach using a nationwide prospective cohort in South Korea 2024-Nov-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80900-6 PMID:39609495	研究论文	本研究使用韩国全国性前瞻性队列数据，通过深度学习方法预测血液透析患者的早期死亡率	开发了一种带有自编码器的循环神经网络（RNN）来处理缺失数据和时间序列变量，并改进了早期死亡率的预测	NA	量化风险因素对血液透析患者死亡率的影响	3284名血液透析患者	机器学习	肾脏疾病	循环神经网络（RNN）	RNN	时间序列数据	3284名患者，平均年龄58.4±13.6岁，59.3%为男性
2420	2024-12-02	Deep learning for predicting porosity in ultra-deep fractured vuggy reservoirs from the Shunbei oilfield in Tarim Basin, China 2024-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81051-4 PMID:39609489	研究论文	研究开发了一种用于塔里木盆地顺北油田超深裂缝-溶洞型储层孔隙度预测的高级深度学习方法	该方法通过深度学习技术构建了超深碳酸盐岩储层的孔隙度预测模型，相比传统阻抗反演技术，均方误差降低了76%	NA	解决中国深层和超深层碳酸盐岩储层孔隙度预测的挑战	塔里木盆地顺北油田的超深裂缝-溶洞型储层	计算机视觉	NA	深度学习技术	深度学习模型	三维地震数据	使用顺北油田的盲井进行验证