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
3261	2024-11-21	Artificial Intelligence Measurement of Preoperative Radiographs in Adolescent Idiopathic Scoliosis Based on Multiple-View Semantic Segmentation 2024-Aug-07, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682241270036 PMID:39109794	研究论文	研究基于多视角语义分割的人工智能在青少年特发性脊柱侧弯术前影像测量中的应用	本研究首次使用深度学习方法自动分类青少年特发性脊柱侧弯，并与手动分类进行一致性验证	研究样本量有限，且仅限于青少年特发性脊柱侧弯病例	探索深度学习在青少年特发性脊柱侧弯影像分类中的应用，验证其与手动分类的一致性	青少年特发性脊柱侧弯的术前影像	计算机视觉	脊柱侧弯	U-Net语义分割神经网络技术	U-Net	影像	506例训练样本，107例测试样本
3262	2024-11-21	Evaluation of deep-learning TSE images in clinical musculoskeletal imaging 2024-Aug, Journal of medical imaging and radiation oncology IF:2.2Q2 DOI:10.1111/1754-9485.13714 PMID:38837669	研究论文	本研究比较了传统重建的脂肪饱和（FS）和非FS涡轮自旋回波（TSE）磁共振成像与基于深度学习的加速TSE（DL-TSE）重建在膝关节成像中的效果	DL-TSE重建在提高图像分辨率和缩短扫描时间的同时，保持了图像对比度，且在大多数情况下被放射科医生认为具有更好的小结构显示效果	DL-TSE在21/232（9%）的病例中被认为效果不如传统TSE	评估基于深度学习的TSE图像在临床肌肉骨骼成像中的应用效果	脂肪饱和和非脂肪饱和的TSE磁共振成像与基于深度学习的TSE重建图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	深度学习	图像	232对传统TSE和DL-TSE图像
3263	2024-11-21	Convolutional Neural Networks to Study Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging-Based Skeletal Calf Muscle Perfusion in Peripheral Artery Disease 2024-06-01, The American journal of cardiology DOI:10.1016/j.amjcard.2024.03.035 PMID:38580040	研究论文	研究使用卷积神经网络（CNN）通过对比增强磁共振成像（CE-MRI）的骨骼小腿肌肉灌注模式特征来区分外周动脉疾病（PAD）患者与匹配的对照组	首次使用卷积神经网络分析对比增强磁共振成像的骨骼小腿肌肉灌注模式，以区分PAD患者与对照组	研究样本量较小，且仅限于小腿肌肉的灌注模式分析	探索使用深度学习方法通过CE-MRI图像区分PAD患者与对照组	PAD患者与匹配的对照组的小腿肌肉灌注模式	计算机视觉	外周动脉疾病	对比增强磁共振成像（CE-MRI）	卷积神经网络（CNN）	图像	56名参与者，包括36名PAD患者和20名匹配的对照组
3264	2024-11-21	Evaluation of a deep image-to-image network (DI2IN) auto-segmentation algorithm across a network of cancer centers 2024-Apr-01, Journal of cancer research and therapeutics IF:1.4Q4 DOI:10.4103/jcrt.jcrt_769_23 PMID:39023610	研究论文	本文评估了一种基于深度图像到图像网络（DI2IN）的自动分割算法在多个癌症中心的性能	首次进行多机构研究，描述并评估基于深度图像到图像网络（DI2IN）的AI算法用于自动分割危及器官（OARs）	NA	评估AI算法在自动分割危及器官（OARs）中的应用效果	危及器官（OARs）的自动分割算法	计算机视觉	NA	深度学习	深度图像到图像网络（DI2IN）	图像	156名患者和1366个轮廓
3265	2024-11-21	Application of artificial intelligence in brain arteriovenous malformations: Angioarchitectures, clinical symptoms and prognosis prediction 2024-Mar-22, Interventional neuroradiology : journal of peritherapeutic neuroradiology, surgical procedures and related neurosciences IF:1.5Q3 DOI:10.1177/15910199241238798 PMID:38515371	review	本文综述了人工智能在脑动静脉畸形管理中的应用	人工智能算法在脑动静脉畸形管理中的多个方面得到了应用，特别是在机器学习和深度学习模型中	本文总结了当前研究的局限性和未来研究方向	总结人工智能在脑动静脉畸形管理中的应用	脑动静脉畸形	machine learning	脑血管疾病	machine learning, deep learning	machine learning, deep learning	image	NA
3266	2024-11-21	A systematic analysis of deep learning in genomics and histopathology for precision oncology 2024-02-05, BMC medical genomics IF:2.1Q3 DOI:10.1186/s12920-024-01796-9 PMID:38317154	综述	本文对2010年至2023年期间深度学习在基因组学和组织病理学中的应用进行了系统性综述	本文介绍了多模态深度学习模型，这些模型能够同时处理病理切片图像和基因组数据，从而实现比单模态模型更高的性能	多模态深度学习的应用在不同肿瘤实体和临床场景中缺乏一致性，且相关研究数量有限	量化深度学习在病理学、基因组学及其联合应用中的使用情况	深度学习在病理学和基因组学中的应用，特别是多模态深度学习模型的应用	数字病理学	NA	深度学习	多模态深度学习模型	图像和基因组数据	NA
3267	2024-11-21	Role of Artificial intelligence model in prediction of low back pain using T2 weighted MRI of Lumbar spine 2024, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.154680.2 PMID:39483709	研究论文	研究探讨了人工智能模型在利用T2加权MRI预测腰椎疼痛中的作用	首次使用多种机器学习和深度学习模型（如随机森林、AdaBoost、ResNet和GoogleNet）来预测腰椎疼痛，并展示了这些模型在提高诊断准确性方面的潜力	研究样本量较小，且仅限于使用T2加权MRI图像	研究人工智能模型在预测腰椎疼痛中的应用，以提高诊断准确性和患者管理	腰椎疼痛患者及其T2加权MRI图像	机器学习	腰椎疼痛	MRI	随机森林、决策树、逻辑回归、K近邻、AdaBoost、ResNet、GoogleNet	图像	200名MRI患者（100名病例和100名对照）
3268	2024-11-21	DMAeEDNet: Dense Multiplicative Attention Enhanced Encoder Decoder Network for Ultrasound-Based Automated Breast Lesion Segmentation 2024, IEEE access : practical innovations, open solutions IF:3.4Q2 DOI:10.1109/access.2024.3394808 PMID:39553390	研究论文	本文提出了一种低复杂度的深度学习网络DMAeEDNet，用于超声图像中乳腺病变的自动分割	首次在编码器-解码器网络的编码层和输出层中引入密集乘法注意力组件，以选择性地增强相关特征	NA	提高乳腺病变在超声图像中的自动分割精度，同时降低计算复杂度	乳腺病变在超声图像中的自动分割	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	编码器-解码器网络	图像	使用了两个公开数据集和一个临床记录数据集
3269	2024-11-21	Panning for gold: Comparative analysis of cross-platform approaches for automated detection of political content in textual data 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0312865 PMID:39556542	研究论文	本文比较了不同平台上的自动化内容分析技术在德语文本数据中检测政治内容的性能	本文首次在德语文本数据中比较了基于字典、经典监督机器学习和深度学习的政治内容检测技术	本文仅限于德语文本数据，未涵盖其他语言	研究如何在多选择媒体环境中理解和测量政治信息消费	德语文本数据中的政治内容检测	自然语言处理	NA	自动化内容分析技术	深度学习模型、经典机器学习模型	文本	66个模型
3270	2024-11-21	Radiomics in precision medicine for colorectal cancer: a bibliometric analysis (2013-2023) 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1464104 PMID:39558950	综述	本文对2013年至2023年间结直肠癌（CRC）放射组学领域的文献进行了全面的文献计量分析	本文通过文献计量工具分析了放射组学在结直肠癌中的研究趋势，特别是深度学习和多组学整合的兴起	本文主要基于文献计量分析，未涉及具体实验数据或模型验证	探讨放射组学在结直肠癌精准医学中的应用和研究趋势	结直肠癌（CRC）的放射组学研究文献	数字病理学	结直肠癌	放射组学	NA	文献	1226篇出版物
3271	2024-11-21	Enhancing clinical decision-making in endometrial cancer through deep learning technology: A review of current research 2024 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076241297053 PMID:39559386	综述	本文综述了深度学习技术在子宫内膜癌诊断和管理中的应用现状	深度学习模型能够自主学习和提取复杂的影像和病理数据特征，显著提高了子宫内膜癌诊断的准确性	深度学习在子宫内膜癌诊断中的应用仍面临挑战，需要进一步探索其未来发展方向	旨在通过详细分析，为未来研究方向提供信息，并促进深度学习技术在子宫内膜癌诊断和治疗策略中的整合	子宫内膜癌的诊断和管理	计算机视觉	妇科肿瘤	深度学习	深度学习模型	影像和病理数据	NA
3272	2024-11-21	Anatomy-Informed Multimodal Learning for Myocardial Infarction Prediction 2024, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2024.3403948 PMID:39559783	研究论文	提出了一种解剖信息引导的多模态深度学习框架，用于预测未来心肌梗死	首次尝试通过深度学习框架结合多模态数据进行未来心肌梗死预测	结果尚未达到实际应用的必要标准	提高冠状动脉疾病患者未来心肌梗死事件的预测准确性	冠状动脉疾病患者和侵入性冠状动脉造影图像	机器学习	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）和人工神经网络（ANN）	图像和临床数据	445名急性冠状动脉综合征患者
3273	2024-11-21	Classification of Aortic Stenosis Patients via ECG-Independent Multi-Site Measurements of Cardiac-Induced Accelerations and Angular Velocities at the Skin Level 2024, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2024.3402151 PMID:39559782	研究论文	本文研究了通过皮肤表面的多站点心脏诱导加速度和角速度测量来分类主动脉瓣狭窄患者和健康志愿者的可行性，并确定了最佳传感器位置	本文首次结合SCG和GCG信号，并使用机器学习和深度学习方法进行分类，显著提高了分类准确率	研究样本量较小，仅包括15名健康受试者和15名主动脉瓣狭窄患者	评估SCG和GCG在皮肤表面的记录是否适合分类主动脉瓣狭窄患者，并确定最佳传感器位置	主动脉瓣狭窄患者和健康志愿者	心血管疾病	心血管疾病	NA	支持向量机（SVM）和ResNet18	信号	30名受试者（15名健康受试者和15名主动脉瓣狭窄患者）
3274	2024-11-21	Using deep learning and large protein language models to predict protein-membrane interfaces of peripheral membrane proteins 2024, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae078 PMID:39559823	研究论文	本文探讨了使用深度学习和大型蛋白质语言模型预测外周膜蛋白的蛋白质-膜界面	首次展示了使用自然语言处理和蛋白质语言模型预测外周膜蛋白的膜相互作用氨基酸的潜力，无需3D结构数据	NA	研究蛋白质-膜界面相互作用，以提高对相关疾病发病机制的理解	外周膜蛋白的膜相互作用氨基酸	机器学习	NA	自然语言处理	深度学习模型	蛋白质数据	NA
3275	2024-11-20	Radiomics of pituitary adenoma using computer vision: a review 2024-Dec, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03163-3 PMID:39012416	综述	本文综述了使用计算机视觉技术进行垂体腺瘤放射组学的研究现状	本文介绍了深度学习方法在放射组学中的应用前景	需要创建高质量且足够大的数据集来训练深度神经网络，深度放射组学的可解释性也是一个重大挑战	分析当前垂体腺瘤放射组学研究的现状	垂体腺瘤的放射组学特征	计算机视觉	垂体腺瘤	计算机视觉方法	深度学习	图像	34篇相关研究文献
3276	2024-11-20	ConKeD: multiview contrastive descriptor learning for keypoint-based retinal image registration 2024-Dec, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03160-6 PMID:38969811	研究论文	提出了一种名为ConKeD的新型深度学习方法，用于视网膜图像配准的描述符学习	采用了一种新颖的多正多负对比学习策略，能够利用额外的训练样本信息，从而在有限训练数据的情况下学习高质量的描述符	未提及	开发和应用基于深度学习的视网膜图像配准方法	视网膜图像配准	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	图像	有限训练数据
3277	2024-11-20	Two-stage deep learning framework for occlusal crown depth image generation 2024-Dec, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109220 PMID:39366141	研究论文	本文提出了一种两阶段深度学习框架，用于生成不同位置的咬合牙冠深度图像	该框架通过分割和修复两个阶段，实现了对牙冠形状和表面结构的高精度生成，相较于传统方法显著提高了生成图像的质量	NA	减少熟练牙科技师的工作量，通过计算机视觉模型生成逼真的咬合牙冠深度图像	咬合牙冠的深度图像生成	计算机视觉	NA	NA	GAN	图像	NA
3278	2024-11-20	Enhancing dental caries classification in CBCT images by using image processing and self-supervised learning 2024-Dec, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109221 PMID:39378579	研究论文	本研究利用自监督学习任务改进锥束计算机断层扫描（CBCT）图像中的龋齿分类	本研究创新性地将图像处理技术与自监督学习任务结合，并探讨了无标签数据在模型性能提升中的必要性	本研究未详细讨论模型在实际临床应用中的表现和潜在的局限性	旨在通过自监督学习提高CBCT图像中龋齿分类的准确性和效率	研究对象为CBCT图像中的龋齿分类	计算机视觉	口腔疾病	自监督学习（SSL）	ResNet-18	图像	未明确提及具体样本数量
3279	2024-11-20	Segmentation of four-chamber view images in fetal ultrasound exams using a novel deep learning model ensemble method 2024-Dec, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109188 PMID:39395344	研究论文	本文介绍了一种新的深度学习模型集成方法，用于在胎儿超声检查中分割四腔视图图像	本文提出了一种新的集成方法，通过结合多个深度学习模型的原始预测，获得最优的分割组件，从而提高分割效果	NA	开发一种新的方法来自动化分割胎儿心脏超声图像中的关键解剖结构	胎儿心脏超声图像中的关键解剖结构	计算机视觉	NA	深度学习	集成模型	图像	使用了一个大型私人数据集进行模型训练和评估
3280	2024-11-20	Multi-modal classification of breast cancer lesions in Digital Mammography and contrast enhanced spectral mammography images 2024-Dec, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109266 PMID:39405734	研究论文	本文探讨了在数字乳腺摄影和对比增强光谱乳腺摄影图像中使用深度学习方法检测和分类乳腺癌病变的有效性	提出了JointNet架构，结合卷积模块、变换器模块和特征融合层，显著提高了图像分类和病变分类的准确性	未提及具体局限性	研究数字乳腺摄影和对比增强光谱乳腺摄影在乳腺癌病变检测中的效果，并提出改进的分类方法	乳腺癌病变在数字乳腺摄影和对比增强光谱乳腺摄影图像中的检测和分类	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）	图像	未提及具体样本数量