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
3601	2024-11-17	Hybrid Reconstruction Approach for Polychromatic Computed Tomography in Highly Limited-Data Scenarios 2024-Oct-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24216782 PMID:39517679	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的先验图像约束（PICDL）框架，用于在数据受限的情况下消除计算机断层扫描（CT）中的硬化伪影	结合了L2-PICCS算法和深度学习模型，能够有效纠正硬化伪影，恢复患者轮廓，并补偿条纹和变形伪影	仅在小型动物CT扫描仪上进行了评估，尚未在大规模临床数据上验证	开发一种在数据受限情况下消除CT图像中硬化伪影的新方法	计算机断层扫描图像中的硬化伪影	计算机视觉	NA	计算机断层扫描（CT）	U-Net架构（结合ResNet-34）	图像	小型动物CT扫描仪上的啮齿动物头部研究
3602	2024-11-17	MDAR: A Multiscale Features-Based Network for Remotely Measuring Human Heart Rate Utilizing Dual-Branch Architecture and Alternating Frame Shifts in Facial Videos 2024-Oct-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24216791 PMID:39517688	研究论文	提出了一种基于多尺度特征的网络，用于通过面部视频远程测量心率，利用双分支架构和交替帧移位技术	设计了双分支信号处理框架，结合静态和动态特征，提出了一种新颖高效的特征融合方法，并引入交替时间移位模块增强模型的时间深度	未提及	解决远程光电容积描记法（rPPG）中因环境光变化、面部运动和光吸收反射差异带来的挑战	通过面部视频远程测量心率	计算机视觉	心血管疾病	远程光电容积描记法（rPPG）	双分支架构	视频	三个公共数据集：UBFC-rPPG, PURE, 和 MMPD
3603	2024-11-17	MaskAppendix: Backbone-Enriched Mask R-CNN Based on Grad-CAM for Automatic Appendix Segmentation 2024-Oct-22, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14212346 PMID:39518314	研究论文	提出了一种基于Grad-CAM增强的Mask R-CNN架构，用于自动分割CT扫描中的阑尾	通过集成Grad-CAM到Mask R-CNN网络中，提高了特征定位能力，更好地捕捉阑尾形态的细微变化	NA	开发一种自动且准确的阑尾分割方法，以辅助临床诊断	阑尾的自动分割	计算机视觉	NA	Grad-CAM	Mask R-CNN	图像	腹腔CT扫描数据集
3604	2024-11-17	A deep learning-based, real-time image report system for linear EUS 2024-Oct-19, Gastrointestinal endoscopy IF:6.7Q1 DOI:10.1016/j.gie.2024.10.030 PMID:39427992	研究论文	开发了一种基于深度学习的实时图像报告系统，用于线性EUS，旨在实现EUS期间的自动图像记录	提出了一个基于深度学习的EUS自动图像报告系统（EUS-AIRS），能够实时自动捕捉标准站、病变和穿刺程序的图像	NA	提高EUS报告的质量和一致性，减少不同内镜医师之间的报告差异	线性EUS图像的自动捕捉和报告	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	235,784张图像用于训练和测试，114名患者用于前瞻性测试
3605	2024-11-17	External validation of a fully automated evaluation tool: a retrospective analysis of 68,471 scored embryos 2024-Oct-15, Fertility and sterility IF:6.6Q1 DOI:10.1016/j.fertnstert.2024.10.006 PMID:39414116	研究论文	本文通过回顾性分析验证了一种全自动胚胎评估工具在外部环境中的有效性	本文创新性地使用全自动深度学习算法对胚胎进行分类和评分，并与传统方法进行比较	本文主要基于回顾性数据进行分析，未来需要更多前瞻性研究来进一步验证结果	验证全自动胚胎分类系统在体外受精治疗中的有效性	胚胎的植入和活产率	机器学习	NA	深度学习	深度学习算法	胚胎图像	6,434名患者，7,352次体外受精治疗，70,456个胚胎
3606	2024-11-17	Comparing the accuracy of two machine learning models in detection and classification of periapical lesions using periapical radiographs 2024-Oct, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-024-00759-1 PMID:38862834	研究论文	比较两种深度学习模型在牙周病变检测和分类中的准确性	首次应用Faster R-CNN和YOLOv4模型在牙周病变检测和分类中，并使用PAI评分系统	样本量相对较小，且仅限于三种不同区域的牙齿	评估两种深度学习模型在牙周病变检测和分类中的性能	牙周病变及其在不同牙齿区域的分类	计算机视觉	NA	深度学习	Faster R-CNN, YOLOv4	图像	2658张牙周X光片，其中2122张用于训练，268张用于验证，268张用于测试
3607	2024-08-07	Evolution Oroinformatics: A Deep Learning Perspective in Personalised Dental Care 2024-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.05.009 PMID:38853054	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3608	2024-11-17	BCED-Net: Breast Cancer Ensemble Diagnosis Network using transfer learning and the XGBoost classifier with mammography images 2024-Oct, Osong public health and research perspectives IF:2.1Q3 DOI:10.24171/j.phrp.2023.0361 PMID:39511962	研究论文	本文提出了一种基于迁移学习和XGBoost分类器的乳腺癌集成诊断网络BCED-Net，用于乳腺X光图像的早期和准确检测	利用迁移学习和XGBoost分类器，结合多种预训练模型提取特征，提高了乳腺癌诊断的准确性和实用性	NA	提高乳腺癌早期检测的准确性和实用性	乳腺X光图像	计算机视觉	乳腺癌	迁移学习	XGBoost分类器	图像	使用了Breast Cancer RSNA数据集
3609	2024-11-17	Deep Learning-based 12-Lead Electrocardiogram for Low Left Ventricular Ejection Fraction Detection in Patients 2024-Sep-27, The Canadian journal of cardiology DOI:10.1016/j.cjca.2024.09.018 PMID:39343388	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能心电图算法，用于检测低左心室射血分数并预测其值	首次将深度学习应用于12导联心电图，以高精度检测低左心室射血分数	需要进一步的外部验证和长期随访研究以确认算法的稳定性和可靠性	开发一种高效、快速且经济的心力衰竭早期筛查工具	低左心室射血分数的检测和预测	机器学习	心血管疾病	深度学习	NA	心电图数据	5年随访研究中包含一组最初左心室射血分数正常的个体，并使用Medical Information Mart for Intensive Care-IV数据库进行外部验证
3610	2024-11-17	SpaDiT: diffusion transformer for spatial gene expression prediction using scRNA-seq 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae571 PMID:39508444	研究论文	开发了一种名为SpaDiT的深度学习框架，用于利用scRNA-seq数据进行空间基因表达预测	提出了SpaDiT框架，通过利用scRNA-seq数据和ST数据之间的共享基因作为潜在表示，提高了空间基因表达预测的准确性	NA	解决空间转录组学数据中未检测到的基因数量多，应用价值受限的问题	空间转录组学数据和单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	scRNA-seq	Transformer	基因表达数据	NA
3611	2024-11-17	Graph domain adaptation-based framework for gene expression enhancement and cell type identification in large-scale spatially resolved transcriptomics 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae576 PMID:39508445	研究论文	介绍了一种基于图域适应的深度学习框架SpaGDA，用于增强大规模空间转录组学中的基因表达和细胞类型识别	提出了一种新的深度学习框架SpaGDA，通过从参考单细胞RNA测序数据中无偏地转移知识，实现了基因表达插补和细胞类型识别	NA	克服当前空间转录组学技术在基因检测灵敏度和基因通量方面的限制，提高基因测量的精度和覆盖率	空间转录组学数据中的基因表达和细胞类型识别	机器学习	NA	深度学习	图域适应框架	空间转录组学数据	三个不同生物背景的空间转录组学数据集
3612	2024-11-17	Adversarial regularized autoencoder graph neural network for microbe-disease associations prediction 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae584 PMID:39528423	研究论文	提出了一种对抗正则化自编码器图神经网络算法，用于预测微生物与疾病之间的关联	引入了一种对抗正则化自编码器图神经网络嵌入模型，以解决传统GraphSAGE自编码器在捕捉全局信息方面的固有限制	NA	预测微生物与疾病之间的关联，以理解致病机制并指导预防和治疗策略	微生物与疾病之间的关联	机器学习	NA	图神经网络	对抗正则化自编码器	网络	在Human Microbe-Disease Association Database (HMDAD)和Disbiome数据库上进行了五折交叉验证
3613	2024-11-17	SpaGIC: graph-informed clustering in spatial transcriptomics via self-supervised contrastive learning 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae578 PMID:39541189	研究论文	本文介绍了一种名为SpaGIC的新型图神经网络框架，结合图卷积网络和自监督对比学习技术，用于空间转录组学中的聚类分析	SpaGIC通过最大化图结构中边和局部邻域的互信息，以及最小化空间相邻点的嵌入距离，学习有意义的潜在嵌入	NA	开发一种能够有效利用空间信息进行空间转录组学分析的新方法	空间转录组学数据中的空间域识别、数据去噪、可视化和轨迹推断	机器学习	NA	图卷积网络、自监督对比学习	图神经网络	基因表达数据	七个空间转录组学数据集
3614	2024-11-17	Artificial Intelligence in Anterior Chamber Evaluation: A Systematic Review and Meta-Analysis 2024-Sep-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002428 PMID:38747721	meta-analysis	本研究对6项研究和5269名患者进行了meta分析，评估了深度学习算法在AS-OCT图像中检测闭角与前房角镜检查的诊断性能	深度学习算法在AS-OCT图像中检测闭角具有优异的敏感性和特异性	NA	评估深度学习算法在AS-OCT图像中检测闭角的准确性，并与前房角镜检查进行比较	闭角检测	computer vision	NA	深度学习算法	NA	image	5269名患者
3615	2024-11-17	ChatGPT, Bard, and Bing Chat Are Large Language Processing Models That Answered Orthopaedic In-Training Examination Questions With Similar Accuracy to First-Year Orthopaedic Surgery Residents 2024-Aug-28, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.08.023 PMID:39209078	研究论文	评估ChatGPT、Bard和Bing Chat在骨科培训考试中的表现，并与骨科住院医师进行比较	首次比较了大型语言处理模型在骨科培训考试中的表现与骨科住院医师的准确性	研究仅限于文字问题，未考虑图像或其他辅助媒体	评估ChatGPT、Bard和Bing Chat在骨科培训考试中的准确性，并与骨科住院医师进行比较	ChatGPT、Bard和Bing Chat在骨科培训考试中的表现	自然语言处理	NA	NA	大型语言处理模型	文字	420个问题，包括医学学生和不同年级的骨科住院医师
3616	2024-11-17	Learning structural heterogeneity from cryo-electron sub-tomograms with tomoDRGN 2024-Aug, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02210-z PMID:38459385	研究论文	本文扩展了cryoDRGN深度学习架构，用于从冷冻电子子层析图中学习结构异质性	开发了新的工具tomoDRGN，能够学习并重建冷冻电子层析数据中的异质性结构集合	NA	研究冷冻电子层析技术中的结构异质性	冷冻电子层析数据中的结构异质性	计算机视觉	NA	冷冻电子层析	深度学习	图像	使用模拟和实验数据进行验证
3617	2024-11-17	Deep Learning-Based Prediction Modeling of Major Adverse Cardiovascular Events After Liver Transplantation 2024-Jun, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.03.005 PMID:38993485	研究论文	验证深度学习模型预测肝移植后主要不良心血管事件的能力	使用双向门控循环单元（BiGRU）深度学习模型预测肝移植后主要不良心血管事件的风险	仅基于纵向索赔数据进行预测，未考虑其他可能影响结果的因素	验证深度学习模型在预测肝移植后主要不良心血管事件中的有效性	肝移植患者及其术后主要不良心血管事件的风险	机器学习	心血管疾病	深度学习	双向门控循环单元（BiGRU）	纵向索赔数据	18,304名肝移植患者
3618	2024-11-17	Transcriptomic Profiling of Plasma Extracellular Vesicles Enables Reliable Annotation of the Cancer-Specific Transcriptome and Molecular Subtype 2024-May-15, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-23-4070 PMID:38451249	研究论文	本文通过应用深度学习算法分析血浆外泌体RNA的转录组，成功预测了转移性结直肠癌患者的共识分子亚型	本文首次通过血浆外泌体RNA的转录组分析，实现了对肿瘤状态和分子亚型的纵向监测，并识别了与复发相关的分子通路和表达的基因融合及新抗原	NA	评估晚期癌症患者的疾病负担和治疗反应，并探索基于转录组的液体活检平台在精准肿瘤学中的应用	转移性结直肠癌患者的血浆外泌体RNA	数字病理学	结直肠癌	深度学习算法	深度学习模型	转录组数据	NA
3619	2024-11-17	Prospective Comparison of Free-Breathing Accelerated Cine Deep Learning Reconstruction Versus Standard Breath-Hold Cardiac MRI Sequences in Patients With Ischemic Heart Disease 2024-05, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.23.30272 PMID:38323784	研究论文	比较自由呼吸加速电影深度学习重建与标准屏气心脏MRI序列在缺血性心脏病患者中的图像质量和左心室测量结果	引入了一种自由呼吸加速电影序列，使用深度学习重建技术，减少了患者屏气需求，提高了图像质量	深度学习重建序列在某些情况下会导致模糊伪影增加	评估自由呼吸加速电影深度学习重建序列与标准屏气电影序列在缺血性心脏病患者中的图像质量和左心室测量结果的差异	缺血性心脏病患者的心脏MRI图像质量和左心室功能测量	医学影像	心血管疾病	深度学习重建	深度学习模型	图像	26名患者
3620	2024-11-17	Cervical lymph node metastasis prediction from papillary thyroid carcinoma US videos: a prospective multicenter study 2024-04-12, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-024-03367-2 PMID:38609953	研究论文	本文研究了使用超声视频预测甲状腺乳头状癌患者颈部淋巴结转移的人工智能模型	提出了多尺度、多帧和双向深度学习（MMD-DL）模型，用于从超声视频中预测甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结转移	研究仅在特定时间段和特定医疗中心进行，可能存在样本偏倚	开发一种能够准确预测甲状腺乳头状癌患者颈部淋巴结转移的人工智能模型，以改善个性化治疗	甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结转移	计算机视觉	甲状腺癌	多尺度、多帧和双向深度学习（MMD-DL）	MMD-DL	视频	共纳入488名患者进行预训练，218名患者进行模型微调和验证