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
3821	2024-11-13	Network medicine informed multiomics integration identifies drug targets and repurposable medicines for Amyotrophic Lateral Sclerosis 2024-Nov-05, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00449-y PMID:39500920	研究论文	本文开发了一种基于网络医学的方法，通过整合人脑多组学数据，优先识别肌萎缩侧索硬化症（ALS）的药物靶点和可重新利用的治疗药物	本文创新性地利用网络医学方法整合多组学数据，通过网络深度学习框架识别潜在的ALS相关基因，并应用网络接近分析确定可重新利用的药物	NA	识别肌萎缩侧索硬化症（ALS）的药物靶点和可重新利用的治疗药物	肌萎缩侧索硬化症（ALS）	生物信息学	神经退行性疾病	多组学数据整合	深度学习	基因组数据	NA
3822	2024-11-13	HarDNet-based deep learning model for osteoporosis screening and bone mineral density inference from hand radiographs 2024-Nov-03, Bone IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.bone.2024.117317 PMID:39500404	研究论文	本文开发了一种基于HarDNet的深度学习模型DeepDXA-Hand，用于从手部X光片中筛查骨质疏松症并推断骨密度	利用HarDNet架构的深度学习模型进行非侵入性骨密度预测，并使用GradCAM增强模型解释性	需要进一步研究以探索其在预测骨折风险中的应用	开发一种用于从手部X光片中筛查骨质疏松症并推断骨密度的深度学习模型	骨质疏松症的早期检测和骨密度推断	机器学习	骨质疏松症	深度学习	CNN	图像	10,351对手部X光片和DXA数据
3823	2024-11-13	Exploring gender stereotypes in financial reporting: An aspect-level sentiment analysis using big data and deep learning 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38915 PMID:39506953	研究论文	本研究通过方面级情感分析方法，探讨了性别刻板印象与财务报告之间的复杂关系	首次结合大数据和深度学习技术，分析了性别刻板印象在财务报告中的表现，并揭示了经济因素对女性在财务报告中形象的影响	研究仅基于智利的财务报告数据，可能限制了结果的普适性	探讨性别刻板印象在财务报告中的表现及其影响因素	性别刻板印象、财务报告、经济因素	自然语言处理	NA	深度学习	NA	图像	129,251张人脸图像，来自2085份财务报告
3824	2024-11-13	Deep learning approach to predict autism spectrum disorder: a systematic review and meta-analysis 2024-Oct-28, BMC psychiatry IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12888-024-06116-0 PMID:39468522	meta-analysis	本文通过系统综述和meta分析评估了深度学习方法在儿童自闭症谱系障碍分类中的准确性	本文首次对深度学习方法在自闭症谱系障碍分类中的准确性进行了系统综述和meta分析	纳入研究的主要异质性限制了本次meta分析的有效性	评估深度学习方法在儿童自闭症谱系障碍分类中的准确性	深度学习方法在自闭症谱系障碍分类中的应用	machine learning	自闭症谱系障碍	深度学习	NA	NA	共纳入11项预测试验，涉及9495名自闭症谱系障碍患者
3825	2024-11-13	Deep learning-based automatic contour quality assurance for auto-segmented abdominal MR-Linac contours 2024-Oct-25, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad87a6 PMID:39413822	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的3D自动轮廓质量保证模型，用于评估腹部MR-Linac图像中的深度学习自动分割轮廓质量	本文提出了基于3D卷积神经网络的自动轮廓质量保证模型，能够快速评估深度学习自动分割的胰腺和十二指肠轮廓质量	本文未详细讨论模型的泛化能力和在其他类型癌症中的应用效果	开发一种能够快速评估深度学习自动分割轮廓质量的模型，以促进MR引导在线自适应放射治疗中的临床应用	腹部MR-Linac图像中的胰腺和十二指肠轮廓	计算机视觉	NA	深度学习	3D卷积神经网络	图像	训练数据集包含103个腹部MR图像和相应的深度学习轮廓及其质量评级，评估数据集包含34个腹部MR图像
3826	2024-11-13	Heatmap analysis for artificial intelligence explainability in diabetic retinopathy detection: illuminating the rationale of deep learning decisions 2024-Oct-20, Annals of translational medicine DOI:10.21037/atm-24-73 PMID:39507460	研究论文	本文探讨了在糖尿病视网膜病变检测中，通过热图分析揭示深度学习决策过程的透明性	本文通过比较不同眼底图像的热图，揭示了深度学习决策过程中的差异，增强了深度学习系统的可解释性	本文仅限于分析糖尿病视网膜病变检测中的热图差异，未涉及其他疾病或应用场景	探索人工智能算法在医疗应用中的透明性，特别是通过热图分析揭示深度学习决策过程	糖尿病患者同一只眼睛在瞳孔扩张前后的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	卷积神经网络	CNN	图像	210对眼底图像
3827	2024-11-13	Deep learning classification performance for diagnosing condylar osteoarthritis in patients with dentofacial deformities using panoramic temporomandibular joint projection images 2024-Oct, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-024-00768-0 PMID:38990220	研究论文	本研究评估了深度学习模型在诊断颌面部畸形患者中髁突骨关节炎的性能	本研究首次使用深度学习模型对全景颞下颌关节投影图像进行分类，以诊断髁突骨关节炎	研究样本量较小，且仅限于颌面部畸形患者	评估深度学习模型在诊断颌面部畸形患者中髁突骨关节炎的准确性和一致性	颌面部畸形患者的全景颞下颌关节投影图像	计算机视觉	颞下颌关节疾病	深度学习	GoogLeNet, VGG-16	图像	68个颞下颌关节样本，其中252个用于模型训练
3828	2024-11-13	Deep learning enables accurate soft tissue tendon deformation estimation in vivo via ultrasound imaging 2024-08-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68875-w PMID:39117664	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的超声图像软组织肌腱变形估计方法StrainNet，并展示了其在活体实验中的高准确性	提出了一种新的深度学习方法StrainNet，用于从活体图像序列中测量变形，并显著优于传统图像变形测量技术	NA	开发一种高精度的活体软组织变形估计工具，用于评估组织健康和疾病进展	人类屈肌肌腱的变形	计算机视觉	NA	深度学习	StrainNet	图像	人工生成的图像序列和活体超声图像
3829	2024-11-13	Deep survival analysis for interpretable time-varying prediction of preeclampsia risk 2024-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104688 PMID:39002866	研究论文	本文提出了一种基于深度生存分析的方法，用于解释性时间变化的前期子痫风险预测	本文创新性地应用深度生存模型来处理非比例风险和复杂的时间动态关系，相比传统的Cox比例风险模型，提供了更个性化的风险轨迹	NA	研究目的是开发一种新的方法来预测孕期前期子痫的风险，并提供个性化的风险轨迹	研究对象是66,425名在两家三级护理中心分娩的孕妇	机器学习	妊娠相关疾病	深度生存分析	DeepHit	时间序列数据	66,425名孕妇
3830	2024-11-13	Non-invasive prediction of massive transfusion during surgery using intraoperative hemodynamic monitoring data 2024-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104680 PMID:38914411	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习算法的模型，用于预测手术期间的大量输血	利用非侵入性的生物信号波形实时预测手术期间的大量输血	本研究为回顾性研究，且仅在两家医院进行了验证	开发一种能够在手术期间提前10分钟预测大量输血的模型，以减少并发症和死亡率	手术期间的大量输血预测	机器学习	NA	深度学习算法	深度学习模型	生物信号波形	18,135名患者用于模型开发和内部验证，621名患者用于外部验证
3831	2024-11-13	CardSegNet: An adaptive hybrid CNN-vision transformer model for heart region segmentation in cardiac MRI 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102382 PMID:38640619	研究论文	本文提出了一种自适应混合CNN-Vision Transformer模型CardSegNet，用于心脏区域在心脏MRI中的分割	引入了自适应多注意力（SMA）模块，结合卷积和Vision Transformer的注意力机制，以提高分割精度	NA	开发一种高精度的心脏MRI图像分割方法，以测量心脏参数和诊断异常	左心室（LV）、右心室（RV）和左心室心肌的分割	计算机视觉	心血管疾病	MRI	CNN-Vision Transformer	图像	ACDC2017数据集（n=100）、M&Ms数据集（n=321）和本地数据集（n=22）
3832	2024-11-12	Thoracic Aortic Three-Dimensional Geometry 2024-Oct-31, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.09.593413 PMID:38798566	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习架构对胸主动脉进行三维几何特征自动量化的方法	首次在大规模人群中全面描述胸主动脉的三维几何特征	NA	开发一种自动化方法来量化胸主动脉的三维结构参数	胸主动脉的三维几何特征	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	NA	图像	54,241名UK Biobank参与者及8,456名Penn Medicine Biobank参与者
3833	2024-11-12	Spike-and-Slab Shrinkage Priors for Structurally Sparse Bayesian Neural Networks 2024-Oct-31, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3485529 PMID:39480710	研究论文	本文探讨了在贝叶斯神经网络中使用Lasso和Horseshoe两种收缩技术进行模型压缩，提出了结构化稀疏贝叶斯神经网络，并通过实验展示了其竞争性能	提出了两种新的先验方法：spike-and-slab组Lasso（SS-GL）和SS组Horseshoe（SS-GHS），并开发了计算可行的变分推断方法	未提及具体限制	研究如何通过结构化稀疏性来提高深度学习的网络复杂性和计算效率	贝叶斯神经网络的模型压缩和推断延迟	机器学习	NA	变分推断	贝叶斯神经网络	NA	未提及具体样本数量
3834	2024-11-12	Virtual Lung Screening Trial (VLST): An In Silico Replica of the National Lung Screening Trial for Lung Cancer Detection 2024-Oct-28, ArXiv PMID:38699170	研究论文	本文通过虚拟肺部筛查试验（VLST）模拟了国家肺部筛查试验（NLST），展示了虚拟成像试验（VIT）在加速临床试验、降低受试者风险和优化成像技术临床应用方面的潜力	本文首次通过虚拟成像试验平台准确模拟了国家肺部筛查试验（NLST），展示了虚拟试验在临床成像试验中的应用潜力	本文仅模拟了294名虚拟患者，样本量较小，可能影响结果的普适性	验证虚拟成像试验平台能否准确模拟大型临床试验，特别是比较CT和胸片（CXR）在肺癌筛查中的效果	294名虚拟患者及其模拟的CT和CXR图像	计算机视觉	肺癌	深度学习	AI CT-Reader 和 AI CXR-Reader	图像	294名虚拟患者
3835	2024-11-12	Sparse Annotation is Sufficient for Bootstrapping Dense Segmentation 2024-Oct-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.14.599135 PMID:38915491	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，能够从稀疏的2D标注中快速生成密集的3D分割结果	开发了一种新的深度学习方法，能够从稀疏的2D标注中快速生成密集的3D分割，显著减少了标注时间和人力成本	NA	解决从生物成像数据中生成密集3D重建的实例分割任务，减少标注工作量	大脑神经元结构，包括树突、轴突和胶质细胞	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	少量稀疏标注的2D图像
3836	2024-11-12	Dynamic Glucose Enhanced Imaging using Direct Water Saturation 2024-Oct-22, ArXiv PMID:39502884	研究论文	本文提出了一种利用直接水饱和度（DS）曲线的水饱和度谱（Z-spectrum）在葡萄糖输注期间和之后的交换基线宽（LW）加宽的动态葡萄糖增强（DGE）MRI方法	本文创新性地利用了直接水饱和度（DS）曲线的交换基线宽（LW）加宽来评估葡萄糖摄取，克服了现有方法效果低和运动敏感性的问题	本文的局限性在于仅在四名脑肿瘤患者中进行了评估，样本量较小	研究目的是开发一种新的MRI技术来评估葡萄糖摄取	研究对象包括正常血糖和血糖过高状态下的血液、灰质、白质、脑脊液和恶性肿瘤组织	数字病理学	脑肿瘤	MRI	深度学习模型	图像	四名脑肿瘤患者
3837	2024-11-12	Deep Learning-Based Detection of Carotid Plaques Informs Cardiovascular Risk Prediction and Reveals Genetic Drivers of Atherosclerosis 2024-Oct-18, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.10.17.24315675 PMID:39484270	研究论文	本研究利用深度学习模型检测颈动脉斑块，以评估其在心血管风险预测中的作用，并揭示动脉粥样硬化的遗传驱动因素	本研究首次在大规模人群中应用深度学习模型检测颈动脉斑块，并结合全基因组关联研究揭示了动脉粥样硬化的遗传基础	本研究主要基于UK Biobank的数据，未来需要在更多样化的群体中验证结果	提高心血管风险预测的准确性，并揭示动脉粥样硬化的遗传机制	颈动脉斑块的检测及其与心血管事件的关联	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	19,499名UK Biobank参与者，年龄在47-83岁之间
3838	2024-11-12	Using Deep Learning Neural Networks to Improve Dementia Detection: Automating Coding of the Clock-Drawing Test 2024-Oct-15, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4909790/v1 PMID:39483868	研究论文	本研究利用深度学习神经网络创建并评估了一个智能的时钟绘制测试评分系统，以自动化编码时钟绘制测试图像	引入了结构化排序到编码系统中，超越了传统的名义分类方法，并发现Vision Transformers在编码时钟绘制测试图像上优于ResNet101和EfficientNet，以及手动编码	未提及	改进痴呆症检测，自动化时钟绘制测试的编码过程	时钟绘制测试图像的自动编码	机器学习	老年疾病	深度学习神经网络	Vision Transformers (ViT)	图像	使用了2011-2019年国家健康和老龄趋势研究中的大量公开可用的时钟绘制测试图像
3839	2024-11-12	Neural network analysis as a novel skin outcome in a trial of belumosudil in patients with systemic sclerosis 2024-Oct-15, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4889334/v1 PMID:39483897	研究论文	本文探讨了在系统性硬化症患者中使用神经网络分析作为皮肤结果的新方法	本文首次将神经网络应用于系统性硬化症患者的皮肤活检，以量化病理特征，超越了传统的皮肤厚度测量方法	由于试验提前终止，样本量较小，仅包括10名患者	研究神经网络分析在系统性硬化症患者皮肤活检中的应用，评估其与传统皮肤评分方法的关联	系统性硬化症患者的皮肤活检样本	数字病理学	系统性硬化症	深度学习	深度学习模型	图像	10名系统性硬化症患者
3840	2024-11-12	Computational stabilization of a non-heme iron enzyme enables efficient evolution of new function 2024-Jul-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.18.590141 PMID:39091854	研究论文	本文展示了基于深度学习的工具ProteinMPNN如何用于重新设计Fe(II)/αKG超家族酶，以提高其稳定性、溶解性和表达量，同时保留其天然活性及工业相关的非天然功能	首次使用ProteinMPNN工具对Fe(II)/αKG酶进行计算稳定化设计，并在定向进化中验证了其有效性	仅在tP4H和GriE酶上进行了验证，尚未在其他酶中广泛应用	探索计算序列重新设计在定向进化中作为第一步的可行性，以开发新型生物催化剂	Fe(II)/αKG超家族酶tP4H和GriE	机器学习	NA	ProteinMPNN	NA	蛋白质序列	tP4H和GriE酶的野生型及稳定化设计变体