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
4641	2024-10-26	Learning-based Free-Water Correction using Single-shell Diffusion MRI 2024-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3006901 PMID:39281711	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的单壳扩散MRI自由水校正方法	利用数据驱动技术在不同扩散MRI采集方案中可靠地推断自由水体积，包括单壳采集	当前数学模型在临床常见的单壳采集中的适用性有限	提高单壳扩散MRI分析的准确性和可靠性	脑微结构和连接性评估	计算机视觉	NA	扩散磁共振成像（dMRI）	深度学习	图像	NA
4642	2024-10-26	An ensemble deep learning model for medical image fusion with Siamese neural networks and VGG-19 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0309651 PMID:39441782	研究论文	本文提出了一种基于Siamese神经网络和VGG-19的集成深度学习模型，用于多模态医学图像融合	该模型结合了预训练和非预训练网络，通过堆叠集成方法，能够有效保留详细信息并提高图像质量，显著改善对比度、增加分辨率并减少伪影	NA	开发一种高效的混合学习模型，用于多模态医学图像融合	多模态医学图像	计算机视觉	NA	深度学习	Siamese神经网络, VGG-19	图像	来自Havard-Medical-Image-Fusion Datasets、GitHub和Kaggle的公开可用源图像
4643	2024-10-26	Deep learning and AI in reducing magnetic resonance imaging scanning time: advantages and pitfalls in clinical practice 2024, Polish journal of radiology IF:0.9Q4 DOI:10.5114/pjr/192822 PMID:39444654	研究论文	本文探讨了深度学习和人工智能在减少磁共振成像扫描时间中的应用及其在临床实践中的优势和局限	开发了基于人工智能的算法，特别是深度学习模型，用于从更少的数据点重建高分辨率图像，显著提高了MRI效率	未具体提及	描述和讨论引入深度学习重建技术以减少MRI扫描时间在临床实践中的优缺点	磁共振成像（MRI）扫描时间的减少及其在临床实践中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	未具体提及
4644	2024-10-26	Dry age-related macular degeneration classification from optical coherence tomography images based on ensemble deep learning architecture 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1438768 PMID:39444813	研究论文	本文提出了一种基于集成深度学习架构的光学相干断层扫描图像干性年龄相关性黄斑变性分类方法	本文创新性地整合了四种不同的卷积神经网络（ResNet50、EfficientNetB4、MobileNetV3和Xception），并通过集成学习提高了干性AMD的分类准确性	NA	开发一种深度学习架构，以提高干性年龄相关性黄斑变性的分类准确性	干性年龄相关性黄斑变性的分类	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	集成学习	图像	1,310名患者的4,096张原始图像，经过旋转和翻转操作后，数据集包含16,384张视网膜OCT图像
4645	2024-10-26	Trends and hotspots in the field of diabetic retinopathy imaging research from 2000-2023 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1481088 PMID:39444814	研究论文	本研究通过文献计量分析评估了2000年至2023年间糖尿病视网膜病变成像研究领域的进展和热点	本研究首次通过文献计量分析方法，系统地评估了糖尿病视网膜病变成像研究领域的发展趋势和关键热点	本研究仅基于Web of Science Core Collection数据库中的文献信息，可能存在一定的数据偏差	评估糖尿病视网膜病变成像研究领域的发展趋势和关键热点	2000年至2023年间发表的糖尿病视网膜病变成像研究相关文献	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	文献计量分析	NA	文献	共分析了1328篇文献，其中美国发表719篇，中国发表609篇
4646	2024-10-26	Prediction of benign and malignant ground glass pulmonary nodules based on multi-feature fusion of attention mechanism 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1447132 PMID:39445066	研究论文	本研究开发并验证了一种新的特征融合算法，通过深度学习提高良性和恶性磨玻璃结节的分类性能	首次应用注意力机制融合全肺CT图像、影像组学特征、临床和形态学特征，显著提高了磨玻璃结节的分类性能	NA	开发和验证一种新的特征融合算法，以提高良性和恶性磨玻璃结节的分类性能	良性和恶性磨玻璃结节	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	卷积神经网络 (CNN) 和反向传播神经网络 (BPNN)	图像	385例磨玻璃结节，其中172例为良性，203例为恶性
4647	2024-10-26	Enhancing facial feature de-identification in multiframe brain images: A generative adversarial network approach 2024, Progress in brain research DOI:10.1016/bs.pbr.2024.07.003 PMID:39448110	研究论文	本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的深度学习方法，用于在脑部图像中对面部特征进行去识别化处理	本文的创新点在于使用生成对抗网络合成新的面部特征和轮廓，并专注于部分头部图像而非全头部图像	本文的局限性在于耳部检测的准确率在测试数据集中较低，仅为65.98%	本文的研究目的是开发一种有效的面部特征去识别化方法，以符合隐私法规	本文的研究对象是脑部图像中的面部特征，包括耳朵、鼻子、嘴巴和眼睛	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	生成对抗网络（GAN）	图像	本文使用了490例公开的头颅CT图像数据集和70例头颅MR图像数据集进行训练和测试
4648	2024-10-25	Explainable artificial intelligence and domain adaptation for predicting HIV infection with graph neural networks 2024-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2024.2407063 PMID:39417227	研究论文	研究使用图神经网络和领域适应方法预测HIV感染，并评估模型的可解释性和跨数据集的可转移性	首次将可解释的人工智能和领域适应方法应用于图神经网络，以预测HIV感染，并评估模型在不同数据集间的转移能力	研究仅限于两个城市的年轻性少数男性群体，且数据收集时间较短	探索可解释深度学习方法在图神经网络中预测HIV感染的应用，并评估模型在不同数据集间的转移能力	年轻性少数男性群体的社交网络数据	机器学习	HIV感染	图神经网络	图注意力网络（GAT）	网络数据	两个城市的年轻性少数男性群体，数据收集时间为2014至2016年
4649	2024-10-25	Enhanced bone assessment of the shoulder using zero-echo time MRI with deep-learning image reconstruction 2024-Dec, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-024-04690-8 PMID:38658419	研究论文	评估深度学习重建算法在1.5特斯拉肩部零回波时间MRI中的应用，以改善骨性病变的描绘	引入了一种基于深度学习的重建算法（DLRecon），用于增强零回波时间MRI图像质量，特别是在骨性病变的描绘上	研究为回顾性，样本量相对较小，且仅限于肩部MRI	评估深度学习重建算法在肩部零回波时间MRI中的效果，以提高骨性病变的诊断准确性	肩部MRI图像及其骨性病变	计算机视觉	NA	零回波时间MRI	深度学习	图像	63次肩部MRI检查，涉及52名患者（28名女性）
4650	2024-10-25	Forensic bone age assessment of hand and wrist joint MRI images in Chinese han male adolescents based on deep convolutional neural networks 2024-Nov, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-024-03282-4 PMID:39060444	研究论文	研究开发了一种基于深度卷积神经网络的中国汉族男性青少年手和腕关节MRI图像的法医骨龄评估系统	提出了一个新的深度学习模型，用于提取和增强MRI手和腕骨特征，以提高目标MRI手和腕骨年龄的预测和精确分类	样本量相对较小，且仅限于中国汉族男性青少年	探索使用深度学习技术对手和腕关节MRI图像进行骨龄评估的可行性	中国汉族男性青少年的手和腕关节MRI图像	计算机视觉	NA	MRI	深度卷积神经网络	图像	282名6.0-21.0岁的中国汉族男性
4651	2024-10-25	Can deep learning-designed anterior tooth-borne crown fulfill morphologic, aesthetic, and functional criteria in clinical practice? 2024-Nov, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2024.105368 PMID:39326724	研究论文	本研究旨在比较基于深度学习（DL）软件设计的前牙冠与传统牙科计算机辅助设计（CAD）软件设计的前牙冠在形态、功能和美学方面的差异	本研究首次评估了基于深度学习的前牙冠设计软件在临床实践中的应用效果	研究样本量较小，且未评估所有可能的功能和美学指标	评估基于深度学习的前牙冠设计软件在形态、功能和美学方面的表现	前牙冠的设计效果	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	25个活体数据集，包括上颌和下颌弓扫描的预备上颌中切牙
4652	2024-10-25	Deep learning method to automatically diagnose periodontal bone loss and periodontitis stage in dental panoramic radiograph 2024-Nov, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2024.105373 PMID:39332519	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习集成模型，用于自动诊断牙科全景X光片中的牙周骨丢失和牙周炎阶段	本文的创新点在于提出了一种新的深度学习集成模型，结合了YOLOv8、Mask R-CNN和TransUNet算法，用于牙位检测、牙齿轮廓分割、牙齿组织分割以及牙周骨丢失和牙周炎阶段的预测	本文的局限性在于数据集仅包含320名患者的数据，可能不足以完全代表所有患者的情况	本研究旨在开发一种高效准确的深度学习方法，用于自动诊断牙周疾病	本研究的对象是牙科全景X光片中的牙周骨丢失和牙周炎阶段	计算机视觉	牙周疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	320名患者的8462颗牙齿
4653	2024-10-25	Diagnostic accuracy of deep learning-based algorithms in laryngoscopy: a systematic review and meta-analysis 2024-Oct-24, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00405-024-09049-2 PMID:39446141	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习在喉镜检查中诊断喉癌的效用	本文首次系统综述和荟萃分析了深度学习在喉镜检查中的诊断效用	研究仅限于已发表的文献，可能存在发表偏倚	评估深度学习在喉镜检查中诊断喉癌的效用	喉镜图像和深度学习算法	computer vision	喉癌	深度学习	NA	image	106,175张内窥镜图像
4654	2024-10-25	An optimized siamese neural network with deep linear graph attention model for gynaecological abdominal pelvic masses classification 2024-Oct-24, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04633-w PMID:39446167	研究论文	本文介绍了一种优化的暹罗神经网络与深度线性图注意力模型，用于妇科腹部盆腔肿块分类	提出了SCINN-DLGN模型，结合了暹罗神经网络和深度线性图注意力机制，显著提高了盆腔肿块分类的准确性和效率	NA	开发一种高效准确的深度学习模型，用于妇科盆腔肿块的分类	妇科盆腔肿块的分类	计算机视觉	妇科疾病	深度学习	暹罗神经网络	图像	使用了实时MRI盆腔肿块数据集
4655	2024-10-25	PET image reconstruction using weighted nuclear norm maximization and deep learning prior 2024-Oct-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad841d PMID:39374634	研究论文	本文提出了一种基于加权核范数最大化与深度学习先验的PET图像重建方法	本文的创新点在于在PET图像重建中应用了加权核范数最大化而非最小化，并使用神经网络控制由加权核范数最大化产生的噪声	NA	旨在提高PET图像重建的质量，特别是在低剂量情况下的图像细节恢复和噪声抑制	PET图像重建问题	计算机视觉	NA	加权核范数最大化	神经网络	图像	包括模拟数据集和临床数据集
4656	2024-10-25	Olfactory Visualization Sensing Array Made with CelluMOFs to Predict Fruit Ripeness Using Deep Learning 2024-Oct-23, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c09402 PMID:39403818	研究论文	本文开发了一种基于CelluMOFs的嗅觉可视化传感阵列，结合深度学习技术用于预测水果成熟度	首次将CelluMOFs与DenseNet结合，用于高灵敏度和准确性的水果成熟度检测	NA	开发一种高灵敏度和准确性的嗅觉可视化传感系统，用于检测水果成熟度	水果成熟度	计算机视觉	NA	深度学习	DenseNet	图像	九种特征水果气味
4657	2024-10-25	Deep learning super-resolution reconstruction for fast and high-quality cine cardiovascular magnetic resonance 2024-Oct-23, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11145-0 PMID:39441391	研究论文	比较标准分辨率与低分辨率但通过深度学习超分辨率算法重建的心血管磁共振图像	使用深度学习超分辨率算法重建低分辨率图像，减少采集时间并保持图像质量	NA	评估深度学习超分辨率算法在心血管磁共振图像重建中的效果	健康志愿者和患者的心血管磁共振图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习超分辨率算法	深度学习模型	图像	30名参与者（20名健康志愿者和10名患者）
4658	2024-10-25	Deep learning-based approach for acquisition time reduction in ventilation SPECT in patients after lung transplantation 2024-Oct-23, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-024-00853-3 PMID:39441494	研究论文	评估深度学习方法在缩短肺移植后患者肺通气单光子发射计算机断层扫描（SPECT）成像时间的同时保持图像质量和诊断性能的可行性	提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的方法，显著缩短了肺通气SPECT的采集时间，同时保持了图像质量和诊断准确性	研究是回顾性的，样本量有限，且仅限于肺移植后的患者	评估缩短肺通气SPECT成像时间对图像质量和诊断性能的影响，并探索其可行性	肺移植后患者的肺通气SPECT图像	计算机视觉	肺移植	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	93名连续的肺移植受者
4659	2024-10-25	Automated quantification of cerebral microbleeds in susceptibility-weighted MRI: association with vascular risk factors, white matter hyperintensity burden, and cognitive function 2024-Oct-23, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8552 PMID:39443150	研究论文	本文训练并验证了一种基于深度学习的脑微出血分割模型，并研究了脑微出血与认知功能障碍及血管风险因素的关联	首次使用深度学习模型对脑微出血进行自动量化，并分析其与认知功能和血管风险因素的关系	外部验证集的表现较弱，模型的泛化能力有待提高	开发和验证一种自动量化脑微出血的深度学习模型，并探讨其与认知功能和血管风险因素的关联	脑微出血、认知功能、血管风险因素	计算机视觉	NA	深度学习	nnU-Net	图像	训练集287例，内部验证集67例，外部验证集68例，临床数据集448例
4660	2024-10-25	Anatomical landmark detection on bi-planar radiographs for predicting spinopelvic parameters 2024-Oct-23, Spine deformity IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s43390-024-00990-0 PMID:39443425	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于在双平面X光片上自动检测解剖标志，以预测脊柱骨盆参数	该方法通过自动化处理双平面X光片，无需人工干预即可确定脊柱骨盆参数和Cobb角	该方法在处理严重病理和高BMI患者时存在局限性	开发一种自动化方法，用于在双平面X光片上检测解剖标志，以支持脊柱畸变患者的诊断和治疗规划	双平面X光片上的解剖标志和脊柱骨盆参数	计算机视觉	脊柱畸形	深度学习	U-Net	图像	555张双平面X光片