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
4681	2024-10-25	Skin Tone Analysis Through Skin Tone Map Generation With Optical Approach and Deep Learning 2024-Oct, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI) IF:2.0Q3 DOI:10.1111/srt.70088 PMID:39366914	研究论文	本文介绍了一种基于光学方法和深度学习的自动化图像方法，用于生成皮肤色调图，以评估皮肤色调	提出的方法通过利用光源光谱生成皮肤色调图，能够更好地区分与红色相关的皮肤色调，并减轻光源的影响	需要测量光源光谱并进行进一步的生理验证	改进皮肤色调评估方法，特别是在化妆品和医学领域	皮肤色调图的生成和评估	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	使用了三种标准光源（D45、D65和D85）下的皮肤色调模拟图像进行评估
4682	2024-10-25	Gut metagenome-derived image augmentation and deep learning improve prediction accuracy of metabolic disease classification 2024-Oct, Yi chuan = Hereditas DOI:10.16288/j.yczz.24-086 PMID:39443316	研究论文	提出了一种基于肠道宏基因组图像增强和深度学习的新框架，用于代谢性疾病分类	首次将肠道宏基因组数据转换为图像并进行增强，结合深度学习模型提高代谢性疾病分类的准确性	仅使用了三个代表性的人类肠道宏基因组数据集，样本量有限	研究肠道宏基因组与代谢性疾病之间的关系，并开发新的分类方法	人类肠道宏基因组数据和代谢性疾病	机器学习	代谢性疾病	深度学习	多层感知器 (MLP) 和卷积神经网络 (CNN)	图像	三个代表性的人类肠道宏基因组数据集
4683	2024-10-25	High-resolution AI image dataset for diagnosing oral submucous fibrosis and squamous cell carcinoma 2024-Sep-27, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03836-6 PMID:39333529	研究论文	本文介绍了ORCHID数据库，这是一个专门为口腔癌和癌前病变的高分辨率图像分析而创建的多中心数据库	提出了ORCHID数据库，这是一个专门为口腔癌和癌前病变的高分辨率图像分析而创建的多中心数据库，旨在支持人工智能在口腔癌诊断中的应用	NA	开发基于人工智能的快速诊断方法，用于口腔黏膜下纤维化（OSMF）和口腔鳞状细胞癌（OSCC）及其亚型	口腔黏膜下纤维化（OSMF）和口腔鳞状细胞癌（OSCC）及其亚型	数字病理学	口腔癌	深度学习算法	NA	图像	NA
4684	2024-10-25	Development and interpretation of a multimodal predictive model for prognosis of gastrointestinal stromal tumor 2024-Jul-26, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00636-4 PMID:39060449	研究论文	开发并解释了一种用于预测胃肠道间质瘤预后的多模态预测模型	构建了一个优于单模态模型的多模态预测模型，并提出了肿瘤细胞形态与预后之间关系的假设	NA	构建更准确和可靠的多模态预测模型，以辅助临床决策	胃肠道间质瘤患者的无复发生存期	数字病理	胃肠道间质瘤	放射组学技术，深度学习	多模态模型	图像	254名接受手术并经病理诊断为胃肠道间质瘤的患者
4685	2024-10-25	Deep Learning for Predicting Progression of Patellofemoral Osteoarthritis Based on Lateral Knee Radiographs, Demographic Data, and Symptomatic Assessments 2024-05, Methods of information in medicine IF:1.3Q4 DOI:10.1055/a-2305-2115 PMID:38604249	研究论文	本研究提出了一种利用深度学习和注意力机制预测髌股骨关节炎（PFOA）放射学进展的新框架	本研究首次将深度学习和注意力机制应用于预测髌股骨关节炎的放射学进展，并开发了一种端到端的深度学习方法	尽管模型在MOST数据集上表现优异，但仍需在外部患者队列中进行验证	研究目的是开发一种能够预测髌股骨关节炎放射学进展的机器学习模型	研究对象为来自多中心骨关节炎研究（MOST）的1,832名受试者（3,276个膝关节）	机器学习	骨关节炎	深度学习	深度卷积神经网络注意力模型	影像数据和临床数据	1,832名受试者（3,276个膝关节）
4686	2024-10-25	Development and Validation of a Natural Language Processing Algorithm to Pseudonymize Documents in the Context of a Clinical Data Warehouse 2024-05, Methods of information in medicine IF:1.3Q4 DOI:10.1055/s-0044-1778693 PMID:38442906	研究论文	本文开发并验证了一种自然语言处理算法，用于在临床数据仓库的背景下对文档进行假名化处理	本文提出了一种结合深度学习模型和手动规则的混合系统，用于临床文档的假名化处理	NA	解决临床报告中去识别化的关键问题，以确保患者隐私的同时允许数据用于研究目的	临床报告中的12种识别实体	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习模型	文本	NA
4687	2024-10-25	OCTess: AN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION ALGORITHM FOR AUTOMATED DATA EXTRACTION OF SPECTRAL DOMAIN OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY REPORTS 2024-04-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000003990 PMID:37948741	研究论文	开发了一种用于从Cirrus SD-OCT视网膜立方体报告中自动提取数据的光学字符识别算法	该算法在准确性和效率上均优于人工提取，实现了近完美的数据提取	NA	开发一种自动化的光学字符识别算法，以减少从光谱域光学相干断层扫描报告中提取数据的时间和资源消耗	Cirrus SD-OCT视网膜立方体报告	计算机视觉	NA	光学字符识别（OCR）	长短期记忆网络（LSTM）	图像	675份SD-OCT单眼视网膜立方体报告
4688	2024-10-25	Retinal Photograph-based Deep Learning System for Detection of Thyroid-Associated Ophthalmopathy 2024 Mar-Apr 01, The Journal of craniofacial surgery IF:1.0Q3 DOI:10.1097/SCS.0000000000009919 PMID:38078953	研究论文	本研究开发了一种基于视网膜照片的深度学习系统，用于检测甲状腺相关眼病	首次使用深度学习技术基于视网膜照片检测甲状腺相关眼病	模型在外部验证数据集上的表现不如内部验证，表明其泛化能力有限	开发一种成本效益高且无创的甲状腺相关眼病检测方法	甲状腺相关眼病患者和正常参与者的视网膜照片	计算机视觉	甲状腺相关眼病	深度学习	卷积神经网络	图像	1182张视网膜照片，涉及708名参与者；外部验证数据集包含365张照片，涉及189名参与者
4689	2024-10-25	Mobile Apps for COVID-19 Detection and Diagnosis for Future Pandemic Control: Multidimensional Systematic Review 2024-Feb-22, JMIR mHealth and uHealth IF:5.4Q1 DOI:10.2196/44406 PMID:38231538	综述	本文对使用移动应用进行COVID-19检测和诊断的多维度系统性综述	首次对使用移动应用进行COVID-19检测和诊断的研究进行了全面分析	仅限于对已发表研究的综述，未进行新的实验或数据收集	帮助软件公司和临床研究人员了解移动应用在COVID-19诊断中的应用	移动应用在COVID-19检测和诊断中的应用	机器学习	COVID-19	深度学习	卷积神经网络	图像、临床症状	42项研究
4690	2024-10-25	Generative deep learning furthers the understanding of local distributions of fat and muscle on body shape and health using 3D surface scans 2024-Jan-30, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-024-00434-w PMID:38287144	研究论文	开发并验证了一种深度学习模型，能够从三维光学体扫描生成准确的DXA扫描，用于全身和特定子区域的成分分析	首次在生成医学影像模型中进行了定量验证，并报告了质量指标	NA	探索生成深度学习模型在医学影像中的应用潜力，并强调定量验证的重要性	人体脂肪和肌肉的局部分布与体形和健康的关系	计算机视觉	NA	深度学习	生成模型	三维表面扫描	两个大型临床DXA数据集和Shape Up! Adults研究数据集
4691	2024-10-25	Counterfactual Sepsis Outcome Prediction Under Dynamic and Time-Varying Treatment Regimes 2024, AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings. AMIA Joint Summits on Translational Science PMID:38827103	研究论文	本文探讨了使用G-Net深度序列建模框架预测脓毒症患者在不同液体治疗策略下的结果	首次将G-Net应用于脓毒症患者的反事实治疗结果预测，并与线性模型进行比较	仅基于观察数据，未进行临床试验验证	评估G-Net在预测脓毒症患者反事实治疗结果中的临床应用潜力	脓毒症患者在不同液体治疗策略下的结果	机器学习	脓毒症	G-Net	深度学习	观察数据	来自重症监护室的脓毒症患者
4692	2024-10-25	Deep Learning Approaches to Predict Exercise Exertion Levels Using Wearable Physiological Data 2024, AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings. AMIA Joint Summits on Translational Science PMID:38827087	研究论文	研究利用可穿戴设备生理数据，通过构建深度学习分类和回归模型来预测运动强度水平	首次使用深度学习模型结合可穿戴设备生理数据来预测运动强度水平	测试模型的最高准确率和F1分数为80%，仍有提升空间	预测运动强度水平	健康个体的运动强度	机器学习	NA	心电图传感器、脉搏血氧仪	深度学习模型	生理数据	健康个体在16分钟骑行运动中收集的数据，分为8个2分钟窗口
4693	2024-10-25	An automatic classification method of testicular histopathology based on SC-YOLO framework 2024, BioTechniques IF:2.2Q4 DOI:10.1080/07366205.2024.2393544 PMID:39263950	研究论文	本文提出了一种基于SC-YOLO框架的睾丸组织病理学自动分类方法	引入了SC-YOLO框架，集成了S3Ghost模块、CoordAtt模块和DCNv2模块，有效捕捉精原细胞的纹理和形状特征，同时减少模型参数	未来研究将集中在优化模型性能和探索其在临床应用中的潜力	开发一种高效准确的精原细胞识别方法，以辅助无精子症的病理诊断和治疗	精原细胞的分类和识别	数字病理学	男性不育症	深度学习	SC-YOLO	图像	NA
4694	2024-10-25	Deep learning uncertainty quantification for clinical text classification 2024-01, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2023.104576 PMID:38101690	研究论文	本文探讨了深度学习在临床文本分类中的不确定性量化方法	引入了多种选择性分类方法，以在多个分类任务中达到目标准确率的同时最小化拒绝率	对于分布外测试数据的解释较为复杂	研究深度学习模型在临床文本分类中的可靠性，并提出改进方法	电子病理报告中的疾病诊断和手术信息	机器学习	NA	深度神经网络 (DNN)	深度学习模型	文本	来自美国国家癌症研究所 (NCI) 的 SEER 人口基础癌症登记处的电子病理报告
4695	2024-10-25	Automatic authorship attribution in Albanian texts 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310057 PMID:39436898	研究论文	本文研究了阿尔巴尼亚语文本中的自动作者归属问题，并引入了新的阿尔巴尼亚新闻专栏和文学作品语料库，分析了机器学习方法在作者归属中的应用	本文引入了新的阿尔巴尼亚语料库，并比较了机器学习和深度学习模型在作者归属任务中的表现，发现词汇特征是最有效的语言特征	本文主要关注阿尔巴尼亚语，未涉及其他低资源语言，且深度学习模型在特定场景下的应用潜力有待进一步验证	研究阿尔巴尼亚语文本中的自动作者归属问题，探索有效的特征和分类方法	阿尔巴尼亚语新闻专栏和文学作品	自然语言处理	NA	机器学习	XGBoost, fastText, BERT-multilingual	文本	新的阿尔巴尼亚新闻专栏和文学作品语料库
4696	2024-10-25	Feature diffusion reconstruction mechanism network for crop spike head detection 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1459515 PMID:39439510	研究论文	提出了一种用于作物穗头检测的新型特征扩散重构机制网络FDRMNet	FDRMNet引入了多尺度特征聚焦重构模块和注意力增强特征融合模块，以提高模型在复杂环境中的检测精度和计算效率	NA	提高低空遥感图像中作物穗头的检测精度和计算效率	作物穗头	计算机视觉	NA	深度学习	FDRMNet	图像	全球小麦头检测数据集和多样水稻穗检测数据集
4697	2024-10-25	Deep learning-driven ultrasound-assisted diagnosis: optimizing GallScopeNet for precise identification of biliary atresia 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1445069 PMID:39440041	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的超声辅助诊断系统GallScopeNet，用于精确识别胆道闭锁	GallScopeNet通过创新的架构和高级特征提取技术，提高了诊断效率和准确性	NA	开发一种高效的深度学习模型，用于自动诊断胆道闭锁	胆道闭锁的超声图像	计算机视觉	胆道疾病	深度学习	GallScopeNet	图像	数千张超声图像，大部分用于训练和验证，部分用于外部测试
4698	2024-10-25	Developing predictive precision medicine models by exploiting real-world data using machine learning methods 2024, Journal of applied statistics IF:1.2Q2 DOI:10.1080/02664763.2024.2315451 PMID:39440239	研究论文	本文提出了一种利用真实世界数据和人工智能方法开发预测性精准医学模型的新方法	本文创新性地利用电子健康记录中的真实世界数据，通过人工智能技术开发预测性精准医学模型，并比较了传统统计机器学习和深度学习算法在预测个体未来生化测试结果方面的性能	本文未明确提及具体的局限性	开发预测性精准医学模型，以实现现代医学的个性化目标	电子健康记录中的生化测试数据	机器学习	NA	统计机器学习、深度学习	传统统计机器学习算法、深度学习算法	电子健康记录数据	来自大型真实世界数据库的数据，用于预测15项生化测试的未来值
4699	2024-10-25	Development of AI-assisted microscopy frameworks through realistic simulation with pySTED 2024, Nature machine intelligence IF:18.8Q1 DOI:10.1038/s42256-024-00903-w PMID:39440349	研究论文	本文介绍了通过pySTED平台开发人工智能辅助显微镜框架的方法	提出了一个基于pySTED的现实模拟平台，用于开发和部署超分辨率显微镜的人工智能策略	NA	开发和优化人工智能辅助超分辨率显微镜系统	超分辨率显微镜图像的获取和分析	计算机视觉	NA	NA	深度神经网络	图像	NA
4700	2024-10-25	An integrated three-stream network model for discriminating fish feeding intensity using multi-feature analysis and deep learning 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310356 PMID:39432511	研究论文	提出了一种集成三流网络模型，通过多特征分析和深度学习来区分鱼类摄食强度	结合计算机视觉技术和卷积神经网络，综合利用时间、空间和数据统计特征进行全面评估	依赖于特定场景和目标，缺乏普适性	实现精准投喂，减少饲料浪费和环境污染	鱼类摄食强度	计算机视觉	NA	计算机视觉技术	卷积神经网络（CNN）	图像	珍珠石斑鱼摄食图像