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
5681	2024-10-07	Integrative analysis of H&E and IHC identifies prognostic immune subtypes in HPV related oropharyngeal cancer 2024-Oct-03, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-024-00604-w PMID:39363031	研究论文	本文通过整合H&E和IHC图像，利用深度学习技术识别HPV相关口咽癌中的预后免疫亚型	本文创新性地整合了H&E和IHC图像，以增强对肿瘤免疫微环境中细胞组成和功能特征的理解，并改善患者分层	本文的局限性在于其研究对象仅限于HPV阳性口咽鳞状细胞癌患者，且样本量相对较小	本文旨在通过整合H&E和IHC图像，提高对肿瘤免疫微环境中细胞组成和功能特征的理解，并改善患者分层	本文的研究对象为HPV阳性口咽鳞状细胞癌患者	数字病理学	口咽癌	深度学习	NA	图像	88例原发肿瘤和70例受累淋巴结组织图像
5682	2024-10-07	Synergistic application of digital outcrop characterization techniques and deep learning algorithms in geological exploration 2024-Oct-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74903-6 PMID:39363057	研究论文	本研究开发了一个基于Cesium的野外数字露头可视化平台，结合改进的VGG19算法模型，提高了岩石纹理和复杂结构的识别精度	首次将数字露头表征技术与深度学习算法结合，提供了一种更快、更全面的野外地质条件理解手段	NA	开发一种新的技术平台，以提高地质学家在野外对露头数据的分析效率和易用性	地质露头数据及其在野外的可视化和分析	数字病理学	NA	UAV倾斜摄影	CNN	图像	NA
5683	2024-10-07	Coronary artery disease detection using deep learning and ultrahigh-resolution photon-counting coronary CT angiography 2024-Oct-03, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2024.09.012 PMID:39366836	研究论文	本研究评估了深度学习在光子计数冠状CT血管造影（PC-CCTA）中检测冠状动脉疾病（CAD）的诊断性能	本研究首次使用深度学习模型（CorEx, Spimed-AI）在非超高分辨率PC-CCTA图像上进行CAD检测，并展示了其显著的诊断性能	本研究为回顾性、单中心研究，样本量有限，且仅限于特定时间段内的患者	评估深度学习在PC-CCTA图像中检测CAD的诊断性能	连续接受PC-CCTA检查的疑似CAD患者	计算机视觉	心血管疾病	光子计数冠状CT血管造影（PC-CCTA）	深度学习模型（CorEx, Spimed-AI）	图像	140名患者（96名男性，44名女性）
5684	2024-10-07	Postoperative facial prediction for mandibular defect based on surface mesh deformation 2024-Oct, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101973 PMID:39089509	研究论文	本研究提出了一种基于表面网格变形的新型预测模型，用于预测下颌骨缺损患者的术后面部轮廓	本研究通过使用表面三角网格和Mesh Convolutional Restricted Boltzmann Machines模型，显著提高了几何信息保留和可解释性	NA	开发一种新的预测模型，以提高下颌骨缺损患者术后面部轮廓预测的准确性和可解释性	下颌骨缺损患者的术后面部轮廓	计算机视觉	NA	表面网格理论和深度学习	Mesh Convolutional Restricted Boltzmann Machines (MCRBM)	三维变形场	NA
5685	2024-10-07	A deep learning approach to detection of oral cancer lesions from intra oral patient images: A preliminary retrospective study 2024-Oct, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101975 PMID:39043293	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习算法的人工智能软件在检测口腔癌病变中的表现	首次使用YOLOv5架构进行口腔癌病变的检测	样本量较小，成功率有待提高	评估人工智能在口腔癌病变预诊断中的潜力	口腔鳞状细胞癌病变	计算机视觉	口腔癌	深度学习	YOLOv5	图像	65张匿名的回顾性口腔内患者图像
5686	2024-10-07	Automatic detection of midfacial fractures in facial bone CT images using deep learning-based object detection models 2024-Oct, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101914 PMID:38750725	研究论文	本文研究了使用深度学习对象检测模型自动检测面部骨CT图像中的中面部骨折	利用深度学习技术自动检测中面部骨折，提高了诊断的准确性和速度	样本量较小，仅包括100张CT图像	开发一个能够快速准确诊断中面部骨折的系统，以帮助急诊医生和患者	中面部骨折的自动检测	计算机视觉	NA	深度学习	对象检测模型（SSD和YOLOv8）	CT图像	100张包含中面部骨折的CT图像，其中80张用于训练，20张用于验证
5687	2024-10-07	Accuracy of deep learning in the differential diagnosis of coronary artery stenosis: a systematic review and meta-analysis 2024-Sep-16, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01403-4 PMID:39285323	meta-analysis	本研究系统评价和荟萃分析了基于冠状动脉造影（CAG）或冠状动脉CT造影（CCTA）图像的深度学习模型在诊断冠状动脉狭窄中的准确性	首次系统性地评估了深度学习在冠状动脉狭窄诊断中的准确性	对于不同程度的狭窄，深度学习模型的准确性仍需进一步提高	评估基于CAG和CCTA图像的深度学习模型在诊断冠状动脉狭窄中的准确性	冠状动脉狭窄的诊断	machine learning	心血管疾病	深度学习	NA	image	3568名患者和13,362张图像
5688	2024-10-07	Inferring single-cell spatial gene expression with tissue morphology via explainable deep learning 2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.12.598686 PMID:38915550	研究论文	开发了一种基于视觉变换器（ViT）的框架，用于从组织形态学图像推断单细胞空间基因表达	提出了名为SPiRiT的框架，通过整合交叉验证和模型解释在超参数调优中，显著提高了预测准确性	NA	探索利用组织形态学图像推断单细胞空间基因表达的可行性	人类乳腺癌和小鼠幼崽的组织形态学图像	计算机视觉	乳腺癌	NA	视觉变换器（ViT）	图像	人类乳腺癌和小鼠幼崽的组织样本
5689	2024-10-07	Deep learned representations of the resting 12-lead electrocardiogram to predict at peak exercise 2024-Jan-25, European journal of preventive cardiology IF:8.4Q1 DOI:10.1093/eurjpc/zwad321 PMID:37798122	研究论文	利用深度学习分析静息12导联心电图以预测峰值运动氧消耗	首次使用深度学习从静息12导联心电图中估计峰值氧消耗，无需进行心肺运动测试	研究样本主要来自马萨诸塞州总医院，外部验证样本较少，可能影响结果的普适性	利用深度学习技术从静息12导联心电图中估计峰值氧消耗，以实现高效的心血管风险分层	静息12导联心电图和峰值氧消耗	机器学习	心血管疾病	深度学习	线性模型	心电图数据	1891名进行心肺运动测试的个体，验证集448人，外部样本1076人
5690	2024-10-07	A novel mean shape based post-processing method for enhancing deep learning lower-limb muscle segmentation accuracy 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0308664 PMID:39365764	研究论文	本文提出了一种基于平均形状的后处理方法，用于提高深度学习在磁共振成像（MRI）扫描中下肢肌肉分割的准确性	本文提出了一种新颖的基于平均形状（MS）的后处理方法，利用统计形状建模（SSM）来微调分割输出，考虑肌肉解剖形状	NA	提高基于MRI扫描的下肢肌肉分割的准确性，这对肌肉骨骼疾病的诊断和治疗过程至关重要	下肢肌肉的分割	计算机视觉	NA	MRI扫描	U-Net深度学习神经网络	图像	两个队列的绝经后女性（10个训练样本，8个测试样本，体素大小1.0x1.0x1.0 mm³）
5691	2024-10-06	Deep learning-based analysis of EGFR mutation prevalence in lung adenocarcinoma H&E whole slide images 2024-Nov, The journal of pathology. Clinical research DOI:10.1002/2056-4538.70004 PMID:39358807	研究论文	开发了一种基于深度学习的模型，用于预测肺腺癌全切片图像中的EGFR突变，并引入了EGFR突变流行度（EMP）评分来量化EGFR突变在全切片图像中的流行度	引入了EGFR突变流行度（EMP）评分，通过多实例学习方法对全切片图像进行分区，并使用补丁掩码调度训练策略来学习EGFR的多种病理学模式	深度学习模型在反映肿瘤异质性和解释性方面存在局限性	开发一种能够预测肺腺癌全切片图像中EGFR突变的深度学习模型，并评估其解释性和实用性	肺腺癌患者的全切片图像中的EGFR突变	数字病理学	肺癌	深度学习	深度学习模型	图像	868个全切片图像样本，其中197个用于测试
5692	2024-10-06	Geometry-Aware Attenuation Learning for Sparse-View CBCT Reconstruction 2024-Oct-04, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3473970 PMID:39365719	研究论文	本文提出了一种新的几何感知编码-解码框架，用于稀疏视图锥束CT重建	引入了一种几何感知编码-解码框架，通过2D CNN编码器和3D CNN解码器，利用CBCT扫描的几何特性，将多视角2D特征反投影到3D空间，形成全面的体素特征图，从而恢复3D CBCT图像	NA	减少锥束CT重建所需的辐射剂量，同时提高重建质量和时间效率	稀疏视图锥束CT图像的重建	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	两个模拟数据集和一个真实世界数据集
5693	2024-10-06	Deep Learning Denoising Improves CT Perfusion Image Quality in the Setting of Lower Contrast Dosing: A Feasibility Study 2024-Oct-03, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8367 PMID:38844370	研究论文	本研究探讨了在低碘对比剂剂量下，通过深度学习去噪技术提高CT灌注成像质量的可行性	本研究首次在低碘对比剂剂量下应用深度学习去噪技术，显著提高了CT灌注成像的信噪比和图像质量	研究样本量较小，且仅限于动物和临床病例，未来需在大规模临床试验中验证其效果	开发在低碘对比剂剂量下仍能保持图像质量的CT灌注成像协议	猪和人类患者的CT灌注成像	计算机视觉	NA	CT灌注成像	残差编码器-解码器卷积神经网络（RED-CNN）	图像	12头猪和22名患者
5694	2024-10-06	High-sensitivity acceleration sensor detecting micro-mechanomyogram and deep learning approach for parkinson's disease classification 2024-10-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74526-x PMID:39358456	研究论文	本研究使用高灵敏度加速度传感器检测帕金森病患者的高频微振动，并利用深度学习模型进行疾病分类	首次使用高灵敏度加速度传感器检测帕金森病患者肌肉纤维中的高频微振动（微机械肌动图），并开发了基于深度学习的分类模型	NA	开发一种基于高频微振动检测的帕金森病诊断方法	帕金森病患者和健康对照组的拇指伸肌	机器学习	帕金森病	高灵敏度加速度传感器	深度学习模型	微机械肌动图	帕金森病患者和健康对照组
5695	2024-10-06	Deep learning-based multi-frequency denoising for myocardial perfusion SPECT 2024-Oct-02, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-024-00680-w PMID:39356406	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的集成多频去噪网络，用于增强低剂量心肌灌注SPECT去噪效果	提出了一种3D集成注意力引导的多频条件生成对抗网络（AttMFGAN），并与传统的AttGAN和多频带AttGAN（AttGAN-MF）进行了比较	NA	开发一种集成多频去噪网络，以进一步增强低剂量心肌灌注SPECT的去噪效果	低剂量心肌灌注SPECT图像的去噪效果	计算机视觉	心血管疾病	生成对抗网络（GAN）	生成对抗网络（GAN）	图像	50名匿名患者的数据，分为训练集（35名）、验证集（5名）和测试集（10名）
5696	2024-10-06	Improving predictions of rock tunnel squeezing with ensemble Q-learning and online Markov chain 2024-Oct-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72998-5 PMID:39358373	研究论文	本文提出了一种结合集成学习、Q学习和在线马尔可夫链的方法，用于提高岩石隧道挤压预测的准确性和可靠性	本文的创新点在于将集成学习技术与Q学习和在线马尔可夫链相结合，以捕捉隧道参数的多样性并优化预测性能	NA	本文的研究目的是提高岩石隧道挤压预测的准确性和可靠性	本文的研究对象是岩石隧道挤压预测	计算机视觉	NA	集成学习、Q学习、在线马尔可夫链	深度学习模型（CNN、RNN）	隧道参数数据	多个隧道建设项目的综合数据库
5697	2024-10-06	Comparison of DNA methylation based classification models for precision diagnostics of central nervous system tumors 2024-Oct-02, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00718-3 PMID:39358389	研究论文	本文开发了三种基于DNA甲基化数据的分类模型，用于中枢神经系统肿瘤的精准诊断	本文首次比较了深度学习神经网络、k近邻和随机森林三种模型在中枢神经系统肿瘤分类中的表现，并评估了它们在肿瘤纯度降低时的鲁棒性	本文未详细讨论模型的训练时间和计算资源需求	提高中枢神经系统肿瘤分类的精准度，为临床治疗决策提供支持	中枢神经系统肿瘤的分类	机器学习	中枢神经系统肿瘤	DNA甲基化分析	深度学习神经网络	DNA甲基化数据	2054个样本
5698	2024-10-06	Deep learning-derived optimal aviation strategies to control pandemics 2024-10-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73639-7 PMID:39358428	研究论文	研究了国际商业航班对全球COVID-19感染动态的影响，并提出了基于图神经网络的航空策略优化框架	开发了基于图神经网络的Dynamic Weighted GraphSAGE框架，用于分析动态变化的航班信息对疫情传播的影响	NA	研究航空交通对COVID-19疫情传播的影响，并提出有效的航空策略以控制疫情	国际商业航班对COVID-19感染动态的影响	机器学习	NA	图神经网络	图神经网络	时空图	全球范围
5699	2024-10-06	Deep learning-based approaches for multi-omics data integration and analysis 2024-Oct-02, BioData mining IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s13040-024-00391-z PMID:39358793	综述	本文综述了基于深度学习的多组学数据整合与分析方法	本文介绍了生成方法在处理不完整数据和整合其他模态数据（如影像数据）方面的优势	本文未提及具体的实验结果或数据集，主要集中在方法论的讨论上	探讨深度学习在多组学数据整合中的应用及其最新进展	多组学数据（包括分子和影像模态）的整合与分析	机器学习	NA	深度学习	神经网络（前馈神经网络、图卷积神经网络、自编码器、生成对抗模型等）	多组学数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学、表观基因组学、代谢组学等）和影像数据	NA
5700	2024-10-06	Association between myosteatosis and impaired glucose metabolism: A deep learning whole-body magnetic resonance imaging population phenotyping approach 2024-Oct, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle DOI:10.1002/jcsm.13527 PMID:39009381	研究论文	本文研究了肌肉脂肪变性与葡萄糖代谢受损之间的关系，并开发了一种基于深度学习的全身磁共振成像方法来自动量化肌肉脂肪变性	本文创新性地使用深度学习模型来自动量化肌肉脂肪变性，并发现量化骨骼肌脂肪分数（SMFF）是葡萄糖代谢受损的独立预测因子	本文仅在两个前瞻性队列研究的数据上进行了验证，未来需要在更多样化的数据集上进行验证	研究肌肉脂肪变性与葡萄糖代谢受损之间的关系，并开发一种自动化的方法来量化肌肉脂肪变性	肌肉脂肪变性（IMAT和SMFF）与葡萄糖代谢受损之间的关系	机器学习	代谢性疾病	深度学习	深度学习模型	图像	380名KORA参与者