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
5941	2024-10-02	Diffuse optical tomography of the brain: effects of inaccurate baseline optical parameters and refinements using learned post-processing 2024-Aug-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.524245 PMID:39347006	研究论文	研究了大脑扩散光学断层成像中不准确基线光学参数的影响，并提出了基于深度学习后处理的改进方法	提出了基于深度学习后处理技术，以减少不准确基线光学参数对大脑激活成像的影响	研究基于模拟数据，实际应用中的效果需进一步验证	探讨不准确基线光学参数对大脑功能成像的影响，并提出改进方法	大脑功能成像中的光学参数变化	计算机视觉	NA	扩散光学断层成像（DOT）	深度学习	图像	四个成年受试者的脑图谱
5942	2024-10-02	Coronary artery calcification and cardiovascular outcome as assessed by intravascular OCT and artificial intelligence 2024-Aug-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.524946 PMID:39347010	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于自动识别和量化冠状动脉钙化（CAC），并通过大规模的血管内光学相干断层扫描（OCT）数据进行验证	本文提出了一种新颖的深度学习方法，能够自动识别和量化冠状动脉钙化，并在大规模OCT数据上进行了训练和评估	NA	研究冠状动脉钙化与心血管不良事件之间的关系	冠状动脉钙化（CAC）及其与心血管不良事件的关联	计算机视觉	心血管疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习	图像	1,106,291张OCT图像，来自1,048名患者
5943	2024-10-01	Application of Artificial Intelligence in Pediatric Dentistry: A Literature Review 2024-Jul, Journal of pharmacy & bioallied sciences DOI:10.4103/jpbs.jpbs_74_24 PMID:39346390	综述	本文综述了人工智能在儿科牙科中的多种应用	NA	NA	探讨人工智能在儿科牙科中的应用	儿科牙科领域	机器学习	NA	人工智能	NA	NA	NA
5944	2024-10-02	Deep learning methods in metagenomics: a review 2024-Apr, Microbial genomics IF:4.0Q2 DOI:10.1099/mgen.0.001231 PMID:38630611	综述	本文综述了深度学习在宏基因组学中的应用	深度学习方法在宏基因组数据分析中提供了新颖且有前景的途径，能够解决包括新病原体检测、序列分类、患者分层和疾病预测在内的多个方面问题	NA	探讨深度学习在宏基因组学中的应用及其对患者护理和微生物组健康作用的改进	宏基因组数据，特别是肠道微生物组	机器学习	NA	深度学习	卷积网络、自编码器和基于注意力的模型	序列数据	NA
5945	2024-10-02	Exercise-Related Physical Activity Relates to Brain Volumes in 10,125 Individuals 2024, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.3233/JAD-230740 PMID:38073389	研究论文	研究探讨了定期中等至剧烈身体活动与磁共振神经影像量化脑体积之间的关系	首次在大规模样本中探讨了中等至剧烈身体活动与脑体积的具体关联，并发现其可能具有神经保护作用	研究仅基于横断面数据，无法确定因果关系	探讨定期中等至剧烈身体活动与脑体积之间的关系	10,125名健康参与者的脑体积和身体活动数据	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）	深度学习模型	图像	10,125名健康参与者
5946	2024-10-02	DLKcat cannot predict meaningful k cat values for mutants and unfamiliar enzymes 2024, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpae061 PMID:39346751	研究论文	本文对DLKcat模型预测酶转换数的能力进行了批判性评估	NA	DLKcat模型在预测与训练数据序列相似度低于60%的酶以及突变酶的转换数时表现不佳	评估DLKcat模型在预测酶转换数方面的实际应用价值	DLKcat模型及其预测酶转换数的能力	机器学习	NA	深度学习	DLKcat	序列数据	NA
5947	2024-10-02	Using novel deep learning models for rapid and efficient assistance in monkeypox screening from skin images 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1443812 PMID:39346943	研究论文	本文开发了一种基于自注意力机制和特征金字塔集成的深度学习模型，用于从皮肤图像中快速高效地辅助猴痘筛查	本文提出的模型结合了自注意力机制和特征金字塔集成，通过注意力策略融合不同尺度的图像特征，并借鉴VGG模型选择性地捕捉显著特征，相比现有最先进的深度学习模型，在准确性和精确度上提高了6%	NA	开发一种自动化、高效的辅助诊断模型，以提高猴痘诊断的准确性和可及性	猴痘病毒感染的皮肤图像	计算机视觉	传染性疾病	深度学习	CNN	图像	NA
5948	2024-10-02	Early Diagnosing and Transformation Prediction of Alzheimer's Disease Using Multi-Scaled Self-Attention Network on Structural MRI Images with Occlusion Sensitivity Analysis 2024, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.3233/JAD-230705 PMID:38160355	研究论文	本文提出了一种基于多尺度自注意力网络的阿尔茨海默病早期诊断和转化预测方法，结合结构磁共振成像和遮挡敏感性分析	本文创新性地提出了多尺度自注意力网络（MUSAN），并结合遮挡敏感性算法，提高了阿尔茨海默病的分类和预测性能	NA	实现阿尔茨海默病的精确分类和转化预测，并提高深度学习模型的可解释性	阿尔茨海默病患者的结构磁共振成像数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	多尺度自注意力网络	自注意力网络	图像	使用了ADNI-1、ADNI-2和ADNI-3的数据集
5949	2024-10-01	DeepEMC-T2 mapping: Deep learning-enabled T2 mapping based on echo modulation curve modeling 2024-Dec, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30239 PMID:39129209	研究论文	提出了一种基于深度学习的回波调制曲线建模的T2映射方法，称为DeepEMC-T2映射，用于从较少的回波中高效估计准确的T2图	DeepEMC-T2映射通过改进的U-Net网络直接从多回波自旋回波图像中估计T2和质子密度图，无需像素级字典匹配步骤，提高了T2/PD估计的准确性	NA	开发一种高效的深度学习方法，用于从多回波自旋回波图像中准确估计T2映射	T2弛豫时间和质子密度图	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	67个轴向采集的数据集用于网络训练和评估，57个冠状采集的数据集用于评估框架的泛化性
5950	2024-10-01	Artificial intelligence in myopia in children: current trends and future directions 2024-Nov-01, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001086 PMID:39259652	综述	本文综述了人工智能在儿童近视管理中的当前趋势和未来方向	本文介绍了利用人工智能进行大规模近视筛查、多模态数据分析和深度学习模型在近视进展和精准治疗中的应用	技术进步带来了监管和临床整合的实际挑战	探讨人工智能在儿童近视管理中的应用潜力	儿童近视及其进展	机器学习	眼科疾病	NA	传统机器学习模型、深度学习模型	多模态数据	NA
5951	2024-10-01	Deep learning aided measurement of outer retinal layer metrics as biomarkers for inherited retinal degenerations: opportunities and challenges 2024-Nov-01, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001088 PMID:39259656	综述	本文综述了用于评估遗传性视网膜变性（IRDs）的现有视网膜成像和视觉功能测试方法，重点介绍了深度学习（DL）方法在确定IRDs结构生物标志物中的应用	本文探讨了深度学习在处理视网膜图像以检测与疾病相关的结构变化中的应用	需要更多的工作来研究结构和功能之间的关系	评估遗传性视网膜变性（IRDs）的结构生物标志物	外视网膜层结构，包括外核层、椭圆体带、光感受器外段、RPE等	计算机视觉	遗传性视网膜变性	深度学习	NA	图像	NA
5952	2024-10-01	Enhanced multistage deep learning for diagnosing anterior disc displacement in the temporomandibular joint using MRI 2024-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae033 PMID:39024472	研究论文	本文提出了一种基于多阶段深度学习的前移盘诊断方法，使用MRI图像进行颞下颌关节（TMJ）的自动诊断	采用多阶段方法，易于识别和改进影响最终结果的因素	NA	开发一种自动诊断颞下颌关节前移盘的方法	颞下颌关节的前移盘诊断	机器学习	NA	MRI	DeepLabV3+	图像	368个颞下颌关节样本，来自204名患者
5953	2024-10-01	An artificial intelligence grading system of apical periodontitis in cone-beam computed tomography data 2024-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae029 PMID:38960866	研究论文	开发了一种基于深度学习的人工智能系统，用于在锥形束计算机断层扫描数据中对根尖周炎进行分级，并评估其可靠性和准确性	提出了一个名为PAINet的自创算法，并将其与经典算法和基于Transformer的模型进行比较，结果显示PAINet在性能上表现最佳	NA	开发和评估一种人工智能系统，以帮助初级医生更好地诊断根尖周炎	根尖周炎的分级和诊断	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	PAINet	图像	120张锥形束计算机断层扫描图像
5954	2024-10-01	Automatic classification and segmentation of multiclass jaw lesions in cone-beam CT using deep learning 2024-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae028 PMID:38937280	研究论文	开发并验证了一种基于nnU-Net的深度学习模型，用于在锥形束CT（CBCT）中对五类颌骨病变进行分类和分割	提出了一个基于nnU-Net的深度学习模型，能够同时进行颌骨病变的分类和分割，并且在分类和分割性能上均优于口腔颌面放射科医生和口腔颌面外科医生	NA	开发和验证一种能够准确高效地分类和分割颌骨病变的深度学习模型	颌骨病变在锥形束CT（CBCT）中的分类和分割	计算机视觉	口腔颌面疾病	深度学习	nnU-Net	图像	368个CBCT扫描（37168个切片）
5955	2024-10-01	Fully automatic quantification for hand synovitis in rheumatoid arthritis using pixel-classification-based segmentation network in DCE-MRI 2024-Oct, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-024-01592-6 PMID:38789911	研究论文	提出了一种基于深度学习的分类分割方法，用于在动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）中自动量化类风湿性关节炎（RA）患者的滑膜炎	开发了一种基于膨胀因果卷积和SELU激活函数的深度学习模型，用于增强滑膜的分割和量化	研究为回顾性研究，样本量较小，且依赖于专家指导下的手动分割	开发一种自动化的方法，用于在DCE-MRI中量化RA患者的滑膜炎	类风湿性关节炎患者的滑膜炎	计算机视觉	类风湿性关节炎	动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）	深度学习模型	图像	28名类风湿性关节炎患者
5956	2024-10-01	Radiation dose reduction and image quality improvement with ultra-high resolution temporal bone CT using deep learning-based reconstruction: An anatomical study 2024-Oct, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2024.05.001 PMID:38744577	研究论文	本研究评估了使用深度学习重建（DLR）的超高分辨率CT（UHR-CT）在减少辐射剂量的同时保持或提高颞骨图像质量的效果	本研究首次展示了使用深度学习重建的超高分辨率CT在大幅减少辐射剂量的同时，仍能保持或提高图像质量	本研究仅在尸体颞骨CT上进行了评估，尚未在临床环境中验证其效果	评估使用深度学习重建的超高分辨率CT在减少辐射剂量的同时保持或提高颞骨图像质量的效果	颞骨CT图像质量	计算机视觉	NA	深度学习重建（DLR）	深度学习模型	图像	6具尸体颞骨
5957	2024-09-15	Breaking barriers in inner ear MRI: The changing role of deep learning reconstruction 2024-Oct, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2024.07.010 PMID:39271366	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
5958	2024-10-01	Application of deep learning models for accurate classification of fluid collections in acute necrotizing pancreatitis on computed tomography: a multicenter study 2024-Sep-30, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04607-y PMID:39347977	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
5959	2024-10-01	A Protein-Context Enhanced Master Slave Framework for Zero-Shot Drug Target Interaction Prediction 2024-Sep-27, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3468434 PMID:39331551	研究论文	本文提出了一种基于蛋白质上下文增强的主从框架（PCMS），用于零样本药物靶点相互作用预测	PCMS框架通过主学习器学习目标蛋白质的上下文信息，并生成从学习器的参数，从而实现零样本药物靶点相互作用预测	NA	解决新发现的蛋白质及其同源蛋白质的药物靶点相互作用预测问题	药物靶点相互作用预测	机器学习	NA	深度学习	主从框架	蛋白质数据	两个公共数据集
5960	2024-10-01	Deep learning prediction of electrospray ionization tandem mass spectra of chemically derived molecules 2024-Sep-27, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-52805-5 PMID:39333165	研究论文	本文介绍了一种深度学习方法DeepCDM，用于预测化学衍生分子（CDMs）的电喷雾电离串联质谱	通过迁移学习将通用模型转化为专门针对CDMs的高预测性模型，并成功应用于预测丹磺酰化分子的质谱	NA	开发一种能够准确预测化学衍生分子质谱的深度学习方法	化学衍生分子（CDMs）的电喷雾电离串联质谱	机器学习	NA	电喷雾电离串联质谱	深度学习模型	质谱数据	小规模的实验获取的CDMs串联质谱数据集