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
5981	2024-10-01	Optimal Training Positive Sample Size Determination for Deep Learning with a Validation on CBCT Image Caries Recognition 2024-Sep-20, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14182080 PMID:39335759	研究论文	研究了在深度学习模型训练中确定最佳正样本大小的方法，并在CBCT图像龋齿识别中进行了验证	提出了单臂目标性能标准（OPC）来确定深度学习模型训练中的最佳正样本大小	研究仅限于CBCT图像中的龋齿识别，未涉及其他类型的图像或疾病	确定深度学习模型训练中的最佳正样本大小，并验证其在CBCT图像龋齿识别中的应用	CBCT图像中的龋齿识别	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	U-Net, YOLOv5n, CariesDetectNet	图像	263颗龋齿
5982	2024-10-01	A Method for Real-Time Lung Nodule Instance Segmentation Using Deep Learning 2024-Sep-20, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life14091192 PMID:39337974	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的实时肺结节实例分割方法	该方法利用YOLO模型进行肺结节分割，能够有效检测和定位肺部病变，并提供每个肺部病变的掩码，即使在病变重叠或接近的情况下也能识别个体病变	NA	旨在开发一种能够实时进行肺结节实例分割的方法，以辅助早期肺癌的检测和管理	肺结节及其分类（包括普通结节、癌症和腺癌）	计算机视觉	肺癌	深度学习	YOLO	图像	3654个肺部CT扫描图像
5983	2024-10-01	A Method for Extracting High-Resolution Building Height Information in Rural Areas Using GF-7 Data 2024-Sep-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24186076 PMID:39338821	研究论文	本文提出了一种利用GF-7数据提取中国北方农村地区建筑物高度的方法	结合摄影测量和深度学习技术，提出了基于Large Mask Inpainting (LaMa)架构的DELaMa模型用于数字表面模型(DSM)编辑	NA	开发一种方法，利用GF-7数据提取农村地区的建筑物高度	中国北方平泉农村地区的建筑物高度	遥感	NA	摄影测量、深度学习	DELaMa	图像	所有验证建筑物的参考高度由ICESat-2 LiDAR点云测量
5984	2024-10-01	SMS Scam Detection Application Based on Optical Character Recognition for Image Data Using Unsupervised and Deep Semi-Supervised Learning 2024-Sep-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24186084 PMID:39338829	研究论文	本文开发了一种基于光学字符识别（OCR）和无监督与深度半监督学习的短信诈骗检测应用	本文通过结合UCI垃圾短信数据集和真实世界垃圾数据，利用OCR技术进行全面分析，探索了在现有研究中未充分探索的单词、图像和上下文因素之间的复杂关系	KNN-Flatten模型的高准确性表明其适用于实时垃圾检测系统，但其计算复杂性可能限制大规模部署的扩展性；K-means与向量化器在准确性上表现出色，但可能难以应对动态和不断变化的短信诈骗攻击，需要持续重新训练	开发一种能够识别短信诈骗信息的高级模型	短信诈骗信息的检测	机器学习	NA	光学字符识别（OCR）	K-means, 非负矩阵分解, 高斯混合模型, RNN-Flatten, LSTM, Bi-LSTM	文本数据	结合UCI垃圾短信数据集和真实世界垃圾数据
5985	2024-10-01	Real-Time Air-Writing Recognition for Arabic Letters Using Deep Learning 2024-Sep-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24186098 PMID:39338843	研究论文	开发了一个名为SamAbjd的交互式网络应用程序，利用深度学习技术进行阿拉伯字母的空中书写识别，以帮助阿拉伯儿童学习字母	首次开发了一个利用深度学习技术进行阿拉伯字母空中书写识别的交互式网络应用程序，并通过用户反馈和文献综述优化了教学方法	仅限于阿拉伯字母的识别，未涉及其他语言或字符	开发一个有效的工具来帮助阿拉伯儿童学习阿拉伯字母，促进他们的认知发展	阿拉伯字母的空中书写识别	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）和VGG16	图像	31,349张标注的手写阿拉伯字母图像
5986	2024-10-01	The Potential of Deep Learning in Underwater Wireless Sensor Networks and Noise Canceling for the Effective Monitoring of Aquatic Life 2024-Sep-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24186102 PMID:39338847	研究论文	本文描述了一种用于监测水生生物的革命性设计范式，通过结合两种方法创建了一个全面的预测过滤系统	提出了一个新颖的过滤学习方法，结合了有限脉冲响应（FIR）和自适应线增强器（ALE）两种自适应滤波器，以及分布式学习长短期记忆卷积神经网络（LSTM-CNN）技术	NA	解决水下无线传感器网络中的内存限制、带宽不足和噪声水平过高的问题，以实现对水生生物的有效监测	水下传感器节点和噪声消除技术	机器学习	NA	有限脉冲响应（FIR）、自适应线增强器（ALE）、自适应布谷鸟过滤器（ACF）、卡尔曼滤波器、分布式学习长短期记忆卷积神经网络（LSTM-CNN）	卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）	信号	NA
5987	2024-10-01	Combining Signals for EEG-Free Arousal Detection during Home Sleep Testing: A Retrospective Study 2024-Sep-19, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14182077 PMID:39335756	研究论文	本研究探讨了在没有脑电图（EEG）记录的情况下，通过组合可测量的生理信号在家用睡眠测试（HST）中检测觉醒事件的潜力	本研究展示了通过组合多个易记录的HST信号来改善觉醒检测的可能性，与使用心电图作为输入的最新模型相比，性能相当	本研究是回顾性的，使用的是模拟有限通道设置的数据，未来需要在前瞻性研究和实际设备中验证这些发现	探索在没有EEG记录的情况下，通过组合可测量的生理信号在家用睡眠测试中检测觉醒事件的潜力	家用睡眠测试中的觉醒事件检测	生物医学工程	睡眠障碍	深度学习	NA	生理信号	使用了多民族动脉粥样硬化研究数据集进行训练和评估
5988	2024-10-01	LLMDiff: Diffusion Model Using Frozen LLM Transformers for Precipitation Nowcasting 2024-Sep-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24186049 PMID:39338794	研究论文	本文提出了一种名为LLMDiff的概率时空模型，用于降水短时预报，结合了条件编码器-解码器网络和去噪网络，并利用预训练的大型语言模型中的冻结变换器块作为通用视觉编码层	本文创新性地将预训练的大型语言模型中的冻结变换器块应用于去噪网络，以捕捉帧序列中的时间依赖性，并考虑长期时间上下文信息	NA	开发一种新的深度学习模型，用于提高降水短时预报的准确性	降水短时预报任务	机器学习	NA	去噪扩散模型	扩散模型	时空数据	SEVIR数据集
5989	2024-10-01	Comparison of Faster R-CNN, YOLO, and SSD for Third Molar Angle Detection in Dental Panoramic X-rays 2024-Sep-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24186053 PMID:39338799	研究论文	比较了Faster R-CNN、YOLO和SSD三种深度学习模型在牙科全景X光片中检测第三磨牙角度的性能	使用ResNet架构作为特征提取器，并比较了三种深度学习对象检测模型在全景X光片中检测第三磨牙角度的效果	数据质量和数量、类别间的变异性以及数据集分布可能带来的偏差和方差问题	比较不同深度学习模型在全景X光片中检测第三磨牙角度的性能	第三磨牙角度的检测和分类	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	644张全景X光片
5990	2024-10-01	Ensemble Techniques for Robust Fake News Detection: Integrating Transformers, Natural Language Processing, and Machine Learning 2024-Sep-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24186062 PMID:39338806	研究论文	本研究提出了一种综合框架，用于通过集成机器学习和深度学习技术来检测假新闻，涵盖文本、图像和视频数据	本研究的创新点在于提出了一个多模态的假新闻检测框架，结合了BERT用于文本分析和改进的CNN用于视觉数据处理，并在实验中展示了其优越性能	NA	本研究旨在开发一种鲁棒且适应性强的框架，用于检测不同媒体格式中的假新闻，以应对现代信息传播和操纵的复杂性	本研究的对象包括文本、图像和视频数据，以及用于假新闻检测的机器学习和深度学习技术	自然语言处理	NA	机器学习	CNN	文本、图像、视频	ISOT假新闻数据集和MediaEval 2016图像验证语料库
5991	2024-10-01	Dress Code Monitoring Method in Industrial Scene Based on Improved YOLOv8n and DeepSORT 2024-Sep-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24186063 PMID:39338809	研究论文	本文提出了一种基于改进的YOLOv8n模型和DeepSORT的工业场景着装规范监控方法	引入了新的FPN-PAN-FPN结构、Receptive-Field Attention卷积操作和Focused Linear Attention机制来改进YOLOv8n模型，并结合DeepSORT进行多帧实例信息获取，采用新的判断标准进行实时着装规范监控	NA	提高工业场景中着装规范监控的准确性和减少误报	工业场景中的着装规范监控	计算机视觉	NA	YOLOv8n, DeepSORT	YOLOv8n	图像	NA
5992	2024-10-01	High-Precision Automated Soybean Phenotypic Feature Extraction Based on Deep Learning and Computer Vision 2024-Sep-19, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants13182613 PMID:39339587	研究论文	本文利用深度学习和计算机视觉技术，开发了一种高精度的自动化大豆表型特征提取方法	提出了一种新的中点坐标算法（MCA），用于区分大豆植株的主茎和分支，相比A*算法，减少了计算时间和空间复杂度	研究主要在实验室环境下进行，尚未在田间条件下验证	开发一种高效准确的方法，用于获取田间条件下成熟大豆植株的表型数据	成熟大豆植株的表型特征，包括豆荚和豆粒的数量	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	实验室环境下放置在简单背景中的成熟大豆植株
5993	2024-10-01	Predicting ICU Readmission from Electronic Health Records via BERTopic with Long Short Term Memory Network Approach 2024-Sep-18, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13185503 PMID:39336990	研究论文	本研究利用BERTopic和LSTM网络的混合模型，通过电子健康记录预测ICU再入院	本研究创新性地结合了BERTopic的无监督主题建模和LSTM的监督深度学习，有效利用非结构化文本数据，提高了预测模型的解释性和个性化	NA	提高医疗质量，降低成本，通过预测ICU再入院改善患者管理	ICU患者的再入院预测	机器学习	NA	BERTopic, LSTM	LSTM	文本, 数值	36,232个ICU患者记录
5994	2024-10-01	Latent Diffusion Models to Enhance the Performance of Visual Defect Segmentation Networks in Steel Surface Inspection 2024-Sep-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24186016 PMID:39338761	研究论文	本文探讨了使用潜在扩散模型（特别是稳定扩散）生成合成图像，以提高制造业组件视觉缺陷分割网络的鲁棒性	提出使用稳定扩散模型生成合成图像来增强训练数据的质量和多样性，从而提高缺陷分割的准确性	NA	提高制造业组件视觉缺陷分割的准确性和可靠性	制造业组件的视觉缺陷	计算机视觉	NA	稳定扩散模型	DeepLabV3+, FPN	图像	使用了NEU-seg数据集，并生成了合成图像以增强训练数据集
5995	2024-10-01	A LiDAR-Camera Joint Calibration Algorithm Based on Deep Learning 2024-Sep-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24186033 PMID:39338778	研究论文	提出了一种基于深度学习的激光雷达和相机联合标定算法	无需特殊标定物体，通过深度学习网络自动捕捉环境中的物体特征并完成标定	NA	提高车辆环境感知系统的稳定性	激光雷达和相机的联合标定	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习网络模型	图像	KITTI-odometry数据集
5996	2024-10-01	Artificial Intelligence Tools in Pediatric Urology: A Comprehensive Review of Recent Advances 2024-Sep-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14182059 PMID:39335738	综述	本文全面回顾了人工智能在儿科泌尿外科领域的最新进展	深度学习算法在儿科泌尿外科诊断、治疗计划和手术结果方面提供了前所未有的精确度	AI在儿科泌尿外科中的应用面临实际、伦理和法律问题，需要进一步研究AI驱动的手术方法和标准化的儿科放射图像分割数据集	探讨人工智能技术在儿科泌尿外科中的应用及其对诊断、治疗和手术的改进	儿科泌尿外科中的诊断、治疗计划和手术结果	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习算法	图像	NA
5997	2024-10-01	Predicting Biochemical and Physiological Parameters: Deep Learning from IgG Glycome Composition 2024-Sep-16, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms25189988 PMID:39337475	研究论文	研究探讨了免疫球蛋白G（IgG）糖基化成分对生理和生化参数的预测能力	开发了两种模型（弹性网络回归模型和深度学习模型）来预测生理和生化参数，并展示了深度学习模型在验证集上的更好泛化能力	NA	研究IgG糖基化成分对生理和生化参数的预测能力	IgG糖基化成分及其对生理和生化参数的预测	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	数据	Korčula和Vis两个队列的数据
5998	2024-10-01	Two-Step Contrast Source Learning Method for Electromagnetic Inverse Scattering Problems 2024-Sep-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24185997 PMID:39338741	研究论文	本文提出了一种两步对比源学习方法，用于解决全波电磁逆散射问题，通过将卷积神经网络（CNN）集成到反演框架中，实现了高精度和近实时成像	本文创新性地将卷积神经网络（CNN）和U-Net模型引入电磁逆散射问题的求解中，显著提高了反演的精度和鲁棒性	NA	解决全波电磁逆散射问题，实现高精度和近实时成像	电磁逆散射问题中的散射体几何和物理属性	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）和U-Net	电磁场数据	NA
5999	2024-10-01	The InterVision Framework: An Enhanced Fine-Tuning Deep Learning Strategy for Auto-Segmentation in Head and Neck 2024-Sep-15, Journal of personalized medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jpm14090979 PMID:39338233	研究论文	本文介绍了一种名为InterVision的框架，用于增强头颈部放射治疗中的自动分割任务	InterVision框架通过生成中间图像来捕捉患者特有的特征，从而提高模型的准确性	需要大量的数据来确保模型的泛化能力	提高头颈部放射治疗中自动分割的准确性	头颈部放射治疗中的自动分割模型	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	20名测试患者，18个结构
6000	2024-10-01	An Underwater Crack Detection System Combining New Underwater Image-Processing Technology and an Improved YOLOv9 Network 2024-Sep-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24185981 PMID:39338726	研究论文	本文提出了一种结合新型水下图像处理技术和改进的YOLOv9网络的水下裂缝检测系统	本文提出了一种新的水下图像处理方法，结合了新颖的白平衡方法和双边滤波去噪方法，将水下裂缝图像转换为高质量的陆上图像，并保留了原始裂缝特征	NA	开发一种适用于水下裂缝检测的新方法	水下裂缝	计算机视觉	NA	水下图像处理技术	YOLOv9-OREPA	图像	NA