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
6381	2024-09-23	A deep learning-based algorithm for automatic detection of perilunate dislocation in frontal wrist radiographs 2024-Sep, Hand surgery & rehabilitation IF:0.9Q3 DOI:10.1016/j.hansur.2024.101742 PMID:38909690	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的算法，用于自动检测手腕正位X光片中的月骨周围脱位	本研究首次使用YOLOv8深度神经网络模型进行手腕X光片的自动检测，并通过数据增强和集成平均提高了检测精度	研究样本量较小，且仅限于骨骼成熟的青少年和成人，可能影响算法的泛化能力	开发一种自动检测手腕X光片中月骨周围脱位的深度学习算法	手腕正位X光片中的月骨周围脱位	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	共374张标注的手腕X光片，包括345张正常和29张病理图像
6382	2024-09-23	Deep Learning Based Automatic Segmentation of the Thoracic Aorta from Chest Computed Tomography in Healthy Korean Adults 2024-Jul-30, European journal of vascular and endovascular surgery : the official journal of the European Society for Vascular Surgery IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.ejvs.2024.07.030 PMID:39089448	研究论文	本研究利用深度学习技术自动分割健康韩国成年人的胸腔CT图像中的主动脉，并建立主动脉尺寸的参考值	首次使用全自动深度学习方法分割主动脉并建立参考值，提供了一种新的自动分割方法	研究仅限于健康成年人，未涉及患有主动脉疾病的个体	建立主动脉尺寸的参考值，以更好地理解主动脉夹层或动脉瘤的干预措施	健康韩国成年人的胸腔CT图像中的主动脉	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN)	卷积神经网络 (CNN)	图像	704名健康成年人（平均年龄50.6 ± 7.5岁；407名男性，57.8%）
6383	2024-09-23	Well Plate-Based Localized Electroporation Workflow for Rapid Optimization of Intracellular Delivery 2024-Jul-20, Bio-protocol IF:1.0Q3 DOI:10.21769/BioProtoc.5037 PMID:39100599	研究论文	介绍了一种基于深学习图像分析的高通量多孔局部电穿孔装置（LEPD）及其优化工作流程，用于快速优化细胞内分子递送	提出了高通量多孔局部电穿孔装置（LEPD），并结合深学习图像分析，实现了对电穿孔参数的快速优化	NA	优化细胞内分子递送的实验参数	细胞内分子递送的实验参数，包括脉冲电压、持续时间、缓冲液类型和货物浓度	生物工程	NA	电穿孔	深学习	图像	多种细胞类型和分子货物（DNA、RNA和蛋白质）
6384	2024-09-23	A multimodal deep learning tool for detection of junctional ectopic tachycardia in children with congenital heart disease 2024-Jul, Heart rhythm O2 IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.hroo.2024.04.014 PMID:39119021	研究论文	研究开发了一种多模态深度学习工具，用于检测先天性心脏病儿童中的结性异位心动过速	该研究开发了一种新的多模态自动心律失常检测工具，性能优于现有的结性异位心动过速检测工具	未来需要在更大规模的队列中验证模型的有效性	开发一种能够显著提高结性异位心动过速检测准确性的深度神经网络工具	先天性心脏病儿童中的结性异位心动过速	机器学习	心血管疾病	卷积神经网络	CNN	心电图和中心静脉压波形数据	40名先天性心脏病患者
6385	2024-09-23	Hybrid Deep Learning and Model-Based Needle Shape Prediction 2024-Jun, IEEE sensors journal IF:4.3Q2 DOI:10.1109/jsen.2024.3386120 PMID:39301509	研究论文	本文提出并验证了一种混合深度学习和基于模型的方法，用于预测手术中针的形状	首次提出了一种结合深度学习和基于李群理论模型的方法来解决手术中针形状预测问题，并引入了一种新的自监督学习方法，在没有数据的情况下训练网络	仅在单层和双层均匀的仿真组织中进行了验证，未在真实人体组织中进行测试	提高前列腺癌手术中针插入的准确性，减少重新插入次数，改善患者舒适度和治疗效果	手术中针的轨迹预测	计算机视觉	前列腺癌	NA	混合深度学习模型	NA	约3000个预测样本，最大预测步长为110毫米
6386	2024-09-23	Scanning Laser Ophthalmoscopy Demonstrates Pediatric Optic Disc and Peripapillary Strain During Horizontal Eye Rotation 2024-04, Current eye research IF:1.7Q3 DOI:10.1080/02713683.2023.2295789 PMID:38185657	研究论文	使用扫描激光眼底镜（SLO）和自动化分析技术，研究儿童在水平眼球旋转时视盘和周围区域的机械应变情况	首次在儿童中使用深度学习光学流分析量化视网膜和脉络膜血管的变形，并发现儿童与成人在水平眼球旋转时的应变模式存在差异	样本量较小，仅包括31名儿童，且未涉及更多年龄段的儿童	探讨儿童在水平眼球旋转时视盘和周围区域的机械应变情况，并与成人进行比较	儿童的视盘、视网膜和脉络膜血管在水平眼球旋转时的机械应变	NA	NA	扫描激光眼底镜（SLO）	深度学习光学流分析	图像	31名儿童，年龄11.3 ± 2.7岁
6387	2024-09-23	Portable cerebral blood flow monitor to detect large vessel occlusion in patients with suspected stroke 2024-Mar-21, Journal of neurointerventional surgery IF:4.5Q1 DOI:10.1136/jnis-2024-021536 PMID:38514189	研究论文	研究便携式光学血流监测仪在疑似中风患者中检测大血管闭塞的能力	开发了一种便携式光学血流监测仪，用于检测大血管闭塞，并使用深度学习模型进行数据分析，显示出比现有院前中风评分更高的敏感性和特异性	研究结果需要在独立的测试集和院前环境中进行验证	评估便携式光学血流监测仪在急性中风评估中检测大血管闭塞的能力	疑似中风患者	数字病理学	中风	光学血流监测	深度学习模型	血流波形数据	135名患者
6388	2024-09-23	A novel methodology for emotion recognition through 62-lead EEG signals: multilevel heterogeneous recurrence analysis 2024, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2024.1425582 PMID:39119215	研究论文	本文提出了一种新的三阶段方法，通过62导脑电信号进行情绪识别，结合流形嵌入、多层次异质性复发分析和集成学习	引入了多层次异质性复发分析（MHRA）和集成学习方法，以捕捉脑电信号的复杂动态特性，并提高情绪识别的准确性和可解释性	NA	开发一种新的方法来提高基于脑电信号的情绪识别的准确性和可解释性	62导脑电信号和四种情绪（中性、悲伤、恐惧、快乐）	机器学习	NA	多层次异质性复发分析（MHRA）	集成学习	脑电信号	使用SJTU-SEED IV数据库进行评估
6389	2024-09-23	Fetal-BET: Brain Extraction Tool for Fetal MRI 2024, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2024.3426969 PMID:39157057	研究论文	本文提出了一种用于胎儿MRI脑部提取的机器学习方法	开发了一种基于U-Net架构和注意力机制的深度学习方法，用于从多种胎儿MRI序列中自动提取脑部	需要大量标注数据进行训练，且方法的泛化能力需要在更多不同中心的数据上进一步验证	解决胎儿MRI脑部提取的挑战，为胎儿脑发育研究提供技术支持	胎儿MRI图像中的脑部提取	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	约72,000张2D胎儿脑部MRI图像
6390	2024-09-23	Classification of land lot shapes in real estate sector using a convolutional neural network 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0308788 PMID:39298502	研究论文	本文研究了使用卷积神经网络对房地产行业中的地块形状进行分类	首次尝试在微观空间尺度上使用深度学习算法进行土地管理	NA	填补传统地块分类方法的空白，解决其耗时、资源密集和主观偏差的问题	地块形状的自动分类	计算机视觉	NA	卷积神经网络	Xception神经网络	图像	研究区域内的地块图像数据
6391	2024-09-22	Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences 2024-Sep-20, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.4c00371 PMID:39229974	研究论文	本文介绍了一种结合深度学习和合成生物学的协同设计方法，用于通过N端编码序列优化基因表达	提出了一种新的深度学习/合成生物学协同设计的小样本训练工作流程，用于N端编码序列优化，显著提高了基因表达	仅在绿色荧光蛋白和N-乙酰神经氨酸的生产中进行了验证，需要进一步在其他基因和蛋白质中验证其通用性	开发一种高效的方法来优化N端编码序列，以最大化基因表达	N端编码序列对基因表达的影响	合成生物学	NA	深度学习	时间序列网络	序列数据	六个迭代实验
6392	2024-09-22	Integrating lymph node ratio into personalized radiotherapy for oral cavity squamous cell carcinoma 2024-Sep-20, Head & neck DOI:10.1002/hed.27938 PMID:39300901	研究论文	本研究旨在验证深度学习模型为口腔鳞状细胞癌患者制定个性化术后放疗建议的能力，并量化患者特征对治疗选择的影响	首次将淋巴结比率（LNR）作为肿瘤特征纳入个性化放疗建议	NA	验证深度学习模型为口腔鳞状细胞癌患者制定个性化术后放疗建议的能力	口腔鳞状细胞癌患者	机器学习	口腔癌	深度学习	深度生存回归与混合效应（DSME）	患者数据	4990名口腔鳞状细胞癌患者
6393	2024-09-22	Mortality Risk Assessment Using Deep Learning-Based Frequency Analysis of EEG and EOG in Sleep 2024-Sep-20, Sleep IF:5.3Q1 DOI:10.1093/sleep/zsae219 PMID:39301948	研究论文	研究通过深度学习分析夜间多导睡眠图（PSG）中的脑电图（EEG）和眼电图（EOG）的频率成分，预测全因死亡率	利用深度学习模型分析EEG和EOG的频率成分，提出新的睡眠阶段特定功率带定义，并评估其在预测死亡率中的应用	全因死亡率的C-index增加仅为0.24%，表明预测效果提升有限	评估夜间多导睡眠图中的EEG和EOG频率成分是否能预测全因死亡率	EEG和EOG的频率成分	机器学习	NA	深度学习	生存模型	EEG和EOG数据	8716名参与者
6394	2024-09-22	Applying Deep Learning with Convolutional Neural Networks to Laryngoscopic Imaging for Automated Segmentation and Classification of Vocal Cord Leukoplakia 2024-Sep-20, Ear, nose, & throat journal DOI:10.1177/01455613241275341 PMID:39302102	研究论文	本文研究了使用深度学习技术对喉镜图像进行自动分割和分类，以诊断声带白斑病	本文首次将深度学习应用于窄带成像（NBI）和白光成像（WLI）的声带白斑病分割和分类	NA	评估深度学习模型在检测和分类声带白斑病中的准确性	声带白斑病	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
6395	2024-09-22	Sensorless End-to-End Freehand Three-dimensional Ultrasound Reconstruction with Physics Guided Deep Learning 2024-Sep-20, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3465214 PMID:39302786	研究论文	本文提出了一种基于物理引导深度学习的无传感器自由手三维超声重建方法	设计了一种新颖的物理引导深度神经网络（DNN），用于无传感器自由手三维超声重建，旨在提高重建质量和减少训练与推理所需的计算资源	当前的自由手三维超声体积重建方法受限于扫描路径上的成像平面偏移，即平面外（OOP）运动	设计一种无需运动传感器的自由手三维超声重建方法，以提高重建质量和减少计算资源	自由手三维超声重建中的成像平面位置估计	计算机视觉	NA	深度神经网络（DNN）	物理引导学习模型	图像	NA
6396	2024-09-22	GenoM7GNet: An Efficient N7-Methylguanosine Site Prediction Approach Based on a Nucleotide Language Model 2024-Sep-20, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3459870 PMID:39302806	研究论文	提出了一种基于核苷酸语言模型的N7-甲基鸟苷位点预测方法GenoM7GNet	利用BERT模型预训练核苷酸序列数据，捕捉RNA序列中的隐藏模式，并结合一维卷积神经网络进行特征学习和分类	NA	开发一种高效且准确的N7-甲基鸟苷位点预测方法	RNA序列中的N7-甲基鸟苷位点	机器学习	NA	BERT模型	一维卷积神经网络（CNN）	核苷酸序列数据	NA
6397	2024-09-22	Hybrid attention-based deep neural networks for short-term wind power forecasting using meteorological data in desert regions 2024-Sep-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73076-6 PMID:39294219	研究论文	研究提出了一种优化的混合深度学习方法，利用气象数据改进沙漠地区短期风能预测	提出了基于LSTM和Conv-DA-LSTM架构的混合注意力深度神经网络，显著提高了风能预测的准确性	研究仅在沙漠地区进行了测试，未涵盖其他环境类型	提高沙漠地区短期风能预测的准确性	风速数据和气象数据	机器学习	NA	深度学习	Conv-DA-LSTM	数值数据	一年内的风速数据
6398	2024-09-22	Collaborative weighting in federated graph neural networks for disease classification with the human-in-the-loop 2024-09-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72748-7 PMID:39294334	研究论文	本文介绍了一种将联邦学习与图神经网络（GNN）结合的新框架，用于疾病分类，并融入了人在回路的方法	该框架创新性地在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的子图上采用协作投票机制，在联邦集成深度学习环境中进行疾病分类	NA	开发可解释且隐私保护的人工智能，推动个性化数字医学的发展	疾病分类	机器学习	NA	图神经网络（GNN）	联邦学习	网络	NA
6399	2024-09-22	Advances in spatial resolution and radiation dose reduction using super-resolution deep learning-based reconstruction for abdominal computed tomography: A phantom study 2024-Sep-19, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.012 PMID:39304377	研究论文	本研究评估了基于超分辨率深度学习的重建（SR-DLR）在腹部CT图像中的表现，并与混合迭代重建（HIR）和正常分辨率DLR（NR-DLR）进行了比较	SR-DLR在降低辐射剂量和提高空间分辨率方面表现出色，优于HIR，并与NR-DLR相当	NA	评估和比较SR-DLR、HIR和NR-DLR在不同视野大小、辐射剂量和噪声降低强度下的图像质量	腹部CT图像	计算机视觉	NA	超分辨率深度学习	深度学习模型	图像	使用了一个带有外部体环的Catphan模型进行实验
6400	2024-09-22	Enhancing power equipment defect identification through multi-label classification methods 2024-Sep-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71996-x PMID:39294183	研究论文	本文通过多标签分类方法提高电力设备缺陷识别的准确性	开发了一个多标签分类数据集，并评估了11种多标签分类方法的性能，发现考虑标签相关性的方法表现更优	未提及具体限制	提高电力设备缺陷识别的准确性	电力设备缺陷	机器学习	NA	多标签分类	传统机器学习方法和深度学习方法	文本	历史缺陷记录