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
6981	2024-09-11	A Deep Learning Based Intelligent Decision Support System for Automatic Detection of Brain Tumor 2024, Biomedical engineering and computational biology IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11795972241277322 PMID:39238891	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的智能决策支持系统，用于自动检测脑肿瘤	本文采用了从零开始构建的卷积神经网络（CNN）和迁移学习模型（VGG-16、VGG-19、LeNet-5），并通过数据增强和超参数调优来提高检测精度	NA	开发一种能够自动检测脑肿瘤的智能决策支持系统，以辅助医疗从业者进行诊断	脑肿瘤的自动检测	计算机视觉	脑肿瘤	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	大量脑部图像数据
6982	2024-09-11	RT-DETR-SoilCuc: detection method for cucumber germinationinsoil based environment 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1425103 PMID:39239193	研究论文	本文提出了一种基于RT-DETR的黄瓜发芽检测方法，适用于土壤环境	设计了一种轻量级的实时黄瓜发芽检测模型，通过引入在线图像增强、Adown下采样操作符、广义高效轻量网络、在线卷积重参数化机制和归一化高斯Wasserstein距离损失函数，提高了模型的训练效果和轻量化程度	NA	解决现有深度学习种子发芽检测技术在复杂土壤环境中识别准确率下降的问题	黄瓜发芽过程	计算机视觉	NA	Real-Time DEtection TRansformer (RT-DETR)	RT-DETR-SoilCuc	图像	不同盐浓度压力下的黄瓜发芽实验
6983	2024-09-11	Modeling of SPM-GRU ping-pong ball trajectory prediction incorporating YOLOv4-Tiny algorithm 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0306483 PMID:39240792	研究论文	研究通过先进的计算机视觉和深度学习技术提高乒乓球轨迹预测的准确性，实现实时准确的乒乓球位置和运动轨迹跟踪	结合物理模型和深度学习方法，创新性地应用微型第四代实时目标检测算法与门控循环单元于乒乓球运动分析	NA	提高乒乓球轨迹预测的准确性	乒乓球的运动轨迹	计算机视觉	NA	YOLOv4-Tiny算法	门控循环单元（GRU）	图像	NA
6984	2024-09-11	Evaluation of influencing factors of China university teaching quality based on fuzzy logic and deep learning technology 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0303613 PMID:39240954	研究论文	本文基于模糊逻辑和深度学习技术，评估了中国大学教学质量的影响因素	本文提出了一种结合模糊逻辑和深度学习的评估模型，使用顺序直觉模糊（SIF）辅助长短期记忆（LSTM）模型来精确测量教学质量	NA	评估和提升大学教学质量	大学教学质量的影响因素	机器学习	NA	模糊逻辑，深度学习	LSTM	问卷调查数据	60多名教师和学生的开放式问卷调查
6985	2024-09-11	Classification of Alzheimer disease using DenseNet-201 based on deep transfer learning technique 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0304995 PMID:39240975	研究论文	本文使用基于DenseNet-201的深度迁移学习技术对阿尔茨海默病进行分类	提出了基于DenseNet-201的迁移学习方法，显著提高了阿尔茨海默病分类的准确率	NA	开发一种高准确率的阿尔茨海默病分类方法	阿尔茨海默病的不同阶段（非痴呆、中度痴呆、轻度痴呆、非常轻度痴呆和重度痴呆）	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度迁移学习	DenseNet-201	MRI图像	包含阿尔茨海默病MRI扫描数据的五类数据集
6986	2024-09-11	Multifunctional aggregation network of cell nuclei segmentation aiming histopathological diagnosis assistance: A new MA-Net construction 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0308326 PMID:39241001	研究论文	本文提出了一种基于U-Net的深度学习模型MA-Net，用于从H&E染色图像中准确分割细胞核，以辅助组织病理学诊断	本文创新性地应用了特征融合模块、注意力门单元和空洞空间金字塔池化到U-Net的编码器、解码器、跳跃连接和瓶颈部分，以提升网络在细胞核分割任务中的性能	NA	提升组织病理学图像中细胞核分割的准确性，以辅助自动化诊断系统	H&E染色图像中的细胞核	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	多个公共数据集
6987	2024-09-11	Precision meets generalization: Enhancing brain tumor classification via pretrained DenseNet with global average pooling and hyperparameter tuning 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0307825 PMID:39241003	研究论文	研究通过预训练的DenseNet模型结合全局平均池化和超参数调优，提升脑肿瘤分类的准确性和泛化能力	采用DenseNet架构并结合全局平均池化和超参数调优，显著提高了脑肿瘤分类的准确性和泛化能力	NA	研究如何通过深度学习技术提高脑肿瘤分类的准确性和临床应用的泛化能力	脑肿瘤的分类，特别是三种常见类型：脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	DenseNet	图像	3064张T1加权对比增强MRI图像，来自233名患者
6988	2024-09-11	Diagnostic accuracy of dental caries detection using ensemble techniques in deep learning with intraoral camera images 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310004 PMID:39241044	研究论文	本文研究了使用深度学习中的集成技术通过口腔内相机图像进行龋齿检测的诊断准确性	本文创新性地应用了集成技术在口腔内相机图像分类任务中，显著提高了龋齿检测的性能	本文未详细讨论集成技术在不同深度学习模型中的具体应用细节	评估基于口腔内相机图像的深度学习技术在龋齿检测中的诊断性能	研究对象为2,682张口腔内相机图像，涉及534名参与者	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	ResNet-50, Inception-v3, Inception-ResNet-v2, Faster R-convolutional neural network	图像	2,682张口腔内相机图像，534名参与者
6989	2024-09-11	Deep Learning Based Micro-RNA Analysis of Lipopolysaccharide Exposed Periodontal Ligament Stem Cells Exosomes Reveal Apoptotic and Inflammasome Derived Pathway Activation 2024, Biomedical engineering and computational biology IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11795972241277639 PMID:39246530	研究论文	本研究利用深度学习算法分析脂多糖暴露的牙周韧带干细胞外泌体中的微小RNA，揭示了与细胞凋亡和炎症小体激活相关的通路	首次使用深度学习算法识别脂多糖暴露的牙周韧带干细胞外泌体中的新型微小RNA生物标志物	需要未来研究使用独立数据集和实验方法验证这些生物标志物	利用深度学习算法揭示脂多糖暴露的牙周韧带干细胞外泌体中的新型微小RNA生物标志物，以理解其激活通路	脂多糖暴露的牙周韧带干细胞外泌体中的微小RNA	机器学习	牙周疾病	深度学习分析	随机森林	微小RNA表达数据	NCBI GEO DATA SET GSE163489中的健康和脂多糖诱导的牙周韧带干细胞
6990	2024-09-11	Feasibility of tongue image detection for coronary artery disease: based on deep learning 2024, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2024.1384977 PMID:39246581	研究论文	研究探讨了基于深度学习的舌象检测在冠状动脉疾病诊断中的可行性	开发了一种新的冠状动脉疾病诊断算法，结合舌象特征提高了诊断性能	NA	验证舌象在冠状动脉疾病诊断中的潜在价值，并开发一种结合舌象输入的诊断模型	冠状动脉疾病患者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	Resnet-18	图像	684名患者
6991	2024-09-11	Comparing Deep Learning Performance for Chronic Lymphocytic Leukaemia Cell Segmentation in Brightfield Microscopy Images 2024, Bioinformatics and biology insights IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11779322241272387 PMID:39246684	研究论文	本文比较了八种先进的神经网络架构在低对比度明场显微镜图像中对慢性淋巴细胞白血病细胞进行分割的性能	本文采用了八种不同的神经网络架构进行比较，并结合了watershed算法和StarDist工具，以提高细胞边界检测的准确性	本文未详细讨论不同方法在不同应用场景下的适用性，且未提供大规模数据集上的验证结果	研究目的是通过自动检测明场时间序列显微镜图像中的细胞，为细胞形态学和迁移研究提供新的机会	研究对象是慢性淋巴细胞白血病细胞在低对比度明场显微镜图像中的分割	计算机视觉	血液疾病	深度学习	U-net, U-net++, Pyramid Attention Network, Multi-Attention Network, LinkNet, Feature Pyramid Network, DeepLabV3, DeepLabV3+	图像	未明确提及具体样本数量
6992	2024-09-11	A feasibility study on utilizing machine learning technology to reduce the costs of gastric cancer screening in Taizhou, China 2024 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076241277713 PMID:39247098	研究论文	本研究利用机器学习模型优化胃癌筛查评分并降低筛查成本	采用梯度提升机、分布式随机森林和深度学习三种机器学习模型优化胃癌筛查评分	三分类模型无法有效区分中高风险胃癌患者	优化胃癌筛查评分并降低筛查成本	228,634名参与泰州胃癌筛查项目的患者	机器学习	胃癌	机器学习	梯度提升机、分布式随机森林、深度学习	数值数据	228,634名患者
6993	2024-09-11	Prioritizing test cases for deep learning-based video classifiers 2024, Empirical software engineering IF:3.5Q1 DOI:10.1007/s10664-024-10520-1 PMID:39247128	研究论文	本文提出了一种名为VRank的测试优先级排序方法，专门用于视频测试输入，以降低标签成本并提高测试效率	VRank是首个专门为视频测试输入设计的测试优先级排序方法，考虑了视频数据中的时间信息	现有方法未能充分考虑视频数据中的时间信息	提出一种新的测试优先级排序方法，以降低视频测试输入的标签成本	视频测试输入的优先级排序	计算机视觉	NA	NA	DNN分类器	视频	120个实验对象，包括自然和噪声数据集
6994	2024-09-11	AttentionTTE: a deep learning model for estimated time of arrival 2024, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2024.1258086 PMID:39247849	研究论文	提出了一种基于深度学习的ETA预测模型AttentionTTE，利用自注意力机制和循环神经网络捕捉时空相关性	引入自注意力机制捕捉全局空间相关性，结合循环神经网络捕捉局部时空依赖性，并通过多任务学习模块整合全局和局部信息	NA	解决城市智能交通系统中ETA预测问题	任意路径的旅行时间估计	机器学习	NA	自注意力机制、循环神经网络	AttentionTTE	轨迹数据	大量轨迹数据
6995	2024-09-10	Neural implicit surface reconstruction of freehand 3D ultrasound volume with geometric constraints 2024-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103305 PMID:39168075	研究论文	本文介绍了一种名为FUNSR的自监督神经隐式表面重建方法，用于从自由手3D超声体积中学习有符号距离函数（SDFs），并利用几何约束进行表面重建	本文引入了两种新的几何约束：符号一致性约束和表面约束，结合对抗学习，以提高表面重建的质量	NA	提高自由手3D超声体积的表面重建质量，以获取准确的解剖结构	自由手3D超声体积的表面重建	计算机视觉	NA	神经隐式表面重建	NA	体积数据	四个数据集，包括一个髋部幻影数据集、两个血管数据集和一个公开的前列腺数据集
6996	2024-09-10	Foundation models in gastrointestinal endoscopic AI: Impact of architecture, pre-training approach and data efficiency 2024-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103298 PMID:39173410	研究论文	本研究评估了在胃肠内镜图像分析中利用领域内预训练是否比自然图像预训练更有优势	首次系统评估了领域内预训练在胃肠内镜图像分析中的效果，并发现使用DINO框架的自监督领域内预训练模型在下游任务中表现更优	研究仅限于特定的胃肠内镜图像分析任务，未涵盖其他医学图像分析领域	探讨领域内预训练在胃肠内镜图像分析中的潜在优势	胃肠内镜图像分析中的深度学习模型性能	计算机视觉	NA	自监督学习	ResNet50, Vision-Transformer-small	图像	5,014,174张胃肠内镜图像
6997	2024-09-10	Domain adaptation strategies for 3D reconstruction of the lumbar spine using real fluoroscopy data 2024-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103322 PMID:39197301	研究论文	本文提出了一种利用真实荧光透视数据进行腰椎三维重建的领域适应策略	本文创新性地结合了风格迁移和配对数据集，通过迁移学习有效缩小了合成数据与真实X射线数据之间的领域差距	NA	解决手术导航在骨科手术中广泛应用的障碍，如时间限制、成本问题、辐射担忧和手术流程整合	腰椎的三维重建	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	配对数据集包括合成和真实荧光透视图像
6998	2024-09-10	Editorial for the Special Issue on the 2022 Medical Imaging with Deep Learning Conference 2024-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103308 PMID:39214771	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6999	2024-09-10	Combined deep learning and radiomics in pretreatment radiation esophagitis prediction for patients with esophageal cancer underwent volumetric modulated arc therapy 2024-10, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110438 PMID:39013503	研究论文	本文开发了一种结合放射组学和深度学习的模型，用于预测接受容积调制弧形放疗的食管癌患者术前放射性食管炎的发生	本文创新性地结合了放射组学特征和深度学习技术，通过卷积神经网络提取特征，提高了放射性食管炎的预测准确性	尽管结合了多种特征提取方法，但剂量本身并不是预测准确性的主要因素	开发一种预测食管癌患者在接受容积调制弧形放疗后放射性食管炎发生的方法	接受容积调制弧形放疗的食管癌患者	数字病理学	食管癌	卷积神经网络	ResNet34	图像	273名食管癌患者
7000	2024-09-10	AutoNet-Generated Deep Layer-Wise Convex Networks for ECG Classification 2024-Oct, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3378843 PMID:38512733	研究论文	提出了一种自动生成层级凸网络的算法AutoNet，用于心电图分类任务	提出了层级凸定理，确保每一层的损失函数相对于参数是凸的，并通过约束每一层为非线性方程的超定系统来实现	NA	开发一种自动生成层级凸网络的算法，以提高神经网络设计的效率和性能	心电图分类任务	机器学习	NA	NA	层级凸网络（LCN）	心电图数据	涉及五个基准数据集，包括三个心电图数据集和两个非心电图数据集