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
8821	2024-08-08	Lumpy skin disease diagnosis in cattle: A deep learning approach optimized with RMSProp and MobileNetV2 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0302862 PMID:39102387	研究论文	本研究提出了一种使用MobileNetV2模型和RMSprop优化器的深度学习方法，用于牛的结节性皮肤病诊断	该方法在健康和结节性皮肤病牛的图像数据集上测试，准确率达到95%，比现有基准高出4-10%	NA	旨在改善牛结节性皮肤病的诊断和管理	牛的结节性皮肤病	计算机视觉	NA	深度学习	MobileNetV2	图像	包含健康和结节性皮肤病牛的图像数据集
8822	2024-08-08	Evaluating the potential of retinal photography in chronic kidney disease detection: a review 2024, PeerJ IF:2.3Q2 DOI:10.7717/peerj.17786 PMID:39104365	综述	本文综述了利用视网膜摄影作为慢性肾脏疾病（CKD）检测工具的潜力，重点评估了视网膜血管变化在CKD诊断中的应用，并探讨了深度学习技术在这一领域的最新进展。	结合深度学习与视网膜成像技术，提供了一种非侵入性的CKD检测方法，有望提高检测系统的精确度和预测能力。	NA	评估视网膜成像作为CKD诊断工具的潜力，并探讨深度学习技术在这一领域的应用。	视网膜成像在CKD检测中的应用及其与深度学习技术的结合。	计算机视觉	肾脏疾病	深度学习	NA	图像	70项研究，其中35项研究糖尿病视网膜病变与CKD的相关性，23项研究通过视网膜成像检测CKD，4项尝试通过人工智能与视网膜成像结合自动化检测。
8823	2024-08-08	Exploring Unlabeled Data in Multiple Aspects for Semi-Supervised MRI Segmentation 2024, Health data science DOI:10.34133/hds.0166 PMID:39104600	研究论文	本研究提出了一种新的半监督MRI分割模型，该模型能够基于多种半监督学习技术探索未标记数据的多方面信息	本研究的创新点在于结合多种半监督学习技术，有效利用未标记数据提升MRI分割性能	NA	旨在提高MRI分割的自动化分析能力	MRI图像的分割	计算机视觉	NA	半监督学习技术	NA	图像	使用了2个公共数据集，分别在LA和ACDC数据集上达到了90.3%和89.4%的Dice分数
8824	2024-08-08	Deep learning and remote photoplethysmography powered advancements in contactless physiological measurement 2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2024.1420100 PMID:39104628	综述	本文深入回顾了利用计算机视觉和深度学习在非接触式生理测量中的人工智能方法，并全面总结了非接触式测量技术在皮肤灌注、呼吸率、血氧饱和度、心率、心率变异性和血压方面的最新发展	介绍了通过优化传统算法和开发深度学习算法来改善非接触式生理监测方法的异质性问题	非接触式生理监测方法缺乏统一性或标准化，限制了其在远程医疗/远程健康设置中的应用	探讨和总结非接触式生理测量技术的发展及其在医疗领域的应用	非接触式生理测量技术及其在皮肤灌注、呼吸率、血氧饱和度、心率、心率变异性和血压测量中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频或图像	NA
8825	2024-08-08	Recent deep learning-based brain tumor segmentation models using multi-modality magnetic resonance imaging: a prospective survey 2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2024.1392807 PMID:39104626	综述	本文综述了基于多模态磁共振成像的深度学习脑肿瘤分割模型，并讨论了其最新进展和未来方向	介绍了使用卷积神经网络、视觉变换器和混合模型的最新深度学习模型，并进行了深入的统计分析	提出了当前研究中存在的开放挑战，并指出了未来研究的方向	提高脑肿瘤诊断的准确性和治疗效果	脑肿瘤分割模型及其在多模态磁共振成像中的应用	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像（MRI）	CNN、视觉变换器、混合模型	图像	NA
8826	2024-08-08	Genome composition-based deep learning predicts oncogenic potential of HPVs 2024, Frontiers in cellular and infection microbiology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcimb.2024.1430424 PMID:39104853	研究论文	本研究通过分析HPV序列的二核苷酸（DNT）和DNT表示（DCR）的基因组组成特征，利用深度学习模型预测HPV的致癌潜力	首次利用深度学习模型基于HPV的基因组组成特征预测其致癌潜力	NA	旨在通过深度学习模型预测HPV的致癌潜力	人乳头瘤病毒（HPV）的致癌潜力	机器学习	NA	NA	CNN	序列数据	多种类型的HPV序列记录
8827	2024-08-07	A dual-mode, image-enhanced, miniaturized microscopy system for incubator-compatible monitoring of live cells 2024-Oct-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2024.126537 PMID:38996561	research paper	本文介绍了一种名为MiniCube的双模式、图像增强型微型显微镜系统，用于在培养箱内直接监测活细胞	MiniCube系统支持明场和荧光成像，具有单细胞空间分辨率和亚秒级时间分辨率，并能通过深度学习算法显著提高信噪比	NA	开发一种适用于培养箱内活细胞监测的微型显微镜系统	活细胞的生理活动和增殖	computer vision	NA	深度学习	NA	image	单细胞
8828	2024-08-07	Rapid, portable, and sensitive detection of CaMV35S by RPA-CRISPR/Cas12a-G4 colorimetric assays with high accuracy deep learning object recognition and classification 2024-Oct-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2024.126441 PMID:38924982	研究论文	本文开发了一种基于RPA-CRISPR/Cas12a-G四链体比色法结合深度学习算法的快速、灵敏且便携的CaMV35S启动子检测方法	该方法结合了RPA扩增、CRISPR/Cas12a系统和G四链体技术，并通过深度学习算法进行高精度分类，实现了对CaMV35S启动子的高灵敏度检测	NA	开发一种快速、灵敏且便携的基因改造检测方法，以促进农业安全和食品安全	CaMV35S启动子的检测	生物技术	NA	RPA-CRISPR/Cas12a-G四链体比色法	Yolov5和Resnet	图像	检测限低至10 aM，0.01%的基因改造样本
8829	2024-08-07	DF-QSM: Data Fidelity based Hybrid Approach for Improved Quantitative Susceptibility Mapping of the Brain 2024-Sep, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5163 PMID:38649140	研究论文	本文提出了一种基于数据保真度的混合方法DF-QSM，用于改进脑部定量磁化率成像（QSM）	该方法通过两步重建过程，结合深度学习方法和测量局部场的一致性，提高了QSM重建的质量和泛化能力	现有的基于深度学习的QSM方法在训练数据分布上存在偏差，泛化能力有限	改进深度学习在脑部定量磁化率成像中的应用	脑部组织的磁化率	磁共振成像	NA	磁共振成像（MRI）	深度学习模型	图像	不同采集设置下的MRI体积，包括在受限数据设置下训练的深度学习模型
8830	2024-08-07	Comparison between R2'-based and R2*-based χ-separation methods: A clinical evaluation in individuals with multiple sclerosis 2024-Sep, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5167 PMID:38697612	研究论文	本研究评估了基于R2的两种磁化率分离方法（R2-χ-分离和χ-sepnet-R2*）与基于R2'的对应方法在多发性硬化症（MS）患者中的临床应用效果	最近提出的基于R2*的磁化率分离方法仅使用多回波梯度回波（ME-GRE）数据进行磁化率分离，无需额外获取R2图数据，减少了扫描时间并增强了临床实用性	缺少R2信息的影响仍需进一步探索	评估基于R2*的磁化率分离方法作为基于R2'方法的替代方案的可行性	多发性硬化症（MS）患者	计算机视觉	多发性硬化症	多回波梯度回波（ME-GRE）	深度学习模型	图像	未明确提及具体样本数量
8831	2024-08-07	Comparative assessment of established and deep learning-based segmentation methods for hippocampal volume estimation in brain magnetic resonance imaging analysis 2024-Sep, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5169 PMID:38712667	研究论文	本研究评估了两种公开可用的深度学习基础海马体分割方法SynthSeg和TigerBx的性能，并与两种传统技术FreeSurfer-Aseg和FSL-FIRST进行了对比	SynthSeg和TigerBx在分割准确性和可重复性方面与传统工具相当，但在处理速度上具有显著优势，能在不到1分钟内生成结果	NA	评估深度学习基础的海马体分割方法在脑部磁共振成像分析中的性能	海马体体积估计	计算机视觉	NA	磁共振成像(MRI)	深度学习	图像	1447例三维T1加权MRI扫描
8832	2024-08-07	Unveil sleep spindles with concentration of frequency and time (ConceFT) 2024-Aug-06, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad66aa PMID:39042095	研究论文	本文介绍了一种名为'频率和时间集中'（ConceFT）的新型非线性时频分析工具，用于在脑电图（EEG）数据中自动注释睡眠纺锤波并测量其瞬时频率	ConceFT工具能有效减少随机脑电图影响，增强时频表示中的纺锤波可见性，并提供了一种准确的、可解释的基于EEG的睡眠纺锤波检测算法	NA	开发和验证一种新的自动睡眠纺锤波检测算法	睡眠纺锤波及其瞬时频率	NA	NA	Concentration of Frequency and Time (ConceFT)	NA	脑电图（EEG）数据	使用了Dream和Montreal Archive of Sleep Studies (MASS)基准数据库
8833	2024-08-07	Linked color imaging with artificial intelligence improves the detection of early gastric cancer 2024-Aug-05, Digestive diseases (Basel, Switzerland) DOI:10.1159/000540728 PMID:39102801	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习框架的计算机辅助检测系统（CADe），用于在白光成像（WLI）和链接彩色成像（LCI）模式下检测胃癌（GC），并比较了CADe与内镜医师的性能	CADe系统在LCI模式下检测胃癌的敏感性显著优于WLI模式，并且使用LCI的CADe敏感性显著高于使用LCI的专家内镜医师	NA	开发和评估一种计算机辅助检测系统（CADe），以提高早期胃癌的检测能力	胃癌（GC）的检测	计算机视觉	胃癌	深度学习	NA	图像	9021张图像来自385名患者，116个LCI和WLI视频来自110名患者
8834	2024-08-07	The METRIC-framework for assessing data quality for trustworthy AI in medicine: a systematic review 2024-Aug-03, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01196-4 PMID:39097662	综述	本文通过系统回顾评估了医学领域中可信AI的数据质量框架，提出了METRIC框架。	提出了METRIC框架，这是一个专门针对医学训练数据的数据质量框架，包含15个意识维度，有助于减少偏见、增加鲁棒性、提高可解释性。	NA	探讨数据质量在医学深度学习应用中的重要性，并提出一个专门的数据质量框架。	医学领域的深度学习应用的数据质量。	机器学习	NA	深度学习	NA	数据集	从5408项研究中筛选出120项符合条件的记录。
8835	2024-08-07	Automatic renal carcinoma biopsy guidance using forward-viewing endoscopic optical coherence tomography and deep learning 2024-Aug-02, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-024-00254-9 PMID:39095532	research paper	本文介绍了一种使用前视光学相干断层扫描（OCT）探头和深度学习技术进行自动肾癌活检引导的方法	开发了卷积神经网络用于组织识别，与传统的衰减系数方法相比，提供了更准确的癌预测	NA	旨在提高穿刺肾活检过程中的采样准确性	肾癌和正常肾组织的区分	digital pathology	肾癌	光学相干断层扫描（OCT）	卷积神经网络（CNN）	图像	10个人类肾脏样本，其中9个为恶性肾癌，1个为良性嗜酸性瘤
8836	2024-08-07	Deep learning predicts the 1-year prognosis of pancreatic cancer patients using positive peritoneal washing cytology 2024-08-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-67757-5 PMID:39095474	研究论文	本研究利用深度学习技术分析腹腔冲洗细胞学（CY）标本图像，预测胰腺癌患者的一年预后	首次使用Vision Transformer（ViT）和卷积神经网络（CNN）通过腹腔冲洗细胞学标本图像预测胰腺癌患者的一年预后	NA	探索深度学习在腹腔冲洗细胞学标本图像分析中的应用，以预测胰腺癌患者的一年生存率	胰腺癌患者的腹腔冲洗细胞学标本	计算机视觉	胰腺癌	深度学习	Vision Transformer（ViT）和卷积神经网络（CNN）	图像	88名胰腺癌患者的腹腔冲洗细胞学标本
8837	2024-08-07	Current genomic deep learning models display decreased performance in cell type-specific accessible regions 2024-Aug-01, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-024-03335-2 PMID:39090688	研究论文	本文评估了在具有不同程度细胞类型特异性的染色质可及区域中，基因组深度学习模型的性能	发现基因组深度学习模型在细胞类型特异性可及区域的准确性降低，并提出了通过增加模型容量来提高性能的策略	改进参考序列预测并不总能提高变异效应预测的性能，需要新的策略来提高变异性能	评估基因组深度学习模型在细胞类型特异性染色质可及区域的性能	基因组深度学习模型在细胞类型特异性染色质可及区域的性能	机器学习	NA	深度学习	CNN	DNA序列	数千个输出（细胞类型和表观遗传标记）
8838	2024-08-07	An ensemble model for accurate prediction of key water quality parameters in river based on deep learning methods 2024-Aug, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2024.121932 PMID:39043087	研究论文	本研究提出基于季节性和趋势分解（STL）方法的两种集成模型TNX和STNX，利用地理传感时间序列数据预测河流中的水质参数	本研究提出的集成模型TNX和STNX在短步长和长步长水质预测中相较于最佳基线深度学习模型分别提高了2.1%-6.1%和4.3%-22.0%的性能，STNX模型在短步长和长步长预测中分别比TNX模型提高了0.5%-2.4%和2.3%-5.7%的性能	模型解释结果显示，随着预测站点与输入站点距离的增加，七个特定监测站点的显著性降低	提高河流水质参数的短步长和长步长预测精度，并理解复杂空间信息对深度学习模型的影响	溶解氧、总磷和氨氮等水质参数	机器学习	NA	深度学习方法	集成模型（TNX和STNX）	地理传感时间序列数据	七个水质监测站点
8839	2024-08-07	Unsupervised deep learning enables real-time image registration of fast-scanning optical-resolution photoacoustic microscopy 2024-Aug, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2024.100632 PMID:39100197	研究论文	开发了一种基于无监督深度学习的注册网络，用于实时图像恢复和注册	该方法能够实时纠正B扫描畸变产生的伪影，并消除相邻和重复图像之间的错位，与传统的基于强度的注册算法相比，计算吞吐量提高了50倍	NA	实现光学分辨率光声显微镜快速扫描图像的实时图像恢复和注册	光学分辨率光声显微镜快速扫描图像	计算机视觉	NA	光声显微镜	深度学习网络	图像	NA
8840	2024-08-07	Hybrid brain tumor classification of histopathology hyperspectral images by linear unmixing and an ensemble of deep neural networks 2024-Aug, Healthcare technology letters IF:2.8Q3 DOI:10.1049/htl2.12084 PMID:39100499	研究论文	本文提出了一种混合方法，通过线性解混和深度神经网络集成对组织病理学高光谱图像中的脑肿瘤进行分类	该方法结合了线性解混进行特征提取和深度学习进行分类，实现了88%的平均准确率，减少了计算成本和推理时间	NA	研究目的是通过高光谱成像技术对脑组织样本进行肿瘤和非肿瘤的分类	研究对象是脑组织的组织病理学高光谱图像	数字病理学	脑肿瘤	高光谱成像	深度神经网络	图像	NA