深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
8861	2024-09-02	Deep Learning-Based Real-Time Organ Localization and Transit Time Estimation in Wireless Capsule Endoscopy 2024-Jul-31, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12081704 PMID:39200169	研究论文	本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的新模型，用于无线胶囊内窥镜（WCE）中的器官定位和传输时间估计	该模型通过分析多帧图像并结合时间信息，即使在视觉信息有限的情况下也能保持高性能	NA	提高无线胶囊内窥镜在胃肠道疾病诊断中的准确性和效率	胃、小肠和大肠的定位及传输时间估计	机器学习	胃肠道疾病	卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）	CNN和LSTM	图像	126名患者的2,395,932张图像	NA	NA	NA	NA
8862	2024-09-02	Deep Learning Techniques for the Dermoscopic Differential Diagnosis of Benign/Malignant Melanocytic Skin Lesions: From the Past to the Present 2024-Jul-26, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080758 PMID:39199716	综述	本文综述了深度学习技术在皮肤镜下良恶性黑色素细胞皮肤病变鉴别诊断中的应用	深度学习模型在特异性方面比临床医生有显著提高，平均特异性为84.87%，而人类为64.24%	未来的深度学习模型应基于包含皮肤镜图像、相关临床和病史数据的大型数据集，并在临床实践中进行前瞻性测试和与医生的充分比较	旨在筛选科学文献中深度学习技术在皮肤镜下黑色素瘤/痣鉴别诊断的应用，并提供人工智能术语的全面解释	深度学习技术在皮肤癌诊断中的应用	机器学习	皮肤癌	深度学习	卷积神经网络（CNN）/深度卷积神经网络（DCNN）	图像	筛选了近2000条记录，选择了54项研究进行分析	NA	NA	NA	NA
8863	2024-09-02	Efficient Extraction of Coronary Artery Vessels from Computed Tomography Angiography Images Using ResUnet and Vesselness 2024-Jul-26, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080759 PMID:39199717	research paper	本研究提出了一种结合血管增强、心脏感兴趣区域提取和ResUNet深度学习方法的结构化方法，用于从CTA图像中准确高效地分割冠状动脉	该方法通过血管增强和心脏ROI提取显著提高了分割过程的准确性和效率，同时ResUNet能够捕捉局部和全局特征	NA	实现冠状动脉从CTA图像中的准确和高效分割，以辅助心血管疾病的诊断和治疗	冠状动脉的分割	computer vision	心血管疾病	ResUNet	CNN	image	NA	NA	NA	NA	NA
8864	2024-09-02	Deep learning model based on endoscopic images predicting treatment response in locally advanced rectal cancer undergo neoadjuvant chemoradiotherapy: a multicenter study 2024-Jul-13, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05876-2 PMID:39001926	研究论文	本研究旨在开发一种基于内镜图像的深度学习模型，用于预测局部晚期直肠癌患者在接受新辅助放化疗后的治疗反应	本研究首次使用深度学习模型基于内镜图像预测局部晚期直肠癌患者的新辅助放化疗反应	NA	开发一种基于内镜图像的深度学习模型，用于预测局部晚期直肠癌患者的新辅助放化疗反应	局部晚期直肠癌患者的新辅助放化疗反应	机器学习	直肠癌	深度学习	深度学习模型	图像	来自两家中国医疗中心的患者的术前内镜图像	NA	NA	NA	NA
8865	2024-09-02	Using artificial intelligence and deep learning to optimise the selection of adult congenital heart disease patients in S-ICD screening 2024 Jul-Aug, Indian pacing and electrophysiology journal DOI:10.1016/j.ipej.2024.06.003 PMID:38871179	研究论文	本文利用深度学习方法优化成年先天性心脏病患者在S-ICD筛查中的选择	提出了一种新的深度学习模型，用于更长时间段内筛选S-ICD合格患者，以更好地描述T:R比率，减少T波过度感知和不当电击的风险	NA	优化成年先天性心脏病患者在S-ICD筛查中的选择	成年先天性心脏病患者和正常对照组	机器学习	先天性心脏病	深度学习	深度学习模型	心电图数据	13名患者（年龄37.4 ± 7.89岁，61.5%为男性，6名先天性心脏病患者和7名对照组）	NA	NA	NA	NA
8866	2024-09-02	Exploring high-quality microbial genomes by assembling short-reads with long-range connectivity 2024-May-31, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-49060-z PMID:38821971	研究论文	本文开发了一种名为Pangaea的生物信息学方法，利用短读长序列的远程连接性来增强元基因组装，以生成高质量的微生物基因组	Pangaea利用深度学习基础的读长分箱算法和多阈值算法策略，提高了高、中丰度微生物基因组的组装质量，并能生成完整的环状元基因组装基因组	NA	开发一种成本效益高的方法，利用短读长序列的远程连接性生成高质量的微生物基因组	微生物基因组	生物信息学	NA	短读长序列组装	深度学习	序列数据	模拟数据、模拟社区和人类肠道元基因组	NA	NA	NA	NA
8867	2024-09-01	Real time detection and identification of fish quality using low-power multimodal artificial olfaction system 2024-Nov-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2024.126601 PMID:39079435	研究论文	研究通过优化气体传感材料和分析模式识别算法，开发了一种低功耗的多模态人工嗅觉系统，用于实时检测和识别鱼类品质	本研究通过引入不同的调制技术，开发了四种基于双金属氧化物的气体传感器，并结合深度学习模型提高了气体浓度识别的性能	NA	解决气体检测领域中单气体定量和混合气体识别的主要挑战	气体传感材料和模式识别算法	机器学习	NA	NA	CNN-LSTM	气体信号	四种基于双金属氧化物的气体传感器	NA	NA	NA	NA
8868	2024-09-01	Multilevel hybrid handcrafted feature extraction based depression recognition method using speech 2024-Nov-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2024.08.002 PMID:39127304	研究论文	本文介绍了一种基于多层次混合手工特征提取的抑郁症识别方法，通过分析语音音频信号来检测抑郁症。	该研究引入了一种创新的多层次混合特征提取分类模型，专门设计用于抑郁症检测，具有降低的时间复杂性。	NA	研究目的是通过机器学习模型自动检测抑郁症。	研究对象是语音音频信号。	机器学习	抑郁症	多层次离散小波变换（MDWT）	一维最近邻分类器	音频信号	使用了包含29个健康和23个重度抑郁症患者的音频信号的MODMA数据集。	NA	NA	NA	NA
8869	2024-09-01	Noninvasive and fast method of calculation for instantaneous wave-free ratio based on haemodynamics and deep learning 2024-Oct, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108355 PMID:39067137	研究论文	本文介绍了一种基于血流动力学和深度学习的非侵入式快速计算瞬时波自由比（iFR）的方法。	本研究通过结合冠状动脉微循环阻力补偿机制，建立了一个高保真的静息状态微循环阻力模型，以实现对iFRCT的准确计算。	目前的方法未能准确模拟冠状动脉的静息状态，导致计算精度较低，且使用计算流体动力学（CFD）技术限制了计算效率。	开发一种非侵入式且快速的计算方法，用于准确诊断心肌缺血。	冠状动脉疾病患者的205个狭窄血管，来自186名患者。	机器学习	心血管疾病	计算流体动力学（CFD）	神经网络模型	图像	205个狭窄血管，来自186名冠状动脉疾病患者	NA	NA	NA	NA
8870	2024-09-01	MoCab: A framework for the deployment of machine learning models across health information systems 2024-Oct, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108336 PMID:39079482	研究论文	本文提出了一种名为Model Cabinet Architecture (MoCab)的框架，用于在不同的健康信息系统中部署机器学习模型，通过利用快速医疗互操作性资源(FHIR)作为数据存储和检索的标准，解决互操作性和电子健康记录(EHR)格式多样性的问题。	MoCab框架通过集成FHIR标准和使用SMART on FHIR开发应用程序，提高了机器学习模型在健康信息系统中的互操作性和实用性。	尽管MoCab框架展示了其潜力，但仍面临FHIR采纳等挑战。	旨在提高机器学习模型在健康信息系统中的互操作性和实用性。	研究对象包括机器学习模型在健康信息系统中的部署和互操作性问题。	机器学习	NA	FHIR, SMART on FHIR	评分模型(qCSI), 机器学习模型(NSTI), 深度学习模型(SPC)	电子健康记录(EHR)	使用模拟主要EHR系统的合成数据进行演示	NA	NA	NA	NA
8871	2024-09-01	Multiscale-temporal Feature Extraction and boundary confusion alleviation for VAG-based fine-grained multi-grade osteoarthritis deterioration monitoring 2024-Oct, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108286 PMID:39029419	研究论文	提出了一种基于振动关节图（VAG）的细粒度多级骨关节炎恶化监测框架，通过多尺度时间特征提取和边界混淆缓解技术提高监测精度	引入了多尺度时间特征提取（MTFE）和混淆自由主从（CF-MS）分类结构，通过中心损失缓解特征空间中相邻恶化等级边界的混淆，并采用主从分类器结构进行细粒度分类	NA	开发一种在日常范式中进行细粒度多级骨关节炎恶化监测的新框架	骨关节炎（OA）的恶化监测	机器学习	骨关节炎	振动关节图（VAG）	深度学习框架	信号	使用了VAG-OA数据集进行实验	NA	NA	NA	NA
8872	2024-09-01	Multimodal deep learning models utilizing chest X-ray and electronic health record data for predictive screening of acute heart failure in emergency department 2024-Oct, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108357 PMID:39126913	研究论文	本研究利用多模态深度学习模型，结合胸部X光片和电子健康记录数据，在急诊部门进行急性心力衰竭的预测筛查	本研究提供了与急性心力衰竭相关的新图像特征，并指出了未来研究的方向	NA	解决诊断急性心力衰竭的不确定性问题，减少不当治疗和救援药物的潜在副作用	在急诊部门中，结合胸部X光片和电子健康记录数据，筛查N末端B型钠尿肽前体水平异常的患者	机器学习	心血管疾病	多模态深度学习	深度学习模型	图像和文本	1432名患者和1833对胸部X光片和电子健康记录	NA	NA	NA	NA
8873	2024-09-01	UC-Hybrid: Uncertainty-based contrastive learning on hybrid network for medical image segmentation 2024-Oct, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108367 PMID:39141962	研究论文	本文提出了一种基于不确定性的对比学习技术UncerNCE，结合最优混合网络架构，用于提高小器官的分类和分割性能	提出了一种基于不确定性的对比学习技术UncerNCE，解决了多类准确性偏差问题，并在分割小物体区域和减少整体噪声之间取得了平衡	在实际临床应用中存在类间准确性偏差，特别是在多器官分割任务中对小物体的性能不足	提高医学图像分割中对小器官的分类和分割性能	医学图像中的小器官	计算机视觉	NA	基于不确定性的对比学习	混合网络（卷积层和变换器层）	图像	BTCV和1K数据	NA	NA	NA	NA
8874	2024-09-01	Deep learning reconstruction for optimized bone assessment in zero echo time MR imaging of the knee 2024-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111663 PMID:39142010	研究论文	评估深度学习重建（DLRecon）在1.5特斯拉零回波时间（ZTE）磁共振成像（MRI）中对膝关节骨评估的影响	使用DLRecon方法显著改善了骨描绘的评分，并增强了骨的信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）	NA	评估深度学习重建对膝关节零回波时间MRI中骨评估的影响	膝关节的骨评估	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）	深度学习重建（DLRecon）	图像	48次检查，涉及46名患者（23名女性）	NA	NA	NA	NA
8875	2024-09-01	Metadata-enhanced contrastive learning from retinal optical coherence tomography images 2024-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103296 PMID:39154616	研究论文	本文提出了一种元数据增强的对比学习方法，用于从视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像中提取特征，以改善年龄相关性黄斑变性（AMD）的下游图像分析任务	引入了一种新的元数据增强策略，利用患者身份、眼位置和时间序列信息来近似真实的图像间对比关系，从而解决传统对比学习方法在医学图像领域的局限性	NA	解决传统对比学习方法在医学图像领域的特定问题，提高模型在低数据和高数据情况下的性能	年龄相关性黄斑变性（AMD）患者的视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	对比学习	对比学习框架	图像	170,427张视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像，涉及7912名患者	NA	NA	NA	NA
8876	2024-09-01	Leveraging Artificial Intelligence to Optimize the Care of Peripheral Artery Disease Patients 2024-Oct, Annals of vascular surgery IF:1.4Q3 DOI:10.1016/j.avsg.2023.11.057 PMID:38582202	综述	本文综述了人工智能在优化外周动脉疾病患者护理中的应用，包括诊断、预测患者结果和影像解释	介绍了自然语言处理、监督机器学习和深度学习等多种人工智能应用	NA	探讨人工智能在外周动脉疾病护理中的应用	外周动脉疾病患者	机器学习	外周动脉疾病	自然语言处理、监督机器学习、深度学习	NA	文本、影像	NA	NA	NA	NA	NA
8877	2024-09-01	igRNA Prediction and Selection AI Models (igRNA-PS) for Bystander-less ABE Base Editing 2024-Sep-15, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2024.168714 PMID:39029887	研究论文	本文介绍了一种不完美gRNA（igRNA）编辑策略，用于实现无旁观者的单碱基编辑，并开发了igRNA预测和选择AI模型（igRNA-PS）来预测和选择高效的igRNA。	本文创新性地设计了igRNA编辑策略，并通过深度学习构建了igRNA-PS模型，能够高精度地识别主要编辑位点，预测单碱基编辑效率和产品纯度，并生成和评估最佳igRNA。	NA	开发一种无旁观者的单碱基编辑方法，并提供高效的igRNA预测和选择工具。	CRISPR衍生的基础编辑技术，特别是ABE基础编辑。	基因编辑	NA	深度学习	AI模型	序列数据	5000个位点，每个位点约19个系统设计的ABE igRNA	NA	NA	NA	NA
8878	2024-09-01	Automated Lugano Metabolic Response Assessment in 18F-Fluorodeoxyglucose-Avid Non-Hodgkin Lymphoma With Deep Learning on 18F-Fluorodeoxyglucose-Positron Emission Tomography 2024-Sep-01, Journal of clinical oncology : official journal of the American Society of Clinical Oncology IF:42.1Q1 DOI:10.1200/JCO.23.01978 PMID:38843483	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的算法，用于根据Lugano 2014分类标准对18F-氟脱氧葡萄糖亲和性非霍奇金淋巴瘤进行全自动治疗反应评估	该方法的反应评估与放射学反应的裁决高度一致，并且在死亡风险预测方面表现出更高的准确性	NA	旨在通过人工智能减少医生在放射学评估上的时间，并提高治疗反应评估的准确性	18F-氟脱氧葡萄糖亲和性非霍奇金淋巴瘤的治疗反应	机器学习	非霍奇金淋巴瘤	深度学习	深度学习算法	图像	涉及多个国家的临床试验，包括多个中心和国家的测试集，涉及不同的非霍奇金淋巴瘤亚型和治疗线	NA	NA	NA	NA
8879	2024-09-01	Synergistic integration of deep learning with protein docking in cardiovascular disease treatment strategies 2024-Sep, IUBMB life IF:3.7Q2 DOI:10.1002/iub.2819 PMID:38748776	研究论文	本研究通过深入的分子对接分析，探索了基于生育酚的纳米乳剂作为心血管疾病治疗药物的潜力	利用深度学习模型ESM1-b和ProtT5进行输入编码，预测4YAY蛋白与生育酚的相互作用位点，实现了对这些关键蛋白-配体相互作用的高度准确预测	NA	阐明生育酚与心血管疾病发展中起关键作用的七个蛋白质的分子相互作用	生育酚与七个关键蛋白质（1O8a, 4YAY, 4DLI, 1HW9, 2YCW, 1BO9和1CX2）的相互作用	分子生物学	心血管疾病	分子对接分析	深度学习模型	蛋白质数据	七个关键蛋白质	NA	NA	NA	NA
8880	2024-09-01	Voxel level dense prediction of acute stroke territory in DWI using deep learning segmentation models and image enhancement strategies 2024-Sep, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-024-01582-8 PMID:38727961	研究论文	本研究旨在通过设计多类分割任务，利用深度学习分割模型和图像增强策略在DWI图像中构建急性中风区域分类器模型	采用体素级密集预测结合偏场校正和空间配准，提高了模型的性能	NA	构建一个在DWI图像中识别急性中风区域的分类器模型	急性前或后缺血性中风患者的DWI图像	计算机视觉	中风	深度学习	U-Net	图像	218名患者	NA	NA	NA	NA