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
9421	2024-08-05	A Multi-View Deep Learning Model for Thyroid Nodules Detection and Characterization in Ultrasound Imaging 2024-Jun-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11070648 PMID:39061730	研究论文	提出了一种基于深度学习的管道来检测和分类甲状腺结节	使用了多视图超声成像并结合YOLOv5和XGBoost模型提升结节分类的准确性	测试集样本量相对较小且是历史数据收集	旨在提高甲状腺结节的检测与分类准确性	使用来自983名患者的甲状腺结节超声图像	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5, XGBoost	超声图像	983个患者的图像，测试集81个案例
9422	2024-08-05	HEAL: High-Frequency Enhanced and Attention-Guided Learning Network for Sparse-View CT Reconstruction 2024-Jun-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11070646 PMID:39061728	研究论文	提出了一种高频增强和注意力引导的学习网络HEAL，用于稀疏视图CT重建	该论文提出的HEAL网络结合了双域渐进增强模块、通道和空间注意力机制以及高频成分增强正则化项，创新性地提高了重建精度和细节增强	在超稀疏条件下，高频成分的细节恢复仍然存在一定挑战	旨在减少CT成像中的辐射剂量，同时提高稀疏视图重建的图像细节	重点研究CT成像中的稀疏视图重建技术	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	在不同的超稀疏配置下进行了训练、验证和测试，包括60视图和30视图
9423	2024-08-05	Graph-Based Electroencephalography Analysis in Tinnitus Therapy 2024-Jun-25, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12071404 PMID:39061978	研究论文	本研究旨在通过分析与耳鸣治疗相关的电生理信号数据集来增强对耳鸣的理解和治疗	本研究的创新点在于将EEG信号的不同通道表示为新的图网络表示法，使用图神经网络进行复杂关系的建模	NA	提升耳鸣治疗的理解与效果	治疗耳鸣的患者的EEG信号	数字病理学	耳鸣	EEG	图卷积网络(GCN) 和长短期记忆网络(LSTM)	电生理信号	NA
9424	2024-08-05	Automatic Detection of Acute Leukemia (ALL and AML) Utilizing Customized Deep Graph Convolutional Neural Networks 2024-Jun-24, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11070644 PMID:39061726	研究论文	本研究提出了一种利用定制的深度图卷积神经网络自动检测急性白血病的方法	本研究的创新点在于结合图论和卷积神经网络的架构，实现了高达99%的分类准确率	本研究的样本量较小，仅涉及44名患者的670幅图像	旨在开发一种自动化的急性白血病诊断工具	研究对象为急性淋巴细胞白血病（ALL）和急性髓性白血病（AML）	机器学习	急性白血病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	44名患者的670幅ALL和AML图像
9425	2024-08-05	Brain Tumor MRI Classification Using a Novel Deep Residual and Regional CNN 2024-Jun-23, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12071395 PMID:39061969	研究论文	本文提出了一种新的深度残差区域卷积神经网络用于脑肿瘤分类	创新地结合了区域和边界操作的深度残差网络架构Res-BRNet	未提及该研究的具体局限性	旨在提高脑肿瘤分类的准确性和效率	针对基于MRI扫描的不同种类脑肿瘤进行分类	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	来自Kaggle、Br35H和figshare的多种肿瘤类别的图像数据集
9426	2024-08-05	Predicting Drugs Suspected of Causing Adverse Drug Reactions Using Graph Features and Attention Mechanisms 2024-Jun-22, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph17070822 PMID:39065673	研究论文	本文设计了一个可疑药物辅助判断模型来识别不良药物反应中的可疑药物	文章使用图同构网络和注意力机制来提取基于患者人口统计信息、药物信息和不良反应信息的特征	本文未提及模型的具体限制	研究旨在提高对不良药物反应的认知并识别可疑药物	研究对象为在不良事件中可疑的药物	机器学习	心血管疾病	深度学习	图同构网络	文本	使用了来自十个药物发现领域的基准数据集进行验证
9427	2024-08-05	Prostate Cancer Diagnosis via Visual Representation of Tabular Data and Deep Transfer Learning 2024-Jun-21, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11070635 PMID:39061717	研究论文	本文提出了一种新的机器学习方法，通过临床生物标志物和个性化问卷评估前列腺癌的诊断。	创新性在于首次将卷积神经网络和迁移学习应用于处理表格数据，并通过Tab2Visual建模框架转换为图形表示。	研究可能在样本多样性和临床应用范围上存在局限性。	本研究旨在开发高效的前列腺癌诊断方法，减少对侵入性和高成本程序的依赖。	研究对象为相关的临床生物标志物和个性化问卷数据。	机器学习	前列腺癌	深度转移学习	卷积神经网络 (CNN)	表格数据	样本量与具体样本种类未公开
9428	2024-08-05	Automated detection of anterior crossbite on intraoral images and videos utilizing deep learning 2024-May-03, International journal of computerized dentistry IF:1.8Q2 DOI:10.3290/j.ijcd.b5290567 PMID:38700086	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于自动检测和分类口腔内部图像和视频中的前牙反咬合	采用深度学习模型自动识别前牙反咬合，提供了一种新的自动化解决方案	CNN模型的敏感性低于两位正畸医生的评估	研究口腔内部图像和视频中前牙反咬合的自动检测技术	1865幅口腔内部图像和10个视频，累计时长124秒	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像和视频	1865幅图像，10个视频
9429	2024-08-05	Incorporating longitudinal history of risk factors into atherosclerotic cardiovascular disease risk prediction using deep learning 2024-01-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-51685-5 PMID:38296982	研究论文	本研究探讨了使用深度学习模型整合纵向危险因素历史来提高动脉粥样硬化心血管疾病风险预测的效果	首次比较了纵向深度学习模型与传统Pooled Cohort Equations (PCE)在ASCVD风险预测中的效果	未提及模型在不同人群或环境下的推广性和适用性	研究纵向风险因素对动脉粥样硬化心血管疾病风险预测的影响	该研究包含来自四个心血管疾病队列的15,565名没有基线ASCVD的参与者	机器学习	心血管疾病	深度学习	Dynamic-DeepHit	纵向数据	15,565名参与者
9430	2024-08-05	Deep learning-based respiratory muscle segmentation as a potential imaging biomarker for respiratory function assessment 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0306789 PMID:39058719	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于从CT图像中分割和分类三种类型的呼吸肌肉	提出了一种使用Attention U-Net架构进行呼吸肌肉定量分析的新方法，且呼吸肌肉体积可能作为呼吸功能的潜在成像生物标志物	肌肉密度与肺功能测试参数的相关性较弱，可能限制了其在医学研究中的意义	评估呼吸肌肉的状态及其对肺功能的影响	从3200个个体的约600,000个胸部CT图像中提取的呼吸肌肉	计算机视觉	呼吸系统疾病	计算机断层扫描（CT）	Attention U-Net	图像	3200个个体的约600,000个胸部CT图像
9431	2024-08-05	DeepDRA: Drug repurposing using multi-omics data integration with autoencoders 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0307649 PMID:39058696	研究论文	该文章提出了一种基于多组学数据集成的深度学习模型，用于癌症药物重新利用的预测。	创新点在于使用自编码器降维多组学数据，并结合多任务学习模型与多层感知器进行深度学习。	没有详细说明数据收集的局限性和模型的可扩展性。	研究旨在开发一个深度学习模型，以根据多组学数据预测癌症药物反应并促进药物重新利用。	研究对象是癌症药物的反应和多组学数据。	机器学习	癌症	深度学习、自编码器	多层感知器（MLP）	多组学数据	使用了三个主要数据集：GDSC、CTRP 和 CCLE
9432	2024-08-05	Deep learning-based material decomposition of iodine and calcium in mobile photon counting detector CT 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0306627 PMID:39058758	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的材料分解方法，用于在移动光子计数检测器CT中分解碘和钙。	创新点在于提出了一种基于Unet架构的MD-Unet模型，能够在使用实时动物数据进行材料分解时提供更高精度的成像。	研究可能受到数据获取的限制，尽管使用了预训练模型和增强策略。	研究的目的是开发一种准确的材料分解技术，以改善基于光子计数检测器的CT成像。	研究对象为使用实时动物数据进行的材料分解。	数字病理学	NA	光子计数检测器CT	Unet	动物数据	NA
9433	2024-08-05	Multi-modal co-learning with attention mechanism for head and neck tumor segmentation on 18FDG PET-CT 2024-Jul-25, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-024-00670-y PMID:39052194	研究论文	本文提出了一种新的深度学习方法，用于头颈癌的肿瘤分割。	提出的肿瘤区域注意模块充分利用了PET的高灵敏度，并设计了无需分离特征提取和融合功能的网络，利用了上下文信息的多尺度融合。	研究的局限性未在摘要中提及	提高头颈癌的肿瘤分割准确性，以支持放射治疗的有效性。	头颈癌肿瘤的分割，使用18FDG PET-CT影像。	数字病理学	头颈癌	深度学习	NA	医学影像	HECKTOR挑战2021数据集
9434	2024-08-05	Parkinson's image detection and classification based on deep learning 2024-Jul-25, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01364-8 PMID:39054448	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的改进YOLOv5检测算法，用于预测和分类帕金森病的MRI图像	引入CA注意力机制提升模型对小病理特征的敏感性，并优化多层次图像特征提取	NA	提高帕金森病MRI图像的早期诊断准确性	582张来自108名患者的MRI图像数据集	计算机视觉	帕金森病	深度学习	YOLOv5s	图像	582张MRI图像
9435	2024-08-05	ChemReco: automated recognition of hand-drawn carbon-hydrogen-oxygen structures using deep learning 2024-Jul-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-67496-7 PMID:39054356	研究论文	本文章介绍了ChemReco工具，能够识别手绘的化学分子结构	提出了合成图像方法以快速生成手绘化学分子结构的图像，并开发了高准确率的识别模型	目前关于手绘化学分子结构的研究有限	构建用于手绘化学分子结构识别的数据集	目标是识别绘制有C、H和O三种原子的化学分子结构	数字病理学	NA	深度学习	EfficientNet + Transformer	图像	NA
9436	2024-08-05	Context-aware geometric deep learning for protein sequence design 2024-Jul-25, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-50571-y PMID:39054322	研究论文	这篇文章介绍了一种基于几何变换器的深度学习方法，用于蛋白质序列设计	引入了一种仅基于原子坐标和元素名称的几何变换器，能够在蛋白质设计过程中考虑非蛋白质实体	当前模型尚无法完美整合设计过程中所有可能的非蛋白质实体	旨在通过深度学习提升蛋白质设计的灵活性和效率	研究对象为蛋白质序列和分子环境对蛋白质功能的影响	生物信息学	NA	深度学习	几何变换器	序列数据	NA
9437	2024-08-05	A permutable MLP-like architecture for disease prediction from gut metagenomic data 2024-Jul-24, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05856-w PMID:39048979	研究论文	本文提出了一种基于可重排的多层感知器架构的模型用于从肠道宏基因组数据进行疾病预测	提出了Metagenomic Permutator模型，利用可重排的多层感知器网络结构捕捉微生物的系统发育信息	样本数量有限及宏基因组数据的高维度和稀疏性可能仍然对模型性能构成挑战	旨在提高深度学习在宏基因组数据分类和预测中的应用效果	使用肠道宏基因组数据分析微生物与疾病之间的关系	计算机视觉	NA	NA	可重排的多层感知器	宏基因组数据	NA
9438	2024-08-05	Research on a soft saturation nonlinear SSVEP signal feature extraction algorithm 2024-Jul-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-67853-6 PMID:39048655	研究论文	本文提出了一种基于软饱和非线性模块的SSVEP信号识别深度学习网络模型e-SSVEPNet	引入了软饱和非线性模块，改善了对噪声的鲁棒性，并提高了SSVEP信号分类和识别的性能	对于不同参与者的分类效果仍有提升空间	旨在提高SSVEP信号识别的准确性和性能	SSVEP信号数据集	计算机视觉	NA	深度学习	e-SSVEPNet	信号	多个实验结果，具体样本量未提及
9439	2024-08-05	Sound as a bell: a deep learning approach for health status classification through speech acoustic biomarkers 2024-Jul-24, Chinese medicine IF:5.3Q1 DOI:10.1186/s13020-024-00973-3 PMID:39049005	研究论文	本研究采用深度学习方法通过语音声学生物标志物对健康状态进行分类。	将中医体质理论与深度学习技术相结合，以非侵入性的方式识别亚健康人群。	排除了具有近期疾病、牙科问题和特定病史的参与者，可能限制了样本的代表性。	使用语音音频来识别特征为失衡体质类型的亚健康人群。	参与者年龄在18-45岁之间，样本来源于健康声学研究。	机器学习	NA	音频信号处理	Conv1D, Conv2D, LSTM	音频	1378个健康音频记录和1413个亚健康音频记录
9440	2024-08-07	Correction: Evaluation of deep learning-based reconstruction late gadolinium enhancement images for identifying patients with clinically unrecognized myocardial infarction 2024-Jul-24, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01375-5 PMID:39048934	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA