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
10381	2024-08-05	Enhancing automated vehicle identification by integrating YOLO v8 and OCR techniques for high-precision license plate detection and recognition 2024-Jun-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-65272-1 PMID:38909147	研究论文	本论文提出了一种基于YOLO v8和OCR技术的高精度车牌检测与识别方法	通过集成YOLO v8深度学习方法和OCR技术，开发了一种创新的车牌检测与识别方法	所使用的数据集仅包含270张互联网图像，可能限制了模型的泛化能力	提升自动车辆识别系统的准确性和效率	通过计算机视觉和机器学习技术进行车牌的检测和字符识别	计算机视觉	NA	YOLO v8，OCR	NA	图像	270张图像
10382	2024-08-05	A Military Audio Dataset for Situational Awareness and Surveillance 2024-Jun-22, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03511-w PMID:38909048	研究论文	本文构建并介绍了一个新的军事音频数据集MAD，用于音频分类系统的训练和评估	提出了一个包含独特特征的军事音频数据集，填补了现有公共数据集的空白	数据集可能对特定军事活动的应用有限，且没有提供大规模的现实场景样本	旨在为音频分类系统提供一个适合的训练和评估数据集	涉及来自各种军事视频的音频样本，包含7类声源	机器学习	NA	深度学习	NA	音频	涉及8,075个音频样本
10383	2024-08-05	Efficient Training of Probabilistic Neural Networks for Survival Analysis 2024-Jun-21, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3417369 PMID:38905091	研究论文	本文探讨如何在大数据集中高效训练深度概率生存模型	提出了三种概率方法（VI、MCD 和 SNGP）在生存分析中的有效性，并与传统的VI方法进行比较	非VI技术在生存分析的应用仍较少，方法的可推广性可能有限	研究如何在不增加模型复杂度的情况下，提高深度概率生存模型的训练效率	大规模数据集中的深度概率生存模型	机器学习	NA	变分推断（VI）、蒙特卡洛 dropout（MCD）、谱归一化神经高斯过程（SNGP）	NA	数据集	MIMIC-IV 数据集
10384	2024-08-05	An extensive analysis of artificial intelligence and segmentation methods transforming cancer recognition in medical imaging 2024-Jun-18, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad555b PMID:38848695	综述	本文深入分析了癌症识别中的人工智能和分割方法在医学成像中的转变	探讨了图像分割技术在癌症区域检测中的重要性，并评估了计算机辅助手段的最新研究进展	现有的图像分割方法在某些图像类型的应用上存在局限性	强调图像分割技术在医学成像中的重要性	主要研究不同癌症检测技术及其有效性	医学成像	癌症	计算机辅助诊断系统	卷积神经网络（CNN）	医学图像	涉及大型数据集中的医学图像
10385	2024-08-05	Deep Representation Learning for Open Vocabulary Electroencephalography-to-Text Decoding 2024-Jun-18, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3416066 PMID:38889026	研究论文	该文章提出了一种用于开放词汇脑电图解码的端到端深度学习架构	引入了一种基于BART语言模型和GPT-4句子细化模块的开放词汇EEG解码的新方法，提出了基于BERTScore的句子级评估指标	未探讨EEG信号嵌入语言模型.context及主观性对解码性能的影响	旨在改善开放词汇EEG信号解码的性能	研究对象为参与自然阅读任务的30名受试者的EEG记录	计算机视觉	NA	脑电图(EEG)	深度学习架构	EEG记录	30
10386	2024-08-05	Neuro-BERT: Rethinking Masked Autoencoding for Self-Supervised Neurological Pretraining 2024-Jun-18, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3415959 PMID:38889028	研究论文	这篇文章提出了一个基于掩盖自编码的神经信号自监督预训练框架，称为Neuro-BERT。	创新点在于提出了傅里叶反演预测任务，通过遮掩输入信号的部分信息并预测缺失信息来进行自监督学习。	对特定数据集和任务的评估可能不完全代表其广泛适用性。	旨在利用神经信号推动深度学习在医疗诊断和脑机接口等领域的发展。	关注神经信号的自监督预训练模型。	机器学习	NA	傅里叶变换	变压器编码器	神经信号	在多个基准数据集上进行评估
10387	2024-08-05	RmdnCache: Dual-Space Prefetching Neural Network for Large-Scale Volume Visualization 2024-Jun-05, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3410091 PMID:38837917	研究论文	本文提出了一种名为RmdnCache的深度学习预取方法，以优化大规模体积可视化中的数据流	创新性地结合了RNN和MDN网络进行预测，以减少输入延迟	NA	旨在减少大规模体积可视化中的输入延迟	3D科学数据集	计算机视觉	NA	深度学习	RNN和MDN	体积数据	真实大规模体积数据集
10388	2024-08-05	Thermal mapping the eye: A critical review of advances in infrared imaging for disease detection 2024-Apr, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2024.103867 PMID:38744026	review	对红外成像在眼病检测中的进展进行了关键性回顾	探讨了机器学习和深度学习算法在IRT眼科检查中的整合	未详细说明具体的限制因素	理解IRT在眼科检查中的应用、优势、局限性和最新发展	分析与眼科相关的红外热成像技术	数字病理学	干眼症、糖尿病视网膜病、青光眼、过敏性结膜炎和炎症疾病	红外热成像（IRT）	NA	图像	192篇文献
10389	2024-08-07	Beyond the AJR: Deep Learning Shows Promise in the Detection of Retinal Hemorrhage on Pediatric Head CT 2024-04, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.23.30096 PMID:37610781	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
10390	2024-08-05	METhodological RadiomICs Score (METRICS): a quality scoring tool for radiomics research endorsed by EuSoMII 2024-Jan-17, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-023-01572-w PMID:38228979	研究论文	提出了一种新的质量评分工具METRICS，以评估和提高放射组学研究的质量	首次提出基于专家意见的项目的重要性权重，并采用透明的方法来评估放射组学研究的质量	N/A	评估和提高放射组学研究的质量	国际专家小组对放射组学研究的质量进行评估	数字病理学	N/A	N/A	N/A	N/A	59名专家参与来自19个国家
10391	2024-08-05	Enhancing semantic segmentation in chest X-ray images through image preprocessing: ps-KDE for pixel-wise substitution by kernel density estimation 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0299623 PMID:38913621	研究论文	本研究提出了一种新的图像预处理技术ps-KDE，以提高胸部X光图像的深度学习语义分割效果	ps-KDE通过基于图像像素在所有图像中的标准化频率来增强图像对比度，进而改善深度学习算法的性能	本研究的局限性在于所使用的数据集的异质性可能影响结果的普适性	研究深度学习算法在胸部X光图像中的器官分割效果	主要研究对象是心脏、左肺、右肺、左锁骨和右锁骨的分割	计算机视觉	肺癌	ps-KDE	U-Net	图像	NA
10392	2024-08-05	A novel approach for APT attack detection based on feature intelligent extraction and representation learning 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0305618 PMID:38913651	研究论文	本研究提出了一种基于特征智能提取和表示学习的APT攻击检测新方法	提出的FIERL模型结合了BiLSTM深度学习网络和注意力网络，创新性地聚合和提取APT IP在网络流量中的异常行为	未提及具体的局限性	旨在实现对APT攻击活动的早期检测和预警	研究对象为APT IP与正常IP的分类	计算机视觉	NA	深度学习	BiLSTM	网络流量数据	NA
10393	2024-08-05	The current landscape of machine learning-based radiomics in arteriovenous malformations: a systematic review and radiomics quality score assessment 2024, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2024.1398876 PMID:38915798	系统评价	本文提供了关于动静脉畸形中使用的放射组学模型的全面总结	综合评估了采用机器学习的放射组学在动静脉畸形管理中的应用情况	所有纳入的研究均为回顾性，且没有进行外部验证	综述放射组学模型在动静脉畸形管理中的诊断、治疗、预后和预测结果的应用	动静脉畸形（AVM）	机器学习	NA	放射组学	NA	医学影像	13个研究
10394	2024-08-05	Advancing precision rheumatology: applications of machine learning for rheumatoid arthritis management 2024, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2024.1409555 PMID:38915408	评论	本文总结了机器学习在类风湿关节炎管理中的应用。	探讨了用于类风湿关节炎管理的诊断和预测模型，展示了多种数据模态的使用。	小样本量和缺乏多样化人群测试可能导致模型性能的高估，模型的过拟合和可解释性也存在挑战。	提升类风湿关节炎的管理，通过早期诊断和优化治疗。	研究当前机器学习在类风湿关节炎管理中的应用。	机器学习	类风湿关节炎	机器学习	监督学习和无监督学习	电子健康记录、影像和多组学数据	小样本量
10395	2024-08-05	Toward enhancement of antibody thermostability and affinity by computational design in the absence of antigen 2024 Jan-Dec, mAbs IF:5.6Q1 DOI:10.1080/19420862.2024.2362775 PMID:38899735	研究论文	本研究探讨了如何通过计算设计来提高抗体的热稳定性和亲和力	使用DeepAb深度学习模型进行抗体Fv结构的预测，以优化抗体变体，克服了通常不可靠的抗体-抗原复合物结构和对接方法的限制	研究依赖于单点实验深度突变扫描的数据，而缺乏对抗原的直接实验验证	研究抗体的发现和优化过程中的计算设计方法	针对抗母鸡卵白溶菌酶(HEL)的200个抗体变体	生物医学	NA	深度学习	DeepAb	序列数据	200个抗体变体
10396	2024-08-05	How can we quantify, explain, and apply the uncertainty of complex soil maps predicted with neural networks? 2024-Sep-20, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.173720 PMID:38866156	研究论文	本文探讨了如何量化、解释和应用通过神经网络预测的复杂土壤地图的不确定性	提出使用贝叶斯深度学习中的'最后一层拉普拉斯近似'方法，量化深度网络的不确定性	传统深度学习算法在地理上远离训练区域或数据稀疏区域时，表现出对预测的过度自信	研究如何提高神经网络模型预测的不确定性量化和可解释性	针对南德地区的土壤分类进行探索性研究	机器学习	NA	贝叶斯深度学习	NA	土壤数据	NA
10397	2024-08-05	[Artificial intelligence in kidney transplant pathology] 2024-Jul, Pathologie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00292-024-01324-7 PMID:38598097	综述	总结人工智能在肾移植病理学诊断领域的研究现状及其局限性	该文章探讨了AI在肾移植病理中的最新应用及其未来展望	在代表性数据集的收集和Banff分类的更新方面存在重要的局限性和挑战	研究人工智能在肾移植病理学诊断中的应用及存在的限制	聚焦于使用AI改善肾移植诊断的组织病理学研究	数字病理学	NA	深度学习	NA	文献	NA
10398	2024-08-05	NerveTracker: a Python-based software toolkit for visualizing and tracking groups of nerve fibers in serial block-face microscopy with ultraviolet surface excitation images 2024-Jul, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.29.7.076501 PMID:38912214	研究论文	本文开发了一种用于视觉化和跟踪神经纤维组的Python软件工具NerveTracker	创新点在于提供了一套专用的、可定制的软件以进行外周神经样本的微观跟踪	未提及具体的局限性	研究旨在开发能够处理和可视化神经样本图像的定制软件	研究对象为外周神经样本中的神经纤维	计算机视觉	NA	三维显微镜与紫外表面激发	NA	图像	在几毫米的神经长度上测试了多个样本
10399	2024-08-05	Assessing spectral effectiveness in color fundus photography for deep learning classification of retinopathy of prematurity 2024-Jul, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.29.7.076001 PMID:38912212	研究论文	本研究评估了在深度学习分类早产儿视网膜病中的彩色眼底摄影的光谱有效性	研究展示了使用红色或绿色长波长进行深度信息增强和改进诊断能力的有效性	研究未探讨其他可能影响分类准确性的因素	评估彩色眼底摄影在早产儿视网膜病深度学习分类中的光谱有效性	早产儿视网膜病的眼底图像	计算机视觉	早产儿视网膜病	卷积神经网络	CNN	图像	包含正常和不同阶段早产儿视网膜病的眼底图像
10400	2024-08-05	Reproducibility and Explainability of Deep Learning in Mammography: A Systematic Review of Literature 2024-Jul, The Indian journal of radiology & imaging DOI:10.1055/s-0043-1775737 PMID:38912238	系统评价	本文评估了深度学习在乳腺癌筛查中的可重复性与解释性。	提出了针对文献的质量评估工具mQUADAS-2，并揭示了许多研究存在偏倚风险。	大多数研究由于患者选择不具代表性而具有高风险偏倚，没有研究提供超出定位准确性的解释能力。	评估乳腺癌筛查中深度学习文献的可重复性，确定模型设计的最佳实践。	包括使用深度学习检测病变或将图像分类为癌症或非癌症的研究。	数字病理学	乳腺癌	深度学习	卷积神经网络（CNN），集成模型	图像	共筛选了12,123条记录，其中107条符合纳入标准