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
10841	2024-08-05	Unraveling the Correlation between the Interface Structures and Tunable Magnetic Properties of La1-xSrxCoO3-δ/La1-xSrxMnO3-δ Bilayers Using Deep Learning Models 2024-Jun-12, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.3c18773 PMID:38780088	研究论文	本文探讨了La1-xSrxCoO3-δ/La1-xSrxMnO3-δ双层界面的结构与可调磁性之间的关系	该研究利用深度学习模型和大量模拟探索了层状钙钛矿氧化物双层的界面特性和磁性行为	文章中关于界面化学和物理特性的具体原子级组成尚未直接测得	研究钙钛矿氧化物双层界面的新设计原则，从而优化其在磁性和铁电器件中的应用	研究对象为LaSrCoO/LaSrMnO双层的氧缺陷率和锶浓度影响下的结构及磁性	材料科学	NA	第一性原理模拟、进化算法、神经网络搜索	深度学习模型	结构数据	超过50000个LSCO/LSMO双层结构
10842	2024-08-05	Automated detection of steps in videos of strabismus surgery using deep learning 2024-Jun-10, BMC ophthalmology IF:1.7Q3 DOI:10.1186/s12886-024-03504-8 PMID:38853240	研究论文	本研究开发和验证了一种深度学习模型，用于自动检测斜视手术视频中的步骤	采用Transformer算法相比于RNN模型在识别视频步骤上表现更佳，展示了视频帧时空特征建模的优越性	可能存在视频数据集不够多样性以及仅限于特定医院的手术视频	提高斜视手术教学效果和住院医生表现评估的效率	479个斜视手术视频，这些视频被切割成3345个关于八个手术步骤的剪辑	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer和RNN	视频	479个斜视手术视频，切割为3345个剪辑
10843	2024-08-05	Unlocking the potential: T1-weighed MRI as a powerful predictor of levodopa response in Parkinson's disease 2024-Jun-09, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01690-z PMID:38853208	研究论文	本研究探讨了T1加权MRI对帕金森病患者左旋多巴反应的预测能力	本文首次使用深度学习模型提取T1w MRI特征，以预测帕金森病患者的左旋多巴反应，并且其鲁棒性优于传统临床信息	研究基于回顾性数据，可能存在数据偏倚	探索T1加权MRI在帕金森病患者左旋多巴反应预测中的潜力	帕金森病患者的MRI图像和临床特征数据	人工智能	帕金森病	深度学习	SVM, XgBoost, MLP	医学影像	436个记录（219个来自PPMI，217个来自瑞金医院的外部临床数据集）
10844	2024-08-05	A deep image classification model based on prior feature knowledge embedding and application in medical diagnosis 2024-06-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63818-x PMID:38853158	研究论文	提出了一种基于先前特征知识嵌入的深度学习图像分类模型，应用于医学诊断	结合了先前特征知识嵌入和多尺度特征提取，使用RBPNN进行图像分类	对样本集的完整性要求较低，但可能影响分类特性	提高医学图像分类的准确性	脑肿瘤MRI图像和心脏超声图像数据集	计算机视觉	NA	深度学习，RBPNN	ResNet50	图像	脑肿瘤MRI数据集和心脏超声图像数据集，准确率分别为85.82%和83.92%
10845	2024-08-05	Deep learning models for predicting the survival of patients with hepatocellular carcinoma based on a surveillance, epidemiology, and end results (SEER) database analysis 2024-06-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63531-9 PMID:38853169	研究论文	本研究基于SEER数据库分析建立了深度学习模型以预测肝细胞癌患者的生存率	提出了一个新的NMTLR深度学习模型，其预后评估和治疗建议可能优于传统线性模型	研究对象仅限于2011年至2015年在SEER数据库中确诊的肝细胞癌患者，可能影响结果的普遍性	旨在使用深度学习模型提高对肝细胞癌患者生存率的预测精准度	研究对象包括2197名在SEER数据库中确诊的肝细胞癌患者	机器学习	肝癌	深度学习	NMTLR	临床数据	2197名患者，其中训练队列1537名，测试队列660名
10846	2024-08-05	Reduced field-of-view DWI based on deep learning reconstruction improving diagnostic accuracy of VI-RADS for evaluating muscle invasion 2024-Jun-09, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01686-9 PMID:38853219	研究论文	本研究调查了基于深度学习重建的缩小视野扩散加权成像(DWI)在评估膀胱癌肌肉浸润中的诊断准确性	采用深度学习重建技术的缩小视野DWI提高了诊断性能并减少了采集时间	未发现rFOV DWI与标准rFOV DWI在评估肌肉浸润的诊断准确性上存在差异	研究使用深度学习重建的缩小视野DWI是否能提高肌肉浸润评估的准确性	86名膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	深度学习重建（DLR）	NA	影像	86名膀胱癌患者
10847	2024-08-05	Establishment and preliminary application of personalized three-dimensional reconstruction of thyroid gland with automatic detection of thyroid nodules based on ultrasound videos 2024-Jun, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14332 PMID:38528686	研究论文	本研究旨在建立基于超声视频的甲状腺及甲状腺结节的三维重建方法	首次采用深度学习技术构建个性化的甲状腺三维模型，并结合自动检测技术	样本量较小，仅涉及20名患者和15名外科医生，可能影响结果的普遍性	评估基于二维超声视频的甲状腺三维重建方法的临床价值	甲状腺、甲状腺结节和颈总动脉	数字病理学	NA	超声	BC-UNet, MTN-Net, RDPA-U-Net	视频	20名患者和15名外科医生
10848	2024-08-05	U-Net enhanced real-time LED-based photoacoustic imaging 2024-Jun, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202300465 PMID:38622811	研究论文	本文提出了一种简单的深度学习U-Net框架，用于增强LED基础的光声成像的信噪比和对比度	提出了U-Net框架以提高低帧数平均获得的光声图像的信噪比，显著增强图像质量	存在模糊的结果和无法减少盐和胡椒噪声等缺点	研究提高光声成像系统中使用LED光源的图像质量	使用体外模型和体内模型进行的光声成像实验	数字病理学	NA	NA	U-Net	图像	涉及体外模型和体内模型的样本
10849	2024-08-05	[Artificial intelligence-enhanced electrocardiography : Will it revolutionize diagnosis and management of our patients?] 2024-Jun, Herzschrittmachertherapie & Elektrophysiologie DOI:10.1007/s00399-024-00997-0 PMID:38361131	研究论文	本文概述了人工智能增强心电图分析的当前进展及其潜在的临床革命。	引入了利用人工智能的新诊断选项，提高了传统心电图分析的准确性。	讨论了现有的局限性和医疗专业人员可能面临的挑战。	探讨人工智能在心电图分析中的应用及其对诊断和管理的影响。	焦点在于心电图的智能化分析及其在临床中的应用。	医学影像学	心脏病	心电图 (ECG)	深度学习	心电图数据	NA
10850	2024-08-05	Research on runoff process vectorization and integration of deep learning algorithms for flood forecasting 2024-Jun, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2024.121260 PMID:38833924	研究论文	本文提出了一种径流过程向量化方法，并结合三种深度学习模型进行洪水预测	提出的径流过程向量化方法显著提高了深度学习洪水预测的准确性	模型在实际应用中可能受到数据质量和可用性的限制	研究多步洪水预测方法以优化洪水预防和水资源管理	对中黄河地区九个典型流域的洪水径流数据进行研究	机器学习	NA	深度学习	LSTM, TCN, Transformer	洪水径流数据	九个典型流域的数据
10851	2024-08-05	Is deep learning-enabled real-time personalized CT dosimetry feasible using only patient images as input? 2024-Jun, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.103381 PMID:38810391	研究论文	提出了一种基于深度学习的个性化CT剂量测量新方法，仅使用患者的CT图像作为输入。	创新之处在于使用条件生成对抗网络(cGAN)替代传统的蒙特卡洛模拟，以实现快速的剂量图像生成。	研究的局限性在于个别器官的剂量计算可能受限于手动分割的准确性。	研究旨在提高个性化CT剂量测量的速度和准确性。	研究对象为接受CT扫描的患者的器官剂量。	医学影像学	无	深度学习	条件生成对抗网络(cGAN)	图像	使用手动分割的多个器官（如肺、心脏、乳腺、骨骼和皮肤）进行剂量计算
10852	2024-08-05	Accurate and rapid molecular subgrouping of high-grade glioma via deep learning-assisted label-free fiber-optic Raman spectroscopy 2024-Jun, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgae208 PMID:38860145	研究论文	本文开发了一种深度学习辅助的光纤拉曼光谱技术，用于高等级胶质瘤的准确和快速分子亚组分类	本研究创新性地结合了深度学习和拉曼光谱，实现了对高等级胶质瘤分子亚组的准确快速分类	研究未提及技术在实际手术环境中的适用性和长期效果	探索新的技术方法以准确和快速地进行高等级胶质瘤的分子亚组分类	44名高等级胶质瘤患者的743个组织样本	数字病理	胶质瘤	光纤拉曼光谱	卷积神经网络（ResNet）	拉曼光谱	743个组织位点，涉及44名高等级胶质瘤患者
10853	2024-08-05	Novel dosimetric validation of a commercial CT scanner based deep learning automated contour solution for prostate radiotherapy 2024-Jun, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.103339 PMID:38718703	研究论文	本研究评估了一种新的基于CT扫描仪的AI轮廓解决方案在前列腺放射治疗中的剂量学验证	本研究提出了一种新颖的剂量学验证方法，全面评估AI轮廓解决方案的有效性	研究中的样本量较小，仅分析20名前列腺患者，可能限制结果的泛化性	本研究的目的是优化前列腺放射治疗的剂量分布和计划质量	研究对象为20名前列腺患者，评估AI轮廓在直肠、膀胱和近端股骨的有效性	医学影像	前列腺癌	CT扫描	AI轮廓解决方案	医学影像	20名前列腺患者
10854	2024-08-05	HiCDiff: single-cell Hi-C data denoising with diffusion models 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae279 PMID:38856167	研究论文	本文提出了一种基于扩散模型的单细胞Hi-C数据去噪方法HiCDiff	文章创新性地使用了生成性扩散模型来去噪单细胞Hi-C数据	没有明确提到数据集的局限性或模型的局限性	研究目的是改善单细胞Hi-C数据的分析质量	研究对象为单细胞Hi-C数据中的染色体接触矩阵	数字病理学	NA	深度残差网络	扩散模型	基因组数据	多个单细胞Hi-C测试数据集
10855	2024-08-05	Advancing Ligand Docking through Deep Learning: Challenges and Prospects in Virtual Screening 2024-05-21, Accounts of chemical research IF:16.4Q1 DOI:10.1021/acs.accounts.4c00093 PMID:38577892	研究论文	本文探讨了深度学习在分子对接中的应用及其在虚拟筛选中的挑战和前景	提出深度学习方法能够突破传统搜索评分框架，提高准确性和处理速度	尽管深度学习模型提高了成功率，但仍可能产生不合理的局部结构	旨在提升分子对接的准确性与效率，推动深度学习在虚拟筛选中的应用	研究分子对接中的深度学习应用及其评估指标	计算机视觉	NA	深度学习	NA	蛋白质-配体复合物	NA
10856	2024-08-05	Deep Learning-Based Automatic Classification of Ischemic Stroke Subtype Using Diffusion-Weighted Images 2024-May, Journal of stroke IF:6.0Q1 DOI:10.5853/jos.2024.00535 PMID:38836277	研究论文	本研究旨在基于扩散加权成像(DWI)和心房颤动(AF)数据，开发深度学习算法自动分类缺血性中风亚型	本研究创新性在于利用深度学习算法结合DWI和AF数据信息进行缺血性中风亚型的自动分类	本研究的局限性在于模型的外部验证可能受限于专家的标注意见	研究目的在于提高缺血性中风亚型的分类准确性，从而促进有效的二级预防	研究对象是来自三家中心的2988名缺血性中风患者	机器学习	缺血性中风	扩散加权成像(DWI)	U-net与EfficientNetV2	影像	2988名缺血性中风患者
10857	2024-08-05	A Multimodal Ensemble Deep Learning Model for Functional Outcome Prognosis of Stroke Patients 2024-May, Journal of stroke IF:6.0Q1 DOI:10.5853/jos.2023.03426 PMID:38836278	研究论文	本研究构建了一个集成深度学习模型，以预测急性缺血性中风患者90天的功能结果。	该文章的创新点在于结合多模态影像和临床数据，以改进急性缺血性中风患者的预后预测。	该研究的局限性未在摘要中明确提及。	本研究旨在为急性缺血性中风患者构建一个准确的功能结果预测模型。	研究对象为2606名急性缺血性中风患者。	机器学习	中风	深度学习	3D卷积神经网络，深度神经网络	影像，临床数据	2606名急性缺血性中风患者
10858	2024-08-05	Development and Validation of a Deep Learning Radiomics Model to Predict High-Risk Pathologic Pulmonary Nodules Using Preoperative Computed Tomography 2024-04, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.08.040 PMID:37802672	研究论文	本研究构建并验证了一种深度学习放射组学模型，用于预测高风险的病理性肺结节	本模型结合了临床特征、放射组学特征和深度迁移学习特征，展示了优于传统模型的预测能力	该研究的验证队列样本量较小，可能影响模型的推广性	准确识别肺结节的高风险病理因素	469例肺腺癌患者的临床和影像数据	数字病理学	肺癌	计算机断层扫描(CT)	逻辑回归(LR)和深度迁移学习(DTL)	影像	469例肺腺癌患者，其中训练队列400例，外部验证队列69例
10859	2024-08-05	Automated Segmentation and Classification of Knee Synovitis Based on MRI Using Deep Learning 2024-04, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.10.036 PMID:37951778	研究论文	该文章开发了一种深度学习模型用于自动分割和分类膝关节滑膜炎	首次将深度学习应用于膝关节滑膜炎的分割和分类，表现出超过放射科医生的准确性	研究为回顾性，样本可能限制了外部验证的普遍性	开发深度学习模型以分割膝关节滑膜炎的相关结构并进行分类	376名病理确诊的膝关节滑膜炎患者数据	计算机视觉	关节炎	深度学习	语义分割模型	图像	376名患者的数据
10860	2024-08-05	Nonproliferative diabetic retinopathy dataset(NDRD): A database for diabetic retinopathy screening research and deep learning evaluation 2024 Apr-Jun, Health informatics journal IF:2.2Q3 DOI:10.1177/14604582241259328 PMID:38864242	研究论文	本文提供了一种非增殖性糖尿病视网膜病变数据库，重点关注早期糖尿病视网膜病变及其临床应用	NDRD数据库特别关注微小病变，为模型训练提供了更多针对性的样本	现有的分割模型在小病变的分割性能上表现不佳，仍有很大的改进空间	探索非增殖性糖尿病视网膜病变的临床应用及模型性能	针对非增殖性糖尿病视网膜病变的图像数据进行分析	数字病理学	糖尿病视网膜病	深度学习	NA	图像	采用Optos Panoramic 200激光扫描眼底镜拍摄的糖尿病视网膜病变图像