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
10901	2024-08-07	Deep Learning-Based H-Score Quantification of Immunohistochemistry-Stained Images 2024-Feb, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100398 PMID:38043788	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的算法，用于自动量化免疫组化染色图像的H评分	该算法通过深度学习模型自动识别特定细胞区域的蛋白表达，提高了免疫组化图像分析的速度和准确性	NA	提高免疫组化染色图像分析的效率和准确性	免疫组化染色图像中的蛋白表达水平	数字病理学	NA	免疫组化染色	深度学习模型	图像	NA
10902	2024-08-07	Deep Learning in Breast Cancer Imaging: A Decade of Progress and Future Directions 2024-Jan-24, IEEE reviews in biomedical engineering IF:17.2Q1 DOI:10.1109/RBME.2024.3357877 PMID:38265911	综述	本文综述了过去十年深度学习在乳腺癌影像分析中的进展和未来方向	深度学习在乳腺癌影像分析中展现出显著进步，有望解读乳腺癌影像模式的丰富信息和复杂上下文	需要总结过去的进展并识别未来需要解决的挑战	总结深度学习在乳腺癌影像研究中的进展，并探讨未来的研究方向	乳腺癌影像，包括乳腺X线摄影、超声、磁共振成像和数字病理图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	CNN	图像	NA
10903	2024-08-07	Visual explanations for polyp detection: How medical doctors assess intrinsic versus extrinsic explanations 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0304069 PMID:38820304	研究论文	本文研究了医学专业人员对应用于胃肠疾病检测案例中的当前最先进的可解释人工智能方法的看法，特别是对内在解释和外在解释的评估	本文首次探讨了医学专业人员对内在和外在解释方法的偏好，并基于研究结果提出了未来医学深度神经网络解释的定制方向	研究仅限于胃肠疾病检测案例，可能不涵盖所有医疗领域的解释需求	探讨医学专业人员对当前可解释人工智能方法的看法，并基于此提出未来医学深度神经网络解释的改进方向	医学专业人员对内在和外在解释方法的偏好及这些解释方法的当前价值	计算机视觉	胃肠疾病	深度学习	深度神经网络	图像	未具体说明样本数量
10904	2024-08-07	Multimodal MALDI imaging mass spectrometry for improved diagnosis of melanoma 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0304709 PMID:38820337	研究论文	本文开发了一种多模态分类流程，利用深度学习从组织病理学图像中提取有意义的形态学特征，并与IMS数据结合，以提高黑色素瘤的诊断准确性	首次将深度学习应用于组织病理学图像和IMS数据的多模态分类，无需大量显微镜数据训练	NA	提高黑色素瘤的诊断准确性	黑色素瘤和痣病变	数字病理学	黑色素瘤	MALDI成像质谱	人工神经网络	图像	331名患者
10905	2024-08-07	Performance enhancement of short-term wind speed forecasting model using Realtime data 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0302664 PMID:38820359	研究论文	本文提出了一种混合模型L-LG-S，用于精确的短期风速预测，并使用来自巴基斯坦卡拉奇市风力涡轮机的实际风速数据进行了测试	提出的混合模型L-LG-S在短期风速预测的训练、验证和测试预测中，准确性分别比现有技术模型提高了98%	NA	提高短期风速预测的准确性，以支持更有效和安全的可再生风能生产	短期风速预测模型	机器学习	NA	NA	混合模型	风速数据	来自巴基斯坦卡拉奇市风力涡轮机的实际风速数据
10906	2024-08-07	A model for skin cancer using combination of ensemble learning and deep learning 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0301275 PMID:38820401	研究论文	本文通过结合集成学习和深度学习技术，开发了一种用于区分良性和恶性皮肤癌的模型	采用多种机器学习和深度学习技术以及不同的特征提取器和选择器来提高评估指标，并设计了包含多种技术的特征选择层	NA	帮助医疗专家区分良性和恶性皮肤癌病例	皮肤癌的良恶性区分	机器学习	皮肤癌	集成学习, 深度学习	DenseNet-201, MLP, XGB, RF, NB	图像	约350万例皮肤癌诊断
10907	2024-08-07	A Hybrid convolution neural network for the classification of tree species using hyperspectral imagery 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0304469 PMID:38820430	研究论文	本文提出了一种混合卷积神经网络方法，用于使用高光谱图像对树种进行分类	结合深度学习和传统学习技术的优势，通过混合特征选择方法和优化算法提高了分类准确性	NA	提高树种分类的准确性	树种分类	计算机视觉	NA	高光谱遥感技术	CNN	图像	树种数据集
10908	2024-08-07	DAU-Net: Dual attention-aided U-Net for segmenting tumor in breast ultrasound images 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0303670 PMID:38820462	研究论文	本研究设计了一种基于深度学习的分割方法，用于检测乳腺超声图像中的肿瘤	提出了一种新的分割方法DAU-Net，结合了位置卷积块注意力模块（PCBAM）和移位窗口注意力（SWA）两种强大的注意力机制，集成到残差U-Net模型中	NA	提高乳腺肿瘤检测的准确性，从而改善女性的生存率	乳腺超声图像中的肿瘤	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	U-Net	图像	使用了两个广泛使用的乳腺超声图像数据集BUSI和UDIAT
10909	2024-08-07	MCE: Medical Cognition Embedded in 3D MRI feature extraction for advancing glioma staging 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0304419 PMID:38820482	研究论文	本文提出了一种嵌入医学认知的3D MRI特征提取模型，用于改进脑胶质瘤的分期	该研究通过嵌入医学知识特征到数据驱动方法中，提高了特征提取的质量，并设计了两种方法模拟医学专业人员在阅片过程中的学习过程	NA	改进脑胶质瘤MRI检测的分类和分期	脑胶质瘤的3D MRI数据	计算机视觉	脑胶质瘤	MRI	MCE模型	3D图像	使用了公开的BraTS2018和BraTS2020数据集
10910	2024-08-07	The dynamic-static dual-branch deep neural network for urban speeding hotspot identification using street view image data 2024-Aug, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2024.107636 PMID:38776837	研究论文	提出了一种基于街景图像数据的动态-静态双分支深度神经网络，用于城市超速热点识别	提出了双分支上下文动态-静态特征融合网络，结合静态全景图像和动态序列数据，以更准确地识别城市超速热点区域	NA	旨在通过分析道路环境的视觉信息，提高交通安全的水平	城市超速热点区域	计算机视觉	NA	深度学习	双分支上下文动态-静态特征融合网络	图像	NA
10911	2024-08-07	Unsupervised classification of multi-contrast magnetic resonance histology of peripheral arterial disease lesions using a convolutional variational autoencoder with a Gaussian mixture model in latent space: A technical feasibility study 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102372 PMID:38581959	技术可行性研究	研究使用结合变分自编码器（VAE）和二维卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，自动量化外周动脉疾病（PAD）闭塞病变中硬组织的分布和形态的可行性	结合2D CNN VAE和GMM实现了对含硬组织病变的高分类概率	软组织病变的复杂性导致伪彩色图像的异质性，使得GMM组件更多地归属于软组织类别	探索深度学习算法在自动量化外周动脉疾病磁共振图像中硬组织分布和形态的可行性	外周动脉疾病的闭塞病变	计算机视觉	外周动脉疾病	磁共振成像	CNN	图像	4014张伪彩色合成图像，来自六条截肢腿的病变
10912	2024-08-07	Deep learning-based glomerulus detection and classification with generative morphology augmentation in renal pathology images 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102375 PMID:38599040	研究论文	本文提出了一种基于深度卷积神经网络的方法，用于自动检测和分类肾病理图像中的不同染色的肾小球	本文提出了一个扁平化的Xception与特征金字塔网络（FX-FPN）用于肾小球检测，并通过循环一致生成对抗网络（CycleGAN）进行数据增强以提高分类器的判别能力	NA	优化肾病理学家在解释肾病理图像时的时间消耗和劳动强度	肾病理图像中的肾小球	数字病理学	NA	深度卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	NA
10913	2024-08-07	Computer-Aided Diagnosis of Duchenne Muscular Dystrophy Based on Texture Pattern Recognition on Ultrasound Images Using Unsupervised Clustering Algorithms and Deep Learning 2024-Jul, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.03.022 PMID:38637169	研究论文	本研究利用无监督聚类算法和深度学习技术，通过超声图像的纹理模式识别来辅助诊断杜氏肌营养不良症（DMD）	首次探索了使用深度学习在超声成像中预测DMD患者的行走状态，并进一步使用聚类算法对DMD数据集的超声图像进行纹理重建	NA	研究深度学习和机器学习技术在超声图像分析中辅助诊断DMD的可行性	杜氏肌营养不良症（DMD）患者的行走状态和疾病严重程度	计算机视觉	肌肉疾病	无监督聚类算法，深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	具体样本数量未在摘要中提及
10914	2024-08-07	A deep learning-based pipeline for developing multi-rib shape generative model with populational percentiles or anthropometrics as predictors 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102388 PMID:38692200	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的流程，用于开发多肋骨横截面形状生成模型，该模型使用人口百分位数或人体测量学作为预测因子	利用条件变分自编码器（CVAE）和随机树回归器，将肋骨形状数据与人体测量学特征（如年龄、身高和体重）关联起来，从而生成具有特定人口百分位数或特定人体测量学特征的肋骨横截面形状	NA	开发一种能够生成具有特定人口百分位数或特定人体测量学特征的肋骨横截面形状的模型，以促进未来考虑人口多样性的生物医学和生物力学研究	肋骨横截面形状及其与人体测量学特征的关联	机器学习	NA	条件变分自编码器（CVAE）	CNN	图像	3193个肋骨样本
10915	2024-08-07	W-DRAG: A joint framework of WGAN with data random augmentation optimized for generative networks for bone marrow edema detection in dual energy CT 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102387 PMID:38703602	研究论文	本文提出了一种基于深度学习技术的框架W-DRAG，用于在双能CT中检测骨髓水肿，通过结合Wasserstein GAN和数据随机增强优化生成对抗网络，提高了疾病筛查和骨病变定位的准确性	本文创新性地结合了数据增强优化和Wasserstein GAN，生成稳定且与真实图像分布高度一致的合成图像，提高了分类模型的性能	NA	开发一种新的生成对抗网络框架，用于提高双能CT中骨髓水肿检测的准确性	双能CT图像中的骨髓水肿检测	计算机视觉	骨髓水肿	生成对抗网络(GAN)	Wasserstein GAN	图像	使用真实和合成样本进行训练和测试
10916	2024-08-07	3DFRINet: A Framework for the Detection and Diagnosis of Fracture Related Infection in Low Extremities Based on 18F-FDG PET/CT 3D Images 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102394 PMID:38714019	研究论文	提出了一种基于18F-FDG PET/CT 3D图像的自动化两阶段框架3DFRINet，用于检测和诊断下肢骨折相关感染	3DFRINet通过双分支设计和注意力模块有效提取和融合两种模态的特征，并使用最大强度投影降低图像维度，提高了诊断性能	NA	开发一种自动化工具，用于早期全面评估和准确诊断下肢骨折手术后的骨折相关感染	下肢骨折相关感染的检测和诊断	计算机视觉	骨折相关感染	18F-FDG PET/CT	CNN	3D图像	NA
10917	2024-08-07	CAVE: Cerebral artery-vein segmentation in digital subtraction angiography 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102392 PMID:38714020	研究论文	本文提出了一种名为CAVE的网络，用于在数字减影血管造影（DSA）中自动分割脑动脉和静脉	CAVE网络结合了空间血管结构和时间脑血流特征，有效解决了传统U-Net在DSA图像中难以区分血管与减影伪影以及无法有效分离动脉和静脉的问题	NA	研究目的是开发一种新的深度学习方法，用于在DSA图像中自动分割脑动脉和静脉	脑动脉和静脉的自动分割	计算机视觉	神经血管疾病	数字减影血管造影（DSA）	CAVE网络	图像	多中心临床数据集
10918	2024-08-07	Weakly-supervised preclinical tumor localization associated with survival prediction from lung cancer screening Chest X-ray images 2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102395 PMID:38729092	研究论文	本文探讨了通过弱监督训练的生存预测模型，在胸部X光片（CXR）图像中定位临床前肿瘤区域的可能性，并使用健康患者的CXR图像及其死亡时间标签数据集进行验证	本文提出了一种新的方法，通过使用多类生存预测深度学习分类器和Grad-CAM等后置解释方法，实现了临床前肿瘤区域的定位，并为生存预测结果提供了视觉解释	NA	验证在胸部X光片中通过弱监督学习定位临床前肿瘤区域并预测生存率的可行性	胸部X光片中的临床前肿瘤区域定位及生存预测	计算机视觉	肺癌	弱监督学习	深度学习分类器	图像	使用国家肺癌筛查试验（NLST）数据集进行实验
10919	2024-08-07	High-spatial resolution ground-level ozone in Yunnan, China: A spatiotemporal estimation based on comparative analyses of machine learning models 2024-Jun-15, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2024.118609 PMID:38442812	研究论文	本研究比较了几种广泛使用的集成学习和深度学习方法，用于模拟云南地区地面臭氧浓度，并评估其时空泛化性能	采用3维卷积神经网络（3-D CNN）模型，该模型在评估云南地区每日最大8小时平均臭氧浓度方面表现最佳	NA	开发高精度模型以模拟地面臭氧浓度，评估表面臭氧污染	云南地区的地面臭氧浓度	机器学习	NA	集成学习方法，深度学习方法	3-D CNN	数据集	5折交叉验证
10920	2024-08-07	Daily scale air quality index forecasting using bidirectional recurrent neural networks: Case study of Delhi, India 2024-Jun-15, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2024.124040 PMID:38685551	研究论文	本研究旨在利用双向循环神经网络准确预测每日空气质量指数（AQI），以德里市为例	研究采用了多种深度学习模型，包括长短期记忆网络（LSTM）、双向LSTM（Bi-LSTM）和双向循环神经网络（Bi-RNN），并发现Bi-RNN模型在训练和测试阶段均表现最佳	研究显示模型性能受数据质量影响，需要充足的数据来训练模型	准确预测每日空气质量指数，为决策提供支持	德里市的空气质量指数	机器学习	NA	深度学习	双向循环神经网络（Bi-RNN）	空气质量数据	具体样本数量未在摘要中提及