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
11481	2024-08-07	Transformer-based framework for multi-class segmentation of skin cancer from histopathology images 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1380405 PMID:38741771	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的模型，用于从组织病理学图像中对皮肤癌进行多类别分割	该研究通过不确定性图谱可视化模型预测的置信度，这是与大多数深度学习方法的区别	NA	旨在开发一种智能决策支持系统，以解决专家数量有限的问题，并帮助缓解城市中心与偏远地区之间的医疗服务差距	非黑色素瘤皮肤癌，包括基底细胞癌（BCC）、鳞状细胞癌（SCC）和表皮内癌（IEC）	数字病理学	皮肤癌	Transformer	Transformer	图像	使用公开可用的数据集进行评估
11482	2024-08-07	Design of urban road fault detection system based on artificial neural network and deep learning 2024, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2024.1369832 PMID:38741790	研究论文	本文提出了一种基于人工神经网络和深度学习的城市道路故障检测系统，通过结合图卷积网络、双向门控循环单元和自注意力机制，有效整合道路拓扑和交通数据，实现高效准确的道路故障检测	本研究创新性地结合了图卷积网络、双向门控循环单元和自注意力机制，有效整合道路拓扑和交通数据，提高了道路故障检测的准确性	NA	提高城市交通管理中的道路故障检测效率和安全性	城市道路故障检测系统	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）、双向门控循环单元（BiGRU）、自注意力机制	多层感知器（MLP）	道路拓扑图、交通数据	使用标记的道路故障数据进行训练
11483	2024-08-07	Identifying pests in precision agriculture using low-cost image data acquisition 2024, Brazilian journal of biology = Revista brasleira de biologia DOI:10.1590/1519-6984.281671 PMID:38747863	研究论文	本研究利用无人机和深度学习技术，通过低成本图像数据采集，评估多种模型在精准农业中识别害虫的有效性	本研究采用人工免疫系统方法，使深度神经网络适应实时情况，并展示了所提方法在性能上优于其他先进技术	NA	探索无人机在精准农业中识别害虫的应用	评估VGG-16、CNN和FCN模型在植物病害检测中的有效性	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA
11484	2024-08-07	Identification of surface-enhanced Raman spectroscopy using hybrid transformer network 2024-Aug-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2024.124295 PMID:38703407	研究论文	本研究开发了一种混合Transformer网络TMNet，用于识别表面增强拉曼光谱（SERS），通过集成Transformer编码器和多层感知器来提高序列光谱的特征提取能力	提出了一种新的混合Transformer网络TMNet，通过Transformer编码器和多层感知器的结合，有效提升了序列光谱的特征提取和识别准确性	NA	开发一种新的深度学习方法，以提高表面增强拉曼光谱的识别准确性和抗噪声能力	表面增强拉曼光谱（SERS）及其在药物检测中的应用	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）	混合Transformer网络	光谱	包含药物的头发和尿液光谱
11485	2024-08-07	Single particle mass spectral signatures from on-road and non-road vehicle exhaust particles and their application in refined source apportionment using deep learning 2024-Jun-20, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.172822 PMID:38688364	研究论文	本研究收集了道路和非道路车辆的颗粒物，并使用单颗粒气溶胶质谱法分析其化学成分，通过自适应共振理论神经网络对数据进行分组，建立移动源的质谱数据库，并开发了一种基于深度学习的气溶胶颗粒分类模型（DeepAerosolClassifier），用于源解析。	本研究开发了一种高度自动化的源解析模型，无需特征选择，实现了端到端的操作，适用于精细和在线的颗粒物源解析。	NA	更新源解析的源谱以满足当前需求，并开发一种基于深度学习的气溶胶颗粒分类模型。	道路和非道路车辆的颗粒物及其化学成分。	机器学习	NA	单颗粒气溶胶质谱法	深度学习模型	质谱数据	NA
11486	2024-08-07	Automatic offline-capable smartphone paper-based microfluidic device for efficient biomarker detection of Alzheimer's disease 2024-Jun-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2024.342575 PMID:38740448	研究论文	本文介绍了一种基于智能手机的离线微流控纸基分析装置，用于阿尔茨海默病的早期筛查和生物标志物检测	该平台采用深度学习辅助的智能手机控制旋转结构，实现μPADs上的自动化c-ELISA，并集成了YOLOv5模型进行高精度检测	NA	开发一种低成本、高效率的离线智能手机平台，用于在资源有限地区进行阿尔茨海默病的快速检测	阿尔茨海默病及其生物标志物β-淀粉样蛋白1-42	机器学习	阿尔茨海默病	c-ELISA	YOLOv5	图像	38个人工血浆样本（健康：19，不健康：19，N = 6）
11487	2024-08-07	VENet: Variational energy network for gland segmentation of pathological images and early gastric cancer diagnosis of whole slide images 2024-Jun, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108178 PMID:38652995	研究论文	本文提出了一种名为VENet的变分能量网络，用于病理图像中的腺体分割和全切片图像中的早期胃癌诊断	VENet结合了变分数学模型和深度学习方法的数据适应性，有效平衡了边界和区域分割，并能在大尺寸全切片图像中可靠地分割和分类腺体	NA	解决腺体分割中边界和区域分割结果不理想的问题，并辅助早期胃癌诊断	病理图像中的腺体分割和全切片图像中的早期胃癌诊断	数字病理学	胃癌	深度学习	变分能量网络（VENet）	图像	在2015 MICCAI腺体分割挑战（GlaS）数据集、结直肠腺癌腺体（CRAG）数据集和南方医院自收集数据集上进行了评估，包括69张全切片图像（WSIs）
11488	2024-08-07	RegWSI: Whole slide image registration using combined deep feature- and intensity-based methods: Winner of the ACROBAT 2023 challenge 2024-Jun, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108187 PMID:38657383	research paper	本文提出了一种两步混合方法，用于不同染色全幻灯片图像（WSI）的自动配准，该方法结合了深度学习和特征基于的初始对齐算法以及基于强度的非刚性配准	该方法无需对特定数据集进行微调，可直接用于任何所需的组织类型和染色，并且在ACROBAT 2023挑战赛中获得第一名	NA	提高通过融合不同可见结构产生的互补信息来进行诊断和预后的自动配准	不同染色的全幻灯片图像（WSI）的自动配准	digital pathology	NA	深度学习	NA	image	使用了三个公开数据集进行评估：Automatic Nonrigid Histological Image Registration Dataset (ANHIR)、Automatic Registration of Breast Cancer Tissue Dataset (ACROBAT) 和 Hybrid Restained and Consecutive Histological Serial Sections Dataset (HyReCo)
11489	2024-08-07	Brain tumor detection using proper orthogonal decomposition integrated with deep learning networks 2024-Jun, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108167 PMID:38669717	研究论文	本研究通过将正交分解（POD）与卷积神经网络（CNN）结合，用于从磁共振成像（MRI）扫描的2D图像中有效识别脑肿瘤	首次将POD与CNN集成用于脑肿瘤检测，特别是在使用有限MRI扫描数据的情况下	NA	开发一种自动可靠的技术，以帮助医疗从业者及时诊断患者	脑肿瘤的自动检测	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像（MRI）	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
11490	2024-08-07	Deep learning and content-based filtering techniques for improving plant disease identification and treatment recommendations: A comprehensive review 2024-May-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e29583 PMID:38737274	综述	本文综述了利用深度学习和基于内容的过滤技术改进植物病害识别和治疗建议的研究现状	探讨了深度学习和基于内容的过滤技术在植物病害识别和治疗中的应用潜力	指出了当前研究中的知识空白和局限性，并提出了未来研究方向	旨在改进植物病害的识别和管理，以确保农业生产的健康和可持续性	植物病害的识别和治疗	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	NA
11491	2024-08-07	Understanding the Disparities of PM2.5 Air Pollution in Urban Areas via Deep Support Vector Regression 2024-May-14, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.3c09177 PMID:38698567	研究论文	本文提出了一种深度支持向量回归（DSVR）模型，用于理解城市地区PM2.5空气污染的差异	DSVR模型将城市区域建模为图，利用随机扩散的深度学习方法量化PM2.5的溢出效应，通过随机漫步揭示节点间更广泛的溢出关系，从而捕捉PM2.5的局部和非局部溢出效应	NA	旨在提高对城市地区PM2.5空气污染差异的理解	城市地区的PM2.5空气污染	机器学习	NA	深度支持向量回归（DSVR）	图模型	图数据	在纽约北部地区进行预测性能分析
11492	2024-08-07	Deep Learning-Based Detect-Then-Track Pipeline for Treatment Outcome Assessments in Immunotherapy-Treated Liver Cancer 2024-May-13, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01132-8 PMID:38740661	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的检测-跟踪流程，用于自动识别和追踪3D CT扫描中的肝脏病变，以评估肝癌免疫治疗中的RECIST治疗结果	提出的检测-跟踪流程在病变检测和直径测量方面显著优于临床医生，且能提供精确的RECIST结果评估	NA	开发一种自动化的方法来准确评估肝癌免疫治疗中的治疗结果	肝癌患者的3D CT扫描图像	机器学习	肝癌	深度学习	NA	图像	173名多国患者（344个静脉期CT扫描）
11493	2024-08-07	Accurate object localization facilitates automatic esophagus segmentation in deep learning 2024-May-12, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-024-02448-z PMID:38735947	研究论文	本文通过先定位后分割的策略，改进了深度学习中食管自动分割的性能	采用两阶段策略，先使用CenterNet定位食管中心，再使用3D U-net和2D U-net模型进行分割，提高了分割模型的鲁棒性	3D U-net模型在减少错误分割对象的同时，也增加了遗漏对象的情况	提高深度学习中食管自动分割的性能	食管的自动分割	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	100例胸腔CT扫描数据
11494	2024-08-07	Deep Learning Features and Metabolic Tumor Volume Based on PET/CT to Construct Risk Stratification in Non-small Cell Lung Cancer 2024-May-12, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.04.036 PMID:38740530	研究论文	本研究通过结合PET/CT的深度学习特征和全身代谢肿瘤体积（MTVwb）构建风险分层，以预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者的总生存期（OS）和无进展生存期（PFS），作为TNM分期的补充。	本研究创新性地结合了深度学习特征和MTVwb来构建风险分层，提高了TNM分期的预测能力。	NA	构建一个风险分层模型，以提高非小细胞肺癌患者生存期预测的准确性。	非小细胞肺癌（NSCLC）患者。	机器学习	肺癌	PET/CT	CNN	图像	590名非小细胞肺癌患者，其中413名用于训练，177名用于测试。
11495	2024-08-07	Enhancing brain tumor detection in MRI images through explainable AI using Grad-CAM with Resnet 50 2024-May-11, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01292-7 PMID:38734629	研究论文	本研究通过结合ResNet50深度学习模型和Gradient-weighted Class Activation Mapping（Grad-CAM）技术，提出了一种用于MRI图像中脑肿瘤检测的可解释AI框架	本研究引入了Grad-CAM技术，提供了一种透明且可解释的脑肿瘤检测方法，增强了模型的可解释性	NA	提高MRI图像中脑肿瘤检测的准确性和可解释性	脑肿瘤检测	计算机视觉	脑肿瘤	Grad-CAM	ResNet50	图像	使用了经过数据增强的MRI图像数据集
11496	2024-08-07	Enhancing cervical cancer detection and robust classification through a fusion of deep learning models 2024-05-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-61063-w PMID:38734714	研究论文	本文介绍了一种利用预训练的深度神经网络模型进行特征提取，并结合多种机器学习算法进行宫颈癌分类的新方法	该方法通过融合深度学习和机器学习技术，提高了宫颈癌检测的准确性和效率	NA	提高宫颈癌检测的准确性和效率	宫颈癌	机器学习	宫颈癌	深度学习	Alexnet, Resnet-101, Resnet-152, InceptionV3	图像	使用了公开的SIPaKMeD数据集
11497	2024-08-07	Deep learning segmentation of non-perfusion area from color fundus images and AI-generated fluorescein angiography 2024-05-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-61561-x PMID:38734727	研究论文	本研究探讨了使用深度学习模型从彩色眼底图像中检测非灌注区域（NPA），并评估了从彩色眼底图像生成的合成荧光素血管造影（FA）的效用	本研究创新性地使用深度学习模型从彩色眼底图像中检测NPA，避免了侵入性和繁重的FA评估方法，并探索了合成FA的实用性	尽管深度学习模型能以合理准确度检测NPA，但预测稳定性稍低，彩色眼底模型显示出比其他模型更高的不确定性	研究目的是开发一种非侵入性的方法来评估分支视网膜静脉阻塞（BRVO）患者的视网膜非灌注区域	研究对象为319名BRVO患者的403组彩色眼底和FA图像	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	CNN	图像	403组彩色眼底和FA图像，来自319名BRVO患者
11498	2024-08-07	Deep learning-based classification of anti-personnel mines and sub-gram metal content in mineralized soil (DL-MMD) 2024-May-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-60592-8 PMID:38734748	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的脉冲感应金属地雷探测器（DL-MMD）架构，用于提高地雷探测系统的准确性和效率	利用深度神经网络区分九种不同材料，实现了93.5%的验证准确率，能够区分无金属板的人体地雷并检测0.2克垂直纸针	NA	提高地雷探测系统的准确性和效率	人体地雷和微量金属含量的矿化土壤	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	材料数据	九种不同材料
11499	2024-08-07	Dense Sample Deep Learning 2024-May-10, Neural computation IF:2.7Q3 DOI:10.1162/neco_a_01666 PMID:38669696	研究论文	本文探讨了深度学习在密集样本任务中的应用，通过大规模深度学习网络分析了类别结构和特征构建的涌现过程	提出了一种基于结果的复杂特征构建新理论	训练集的组合复杂性未知，且网络机制难以通过可视化揭示	深入理解深度学习网络的学习机制和表示方法	深度学习网络在密集样本任务中的表现	机器学习	NA	深度学习	CNN	文本	1.24百万权重VGG网络，5个独特标记，每个标记超过500个样本
11500	2024-08-07	InsectSound1000 An insect sound dataset for deep learning based acoustic insect recognition 2024-May-09, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03301-4 PMID:38724595	research paper	介绍了一个名为InsectSound1000的数据集，包含超过169000个标记的昆虫声音样本，用于基于深度学习的声学昆虫识别	InsectSound1000数据集具有显著的规模和高质量录音，可用于训练数据需求量大的深度学习模型	NA	探索声学昆虫识别技术，为自动化害虫监测和生态监测提供基础	12种昆虫的声音样本	machine learning	NA	深度学习	深度学习模型	声音	超过169000个标记的声音样本，来自超过1000小时的录音