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
11501	2024-08-07	Deep Learning-Based Design Method for Acoustic Metasurface Dual-Feature Fusion 2024-May-06, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma17092166 PMID:38730972	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的声学超表面双特征融合设计方法	首次采用集成学习方法构建超表面物理结构参数与声场之间的正向映射关系模型，并提出基于卷积神经网络的双特征融合模型（DFCNN）	NA	旨在快速准确地设计声学超表面	声学超表面的物理结构参数与声场之间的关系	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络	声场数据	90%的集成学习模型误差小于3 dB，93%的DFCNN模型误差小于5 dB
11502	2024-08-07	Identification of Novel Regulators of Leaf Senescence Using a Deep Learning Model 2024-May-05, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants13091276 PMID:38732491	研究论文	本文开发了一种名为DEGRN的深度学习模型，用于解析植物基因相互作用，并通过大量RNA-Seq和scRNA-Seq数据成功识别了大量高质量的基因交互作用。	DEGRN模型能够利用高维表达数据，揭示包括叶片衰老在内的复杂生物过程中的新型调控因子。	NA	探索和解析植物基因调控网络，特别是叶片衰老过程中的基因相互作用。	植物基因调控网络，特别是转录因子及其目标基因在叶片衰老过程中的作用。	机器学习	NA	RNA-Seq	深度学习模型	表达数据	涉及1430个转录因子和13,739个非转录因子基因，共3,053,363个高质量交互作用。
11503	2024-08-07	Exploring intricate connectivity patterns for cognitive functioning and neurological disorders: incorporating frequency-domain NC method into fMRI analysis 2024-May-02, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae195 PMID:38741270	研究论文	本研究将频域新因果方法应用于功能磁共振成像分析，构建了多种因果关系模型来模拟多变量功能磁共振成像血氧水平依赖信号间的不同程度的因果关联	本研究首次将频域新因果方法应用于功能磁共振成像分析，并成功构建了多种因果关系模型，通过深度学习模型验证了该方法的优越性能	NA	探索复杂的脑连接模式与认知功能和神经疾病之间的关系	多变量功能磁共振成像血氧水平依赖信号及认知障碍患者的大脑效率网络	神经影像学	认知障碍	功能磁共振成像 (fMRI)	深度学习模型	图像	1,252组认知障碍程度不同的个体
11504	2024-08-07	Computed tomography-based 3D convolutional neural network deep learning model for predicting micropapillary or solid growth pattern of invasive lung adenocarcinoma 2024-May, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-024-01800-3 PMID:38512613	研究论文	研究基于CT的深度学习模型预测侵袭性肺腺癌中的微乳头状或实性生长模式	使用自步学习3D网络模型，该模型在预测侵袭性肺腺癌的微乳头状或实性生长模式方面表现优于其他模型	NA	探讨基于CT的深度学习模型预测侵袭性肺腺癌中微乳头状或实性生长模式的价值	侵袭性肺腺癌患者的CT扫描图像	计算机视觉	肺腺癌	深度学习	3D卷积神经网络	图像	617名侵袭性肺腺癌患者用于训练和内部验证，353名患者用于外部验证
11505	2024-08-07	A Novel Method for the Object Detection and Weight Prediction of Chinese Softshell Turtles Based on Computer Vision and Deep Learning 2024-May-01, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani14091368 PMID:38731372	研究论文	本文提出了一种基于计算机视觉和深度学习的新方法，用于中国软壳龟的目标检测和重量预测	本文提出了一种颜色空间模型来有效分离龟与背景，并使用改进的深度学习目标检测网络提取龟甲和背甲的特征，实现了高精度的检测结果	NA	研究自动化龟分类中的视觉识别和重量预测	中国软壳龟	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	未具体说明样本数量
11506	2024-08-07	The Integration of Deep Learning in Radiotherapy: Exploring Challenges, Opportunities, and Future Directions through an Umbrella Review 2024-Apr-30, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14090939 PMID:38732351	综述	本研究通过叙述性综述探讨了深度学习（DL）在放射治疗领域的变革性影响，特别是在COVID-19大流行加速发展的情况下。	研究强调了DL算法在优化治疗计划、图像分析和患者结果预测方面的革命性潜力。	研究指出需要进一步探索特定研究领域以解锁DL技术的全部能力。	探讨深度学习在放射治疗中的挑战、机遇和未来方向。	研究对象包括深度学习算法在放射治疗中的应用及其对患者护理和治疗策略的影响。	机器学习	NA	深度学习	NA	图像	NA
11507	2024-08-07	Deep Learning-Based Classification and Semantic Segmentation of Lung Tuberculosis Lesions in Chest X-ray Images 2024-Apr-30, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14090952 PMID:38732366	研究论文	本文提出了一种基于深度学习网络的方法，用于检测和语义分割胸部X光图像中的两种特定类型的肺结核病变	使用多种U-Net模型的增强版本和集成方法，以提高病变分类和分割的准确性	NA	开发一种辅助临床医生检查胸部X光图像中肺结核病变的诊断工具	胸部X光图像中的肺结核病变	计算机视觉	肺结核	深度学习	U-Net, Attention U-Net, U-Net++, Attention U-Net++, PSP Attention U-Net++	图像	110训练图像，14验证图像，98测试图像
11508	2024-08-07	Analysis and Comparison of New-Born Calf Standing and Lying Time Based on Deep Learning 2024-Apr-29, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani14091324 PMID:38731328	research paper	本研究提出了一种基于深度学习的计算机视觉方法，用于非侵入性地监测新生牛犊的站立和躺卧行为	使用YOLOv8n模型进行行为检测，实现了高精度和快速推理	NA	旨在通过自动测量牛犊的站立和躺卧时间来了解其健康状况	新生牛犊的站立和躺卧行为	computer vision	NA	深度学习	YOLOv8n	视频	六头牛犊，连续六天
11509	2024-08-07	A Multi-Stage Approach for Cardiovascular Risk Assessment from Retinal Images Using an Amalgamation of Deep Learning and Computer Vision Techniques 2024-Apr-29, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14090928 PMID:38732342	研究论文	本文提出了一种利用深度学习和计算机视觉技术从视网膜图像中评估心血管风险的多阶段方法	该研究结合了手工特征和人工智能模型提取的视网膜血管模式，以提高心血管疾病风险预测的准确性和可靠性	未来的工作将集中在提高解决方案的稳健性，探索额外的风险因素，并在更多样化的临床环境中验证其性能	开发一种用于早期检测心血管疾病的预测模型，通过评估视网膜血管参数	视网膜图像和血管参数	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	二元分类模型	图像	包含临床试验中的眼底图像和全面元数据的数据集
11510	2024-08-07	Accurate categorization and rapid pathological diagnosis correction with Micro-Raman technique in human lung adenocarcinoma infiltration level 2024-Apr-29, Translational lung cancer research IF:4.0Q1 DOI:10.21037/tlcr-24-168 PMID:38736487	研究论文	本研究探讨了使用微拉曼技术对人类肺腺癌浸润程度进行精确分类和快速病理诊断校正的方法	本研究采用了微拉曼技术结合卷积神经网络模型，提供了一种快速、精确且临床相关的分析方法，显著提高了诊断的准确性和一致性	NA	旨在开发和验证一种针对不同浸润程度的肺腺癌病理诊断的工作流程	人类肺腺癌样本	数字病理	肺腺癌	微拉曼技术	CNN	组织图像	具体样本数量未在摘要中提及
11511	2024-08-07	Development and validation of a deep learning-based model to predict response and survival of T790M mutant non-small cell lung cancer patients in early clinical phase trials using electronic medical record and pharmacokinetic data 2024-Apr-29, Translational lung cancer research IF:4.0Q1 DOI:10.21037/tlcr-23-737 PMID:38736496	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于预测T790M突变型非小细胞肺癌患者在早期临床试验中的反应和生存率，使用电子病历和药代动力学数据	结合了混合专家模型（MoE）和Cox算法，能够预测疗效并细分EGFR突变型非小细胞肺癌患者的生存情况	NA	开发一种新的工具，补充EGFR基因型检测，以预测第三代EGFR-TKI治疗的疗效并细分EGFR突变患者的预后	T790M突变型非小细胞肺癌患者	机器学习	肺癌	深度学习	混合专家模型（MoE）和Cox算法	电子病历和药代动力学数据	326名T790M突变型非小细胞肺癌患者
11512	2024-08-07	Innovative Machine Learning Strategies for Early Detection and Prevention of Pregnancy Loss: The Vitamin D Connection and Gestational Health 2024-Apr-28, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14090920 PMID:38732334	研究论文	本研究利用机器学习技术提高早期妊娠丢失（EPL）的预测准确性，并区分正常妊娠与高风险妊娠	采用深度学习和多层感知器等先进机器学习模型，以及线性判别分析和二次判别分析算法，实现了高达98%的预测准确率	NA	提高早期妊娠丢失的预测准确性，改善妊娠健康结果	早期妊娠丢失及妊娠健康	机器学习	妊娠疾病	机器学习	深度学习, 多层感知器, 线性判别分析, 二次判别分析	数值数据	未明确提及具体样本数量
11513	2024-08-07	Promoting Artificial Intelligence for Global Breast Cancer Risk Prediction and Screening in Adult Women: A Scoping Review 2024-Apr-25, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13092525 PMID:38731054	综述	本文通过范围综述探讨了人工智能技术在乳腺癌风险预测和筛查中的应用及其面临的障碍	本文介绍了多种人工智能技术和模型在乳腺癌风险检测和预防中的应用	研究中存在缺乏外部效度和有限的可推广性，以及由于样本量小或数据缺失导致的偏倚问题	旨在识别在应用创新人工智能技术进行乳腺癌风险预测和促进筛查行为中遇到的障碍	成人女性乳腺癌风险预测和筛查	机器学习	乳腺癌	机器学习和深度学习模型	ML-DL模型	NA	研究中存在样本量小或数据缺失的问题
11514	2024-08-07	New Horizons of Artificial Intelligence in Medicine and Surgery 2024-Apr-25, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13092532 PMID:38731061	研究论文	本文探讨了人工智能在医学和外科领域的应用及其对医疗诊断、患者监测、个性化治疗和手术流程优化的影响	文章介绍了人工智能在医学和外科领域的新应用，如机器学习、深度学习、神经网络和计算机视觉等技术	文章提到人工智能的实施可能面临障碍，可能会减缓其应用速度	旨在预测并发症、减少诊断时间、诊断复杂病理、术中指导外科医生和减少医疗错误	人工智能在医学和外科领域的应用	机器学习	NA	机器学习, 深度学习, 神经网络, 计算机视觉	神经网络	数据库	NA
11515	2024-08-07	The Detection of Pulp Stones with Automatic Deep Learning in Panoramic Radiographies: An AI Pilot Study 2024-Apr-24, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14090890 PMID:38732305	研究论文	本研究旨在评估使用深度学习方法在全景影像中自动检测牙髓石的有效性	利用YOLOv5架构进行人工智能建模，在全景放射图像中通过数值识别检测牙髓石取得了显著成功	预期通过使用包含更多图像的数据集来提高训练模型的成功率	评估深度学习方法在全景影像中自动检测牙髓石的效果	牙髓石的自动检测	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5	图像	2409张全景放射图像，包含7564个标签
11516	2024-08-07	Deep Learning for Cell Migration in Nonwoven Materials and Evaluating Gene Transfer Effects following AAV6-ND4 Transduction 2024-Apr-24, Polymers IF:4.7Q1 DOI:10.3390/polym16091187 PMID:38732656	研究论文	本研究利用深度学习算法分析非织造材料中细胞迁移行为及AAV6-ND4转导后的基因转移效应	采用深度学习算法优化生物材料设计，并模拟细胞在人工环境中的归巢、迁移和增殖行为	NA	研究细胞在合成生物材料三维结构中的定植过程，以促进人工组织和器官的开发	非织造材料中的细胞迁移行为及AAV6-ND4转导后的基因转移效应	机器学习	NA	深度学习	NA	图像	LHON成纤维细胞
11517	2024-08-07	From Organelle Morphology to Whole-Plant Phenotyping: A Phenotypic Detection Method Based on Deep Learning 2024-Apr-23, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants13091177 PMID:38732392	研究论文	本文利用深度学习技术从宏观（植物）到微观（细胞器）层面进行植物表型参数的分类和预测	提出了一种基于深度学习的植物表型检测方法，并通过增加时间间隔的图像数据集验证了模型在不同时间间隔下的性能	NA	研究植物表型参数分析，以促进育种实践	从宏观的植物到微观的细胞器	计算机视觉	NA	深度学习	多输出模型	图像	使用了拟南芥的图像数据集
11518	2024-08-07	Artificial Intelligence-Based Non-invasive Differentiation of Distinct Histologic Subtypes of Renal Tumors With Multiphasic Multidetector Computed Tomography 2024-Apr, Cureus DOI:10.7759/cureus.57959 PMID:38738077	研究论文	本研究利用深度学习技术通过四相多层CT扫描非侵入性地区分肾肿瘤的不同组织学亚型	开发了一种基于人工智能的非侵入性方法，通过深度神经网络使用四相多层CT扫描的峰值衰减值来预测肾细胞癌亚型	NA	精确识别肾细胞癌的肿瘤亚型，特别是检测常在传统组织病理学检查中被忽视的小型异质性病变	肾肿瘤的不同组织学亚型	机器学习	肾细胞癌	多层CT扫描	深度神经网络	图像	50名受试者，包括32名男性和18名女性，以及一个包含20,000个样本的合成数据集
11519	2024-08-07	Cancer Immunotherapy and Medical Imaging Research Trends from 2003 to 2023: A Bibliometric Analysis 2024, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S457367 PMID:38736544	meta-analysis	本文通过文献计量分析方法，探讨了2003年至2023年间癌症免疫治疗与医学影像研究的发展趋势	首次系统性地对癌症免疫治疗与医学影像领域的研究进行了文献计量分析	NA	旨在明确过去研究轨迹，总结当前研究热点，揭示科学发展动态，并探索未来研究方向	癌症免疫治疗与医学影像相关的出版物	医学影像	癌症	MRI, 深度学习	NA	NA	美国发表最多，共265篇；中国次之，共170篇
11520	2024-08-07	On the design of deep learning-based control algorithms for visually guided UAVs engaged in power tower inspection tasks 2024, Frontiers in robotics and AI IF:2.9Q2 DOI:10.3389/frobt.2024.1378149 PMID:38736660	研究论文	本文专注于设计卷积神经网络以视觉引导自主无人机进行电力塔检查任务	使用合成图像和物理世界图像的混合数据集训练网络，以提高图像分割任务的性能	NA	设计用于视觉引导无人机的深度学习控制算法，以进行电力塔检查	自主无人机及其在电力塔检查中的应用	计算机视觉	NA	卷积神经网络	U-NET	图像	合成图像数据集、物理世界图像数据集及混合数据集