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
1501	2024-12-15	Radiomics for differentiation of somatic BAP1 mutation on CT scans of patients with pleural mesothelioma 2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064501 PMID:39669009	研究论文	本研究探讨了放射组学在区分胸膜间皮瘤患者CT扫描中体细胞BAP1突变中的潜力	首次展示了放射组学在区分BAP1突变型和野生型胸膜间皮瘤中的潜力	研究仅限于体细胞BAP1突变，未来工作将扩展到胚系突变的评估	探索放射组学在CT扫描中识别体细胞BAP1基因突变的可能性，并评估其在未来研究中识别胚系突变的可行性	胸膜间皮瘤患者的CT扫描图像	数字病理学	胸膜间皮瘤	放射组学	决策树分类器	图像	149名胸膜间皮瘤患者
1502	2024-12-15	The Rapidly Evolving Scenario of Acoustic Voice Analysis in Otolaryngology 2024-Nov, Cureus DOI:10.7759/cureus.73491 PMID:39669823	综述	本文综述了声学语音分析在外科领域的发展历程，从基本感知评估到高级数字信号处理和计算工具的整合	本文介绍了声学语音分析的最新进展，包括使用倒谱测量等更可靠的指标，以及人工智能（尤其是深度学习）在提高诊断精度和实现高效非侵入性筛查方法方面的潜力	NA	探讨声学语音分析在外科领域的最新进展及其在临床实践中的应用前景	声学语音分析及其在外科领域的应用	NA	NA	声学语音分析	深度学习	声音信号	NA
1503	2024-12-15	Decoding the brain: From neural representations to mechanistic models 2024-Oct-17, Cell IF:45.5Q1 DOI:10.1016/j.cell.2024.08.051 PMID:39423801	研究论文	本文详细介绍了神经编码和解码的重要概念，并强调了用于测量这些概念的数学工具，包括深度学习方法	本文结合深度学习方法，展示了神经编码和解码在运动、视觉和语言处理中的应用	NA	探讨大脑中神经编码和解码的机制及其在不同功能中的应用	大脑中的神经元及其在感知、认知和适应性行为中的作用	神经科学	NA	深度学习	深度学习模型	神经数据	NA
1504	2024-12-15	Development and validation of a deep learning algorithm for the prediction of serum creatinine in critically ill patients 2024-Oct, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooae097 PMID:39318762	研究论文	开发并验证了一种用于预测重症监护病房患者血清肌酐的深度学习算法	提出了Nephrocast深度学习模型，能够基于临床数据预测次日血清肌酐水平，优于传统方法	NA	开发和验证一种深度学习模型，用于预测重症监护病房患者的次日血清肌酐水平	重症监护病房中的成年患者	机器学习	急性肾损伤	深度学习	深度学习模型	电子健康记录数据	28191次就诊，对应105718个患者日
1505	2024-12-15	An intensity-based self-supervised domain adaptation method for intervertebral disc segmentation in magnetic resonance imaging 2024-Sep, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03219-7 PMID:38976178	研究论文	本研究提出了一种基于强度的自监督域适应方法，用于磁共振图像中的椎间盘分割	创新性地使用基于强度的自监督学习方法，利用未标记的多域数据减少对大规模标注数据的依赖	未提及具体的局限性	提高椎间盘分割的准确性，减少对大规模标注数据的依赖	磁共振图像中的椎间盘	计算机视觉	NA	磁共振成像	双任务系统	图像	使用了来自多个域的未标记数据
1506	2024-12-15	Development and Validation of a Deep Learning Model for Prediction of Adult Physiological Deterioration 2024-Sep-01, Critical care explorations DOI:10.1097/CCE.0000000000001151 PMID:39258951	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的成人生理恶化预测模型DETERIO，该模型基于共识的恶化定义（AIDE标准），并将其视为一个“价值估计”问题	提出了基于共识定义的恶化预测模型DETERIO，并将其视为一个“价值估计”问题，相较于现有的商业化恶化评分（EDI），DETERIO在预测性能上表现更优	需要进一步研究以评估模型的泛化能力和实际临床影响	开发并验证一种新的深度学习模型，用于预测成人患者的生理恶化，并评估其在临床中的应用潜力	成人患者的生理恶化预测	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	患者数据	开发队列包含330,729名患者，验证队列包含65,898名患者
1507	2024-12-15	Deep learning solutions for inverse problems in advanced biomedical image analysis on disease detection 2024-08-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69415-2 PMID:39122782	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的解决方案，用于解决生物医学图像分析中的逆问题，以实现疾病检测	本文提出了DLSIP-ABIADD技术，结合了双边滤波、MobileNetv2模型、Henry气体溶解度优化方法和双向长短期记忆模型，用于解决逆问题并提高疾病检测的准确性	NA	开发一种新的深度学习方法，用于解决生物医学图像分析中的逆问题，以提高疾病检测的效率和准确性	生物医学图像中的逆问题和疾病检测	计算机视觉	NA	深度学习	MobileNetv2, 双向长短期记忆模型	图像	NA
1508	2024-12-15	Transformers and large language models in healthcare: A review 2024-08, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2024.102900 PMID:38878555	综述	本文综述了Transformer神经网络架构在医疗保健领域的应用	介绍了Transformer架构在多种医疗数据分析中的应用，包括临床NLP、医学影像、结构化电子健康记录、社交媒体、生物生理信号和生物分子序列	讨论了使用Transformer在医疗保健中的局限性，如计算成本、模型可解释性、公平性、与人类价值观的一致性、伦理影响和环境影响	探讨Transformer架构在医疗保健领域的应用及其优缺点	Transformer架构在医疗数据分析中的应用，包括临床诊断、报告生成、数据重建和药物/蛋白质合成	自然语言处理	NA	Transformer	Transformer	文本、图像、结构化数据、社交媒体数据、生物生理信号、生物分子序列	NA
1509	2024-12-15	Learning-based sound speed estimation and aberration correction for linear-array photoacoustic imaging 2024-Aug, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2024.100621 PMID:39669099	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的声速估计和校正方法，用于线性阵列光声成像	利用深度学习框架在双模态光声/超声成像系统中进行声速估计和后续的像差校正，通过数字和物理幻影数据进行预训练和迁移学习，提高了光声图像重建的准确性和质量	研究主要基于数字和物理幻影数据，尚未在广泛的人体临床数据上进行验证	提高光声成像中的声速估计和像差校正的准确性，从而改善图像质量	光声成像中的声速分布和像差校正	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	图像	数字幻影数据和物理幻影数据，以及一名人体志愿者
1510	2024-12-15	UPAMNet: A unified network with deep knowledge priors for photoacoustic microscopy 2024-Aug, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2024.100608 PMID:39669096	研究论文	本文提出了一种名为UPAMNet的统一网络，用于光声显微镜图像的超分辨率和去噪	该方法通过结合三种基于注意力的模块和像素与感知层面的混合训练约束，利用深度图像先验进行图像重建	NA	提高光声显微镜图像的分辨率和去噪效果	光声显微镜图像	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	不同光声显微镜数据集
1511	2024-12-15	Aspect-based sentiment analysis in smart devices: A comprehensive and specialized dataset 2024-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110642 PMID:39669762	研究论文	本文介绍了一个专门针对智能设备领域的基于方面的情感分析数据集	该数据集通过咨询行业专家和终端用户的方法，识别了用户评论中的关键方面，并提供了全面的情感分布	NA	研究旨在通过情感分析提升智能设备的用户体验和技术改进	智能设备领域的用户评论和情感分析	自然语言处理	NA	情感分析	NA	文本	2370条评论，包括842条正面、800条负面和728条中性评论
1512	2024-12-15	Identifying and training deep learning neural networks on biomedical-related datasets 2024-Jul-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae232 PMID:39041915	研究论文	本文描述了一个名为'NIGMS Sandbox for Cloud-based Learning'学习平台的资源模块的开发，该模块提供关于在生物医学图像数据上实现深度学习算法的交互式学习材料	该模块通过使用适当的云资源进行数据访问和分析，帮助用户识别和集成正确的神经网络类型，并强调了云计算在实现神经网络方面的易用性	NA	介绍不同类型的深度学习神经网络，并涵盖生物医学研究中常用的实践	生物医学图像数据	机器学习	NA	深度学习	神经网络	图像	NA
1513	2024-12-15	Enhancing wound healing through deep reinforcement learning for optimal therapeutics 2024-Jul, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.240228 PMID:39086835	研究论文	本文提出了一种结合深度学习、最优控制和强化学习的自适应闭环控制框架，以加速伤口愈合	通过深度学习和强化学习自适应学习非线性伤口愈合动力学的线性表示，并训练深度强化学习代理跟踪最优信号，无需复杂的数学建模	NA	加速伤口愈合并找到最优治疗策略	伤口愈合过程及其治疗策略	机器学习	NA	深度学习、最优控制、强化学习	深度强化学习代理	NA	NA
1514	2024-12-15	Analyzing digital societal interactions and sentiment classification in Twitter (X) during critical events in Chile 2024-Jun-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e32572 PMID:39668988	研究论文	本研究探讨了社交媒体内容在智利关键事件期间对社会态度和行动的影响，并引入了新的指标来评估情感、包容性、参与度和影响	本研究通过使用深度随机向量功能链接（D-RVFL）神经网络改进了情感分类，并引入了新的指标来分析社交媒体动态	NA	研究社交媒体在智利关键事件期间对社会态度和行动的影响	智利关键事件期间的社交媒体内容和情感分类	自然语言处理	NA	深度随机向量功能链接（D-RVFL）神经网络	D-RVFL	文本	NA
1515	2024-12-15	Analyzing the impact of deep learning algorithms and fuzzy logic approach for remote English translation 2024-Jun-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-64831-w PMID:38914631	研究论文	本文研究了深度学习算法和模糊逻辑方法在远程英语翻译中的应用，提出了一种名为FPTA的方法来提高翻译的准确性和可理解性	本文的创新点在于结合了深度学习和模糊决策算法，通过两层循环验证来提高翻译的准确性和可理解性	本文未提及具体的实验数据集和样本量，限制了对方法有效性的全面评估	研究如何提高远程英语翻译的准确性和可理解性	远程英语翻译中的单词使用和句子完成	自然语言处理	NA	深度学习，模糊决策算法	循环神经网络（RNN）	文本	未明确提及具体的样本量
1516	2024-12-15	Attention and sentiment of Chinese public toward rural landscape based on Sina Weibo 2024-06-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-64527-1 PMID:38877046	研究论文	本研究基于新浪微博数据，提出了一种深度学习模型，用于分析中国公众对农村景观的关注和情感	首次利用深度学习模型分析微博数据，探讨中国公众对农村景观发展的看法	研究仅基于微博数据，可能无法全面反映所有公众的意见	探索中国公众对农村景观发展的看法，并为其发展方向提供参考	中国公众对农村景观的关注和情感	自然语言处理	NA	深度学习	NA	文本	NA
1517	2024-08-07	Author Correction: Impact of a deep learning sepsis prediction model on quality of care and survival 2024-Jun-12, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01149-x PMID:38866915	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1518	2024-12-15	Research on the generation and annotation method of thin section images of tight oil reservoir based on deep learning 2024-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63430-z PMID:38834642	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的致密油储层薄片图像生成与标注方法	本文创新性地在原始StyleGAN网络中加入了类别注意力机制，并设计了SALM标注模块，实现了生成图像的半自动标注	NA	提高深度学习模型训练效果，解决致密油储层薄片图像样本不足的问题	三肇凹陷扶余油藏的致密油储层薄片图像	计算机视觉	NA	深度学习	StyleGAN	图像	NA
1519	2024-12-15	Sex identification of ducklings based on acoustic signals 2024-Jun, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2024.103711 PMID:38652956	研究论文	本研究提出了一种基于声学信号的雏鸭性别识别方法	引入了Squeeze-and-Excitation（SE）注意力机制和Ghost模块改进Res2Net算法，提高了模型准确性并减少了参数数量	未提及具体的局限性	开发一种有效的雏鸭性别识别方法，以促进精准育种和降低成本	雏鸭的性别识别	机器学习	NA	声学信号处理	Res2Net	声学信号	未提及具体样本数量
1520	2024-12-15	A bi-directional segmentation method for prostate ultrasound images under semantic constraints 2024-05-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-61238-5 PMID:38778034	研究论文	本文提出了一种基于语义约束的双向分割方法，用于前列腺超声图像的分割	本文提出的BiSeC模型在前列腺超声图像分割中表现优异，Dice相似系数达到96.74%，交并比达到93.71%	NA	解决前列腺经直肠超声图像分割中的挑战	前列腺经直肠超声图像	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	BiSeC模型	图像	NA