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
1661	2024-12-13	MultiSCCHisto-Net-KD: A deep network for multi-organ explainable squamous cell carcinoma diagnosis with knowledge distillation 2024-Dec-10, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109469 PMID:39662318	研究论文	提出了一种名为MultiSCCHisto-Net-KD的深度神经网络模型，用于多器官可解释的鳞状细胞癌诊断，并结合知识蒸馏和梯度加权类激活映射技术	创新点包括使用低倍镜图像进行多器官鳞状细胞癌诊断，引入知识蒸馏技术压缩复杂模型，并结合可解释的深度学习技术提高模型透明度	NA	开发一种能够跨不同器官进行鳞状细胞癌诊断的深度学习模型，并提高模型的可解释性和泛化能力	多器官的鳞状细胞癌病理图像	数字病理学	鳞状细胞癌	知识蒸馏	深度神经网络	图像	来自多个中心的低倍镜病理图像
1662	2024-12-13	Let it shine: Autofluorescence of Papanicolaou-stain improves AI-based cytological oral cancer detection 2024-Dec-10, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109498 PMID:39662319	研究论文	本研究通过结合明场和荧光全切片显微成像，利用深度学习和多模态信息融合技术，提高了基于AI的口腔癌细胞学检测的准确性	引入多模态成像和深度多模态信息融合技术，通过弱监督学习方法，利用荧光成像提高Papanicolaou染色样本的诊断信息，显著提升了分类性能和癌症检测准确性	依赖于准确的图像配准，且仅使用了患者级别的标签进行弱监督学习	提高AI技术在口腔癌早期非侵入性检测中的准确性和效率	Papanicolaou染色的液体基细胞学刷取活检样本	数字病理学	口腔癌	多模态成像、深度学习	Co-Attention Fusion Network (CAFNet)	图像	健康和癌症患者的刷取活检样本
1663	2024-12-13	An interpretable deep learning model for hallux valgus prediction 2024-Dec-10, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109468 PMID:39662315	研究论文	本文开发了一种可解释的深度学习模型，用于自动标注足部X光片的关键点并计算拇外翻角和跖骨间角，以提高诊断效率和准确性	提出了AG-UNet用于图像分割，并使用SE-DNN网络模型进行关键点自动识别和角度计算	未提及模型的泛化能力和在不同医院数据集上的表现	开发一种自动化的方法来提高拇外翻诊断的效率和准确性	足部X光片中的关键点和角度	计算机视觉	足部疾病	深度学习	SE-DNN	图像	2000张足部X光片
1664	2024-12-13	Automated quantification of Enchytraeus crypticus juveniles in different soil types using RootPainter 2024-Dec-10, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2024.117482 PMID:39662459	研究论文	本研究探讨了使用RootPainter自动化量化不同土壤类型中Enchytraeus crypticus幼虫的可行性	本研究首次使用RootPainter通过深度学习方法自动化量化土壤毒性测试中的幼虫数量，减少了人工计数的时间和劳动强度	本研究仅在四种土壤类型和五种农药上进行了测试，未来研究可以扩展到更多样品和条件	验证RootPainter在不同土壤类型中自动化量化Enchytraeus crypticus幼虫的有效性	Enchytraeus crypticus幼虫在不同土壤类型中的数量	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	五种农药和四种土壤类型
1665	2024-12-13	Non-invasive Prediction of Lymph Node Metastasis in NSCLC Using Clinical, Radiomics, and Deep Learning Features From 18F-FDG PET/CT Based on Interpretable Machine Learning 2024-Dec-10, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.037 PMID:39665892	研究论文	本研究旨在开发并评估一种结合临床、放射组学和深度学习特征的机器学习模型，用于预测非小细胞肺癌患者的淋巴结转移	本研究创新性地结合了临床、放射组学和深度学习特征，并使用SHAP增强模型的可解释性	NA	开发和评估一种机器学习模型，用于预测非小细胞肺癌患者的淋巴结转移	非小细胞肺癌患者的淋巴结转移	机器学习	肺癌	放射组学特征提取，深度学习特征生成，SHAP	XGBoost	图像	248名非小细胞肺癌患者
1666	2024-12-13	Vocal Biomarkers for Parkinson's Disease Classification Using Audio Spectrogram Transformers 2024-Dec-10, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2024.11.008 PMID:39665946	研究论文	本研究评估了音频频谱图Transformer（AST）模型在通过语音生物标志物检测帕金森病（PD）中的有效性	提出了使用音频频谱图Transformer模型，利用其自注意力机制更好地捕捉PD相关的语音障碍，相较于传统深度学习方法具有更高的分类性能	需要进一步在更多样化的人群中进行验证以实现临床应用	评估音频频谱图Transformer模型在通过语音生物标志物检测帕金森病中的有效性	帕金森病患者的语音生物标志物	机器学习	帕金森病	音频频谱图Transformer（AST）模型	Transformer	音频	150名参与者（PC-GITA数据集：50名PD患者，50名健康对照；ITA数据集：28名PD患者，22名健康对照）
1667	2024-12-13	Prediction of incident atrial fibrillation using deep learning, clinical models, and polygenic scores 2024-Dec-07, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehae595 PMID:39217446	研究论文	本研究开发并测试了一种基于深度学习的ECG-AI模型，用于预测心房颤动（AF），并与临床模型和AF多基因评分（PGS）进行了比较	本研究首次将深度学习应用于心电图（ECG）数据，提出了一种新的ECG-AI模型，并在多个数据集上验证了其性能，显示出比传统临床模型和多基因评分更高的预测准确性	本研究的样本主要来自一个三级心脏中心，外部验证数据集的样本量较小，可能限制了模型的普适性	开发和验证一种基于深度学习的心电图分析模型，用于预测新发心房颤动	心电图数据和心房颤动的预测	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图数据	669,782份心电图数据，来自145,323名患者
1668	2024-12-13	Time-hybrid OSAformer (THO): A hybrid temporal sequence transformer for accurate detection of obstructive sleep apnea via single-lead ECG signals 2024-Dec-07, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108558 PMID:39662234	研究论文	本文提出了一种基于单导联心电图信号检测阻塞性睡眠呼吸暂停的新方法，称为时间混合OSAformer (THO)	THO模型结合了扩张卷积和长短期记忆网络(LSTM)的混合架构，并采用了多尺度特征融合策略和嵌入式记忆衰减机制，以提高特征提取和实时时间序列数据的捕捉能力	NA	开发一种基于单导联心电图信号的阻塞性睡眠呼吸暂停检测方法，以替代传统的多导睡眠图诊断	阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的检测	机器学习	睡眠相关呼吸障碍	扩张卷积、长短期记忆网络(LSTM)、多尺度特征融合、多注意力头模型	Transformer	心电图信号	NA
1669	2024-12-13	SAMP: Identifying antimicrobial peptides by an ensemble learning model based on proportionalized split amino acid composition 2024-Dec-06, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elae046 PMID:39573886	研究论文	本文提出了一种基于比例分割氨基酸组成（PSAAC）的集成学习模型SAMP，用于识别抗菌肽	SAMP引入了新的特征类型PSAAC，能够捕捉抗菌肽序列中的残基模式和序列顺序信息，并通过集成随机投影（RP）架构提高了处理大规模数据的能力	NA	开发一种新的计算模型，用于更准确地识别抗菌肽，以应对未来可能出现的耐药细菌感染问题	抗菌肽（AMPs）及其在消除耐药病原体中的作用	机器学习	NA	集成学习模型，随机投影（RP）	集成学习模型	序列数据	不同平衡和不平衡数据集
1670	2024-12-13	Deep learning dose prediction to approach Erasmus-iCycle dosimetric plan quality within seconds for instantaneous treatment planning 2024-Dec-06, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110662 PMID:39647528	研究论文	本研究探讨了使用深度学习模型在几秒钟内预测患者特定的3D剂量分布，以实现即时治疗计划的可能性	本研究首次探讨了训练数据集大小和模型大小对剂量预测准确性的影响，并展示了在1000个训练患者的情况下，6层模型的高预测准确性	尽管在1000个训练患者的情况下，预测准确性尚未达到收敛，但6层模型的准确性可能足以用于即时计划	研究如何通过深度学习模型快速生成高质量的患者特定3D剂量分布，以实现即时治疗计划	前列腺癌患者的3D剂量分布	机器学习	前列腺癌	深度学习	U-Net	剂量分布	1250名前列腺癌患者
1671	2024-12-13	Deep learning for predicting rehospitalization in acute heart failure: Model foundation and external validation 2024-Dec, ESC heart failure IF:3.2Q2 DOI:10.1002/ehf2.14918 PMID:38981003	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的急性心力衰竭再住院预测模型	首次使用深度学习方法结合真实世界数据进行心力衰竭再住院预测	模型的区分度中等，AUC值在0.63到0.76之间	开发一种基于深度学习的预测模型，用于预测急性心力衰竭患者在出院后30天、90天和365天内的再住院风险	急性心力衰竭患者的再住院风险	机器学习	心血管疾病	深度学习	GRU	数据	2014年1月至2019年1月期间因急性心力衰竭住院的患者数据
1672	2024-12-13	Predicting Lymphovascular Invasion in Non-small Cell Lung Cancer Using Deep Convolutional Neural Networks on Preoperative Chest CT 2024-Dec, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.05.010 PMID:38845293	研究论文	本研究旨在利用深度卷积神经网络结合术前胸部CT图像，构建非小细胞肺癌淋巴管浸润的预测诊断模型	本研究首次将深度卷积神经网络应用于非小细胞肺癌淋巴管浸润的预测，并结合二维和三维CT影像特征以及临床放射学数据，开发了四种不同的预测模型	本研究为回顾性观察性研究，样本量有限，且仅基于术前CT图像进行预测，未考虑其他可能影响预测结果的因素	开发一种非侵入性的方法，利用深度学习技术预测非小细胞肺癌患者的淋巴管浸润情况，以指导精准治疗	非小细胞肺癌患者的淋巴管浸润情况	计算机视觉	肺癌	深度卷积神经网络	卷积神经网络	图像	3034名非小细胞肺癌患者，其中包括106名淋巴管浸润阳性患者
1673	2024-12-13	Enhancing AI Research for Breast Cancer: A Comprehensive Review of Tumor-Infiltrating Lymphocyte Datasets 2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01043-8 PMID:38806950	综述	本文综述了与肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）相关的公开数据集，旨在为乳腺癌研究中的计算机辅助病理学（CAP）工具的训练和验证提供资源	本文的创新点在于系统地回顾了公开的TIL数据集，为TIL研究社区提供了宝贵的资源	本文的局限性在于仅限于公开可用的数据集，可能无法涵盖所有相关的TIL数据	本文的研究目的是为乳腺癌研究中的计算机辅助病理学工具的训练和验证提供资源	本文的研究对象是与肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）相关的公开数据集	数字病理学	乳腺癌	深度学习	NA	图像	NA
1674	2024-12-13	Deep learning segmentation model for quantification of infarct size in pigs with myocardial ischemia/reperfusion 2024-Dec, Basic research in cardiology IF:7.5Q1 DOI:10.1007/s00395-024-01081-x PMID:39348000	研究论文	本研究开发了一种基于动态U-Net架构的深度学习分割模型，用于自动化量化猪心肌缺血/再灌注损伤中的梗死面积	首次提出使用深度学习分割模型自动化量化梗死面积，显著减少了量化时间并提高了客观性	模型在初步测试中对大鼠心脏数据的性能较低，可能需要进一步优化以适应不同物种的数据	验证深度学习分割模型在量化心肌梗死面积中的有效性和时间效率	猪和初步测试中的大鼠心脏切片	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	动态U-Net	图像	390头猪实验和27只大鼠实验
1675	2024-12-13	Identification of lineage-specific cis-trans regulatory networks related to kiwifruit ripening initiation 2024-Dec, The Plant journal : for cell and molecular biology DOI:10.1111/tpj.17093 PMID:39462454	研究论文	本研究使用可解释的深度学习框架预测启动子序列中的顺式调控元件（CREs）表达模式，识别了影响猕猴桃成熟过程的特定谱系CRE-TF相互作用	首次使用可解释的深度学习方法识别了猕猴桃成熟过程中新的顺反调控关系，揭示了特定谱系的CRE-TF相互作用	研究仅限于猕猴桃，未探讨其他水果的适用性	识别与猕猴桃成熟启动相关的特定谱系顺反调控网络	猕猴桃成熟过程中的顺式调控元件（CREs）和转录因子（TFs）相互作用	机器学习	NA	深度学习	深度学习框架	DNA序列	未明确提及样本数量
1676	2024-12-13	Correlating Personality Traits With Acute Stress Responses in Earthquake Simulations: An HRV and RESP Analysis 2024-Dec, Stress and health : journal of the International Society for the Investigation of Stress IF:3.0Q2 DOI:10.1002/smi.3510 PMID:39584748	研究论文	本研究探讨了人格特质与地震模拟中急性应激反应（ASR）之间的关联，通过心率变异性（HRV）和呼吸信号分析，结合深度学习模型进行预测	本研究首次将人格特质与急性应激反应的预测相结合，提出了一种基于人格的地震应激管理新方法	研究样本量较小，且仅限于特定人格类型的参与者，未来需要更大规模的研究来验证结果	研究人格特质与急性应激反应之间的关联，并开发基于人格的应激反应预测模型	参与者的人格特质、心率变异性和呼吸信号在地震模拟中的变化	机器学习	NA	多变量方差分析（MANOVA）、Toeplitz逆协方差聚类方法、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）	CNN-LSTM	心率变异性（HRV）、呼吸信号	参与者数量未明确提及
1677	2024-12-13	Mapping the Use of Artificial Intelligence-Based Image Analysis for Clinical Decision-Making in Dentistry: A Scoping Review 2024-Dec, Clinical and experimental dental research IF:1.7Q3 DOI:10.1002/cre2.70035 PMID:39600121	综述	本文综述了人工智能在牙科临床决策中基于图像分析的应用	探讨了人工智能在牙科图像分析中的应用趋势和研究空白	NA	研究人工智能在牙科临床决策中基于图像分析的应用	人工智能在牙科图像分析中的应用	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN)	卷积神经网络 (CNN)	图像	276篇文章，包含601,122张图像
1678	2024-12-13	A patch-based deep learning MRI segmentation model for improving efficiency and clinical examination of the spinal tumor 2024-Dec, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2024.100649 PMID:39659517	研究论文	本研究提出了一种基于补丁的深度学习MRI分割模型，用于提高脊柱肿瘤的效率和临床检查	本研究的创新点在于提出了一种全自动的脊柱MRI图像分割方法，利用卷积-反卷积神经网络和基于补丁的深度学习技术，显著提高了分割效率和准确性	NA	本研究的目的是提出一种全自动的脊柱MRI图像分割方法，以提高分割效率，满足临床诊断和治疗计划的需求	本研究的研究对象是脊柱MRI图像中的肿瘤	计算机视觉	脊柱疾病	卷积神经网络	卷积神经网络	图像	NA
1679	2024-12-13	A hybrid deep learning model-based LSTM and modified genetic algorithm for air quality applications 2024-Nov-27, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-024-13447-8 PMID:39601991	研究论文	本文提出了一种基于LSTM和改进遗传算法的混合深度学习模型，用于多步PM预测	引入了名为EFS-GA-LSTM的新型混合深度学习模型，并使用改进的遗传算法优化其架构	未提及具体的研究局限性	利用历史数据构建LSTM模型，并通过改进的遗传算法优化其架构，以提高多步PM预测的准确性	多步PM预测	机器学习	NA	深度学习	LSTM	数据	输入数据包括每小时的PM浓度、气象变量和时间变量
1680	2024-12-13	Artificial Intelligence Classification for Detecting and Grading Lumbar Intervertebral Disc Degeneration 2024-Nov-27, Spine surgery and related research IF:1.2Q3 DOI:10.22603/ssrr.2024-0154 PMID:39659374	研究论文	本研究开发并验证了一种基于卷积神经网络（CNN）和YOLO架构的人工智能模型，用于基于磁共振成像（MRI）扫描对腰椎间盘退变进行分类和分级	本研究首次使用YOLO架构的CNN模型对腰椎间盘退变进行分类和分级，显著提高了诊断的精确性和可靠性	尽管模型表现出色，但仍需进一步的临床验证才能将其整合到常规实践中	开发和验证一种人工智能模型，用于精确检测和分级腰椎间盘退变	腰椎间盘退变	计算机视觉	脊柱疾病	卷积神经网络（CNN）	YOLO架构	图像	训练集1000例，测试集500例，外部验证集500例