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
201	2024-08-04	Identifying recurrent and persistent landslides using satellite imagery and deep learning: A 30-year analysis of the Himalaya 2024-Apr-20, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.171161 PMID:38387570	研究论文	本论文介绍了一种基于遥感的方法，能够有效生成多时相滑坡清单并识别反复发生和持续存在的滑坡。	该研究开发了首个跨越30年的喜马拉雅地区滑坡多年代清单，利用深度学习模型实现了对滑坡事件的高精度识别。	研究仅基于公开的卫星数据，可能受到数据质量和可用性的影响。	研究旨在识别和分析喜马拉雅地区的重复和持续滑坡现象。	研究对象为1992年至2021年间的滑坡事件和区域。	数字路径学	NA	卷积神经网络模型	CNN	卫星影像	>265,000
202	2024-08-04	A Clinical and Imaging Fused Deep Learning Model Matches Expert Clinician Prediction of 90-Day Stroke Outcomes 2024-04-08, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8140 PMID:38331959	研究论文	该研究使用深度学习模型预测急性缺血性卒中患者90天的mRS结果，并与医生的预测进行比较	该研究首次展示了一个整合临床与影像数据的深度学习模型在预测卒中长期预后方面与临床医生的表现相当	研究仅涉及来自单中心的80名患者，结果的外部有效性需要进一步验证	研究急性缺血性卒中患者90天的功能预后预测	80名急性缺血性卒中患者的数据	机器学习	脑卒中	深度学习	深度学习预测模型 (DLPD)	影像和临床数据	80名急性缺血性卒中患者
203	2024-08-04	Identifying Patients with CSF-Venous Fistula Using Brain MRI: A Deep Learning Approach 2024-04-08, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8173 PMID:38423747	研究论文	本研究旨在通过脑部MRI利用深度学习模型准确诊断CSF-静脉瘘	开发了一种深度学习模型，可以预测疑似自发性颅内低血压患者的脊髓CSF-静脉瘘的存在	需要进一步对模型进行改进和外部验证，才能在临床中应用	研究自发性颅内低血压的准确诊断方法	对129名临床怀疑自发性颅内低血压患者进行了研究	计算机视觉	NA	深度学习	分类模型	影像	129名患者
204	2024-08-04	Magnetic resonance imaging-based bone imaging of the lower limb: Strategies for generating high-resolution synthetic computed tomography 2024-04, Journal of orthopaedic research : official publication of the Orthopaedic Research Society IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jor.25707 PMID:37807082	研究论文	本研究旨在评估生成适用于骨科护理的高分辨率磁共振成像（MRI）基础的合成计算机断层扫描（sCT）图像的方法	提出了使用低分辨率数据生成高分辨率sCT图像的新方法	使用低分辨率CT数据训练模型导致产生的sCT图像模糊	研究低分辨率CT数据在生成高分辨率sCT中的应用	针对三个解剖区域的MRI和CT配对数据	数字病理学	NA	深度学习	NA	MRI和CT数据	三种解剖区域的数据（高分辨率的膝盖和踝关节数据，以及低分辨率的髋关节数据）
205	2024-08-05	Clinical Validation of a Handheld Deep Learning Tool for Identification of Glaucoma Medications 2024 Apr-Jun, Journal of ophthalmic & vision research IF:1.6Q3 DOI:10.18502/jovr.v19i2.13983 PMID:39055502	研究论文	本研究验证了一种基于卷积神经网络（CNN）的智能手机应用程序在青光眼眼药水识别中的有效性	应用了CNN技术以提高青光眼药物的识别准确性和效率，特别是在视力受损的患者中	未包含非英语患者，样本数量有限，可能影响普遍适用性	验证一种智能手机应用程序在青光眼患者药物识别中的临床有效性	68名在青光眼门诊就诊的视力正常及受损患者	机器学习	青光眼	卷积神经网络（CNN）	CNN	数据	68名青光眼患者
206	2024-08-05	CAT-DTI: cross-attention and Transformer network with domain adaptation for drug-target interaction prediction 2024-Apr-02, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05753-2 PMID:38566002	研究论文	本文提出了一种基于跨注意力和变换器的药物-靶标互动预测模型CAT-DTI	该模型通过领域适应能力改善了药物-靶标互动的预测精度，特别是在处理分布外数据时表现出色	研究中未提及具体的样本量和数据集的多样性	提升药物-靶标互动预测的准确性和效率	药物和蛋白质的特征表示及其互动特征	机器学习	NA	卷积神经网络与变换器	跨注意力模型	NA	NA
207	2024-08-05	Correspondence attention for facial appearance simulation 2024-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103094 PMID:38306802	研究论文	本文提出了一种用于模拟面部外观变化的模型，以辅助正颌外科手术规划	创新之处在于引入点对点的注意力对应矩阵，通过深度学习网络来提高面部软组织和骨骼运动的关联性	现有方法在面部软组织和骨骼结构之间的物理关系上考虑不足	研究旨在提高面部外观变化的模拟精度与效率	针对下颌畸形患者进行面部外观变化的预测	数字病理学	NA	深度学习	ACMT-Net	图像	对下颌畸形患者进行实验，样本数量未具体说明
208	2024-08-05	Insight into Automatic Image Diagnosis of Ear Conditions Based on Optimized Deep Learning Approach 2024-Apr, Annals of biomedical engineering IF:3.0Q3 DOI:10.1007/s10439-023-03422-8 PMID:38097895	研究论文	这篇文章提出了一种基于优化深度学习的方法用于耳部疾病的自动图像诊断	本文创新性地使用了贝叶斯超参数优化与CNN架构相结合，提高了耳部疾病自动诊断的准确性	文章没有提及该方法在真实临床环境中的应用限制	研究旨在改善耳部疾病的自动诊断方法	研究对象为615张耳部内窥镜图像，分类为正常、耳膜硬化、耳垢堵塞和慢性中耳炎	计算机视觉	耳部疾病	CNN	CNN	图像	616张耳部内窥镜图像用于训练，264张用于测试
209	2024-08-05	Retrieval augmented scientific claim verification 2024-Apr, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooae021 PMID:38455840	研究论文	本文旨在使用PubMed摘要自动化科学声明验证	开发了CliVER系统，并使用检索增强技术来自动检索相关的临床试验摘要	需进一步测试CliVER的临床效用	自动化科学声明验证	临床试验摘要和科学声明	自然语言处理	NA	检索增强技术	集成深度学习模型	文本	189648个PubMed摘要
210	2024-08-05	Three-dimensional reconstruction of fetal rhesus macaque kidneys at single-cell resolution reveals complex inter-relation of structures 2024-Apr-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.07.570622 PMID:38106004	研究论文	该文章展示了在单细胞分辨率下对胎猴肾脏进行三维重建，以揭示复杂的结构相互关系	该研究利用深度学习技术对肾脏的多种微结构进行了全面标记，展示了深度学习在3D组织图像上的应用潜力	以往的研究依赖于抗体或自发荧光技术，限制了对肾脏多种细微结构的比较能力	研究肾小管与肾血管结构之间的空间相互关系	胎猕猴的肾脏结构	数字病理学	NA	深度学习	NA	3D组织图像	胎猕猴肾脏
211	2024-08-05	A Transformer Approach for Cognitive Impairment Classification and Prediction 2024 Apr-Jun 01, Alzheimer disease and associated disorders DOI:10.1097/WAD.0000000000000619 PMID:38757560	研究论文	本研究探讨了一种变压器方法用于阿尔茨海默病和轻度认知障碍的分类和预测	使用无特征选择的掩蔽变压器编码器处理稀疏输入数据进行预测	模型对输入特征的敏感性分析结果未详细讨论	旨在非侵入性地早期分类和预测阿尔茨海默病和轻度认知障碍	使用国家阿尔茨海默协调中心的数据集进行样本分类和未来诊断预测	机器学习	阿尔茨海默病	变压器	掩蔽变压器编码器	特征数据	涉及的样本数量未具体说明
212	2024-08-05	An efficient lightweight network for image denoising using progressive residual and convolutional attention feature fusion 2024-Apr-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-60139-x PMID:38664440	研究论文	提出了一种高效轻量级的逐步残差与卷积注意力特征融合网络，用于图像去噪	创新性地将逐步残差融合与卷积注意力机制结合，显著减少网络参数同时提高去噪性能	处理的噪声类型主要集中在高斯噪声和自然噪声，可能对其他噪声类型的适应性不足	研究旨在提升图像去噪技术的效率和效果	主要针对高斯和自然图像噪声进行去噪处理	计算机视觉	NA	卷积神经网络	逐步残差网络与卷积注意力机制融合网络	图像	涉及六个不同数据集的超过20种现有方法的结果优化比较
213	2024-08-05	From big data to big insights: statistical and bioinformatic approaches for exploring the lipidome 2024-Apr, Analytical and bioanalytical chemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1007/s00216-023-04991-2 PMID:37875675	review	该文章旨在全面描述脂质组学研究的统计和生物信息学方法	提供了关于脂质组数据分析的统计方法和生物信息学工具的框架	脂质组数据分析面临大数据和高度相关的数据结构导致的挑战	探讨脂质组学数据分析的方法和工具	脂质组学中的细胞脂质	数字病理学	NA	统计分析和深度学习	NA	数据集	NA
214	2024-08-05	Deep learning algorithm for predicting preterm birth in the case of threatened preterm labor admissions using transvaginal ultrasound 2024-Apr, Journal of medical ultrasonics (2001) DOI:10.1007/s10396-023-01394-9 PMID:38097857	研究论文	本研究构建深度学习模型，以预测威胁性早产的超声图像中的早产风险	提出了使用深度学习算法分析经阴道超声图像来预测早产的创新方法	研究中患者样本量较小，可能限制了结果的广泛适用性	旨在改善早产预测的准确性，从而优化围产期护理	纳入了因威胁性早产或宫颈缩短住院的患者	计算机视觉	早产	经阴道超声	卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（Vit）	图像	共纳入59名患者，早产组30例，全期组29例
215	2024-08-05	Artifact reduction in photoacoustic images by generating virtual dense array sensor from hemispheric sparse array sensor using deep learning 2024-Apr, Journal of medical ultrasonics (2001) DOI:10.1007/s10396-024-01413-3 PMID:38480548	研究论文	本研究利用深度学习技术生成虚拟密集阵列传感器信号，以减少光声成像中的伪影	通过在不同方向上安装虚拟传感器，采用2D卷积神经网络生成信号，从而克服了使用稀疏阵列传感器带来的技术和成本问题	使用3D卷积神经网络生成信号需要巨大的计算成本，且在此应用中不切实际	研究如何减少光声成像中的伪影，以提高血管成像的质量	本研究主要针对光声成像中的伪影问题进行技术改进	数字病理学	NA	深度学习	2D卷积神经网络	模拟数据与人手掌测量数据	NA
216	2024-08-05	Systematic identification and characterization of exon-intron circRNAs 2024-04-25, Genome research IF:6.2Q1 DOI:10.1101/gr.278590.123 PMID:38609186	研究论文	本研究系统性地识别和表征了保留内含子的外显子-内含子环状RNA（EIciRNAs）	提出了FEICP框架，有效检测高通量测序数据中的EIciRNAs，并揭示了CIRs和EIciRNAs的多种特征	EIciRNAs的全球特征主要未被探索，缺乏生物信息学工具	研究EIciRNAs的特征及其在神经元分化中的功能	外显子-内含子环状RNA（EIciRNAs）及其生物生成	数字病理学	NA	高通量测序（HTS）	深度学习分析	NA	NA
217	2024-08-05	PheSeq, a Bayesian deep learning model to enhance and interpret the gene-disease association studies 2024-04-16, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-024-01330-7 PMID:38627848	研究论文	本文介绍了一种名为PheSeq的贝叶斯深度学习模型，用于增强和解释基因-疾病关联研究	PheSeq模型通过整合和感知表型描述，提高了基因-疾病关联研究的稳健性和解释能力	未提及具体的局限性	旨在提高基因-疾病关联研究的可靠性和可解释性	研究对象包括阿尔茨海默病、乳腺癌和肺癌的基因	机器学习	阿尔茨海默病; 乳腺癌; 肺癌	贝叶斯深度学习	NA	NA	三个案例研究涉及多个基因，阿尔茨海默病1024个基因，乳腺癌818个基因，肺癌566个基因
218	2024-08-05	Single cell lineage tracing reveals clonal dynamics of anti-EGFR therapy resistance in triple negative breast cancer 2024-04-11, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-024-01327-2 PMID:38605363	研究论文	本研究揭示了三阴性乳腺癌（TNBC）中针对EGFR治疗抵抗的克隆动态	通过单细胞转录组学和细胞条形码技术，揭示了EGFR扩增的TNBC细胞在afatinib处理下的亚克隆动态	NA	阐明三阴性乳腺癌中EGFR治疗抵抗的机制	EGFR扩增的三阴性乳腺癌细胞	数字病理学	乳腺癌	单细胞转录组学	深度学习	NA	NA
219	2024-08-05	Sequence basis of transcription initiation in the human genome 2024-Apr-26, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adj0116 PMID:38662817	research paper	本文探讨了人类基因组中转录起始的序列基础	提出了一种深度学习启发的可解释模型Puffin，以预测转录起始，并识别人类启动子活动的关键序列模式	仍缺乏对所有转录起始位点的统一理解	旨在理解人类基因组中转录起始的序列模式和规则	研究人类基因组中转录起始的序列特征及其对转录活性的影响	NA	NA	深度学习	Puffin	序列数据	NA
220	2024-08-05	A transformer-based pyramid network for coronary calcified plaque segmentation in intravascular optical coherence tomography images 2024-04, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102347 PMID:38341945	研究论文	提出了一种基于变换器的金字塔网络AFS-TPNet用于从血管内光学相干断层扫描图像中分割冠状动脉钙化斑块	结合了增强特征分离模块和残差卷积位置编码机制，改进了变换器在捕捉细粒度特征和全局上下文方面的能力	CNN在上下文推理方面固有的局限性可能会影响现有方法的性能	研究如何利用OCT图像进行冠状动脉钙化斑块的端到端分割	冠状动脉钙化斑块的自动分割	计算机视觉	动脉粥样硬化	OCT	变换器	图像	广泛的实验，具体样本数量未提及