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
301	2024-08-05	Nonproliferative diabetic retinopathy dataset(NDRD): A database for diabetic retinopathy screening research and deep learning evaluation 2024 Apr-Jun, Health informatics journal IF:2.2Q3 DOI:10.1177/14604582241259328 PMID:38864242	研究论文	本文提供了一种非增殖性糖尿病视网膜病变数据库，重点关注早期糖尿病视网膜病变及其临床应用	NDRD数据库特别关注微小病变，为模型训练提供了更多针对性的样本	现有的分割模型在小病变的分割性能上表现不佳，仍有很大的改进空间	探索非增殖性糖尿病视网膜病变的临床应用及模型性能	针对非增殖性糖尿病视网膜病变的图像数据进行分析	数字病理学	糖尿病视网膜病	深度学习	NA	图像	采用Optos Panoramic 200激光扫描眼底镜拍摄的糖尿病视网膜病变图像
302	2024-08-07	Correction: Identification of a novel bile marker clusterin and a public online prediction platform based on deep learning for cholangiocarcinoma 2024-Apr-29, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-024-03404-0 PMID:38679726	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
303	2024-08-05	Application of Medical Statistical and Machine Learning Methods in the Age Estimation of Living Individuals 2024-Apr-25, Fa yi xue za zhi DOI:10.12116/j.issn.1004-5619.2023.231103 PMID:38847025	综述	本文回顾了常用的医学统计方法和机器学习方法在活体年龄估计中的应用	总结医学统计方法与机器学习方法之间的相关性及应用前景	未提及具体的实证研究及其效果	为活体年龄估计研究提供技术指导，获得更科学准确的结果	活体个体的年龄估计	机器学习	NA	医学统计方法与机器学习方法	浅层学习与深度学习	数据分析	NA
304	2024-08-05	SE-FSCNet: full-scale connection network for single-shot phase demodulation 2024-Apr-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.520818 PMID:38859184	研究论文	提出了一种基于新型全尺度连接网络SE-FSCNet的单次相位解调方法	SE-FSCNet采用全尺度连接方法和特征融合模块，改善了特征传输和利用能力	未提及具体的局限性	提高投影条纹3D测量中相位解调的准确性	针对条纹投影的相位解调方法	计算机视觉	NA	深度学习	SE-FSCNet	NA	测试集
305	2024-08-05	Towards high-performance polarimeters with large-area uniform chiral shells: a comparative study on the polarization detection precision enabled by the Mueller matrix and deep learning algorithm 2024-Apr-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.521432 PMID:38859268	研究论文	本研究展示了一种基于大面积均匀手性外壳的高精度宽带全斯托克斯偏振计	提出了一种后建立的映射关系，通过深度学习算法和穆勒矩阵理论来提高偏振检测精度	研究可能受到设备制造和检测误差的影响	提高偏振检测和成像技术的精度和稳定性	基于大面积均匀手性外壳的全斯托克斯偏振计	光学	NA	深度学习算法，穆勒矩阵理论	NA	光学数据	大数据集，具体样本数量未明确提及
306	2024-08-05	Efficient and robust phase unwrapping method based on SFNet 2024-Apr-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.517676 PMID:38859192	研究论文	提出了一种基于改进SegFormer网络SFNet的高效且强健的空间相位展开方法	使用无位置编码的层次编码器和基于轻量级全连接多层感知器的解码器，提高了相位展开的效率和鲁棒性	虽然方法具有较低的参数数量和较好的性能，但仍可能受到训练数据集的限制，尤其是在简单噪声类型上的训练	提高光学计量中相位展开的效率和鲁棒性	开发和评估一种新的相位展开方法，特别是在处理具有噪声和相位不连续的相位数据时	计算机视觉	NA	深度学习	SFNet	模拟数据集	NA
307	2024-08-05	Deep learning-assisted inverse design of nanoparticle-embedded radiative coolers 2024-Apr-22, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.518164 PMID:38859256	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的逆设计方法用于开发纳米粒子嵌入的辐射冷却器	提出了一种新颖的深度学习算法用于优化薄膜辐射冷却器的光学常数和材料比例	未讨论该方法在实际应用中的长期稳定性	研究如何设计高效的辐射冷却器以提高能源效率	主要研究氧化物/氮化物纳米粒子嵌入聚乙烯薄膜的光学性质	机器学习	NA	深度学习	NA	光学数据	NA
308	2024-08-05	Vision transformer empowered physics-driven deep learning for omnidirectional three-dimensional holography 2024-Apr-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.519400 PMID:38859385	研究论文	本文提出了一种基于视觉变换器的物理驱动深度学习方法，用于生成全方位三维全息图。	提出了利用视觉变换器的全局注意力机制来提高三维全息图的生成质量，降低了平面间的串扰。	NA	旨在解决三维全息图在生成过程中的平面间串扰和轴向分辨率限制。	针对三维全息图的生成和显示进行研究。	数字成像	NA	深度学习	视觉变换器 (ViT)	全息图	NA
309	2024-08-05	Flexible design of chiroptical response of planar chiral metamaterials using deep learning 2024-Apr-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.510656 PMID:38859355	研究论文	本文构建了一个双向深度学习网络，旨在加速平面手性超材料的设计过程和光学响应预测	提出的BDL网络显著提高了设计速度和预测准确性，且相比传统方法大幅降低了计算成本	未提及具体的实验验证和实际应用案例	加速平面手性超材料的光学响应设计和预测	平面手性超材料的光谱预测与设计	数字病理学	NA	深度学习	双向深度学习网络	光谱数据	未具体描述样本数量
310	2024-08-05	ICF-PR-Net: a deep phase retrieval neural network for X-ray phase contrast imaging of inertial confinement fusion capsules 2024-Apr-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.518249 PMID:38859383	研究论文	本文介绍了一种新的深度学习基础的相位恢复方法ICF-PR-Net，用于惯性约束聚变胶囊的X射线相位对比成像	提出了一种结合图像形成物理的对象-图像损失函数，从而提升了网络训练的效果	在多种情况下保持相位和吸收的恢复质量，但在具体的实验条件下进行测试，可能存在外部变量的影响	提升惯性约束聚变胶囊的X射线相位对比成像的相位恢复能力	ICF-XPCI胶囊的相位信息	计算机视觉	NA	深度学习	深度相位恢复神经网络	数值数据集	基于ICF胶囊形状特征构建的数据集
311	2024-08-05	Modulation format recognition in a UVLC system based on an ultra-lightweight model with communication-informed knowledge distillation 2024-Apr-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.517666 PMID:38859288	研究论文	本文提出了一种基于超轻量模型的通信信息知识蒸馏方法，用于在UVLC系统中实现调制格式识别。	创新点在于提出了一种新的知识蒸馏方法CIKD，通过高复杂度教师模型指导超轻量学生模型，实现高精度和低延迟的调制格式识别。	虽然学生模型可以达到与教师模型相当的准确性，但其整体能力仍受到学生模型参数数量的限制。	研究旨在提高出水下可见光通信系统中的调制格式识别的效率和准确性。	研究对象为八种调制格式，包括PAM4、QPSK、8QAM-CIR、8QAM-DIA、16QAM、16APSK、32QAM和32APSK。	自然语言处理	NA	知识蒸馏	线性稠密层	NA	NA
312	2024-08-05	Adaptive imaging through dense dynamic scattering media using transfer learning 2024-Apr-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.519771 PMID:38859332	研究论文	本文提出了一种通过密集动态散射介质进行自适应成像的方法	创新点在于利用迁移学习对预训练的去散射模型进行微调，以适应动态变化的散射介质	该方法的实际应用仍然受限于对静态和动态非静态散射介质的适应能力	研究旨在通过迁移学习改善在动态散射介质中的成像质量	主要研究目标为利用已知图像目标的部分信息改善成像效果	计算机视觉	NA	深度学习	去散射模型	图像	NA
313	2024-08-05	Deep learning-enhanced snapshot hyperspectral confocal microscopy imaging system 2024-Apr-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.519045 PMID:38859350	研究论文	该文章提出了一种快照高光谱共聚焦显微成像系统SHCMS	通过结合基于数字微镜器件的编码照明显微镜和快照高光谱共聚焦神经网络，创新性地实现了单次拍摄的高光谱成像	无相关限制信息提供	开发一种快速高分辨率的高光谱成像方法用于生物影像	主要研究对象为马铃薯块茎的自发荧光	数字病理学	NA	高光谱显微成像	神经网络	图像	马铃薯块茎的高对比度160波段图像
314	2024-08-05	Development and Validation of a Deep Learning and Radiomics Combined Model for Differentiating Complicated From Uncomplicated Acute Appendicitis 2024-04, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.08.018 PMID:37775450	研究论文	本研究旨在开发和验证一个深度学习与放射组学结合的模型，以区分复杂性与简单性急性阑尾炎	提出了一种新的结合模型，利用临床特征、CT视觉特征、深度学习特征和放射组学特征进行复杂性与简单性急性阑尾炎的分类	基于回顾性数据，可能存在选样偏差和外部验证局限	研究的目的是提高急性阑尾炎患者的鉴别诊断准确性	1165名成人急性阑尾炎患者的CT影像数据	计算机视觉	急性阑尾炎	CT成像，CatBoost	深度学习与放射组学结合模型	医学影像	1165名患者（训练队列700名，验证队列465名）
315	2024-08-05	Adaptive noise-resilient deep learning for image reconstruction in multimode fiber scattering 2024-Apr-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.519285 PMID:38856444	研究论文	本研究探讨了光纤和压电材料领域中的三个重要方面，包括电压变化对压电位移的影响、多模光纤（MMF）弯曲对数据传输的影响，以及在有无附加噪声情况下自编码器在MMF图像重建中的表现	文章通过研究电压变化对压电位移的影响和MMF弯曲对数据传输的影响，为光纤技术的优化提供了新的见解，且展示了自编码器在MMF图像重建中的高精度	文章未明确指出研究的局限性	研究光纤和压电材料的性能，优化数据传输及图像重建技术	研究对象包括压电材料的位移、MMF的数据传输性能以及自编码器在图像重建中的应用	光纤技术	NA	自编码器	自编码器	图像	使用了一组多模光纤图像数据集
316	2024-08-05	Deep learning algorithm (YOLOv7) for automated renal mass detection on contrast-enhanced MRI: a 2D and 2.5D evaluation of results 2024-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-023-04172-w PMID:38368481	研究论文	本研究探讨了深度学习算法YOLOv7在对比增强MRI上检测肾肿瘤的应用	本研究首次使用YOLOv7进行肾肿瘤的自动检测，并引入了一种新开发的2.5维评估方法	研究中使用的方法和结果可能需要在更大和更多样化的样本上验证	自动化检测与分类肾肿瘤以提高诊断和治疗的准确性	326名接受MRI检查的肾细胞癌患者及其1034个肿瘤样本	计算机视觉	肾癌	对比增强MRI	YOLOv7	图像	326名患者及1034个肿瘤
317	2024-08-05	Adolescents and Children Age Estimation Using Machine Learning Based on Pulp and Tooth Volumes on CBCT Images 2024-Apr-25, Fa yi xue za zhi DOI:10.12116/j.issn.1004-5619.2023.231210 PMID:38847028	研究论文	使用基于CBCT图像的牙髓和牙齿体积的机器学习方法估计青少年和儿童的年龄	提出了基于牙髓和牙齿体积的机器学习模型进行年龄估计，并比较了不同算法的效果	决策树模型的拟合效果较差，导致整体模型表现受到限制	通过机器学习方法在CBCT图像上估计青少年和儿童的年龄	498个上海汉族青少年和儿童的CBCT图像	机器学习	NA	CBCT	K近邻、岭回归、决策树	图像	498个青少年和儿童的CBCT图像
318	2024-08-05	Adults Ischium Age Estimation Based on Deep Learning and 3D CT Reconstruction 2024-Apr-25, Fa yi xue za zhi DOI:10.12116/j.issn.1004-5619.2023.231003 PMID:38847030	研究论文	本文开发了一种基于3D CT重建图像的成年人坐骨年龄估计深度学习模型	创新点在于利用西中国汉族群体的坐骨粗隆图像，结合ResNet34和迁移学习实现年龄估计	研究可能局限于特定人群的样本，结果的普适性需要进一步验证	研究目的在于评估基于3D CT图像的坐骨年龄估计模型的可行性和可靠性	研究对象为西中国一千二百名年龄在20到80岁之间的成年人	数字病理学	NA	3D CT重建	ResNet34	图像	1200个样本（600名男性和600名女性）
319	2024-08-05	A deep learning model based on MRI for prediction of vessels encapsulating tumour clusters and prognosis in hepatocellular carcinoma 2024-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-023-04141-3 PMID:38175256	研究论文	本研究旨在构建和评估一个基于深度学习的模型，以预测肝细胞癌患者肿瘤簇包围血管及预后	本文创新性地使用ResNet-34深度学习模型预测肝细胞癌患者的肿瘤簇血管包围情况及其预后	研究为回顾性，外部验证队列样本数量可能不足	旨在为肝细胞癌患者的术前预后评估提供非侵入性的预测工具	纳入320名病理确诊的肝细胞癌患者	数字病理学	肝细胞癌	深度学习	ResNet-34	医学影像	320名肝细胞癌患者
320	2024-08-05	Algorithms for classification of sequences and segmentation of prostate gland: an external validation study 2024-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04241-8 PMID:38436698	研究论文	该研究旨在外部验证两个AI模型用于前列腺mpMRI序列分类和前列腺腺体的分割	本研究首次在不同MR场强和序列条件下验证了前列腺mpMRI图像分类和分割的AI模型	研究的数据仅来自于两家医院，可能影响结果的普遍性	验证AI模型在前列腺mpMRI图像分类和分割中的有效性	719名患者的mpMRI数据	数字病理学	前列腺癌	mpMRI	Med3D深度学习和UNet-3D	图像	719个MR研究中的20,551组图像