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
401	2024-08-07	DEMA: A Deep Learning-Enabled Model for Non-Invasive Human Vital Signs Monitoring Based on Optical Fiber Sensing 2024-Apr-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092672 PMID:38732777	研究论文	本研究介绍了一种基于光纤传感器和先进深度学习方法的无创生命体征监测系统	该系统结合了基于MZI的光纤传感器和LSTM网络，超越了传统方法	NA	开发一种无创的生命体征监测系统，用于医疗诊断和智能健康护理	人类生命体征	机器学习	NA	光纤传感	LSTM	生命体征数据	NA
402	2024-08-07	Continuous tracking using deep learning-based decoding for noninvasive brain-computer interface 2024-Apr, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgae145 PMID:38689706	研究论文	本研究使用基于深度学习的解码器进行在线连续追踪任务，以提高非侵入式脑机接口的性能	提出了一种新的PointNet架构适应方法，并评估了其在多个在线会话中的性能	预训练并未显著提高性能	探索基于深度学习的解码器在复杂脑机接口任务中的应用，以扩大其潜在应用并改善健康和运动障碍个体的生活质量	非侵入式脑机接口的性能提升	机器学习	NA	深度学习	PointNet	脑电图数据	28名参与者
403	2024-08-07	Transforming breast cancer care: harnessing the power of artificial intelligence and imaging for predicting pathological complete response. a narrative review 2024-Apr, JPMA. The Journal of the Pakistan Medical Association DOI:10.47391/JPMA.AKU-9S-07 PMID:38712408	综述	本文综述探讨了人工智能（AI）和先进影像技术在预测接受新辅助化疗的乳腺癌患者病理完全缓解（pCR）中的变革潜力	AI驱动的模型，包括深度学习和放射组学，在准确评估pCR方面取得了显著进展，有望优化临床决策、个性化治疗策略并减少不必要的治疗负担	NA	探索AI和先进影像技术在预测乳腺癌患者pCR中的应用，以优化治疗策略和改善患者预后	接受新辅助化疗的乳腺癌患者的病理完全缓解（pCR）	计算机视觉	乳腺癌	AI	深度学习	影像	NA
404	2024-08-07	AI-powered COVID-19 forecasting: a comprehensive comparison of advanced deep learning methods 2024-Apr, Osong public health and research perspectives IF:2.1Q3 DOI:10.24171/j.phrp.2023.0287 PMID:38621765	研究论文	本研究旨在评估多种深度学习模型在预测阿联酋COVID-19病例中的效率和准确性	研究展示了RNN模型在未优化情况下优于其他架构，并验证了深度学习技术在处理复杂数据集中的潜力	NA	评估深度学习模型在预测COVID-19病例中的效率和准确性	COVID-19病例预测	机器学习	COVID-19	深度学习	RNN	数据集	包括确诊COVID-19病例、人口统计数据和社会经济指标的全面数据集
405	2024-08-07	Cardiovascular disease risk assessment through sensing the circulating microbiome with perovskite quantum dots leveraging deep learning models for bacterial species selection 2024-04-10, Mikrochimica acta DOI:10.1007/s00604-024-06343-y PMID:38594377	研究论文	本研究利用钙钛矿量子点（PQDs）的高荧光量子产率检测循环微生物组的16S rRNA，以评估心血管疾病（CVDs）的风险，并使用长短期记忆（LSTM）深度学习模型分析与CVD风险相关的循环细菌种类	开发了一种基于钙钛矿量子点的高灵敏度、选择性和适用性的纳米传感器，无需标记、扩增、定量和生物化学评估，具有快速检测时间和用户友好性	NA	评估心血管疾病风险通过检测循环微生物组的16S rRNA	循环微生物组的16S rRNA与心血管疾病风险的相关性	机器学习	心血管疾病	钙钛矿量子点（PQDs）	LSTM	16S rRNA	涉及三种不同的细菌种类（Bauldia litoralis (BL), Hymenobacter properus (HYM), 和 Virgisporangium myanmarense (VIG)）
406	2024-08-07	Artificial intelligence based on falling in older people: A bibliometric analysis 2024-Apr, Aging medicine (Milton (N.S.W)) DOI:10.1002/agm2.12302 PMID:38725694	研究论文	本研究旨在从文献计量学的角度分析关于老年人跌倒的人工智能（AI）相关出版物	NA	关于老年跌倒的AI出版物数量较少，且研究应包括更多科学数据库的分析	分析老年人跌倒的人工智能相关出版物	老年人跌倒的人工智能研究	机器学习	NA	文献计量分析	NA	文献	37篇英文文章
407	2024-08-07	Ultrasound deep learning radiomics and clinical machine learning models to predict low nuclear grade, ER, PR, and HER2 receptor status in pure ductal carcinoma in situ 2024-Apr-29, Gland surgery IF:1.5Q3 DOI:10.21037/gs-23-417 PMID:38720675	研究论文	本研究利用超声深度学习放射组学和临床机器学习模型预测纯导管原位癌中的低核级、ER、PR和HER2受体状态	本研究首次结合深度学习放射组学和临床机器学习模型，利用超声数据预测纯导管原位癌的分子标记物状态	研究样本量较小，且仅基于超声数据进行分析	开发模型以预测纯导管原位癌的分子标记物状态，从而实现个性化治疗	纯导管原位癌患者的超声数据和临床特征	机器学习	乳腺癌	深度学习放射组学	CNN	图像	349名纯导管原位癌患者
408	2024-08-07	Clinical validation of a deep-learning-based bone age software in healthy Korean children 2024-Apr, Annals of pediatric endocrinology & metabolism IF:2.8Q1 DOI:10.6065/apem.2346050.025 PMID:38271993	研究论文	评估基于深度学习的骨龄软件在健康韩国儿童中估计实际年龄的临床性能	使用基于深度学习的骨龄软件进行骨龄评估	软件显示出较低的一致性率，并且在8.3岁以下的儿童中倾向于低估骨龄	评估基于深度学习的骨龄软件在健康韩国儿童中的临床性能	371名年龄在4至17岁之间的健康韩国儿童	机器学习	NA	深度学习	NA	图像	371名健康儿童，553张左手X光片
409	2024-08-07	A deep learning based holistic diagnosis system for immunohistochemistry interpretation and molecular subtyping 2024-04, Neoplasia (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.neo.2024.100976 PMID:38412576	研究论文	开发了一种基于深度学习的整体智能乳腺癌肿瘤诊断系统，用于免疫组化图像的自动解读和分子亚型分类	该系统通过卷积神经网络自动提取和分析免疫染色多特征，提高了免疫组化图像解读的效率和准确性	NA	提高乳腺癌免疫组化图像解读的效率和准确性	乳腺癌的分子亚型分类	机器学习	乳腺癌	卷积神经网络	CNN	图像	NA
410	2024-08-07	Application of computer vision and deep learning models to automatically classify medically important mosquitoes in North Borneo, Malaysia 2024-Apr, Bulletin of entomological research IF:1.6Q2 DOI:10.1017/S000748532400018X PMID:38557482	研究论文	本研究利用深度学习模型MobileNetV2自动检测和分类马来西亚北婆罗洲的城市和郊区收集的蚊子样本	开发了一个可以在实地使用的应用程序，用于自动检测蚊子，并在不同背景环境下实现了较高的准确率	未来需要更多的图像数据和更强大的深度学习架构来提高预测结果	利用深度学习模型开发一个能够自动检测蚊子的应用程序	马来西亚北婆罗洲的城市和郊区收集的蚊子样本	计算机视觉	NA	深度学习	MobileNetV2	图像	4880张蚊子图像
411	2024-08-07	Deep learning in the radiologic diagnosis of osteoporosis: a literature review 2024-Apr, The Journal of international medical research IF:1.4Q4 DOI:10.1177/03000605241244754 PMID:38656208	综述	本文综述了深度学习方法在放射诊断骨质疏松症中的应用	深度学习在骨质疏松筛查中表现出显著能力	临床商业化骨质疏松诊断模型仍面临挑战	总结深度学习方法在放射诊断骨质疏松症中的应用	骨质疏松症的筛查和诊断	机器学习	骨质疏松症	深度学习	NA	图像	共包含40项研究，分为骨质疏松筛查（20项）、骨密度预测（13项）和骨质疏松骨折风险预测与检测（7项）
412	2024-08-07	Artificial intelligence in liver imaging: methods and applications 2024-Apr, Hepatology international IF:5.9Q1 DOI:10.1007/s12072-023-10630-w PMID:38376649	综述	本文综述了基于医学影像的人工智能方法及其在肝脏疾病管理中的应用	重点介绍了深度学习在肝脏影像中的代表性方法及其在精确检测、诊断和治疗肝脏疾病中的临床应用	强调了当前面临的挑战，如特征可解释性、多模态数据集成和多中心研究	探讨人工智能方法在肝脏疾病管理中的应用及其未来发展	肝脏疾病及其影像学评估	计算机视觉	肝脏疾病	深度学习	NA	影像	NA
413	2024-08-07	AI-Driven Clinical Decision Support Systems: An Ongoing Pursuit of Potential 2024-Apr, Cureus DOI:10.7759/cureus.57728 PMID:38711724	综述	本文综述了人工智能（AI）技术如何革新临床决策支持系统（CDSS），包括其在医疗决策中的应用、相关挑战以及实现AI-CDSS潜力的未来方向。	强调了AI在提升CDSS效能和效率中的日益重要的作用，并探讨了AI技术如机器学习算法、自然语言处理和深度学习在CDSS中的集成。	讨论了AI集成中的挑战，如可解释性和偏见问题，并提出了成功采用AI-CDSS的策略，强调了工作流程对齐和跨学科合作的重要性。	探讨AI技术如何改变CDSS，并推动其在医疗实践中的应用。	研究对象包括AI技术在CDSS中的应用，如AI驱动的诊断、个性化治疗建议、风险预测和临床文档辅助。	NA	NA	机器学习算法、自然语言处理、深度学习	神经网络、决策树	NA	NA
414	2024-08-07	Spatial landmark detection and tissue registration with deep learning 2024-Apr, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02199-5 PMID:38438615	研究论文	本文介绍了一种新的无监督地标检测和注册方法，使用神经网络引导的薄板样条，用于组织学图像数据的空间地标检测和组织样本注册	提出了一种新的无监督地标检测和注册方法，使用神经网络引导的薄板样条，能够处理非线性变形和多模态数据	NA	解决现有无监督地标检测方法在组织学图像数据处理中的局限性	空间地标检测和组织样本注册	计算机视觉	NA	神经网络引导的薄板样条	神经网络	图像	多种数据集，包括组织学和空间解析转录组学
415	2024-08-07	Assessing Biological Age: The Potential of ECG Evaluation Using Artificial Intelligence: JACC Family Series 2024-Apr, JACC. Clinical electrophysiology DOI:10.1016/j.jacep.2024.02.011 PMID:38597855	研究论文	本文探讨了利用人工智能评估心电图以预测生物年龄的潜力	利用深度学习方法训练人工智能模型，通过大量心电图数据预测年龄，并探讨了预测误差与生物年龄的关系	年龄预测存在不完美性，预测误差可能影响生物年龄的准确性	研究生物年龄预测的新方法，特别是通过心电图和人工智能的结合	生物年龄的预测及其与死亡率的关系	机器学习	NA	深度学习	AI模型	心电图	数十万份心电图数据
416	2024-08-07	Revolutionizing Pulmonary Diagnostics: A Narrative Review of Artificial Intelligence Applications in Lung Imaging 2024-Apr, Cureus DOI:10.7759/cureus.57657 PMID:38707160	综述	本文综述了人工智能在肺部影像学中的应用，探讨了其在肺部异常检测、疾病诊断和疾病预后预测方面的影响	强调了人工智能在提高肺部医疗准确性、效率和可及性方面的变革潜力	提到了在临床工作流程中整合人工智能、伦理考虑以及进一步研究和合作的需要	探讨人工智能在肺部影像学中的应用及其对肺部诊断的影响	肺部影像学中的异常检测、疾病诊断和疾病预后预测	计算机视觉	肺部疾病	机器学习算法、深度学习技术和自然语言处理	NA	影像	NA
417	2024-08-07	Deep learning based automatic segmentation of the Internal Pudendal Artery in definitive radiotherapy treatment planning of localized prostate cancer 2024-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2024.100577 PMID:38707629	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动分割内部阴部动脉（IPA）的模型，用于前列腺癌的确定性放疗治疗计划	本模型采用了挤压和激发块以及模态注意力机制进行有效的特征提取和精确分割，使用了一种新的损失函数有效训练模型，并采用了模态丢失策略以在没有MRI的情况下进行分割	NA	探索剂量保护内部阴部动脉以保留性功能，并提高分割的一致性	内部阴部动脉（IPA）的自动分割	数字病理学	前列腺癌	深度学习	CNN	图像	86名患者
418	2024-08-08	An Artificial Intelligence model for implant segmentation on periapical radiographs 2024-Apr, JPMA. The Journal of the Pakistan Medical Association DOI:10.47391/JPMA.AKU-9S-02 PMID:38712403	研究论文	本文使用深度学习算法对牙科植入物在PA放射图像上进行分割，并将其性能与人类标注者确定的真实情况进行比较	开发了一种用于在PA放射图像上分割牙科植入物的人工智能模型	NA	研究目的是使用深度学习算法自动分割PA放射图像上的牙科植入物	牙科植入物在PA放射图像上的分割	计算机视觉	NA	深度学习	U-net	图像	总共使用了1294张图像进行训练、验证和测试，其中130张未见过的图像用于评估模型性能