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
421	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
422	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）
423	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
424	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
425	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
426	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
427	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
428	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
429	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