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
181	2024-08-05	Prediction of tumor origin in cancers of unknown primary origin with cytology-based deep learning 2024-May, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-02915-w PMID:38627559	研究论文	本文开发了一种基于细胞学的深度学习方法，用于预测未知原发癌肿瘤的来源	提出了一种新的深度学习方法TORCH，能够准确区分肿瘤来源并优于病理学家的预测效果	需要在随机试验中进一步验证	研究癌症的未知原发部位的诊断挑战及其肿瘤来源预测	利用细胞学图像数据集分析未知原发癌的肿瘤来源	数字病理学	未知原发癌	深度学习	TORCH	细胞学图像	总共分析了57,220个病例的细胞学图像数据
182	2024-08-04	Identification of Microorganism in Infected Wounds by Positively Charged Selective Sensor Array and Deep Learning Algorithm 2024-05-14, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c01845 PMID:38702857	研究论文	本研究使用带正电的选择传感器阵列和深度学习算法识别感染伤口中的微生物	创新点在于结合了特定的阳离子染料与深度学习模型ResNet实现了高效的微生物分类	可能缺乏不同环境条件下的微生物识别验证	研究目标是快速准确识别病原微生物，以便于感染诊断	研究对象为14种用S-TDs染色的微生物，包括革兰阴性菌、革兰阳性菌和真菌	数字病理学	感染性疾病	荧光传感器阵列	残差网络（ResNet）	图像	涉及14种微生物的大量图像数据
183	2024-08-04	Real-Time Signal Analysis with Wider Dynamic Range and Enhanced Sensitivity in Multiplex Colorimetric Immunoassays Using Encoded Hydrogel Microparticles 2024-05-07, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c00773 PMID:38662417	研究论文	本研究介绍了一种新的实时信号分析技术，用于定量多个蛋白质，从而提高多重比色免疫测定的动态范围和灵敏度	引入了实时信号分析，通过观察比色信号的连续变化，而不是仅依赖于终点分析	未提及具体的局限性	提高多重比色免疫测定的动态范围和灵敏度	多重比色免疫测定中的蛋白质	数字病理学	NA	比色免疫测定	深度学习	信号	涉及与先兆子痫相关的多种蛋白质目标的浓度范围
184	2024-08-04	Persistent Luminescence Lifetime-Based Near-Infrared Nanoplatform via Deep Learning for High-Fidelity Biosensing of Hypochlorite 2024-05-07, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c00899 PMID:38661330	研究论文	该文章提出了一种基于持久发光寿命的纳米平台，通过深度学习实现高保真生物传感	创新性地使用深度学习提取持久发光寿命特征，以高对比度信号进行生物成像	NA	研究在复杂基质系统中实现高保真生物传感的能力	开发一种持久发光纳米探头用于漂白剂检测	数字病理学	NA	持久发光成像	3D卷积神经网络	成像数据	NA
185	2024-08-04	Deep Learning Classification of Usual Interstitial Pneumonia Predicts Outcomes 2024-05-01, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202307-1191OC PMID:38207093	研究论文	本文开发了一种可解释的深度学习算法，用于从CT影像中预测常见间质性肺炎的结果	应用多实例学习（MIL）方法实现了对常见间质性肺炎的准确分类和预测	本文未明确提及任何潜在的限制	研究的目的是利用CT影像提高对常见间质性肺炎的诊断精度和预后评估	研究对象为不同临床人群中被诊断为常见间质性肺炎的患者	数字病理学	肺纤维化	计算机断层扫描（CT）	多实例学习（MIL）	影像	总样本量为2,143，测试样本包括127, 239, 和979名患者
186	2024-08-04	UTILIZATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR PREDICTIVE MODELING IN DENTAL IMPLANTOLOGY 2024-May, Georgian medical news PMID:39089263	研究论文	本文探讨了人工智能在牙科植牙成功预测中的应用	引入基于人工智能的预测模型，分析影响植牙有效性的因素	由于缺乏具体结果和研究数量不足，定量分析不可行	识别现有关于人工智能在牙科植牙中预测模型使用的研究	患者数据，包括X光和病历	计算机视觉	NA	人工智能	决策树，随机森林，人工神经网络（ANN），深度学习（DL）	患者数据	NA
187	2024-08-04	Circumventing drug resistance in gastric cancer: A spatial multi-omics exploration of chemo and immuno-therapeutic response dynamics 2024-May, Drug resistance updates : reviews and commentaries in antimicrobial and anticancer chemotherapy IF:15.8Q1 DOI:10.1016/j.drup.2024.101080 PMID:38579635	研究论文	本研究探讨了胃癌中药物耐药性的细胞和分子机制。	本研究通过空间多组学探索和深度学习模型预测治疗反应，揭示了药物耐药性的新机制。	本研究的局限性在于可能未考虑所有患者的个体差异和长期疗效评估。	研究胃癌中化疗和免疫治疗反应动态的药物耐药机制。	研究对象为接受化疗和免疫治疗的胃癌患者的术后组织样本。	数字病理学	胃癌	多组学	支持向量机（SVM）	图像及多组学数据	研究涉及多个胃癌患者的术后组织样本
188	2024-08-04	The development of a deep learning model for automated segmentation of the robotic pancreaticojejunostomy 2024-May, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-10725-x PMID:38488870	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于自动分割机器人胰肠吻合术的视频。	该文章首次利用深度学习技术实现了对胰肠吻合术视频的自动分割，减少了手术视频分析的时间和成本。	研究仅使用了111个胰肠吻合术视频，样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力。	研究旨在运用深度学习技术自动分割胰肠吻合术的视频，以提高手术性能评估的效率。	本文研究对象为2011年至2022年在三级转诊中心收集的111个机器人胰肠吻合术视频。	计算机视觉	NA	深度学习	3D卷积神经网络	视频	111个胰肠吻合术视频，训练模型使用60个视频，优化超参数使用10个视频，测试性能使用30个视频
189	2024-08-04	Detecting dental caries on oral photographs using artificial intelligence: A systematic review 2024-05, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.14659 PMID:37392423	系统综述	本系统综述旨在评估人工智能模型在口腔照片中检测牙齿龋齿的表现	评估了不同机器学习算法在牙齿龋齿检测中的表现，并提出了对未来研究的建议	有限的研究允许评估人工智能对不同严重程度病变的表现	评估人工智能在口腔照片中检测牙齿龋齿的能力	临床研究报告的深度学习和其他机器学习算法	机器学习	NA	深度学习	NA	口腔照片	19项研究
190	2024-08-05	Deep learning based on small sample dataset: prediction of dielectric properties of SrTiO3-type perovskite with doping modification 2024-May, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.231464 PMID:39076810	研究论文	本文研究基于小样本数据集的深度学习，以预测掺杂修饰的SrTiO3型钙钛矿的介电特性	提出了一种新的、有效的方法，通过深度神经网络模型显著提高了对介电性能的预测准确性	研究中使用的小数据集限制了对介电性能和能量存储密度提高的更深层次分析	旨在解决SrTiO掺杂数据的高度分散性和小样本大小带来的研究难题	研究对象为SrTiO型钙钛矿的掺杂数据	机器学习	NA	深度学习	一维卷积神经网络	实验数据	200条与SrTiO型钙钛矿掺杂相关的实验记录
191	2024-08-05	UltraAIGenomics: Artificial Intelligence-Based Cardiovascular Disease Risk Assessment by Fusion of Ultrasound-Based Radiomics and Genomics Features for Preventive, Personalized and Precision Medicine: A Narrative Review 2024-May, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3 DOI:10.31083/j.rcm2505184 PMID:39076491	综述	该文章为心血管疾病风险评估提出了基于人工智能的综合方法。	提出了结合超声放射组学和基因组学特征的新方法，以提高心血管疾病风险评估的准确性。	仅基于246项研究的回顾，可能缺乏广泛的临床应用数据支持。	探讨如何通过融合基因组学和放射组学特征来改善心血管疾病的风险评估。	研究重点在于心血管疾病和中风的风险评估。	机器学习	心血管疾病	深度学习	DL模型	NA	246项研究
192	2024-08-05	A large-scale assessment of sequence database search tools for homology-based protein function prediction 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae349 PMID:39038936	研究论文	本文评估了不同序列数据库搜索工具在基于同源性的蛋白质功能预测中的效果	提出新的评分函数以改进基于同源性匹配的GO预测，并验证了搜索参数的重要性	没有探讨所有可能的顺序搜索工具和参数组合	探讨如何选择最佳序列搜索工具及其参数以提高蛋白质功能预测	主要研究热门的序列搜索工具对蛋白质功能预测的影响	机器学习	NA	序列数据库搜索	NA	基准数据集	大规模基准数据集
193	2024-08-05	Comprehensive single-cell RNA-seq analysis using deep interpretable generative modeling guided by biological hierarchy knowledge 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae314 PMID:38960404	研究论文	提出了一种名为d-scIGM的深度可解释生成模型，用于单细胞RNA-seq数据分析	d-scIGM结合锯齿连接技术和残差网络，构建了一个深度生成框架，并结合生物领域的层次性先验知识提高了模型的可解释性	大部分以往的生成模型工作局限于一到三层潜在变量的浅层神经网络	探索如何通过深度学习分析单细胞转录组数据并增加模型的可解释性	单细胞RNA-seq数据	数字病理学	黑色素瘤	RNA-seq	深度生成模型	基因表达数据	包含大规模实验的数据集
194	2024-08-04	Development and validation of a deep learning model to predict axial length from ultra-wide field images 2024-May, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-023-02885-2 PMID:38102471	研究论文	本研究验证了通过超广角图像构建深度学习模型以预测中等至高度近视患者的轴长的可行性	创新点在于利用深度学习模型从超广角图像中高精度预测轴长	性别特异模型在男性和女性数据集中的表现存在显著差异	研究目的是开发和验证深度学习模型用于预测中等和高度近视患者的轴长	研究对象为2014年至2020年期间的3134例近视患者的6174幅超广角图像	计算机视觉	近视	深度学习	NA	图像	共6174幅超广角图像，来自3134名患者
195	2024-08-04	Predicting systemic diseases in fundus images: systematic review of setting, reporting, bias, and models' clinical availability in deep learning studies 2024-May, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-023-02914-0 PMID:38238576	综述	本综述系统评估了使用深度学习技术分析眼底图像以预测全身性疾病的研究。	提供了对现有研究的系统性评估，并提出了改进临床适用性的方法建议	许多研究报告的不透明，样本量和缺失数据处理不足，且大部分模型在临床中未被实际应用	评估眼底图像及深度学习在预测全身性疾病中的表现，并促进临床实践的转化	系统性疾病的参数和状况，主要是通过眼底图像进行预测	数字病理学	糖尿病及相关疾病	深度学习	NA	眼底图像	31篇研究
196	2024-08-07	Deep learning in ophthalmic and orbital ultrasound for spaceflight associated neuro-ocular syndrome (SANS) 2024-May, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-023-02877-2 PMID:38135772	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
197	2024-08-07	Response to 'Deep learning in ophthalmic ultrasound to enable further insights in Spaceflight Associated Neuro-Ocular Syndrome (SANS)' 2024-May, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-023-02878-1 PMID:38135773	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
198	2024-08-05	Automated detection of anterior crossbite on intraoral images and videos utilizing deep learning 2024-May-03, International journal of computerized dentistry IF:1.8Q2 DOI:10.3290/j.ijcd.b5290567 PMID:38700086	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于自动检测和分类口腔内部图像和视频中的前牙反咬合	采用深度学习模型自动识别前牙反咬合，提供了一种新的自动化解决方案	CNN模型的敏感性低于两位正畸医生的评估	研究口腔内部图像和视频中前牙反咬合的自动检测技术	1865幅口腔内部图像和10个视频，累计时长124秒	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像和视频	1865幅图像，10个视频
199	2024-08-05	Evaluation of deep learning-based reconstruction late gadolinium enhancement images for identifying patients with clinically unrecognized myocardial infarction 2024-May-31, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01308-2 PMID:38822240	研究论文	本研究比较了使用常规和深度学习重建技术识别未被确认心肌梗死患者的效果	本研究创新性地应用深度学习重建技术(LGEDL)以提高未被确认心肌梗死的诊断效率	研究仅在一个医院进行，样本量相对较小，可能限制结果的泛化性	评估深度学习重建的晚期铕增强图像在识别未被确认的心肌梗死患者中的有效性	98名有未被确认心肌梗死疑虑患者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习重建	NA	图像	98名患者，68名男性，平均年龄：55.8±8.1岁
200	2024-08-05	Adoption of blockchain as a step forward in orthopedic practice 2024-May-24, European journal of translational myology IF:1.8Q3 DOI:10.4081/ejtm.2024.12197 PMID:38785351	研究论文	本文探讨区块链技术在骨科中的应用及其优点	将区块链与人工智能、机器学习和深度学习结合用于更准确的诊断和治疗建议	存在采用障碍和数据共享意愿等挑战	探索区块链在骨科实践中的潜在应用	区块链如何影响患者数据管理、骨科登记、医学成像和研究数据	NA	NA	区块链技术	NA	数据	NA