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
221	2024-08-15	Deep learning for automatic volumetric segmentation of left ventricular myocardium and ischaemic scar from multi-slice late gadolinium enhancement cardiovascular magnetic resonance 2024-May-31, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeae022 PMID:38244222	研究论文	本研究详细介绍了应用深度学习技术自动分割左心室心肌和缺血性瘢痕体积，并从晚期钆增强心血管磁共振成像（LGE-CMR）中自动量化心肌缺血性瘢痕负担	采用了三种模型（U-Net、Cascaded U-Net和U-Net++），并引入了一种新的自适应加权分类交叉熵损失函数进行训练	NA	开发一种深度学习模型，用于从LGE-CMR图像中自动分割和分析左心室瘢痕负担	左心室心肌和缺血性瘢痕的体积分割及量化	计算机视觉	心血管疾病	晚期钆增强心血管磁共振成像（LGE-CMR）	U-Net、Cascaded U-Net、U-Net++	图像	501张图像用于训练和验证，52张图像用于外部评估
222	2024-08-14	Molecular Mechanism of Phosphorylation-Mediated Impacts on the Conformation Dynamics of GTP-Bound KRAS Probed by GaMD Trajectory-Based Deep Learning 2024-May-15, Molecules (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/molecules29102317 PMID:38792177	研究论文	本研究使用高斯加速分子动力学（GaMD）模拟结合深度学习（DL）探索磷酸化对GTP结合KRAS构象动力学的影响	首次结合GaMD模拟和深度学习分析磷酸化对KRAS构象动力学的影响，揭示了磷酸化位点pY32、pY64和pY137对KRAS功能的关键作用	NA	探索磷酸化对GTP结合KRAS构象动力学的影响及其分子机制	GTP结合KRAS的构象动力学及其磷酸化位点的影响	生物信息学	NA	高斯加速分子动力学（GaMD）模拟	深度学习（DL）	分子动力学轨迹	NA
223	2024-08-14	Computational Pathology for Prediction of Isocitrate Dehydrogenase Gene Mutation from Whole Slide Images in Adult Patients with Diffuse Glioma 2024-05, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.01.009 PMID:38325551	研究论文	开发了一种基于聚类的卷积神经网络和视觉变换器的混合深度学习模型，用于从无注释的苏木精和伊红染色的全切片病理图像中检测成人弥漫性胶质瘤患者的异柠檬酸脱氢酶基因突变状态	提出的混合模型在验证集和外部测试集上的表现优于其他模型，尤其是在具有不同IDH状态但共享组织学特征的困难亚组中	NA	开发一种计算病理学工具，用于快速初步检测成人弥漫性胶质瘤患者的异柠檬酸脱氢酶基因突变	成人弥漫性胶质瘤患者的异柠檬酸脱氢酶基因突变状态	数字病理学	脑瘤	NA	卷积神经网络和视觉变换器	图像	2275名成人弥漫性胶质瘤患者
224	2024-08-14	A Histopathologic Image Analysis for the Classification of Endocervical Adenocarcinoma Silva Patterns Depend on Weakly Supervised Deep Learning 2024-05, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.01.016 PMID:38382842	研究论文	研究开发了一种基于弱监督深度学习的深度学习管道（Silva3-AI），用于自动分析基于全切片图像的组织病理学图像并准确识别Silva模式	Silva3-AI模型采用视觉变换器和循环神经网络架构，利用多倍率补丁，实现了高精度的Silva模式识别，并与具有10年诊断经验的专业病理学家的表现相当	NA	开发一种自动分析组织病理学图像并识别Silva模式的深度学习管道	子宫颈腺癌中的Silva模式	数字病理学	子宫颈癌	弱监督深度学习	视觉变换器和循环神经网络	图像	初始研究包括202名子宫颈腺癌患者，随后从其他7个医疗中心收集了161名患者进行独立测试
225	2024-08-12	Using Deep Learning to Increase Eye-Tracking Robustness, Accuracy, and Precision in Virtual Reality 2024-May, Proceedings of the ACM on computer graphics and interactive techniques IF:1.4Q3 DOI:10.1145/3654705 PMID:39119010	研究论文	本文评估了使用深度学习方法提高虚拟现实中眼动追踪的鲁棒性、准确性和精确度	采用机器学习方法进行瞳孔追踪，相比传统计算机视觉技术在分割性能上表现更优	目前尚不清楚这些网络如何影响最终注视估计的质量	评估几种当代基于机器学习的眼部特征追踪方法对最终注视估计质量的影响	眼动追踪的准确性、精确度和掉线率	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
226	2024-08-11	Using an interpretable deep learning model for the prediction of riverine suspended sediment load 2024-May, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-024-33290-1 PMID:38656723	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和Shapley加性解释技术的可解释模型，用于预测河流系统中的悬浮沉积物负荷	本研究的创新点在于开发了一种可解释的深度学习模型，并应用Shapley加性解释技术来解释模型的输出	NA	研究目的是开发一种可解释的深度学习模型，用于预测河流系统中的悬浮沉积物负荷	研究对象是Taleghan河流域的每日悬浮沉积物负荷预测	机器学习	NA	深度学习	密集深度神经网络(DDNN), 长短期记忆(LSTM), 门控循环单元(GRU), 简单循环神经网络(RNN)	河流流量和降雨数据	Taleghan河流域的每日数据
227	2024-08-11	Quantifying the scale of erosion along major coastal aquifers of Pakistan using geospatial and machine learning approaches 2024-May, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-024-33296-9 PMID:38662291	研究论文	本研究使用地理空间和机器学习方法量化巴基斯坦主要沿海含水层的侵蚀规模	本研究结合数据融合和深度学习图像分割架构，提出了一种新的侵蚀和淤积评估方法	NA	监测巴基斯坦主要沿海含水层的侵蚀情况，并提出解决方案	巴基斯坦的沿海含水层	机器学习	NA	图像分割	U-Net with EfficientNet backbone	图像	涉及多个地点，包括Sandspit、Indus delta、Sonmiani、Miani Hor、Bhuri creek、east Phitii creek、Waddi creek、Tummi creek和East Khalri creek
228	2024-08-10	Diagnostic effectiveness of deep learning-based MRI in predicting multiple sclerosis: A meta-analysis 2024-May, Neurosciences (Riyadh, Saudi Arabia) DOI:10.17712/nsj.2024.2.20230103 PMID:38740399	meta-analysis	本研究通过meta分析评估了基于卷积神经网络（CNN）的磁共振成像（MRI）在多发性硬化症（MS）诊断中的表现	采用2D-3D CNN技术，实现了对MS病变的高准确性、敏感性和特异性识别、分类和分割	NA	探讨基于CNN的MRI在多发性硬化症病变识别、分类和分割中的诊断性能	多发性硬化症病变	machine learning	多发性硬化症	CNN	CNN	MRI图像	共筛选出15篇文章进行分析
229	2024-08-09	Deep learning performance compared to healthcare experts in detecting wrist fractures from radiographs: A systematic review and meta-analysis 2024-May, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111399 PMID:38428318	meta-analysis	本研究通过系统综述和荟萃分析，评估了深度学习算法在腕部骨折诊断中的准确性，并与医疗专家的诊断结果进行了比较	研究发现卷积神经网络（CNN）的诊断准确性与医疗专家相当	需要更多采用严格参考标准、外部数据集验证以及探索医疗专家辅助下CNN诊断性能的研究	评估深度学习算法在腕部骨折诊断中的准确性	腕部骨折的诊断	machine learning	NA	convolutional neural networks (CNN)	CNN	image	共包含33,026张腕部X光片
230	2024-08-09	Artificial intelligence for cervical cancer screening: Scoping review, 2009-2022 2024-May, International journal of gynaecology and obstetrics: the official organ of the International Federation of Gynaecology and Obstetrics DOI:10.1002/ijgo.15179 PMID:37811597	综述	本文综述了2009年至2022年间人工智能在宫颈癌早期影像诊断中的应用	支持向量机和深度学习方法（如卷积神经网络、ResNet和VGG）显示出超过97%的最佳诊断性能	需要进一步研究以验证这些发现	描述和综合关于人工智能在宫颈癌早期影像诊断中诊断准确性的文献	人工智能在宫颈癌影像诊断中的应用	机器学习	宫颈癌	卷积神经网络（CNN）、ResNet、VGG	卷积神经网络（CNN）	图像	32项研究
231	2024-08-08	Deep learning with diffusion MRI as in vivo microscope reveals sex-related differences in human white matter microstructure 2024-05-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-60340-y PMID:38744901	研究论文	本研究利用扩散磁共振成像技术，开发了多种端到端分类模型，以准确估计受试者的性别，并识别出男女之间差异最大的白质区域	本研究首次利用扩散磁共振成像技术在细胞水平上揭示了男女大脑白质微观结构的差异，并使用多种模型架构进行验证	研究仅使用了来自人类连接组项目的健康受试者数据，且年龄范围有限	研究男女大脑白质微观结构的差异，以深入理解不同性别中表现不同的脑部疾病	男女大脑白质的微观结构	计算机视觉	NA	扩散磁共振成像	2D卷积神经网络, 3D卷积神经网络, Vision Transformer	图像	471名男性与560名女性健康受试者（年龄范围22-37岁）
232	2024-08-07	Accurate prediction of antibody function and structure using bio-inspired antibody language model 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae245 PMID:38797969	研究论文	本文介绍了基于生物启发的抗体语言模型（BALM），用于准确预测抗体的功能和结构	提出了BALM模型，该模型在抗体结合预测任务中表现出色，并引入了BALMFold方法，能够快速预测抗体的完整原子结构	NA	解决抗体结构预测的挑战，推动治疗性抗体的发展	抗体的功能和结构	机器学习	NA	深度学习	语言模型	序列数据	3.36亿个40%非冗余的未标记抗体序列
233	2024-08-05	DeepARV: ensemble deep learning to predict drug-drug interaction of clinical relevance with antiretroviral therapy 2024-May-06, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00374-0 PMID:38710671	研究论文	本研究评估了深度学习方法预测抗病毒治疗及其合并用药的临床相关药物相互作用的潜力	提出了DeepARV-Sim和DeepARV-ChemBERTa，利用分子结构信息和多样性学习方法有效提高临床相关药物相互作用的预测能力	临床相关药物相互作用研究数量有限，可能影响模型的泛化能力	本研究旨在通过深度学习技术预测抗病毒药物和合并用药之间的临床相关药物相互作用	研究对象为30142对药物的相互作用，来自伦敦HIV药物相互作用数据库	机器学习	NA	DeepARV-Sim和DeepARV-ChemBERTa	Transformer	药物组合数据	30142对药物
234	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
235	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
236	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
237	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
238	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
239	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
240	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