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
41	2024-12-18	Frequency Domain Channel-Wise Attack to CNN Classifiers in Motor Imagery Brain-Computer Interfaces 2024-05, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2023.3344295 PMID:38113159	研究论文	本文提出了一种基于频域的通道级攻击方法，用于攻击运动想象脑机接口中的卷积神经网络分类器	本文的创新点在于提出了一种基于频域扰动的攻击方法，而不是传统的时域扰动方法，并且该方法在黑盒场景下不需要详细的模型知识	NA	研究如何评估和攻击运动想象脑机接口中的卷积神经网络模型的脆弱性	运动想象脑机接口中的卷积神经网络分类器	机器学习	NA	卷积神经网络	卷积神经网络	脑电信号	四个公开的运动想象数据集
42	2024-12-18	A Human-Centered AI Framework for Efficient Labelling of ECGs From Drug Safety Trials 2024-05, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2023.3348329 PMID:38157467	研究论文	本文提出了一种以人为中心的人工智能框架，用于高效标记药物安全试验中的心电图（ECG）数据	该框架结合了深度学习（DL）技术与人类专家知识，通过自动化测量与专家验证相结合的方式，显著减少了ECG标记的工作量，同时保持了高准确性	本文未详细讨论该框架在不同类型ECG数据上的泛化能力，以及在更大规模数据集上的表现	旨在提高药物安全试验中心电图标记的效率和准确性	药物安全试验中的心电图数据，特别是QT间期的测量	机器学习	NA	深度学习（DL）	NA	心电图（ECG）数据	3个药物安全试验的数据，每个试验中仅10%的数据需要专家审查
43	2024-12-17	The utility of artificial intelligence in identifying radiological evidence of lung cancer and pulmonary tuberculosis in a high-burden tuberculosis setting 2024-05-31, South African medical journal = Suid-Afrikaanse tydskrif vir geneeskunde DOI:10.7196/SAMJ.2024.v114i6.1846 PMID:39041503	研究论文	评估qXR软件在识别高负担结核病环境中肺部影像中肺癌和肺结核的效用	利用人工智能（AI）和深度学习（DL）系统检测肺部疾病的影像学变化，特别是在资源有限的医疗系统中	研究样本量有限，且仅在一家三级医疗机构进行	评估qXR软件在检测肺部影像中肺癌或肺结核的效用	382张胸部X光片，包括127张肺癌、144张肺结核和111张正常影像	计算机视觉	肺结核	深度学习（DL）	NA	影像	382张胸部X光片
44	2024-12-17	Deep learning for cross-region streamflow and flood forecasting at a global scale 2024-May-06, Innovation (Cambridge (Mass.)) DOI:10.1016/j.xinn.2024.100617 PMID:39677966	研究论文	本文提出了一种名为编码器-解码器双层长短期记忆网络（ED-DLSTM）的混合深度学习模型，用于全球范围内的跨区域径流和洪水预报	本文的创新点在于提出了ED-DLSTM模型，该模型结合了深度学习和传统水文模型的优点，能够有效处理全球范围内（包括有测站和无测站）的流域径流预报问题，并通过空间属性编码模块增强了模型的跨区域能力	本文的局限性在于未详细讨论模型的计算复杂度和实际应用中的计算资源需求	研究目的是解决全球范围内径流和洪水预报的挑战，特别是在无测站流域中的应用	研究对象包括全球范围内的2000多个有测站流域和160个无测站流域	机器学习	NA	深度学习	编码器-解码器双层长短期记忆网络（ED-DLSTM）	历史数据	超过2000个有测站流域和160个无测站流域
45	2024-12-16	A generalization performance study on the boosting radiotherapy dose calculation engine based on super-resolution 2024-May, Zeitschrift fur medizinische Physik IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.zemedi.2022.10.006 PMID:36631314	研究论文	本研究开发了一种基于超分辨率的深度学习模型，用于在临床实践中快速准确地预测剂量分布	提出了多阶段剂量超分辨率网络（MDSR Net）架构，结合稀疏掩模模块和多阶段渐进剂量分布恢复方法，显著提高了剂量预测的准确性和泛化能力	未提及具体的局限性	开发一种高效准确的剂量计算方法，以促进在线自适应放射治疗技术（OLART）的广泛应用	不同疾病部位的VMAT计划中的剂量分布	机器学习	NA	深度学习	多阶段剂量超分辨率网络（MDSR Net）	图像	340个VMAT计划，其中240个用于模型训练，60个用于模型基准测试，40个用于模型泛化评估
46	2024-12-16	NON-CARTESIAN SELF-SUPERVISED PHYSICS-DRIVEN DEEP LEARNING RECONSTRUCTION FOR HIGHLY-ACCELERATED MULTI-ECHO SPIRAL FMRI 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635551 PMID:39669313	研究论文	本文提出了一种基于物理驱动的深度学习重建方法，用于加速多回波螺旋fMRI成像	本文创新性地使用了非笛卡尔轨迹的自监督学习算法，并结合物理驱动的深度学习网络，实现了10倍加速的多回波螺旋fMRI重建	NA	提高多回波螺旋fMRI成像的时空分辨率	多回波螺旋fMRI成像	计算机视觉	NA	物理驱动的深度学习	深度学习网络	图像	NA
47	2024-12-15	A bi-directional segmentation method for prostate ultrasound images under semantic constraints 2024-05-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-61238-5 PMID:38778034	研究论文	本文提出了一种基于语义约束的双向分割方法，用于前列腺超声图像的分割	本文提出的BiSeC模型在前列腺超声图像分割中表现优异，Dice相似系数达到96.74%，交并比达到93.71%	NA	解决前列腺经直肠超声图像分割中的挑战	前列腺经直肠超声图像	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	BiSeC模型	图像	NA
48	2024-12-15	Adaptive temporal compression for reduction of computational complexity in human behavior recognition 2024-05-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-61286-x PMID:38720020	研究论文	本文提出了一种自适应时间压缩（ATC）模块，用于减少人类行为识别中的计算复杂度	提出了自适应时间压缩（ATC）模块，通过消除视频数据中的冗余帧来实现数据压缩，从而减少GPU计算负载和时间复杂度	未提及具体的技术局限性	解决三维卷积在人类行为识别中带来的参数数量增加、时间复杂度增加以及对GPU依赖性强的问题	人类行为识别中的计算复杂度问题	计算机视觉	NA	三维卷积	三维卷积神经网络	视频	未提及具体样本数量
49	2024-12-14	Systematic Review of Emotion Detection with Computer Vision and Deep Learning 2024-May-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24113484 PMID:38894274	综述	本文对使用深度学习和计算机视觉进行面部和姿态情绪识别的研究进行了系统性综述	提出了一个分类法，描述了用于情绪检测的表情类型、测试环境、当前相关的深度学习方法以及使用的数据集	未明确分类混合和增强模型	对使用深度学习方法和计算机视觉进行面部和姿态情绪识别的研究进行系统性综述	面部和姿态情绪识别	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）、区域卷积神经网络（R-CNN）、视觉变换器（ViT）、其他神经网络（NNs）	图像	分析了77篇来自不同来源的论文
50	2024-12-14	Fully Automated OCT-based Tissue Screening System 2024-May-15, ArXiv PMID:38800655	研究论文	本研究介绍了一种基于光学相干断层扫描（OCT）的全自动组织筛选系统，用于离体组织培养的高通量筛选应用	该系统利用OCT的非侵入性、高分辨率能力，配备了定制的电动平台和组织检测功能，结合基于Transformer的深度学习分割算法，实现了自动连续成像和高效、一致的读出	NA	开发一种全自动的OCT成像系统，用于高通量组织筛选应用	离体组织培养，特别是小鼠视网膜变性模型的视网膜移植培养	数字病理学	视网膜疾病	光学相干断层扫描（OCT）	Transformer	图像	小鼠视网膜变性模型的视网膜移植培养样本
51	2024-12-13	Geometry-Complete Diffusion for 3D Molecule Generation and Optimization 2024-May-24, ArXiv PMID:36798459	研究论文	本文提出了一种名为Geometry-Complete Diffusion Model (GCDM)的3D分子生成和优化模型	GCDM在生成和优化3D分子方面显著优于现有的3D分子扩散模型，能够生成更大比例的有效且能量稳定的大分子	NA	解决现有3D分子生成方法无法学习重要几何特性的问题	3D分子的生成和优化	机器学习	NA	等变图神经网络 (GNNs)，去噪扩散框架	Geometry-Complete Diffusion Model (GCDM)	3D分子数据	QM9数据集和GEOM-Drugs数据集
52	2024-12-13	Quantifying the calcification of abdominal aorta and major side branches with deep learning 2024-05, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.01.023 PMID:38365540	研究论文	本文探讨了使用基于神经网络的方法量化腹主动脉及其分支的钙化的可能性	本文首次提出了能够自动分割腹主动脉及其分支以及钙化的神经网络模型	NA	探索基于神经网络的方法量化腹主动脉及其分支钙化的可能性	腹主动脉及其分支的钙化	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影	V-Net集成模型	图像	58个CT血管造影体积
53	2024-12-12	PBAC: A pathway-based attention convolution neural network for predicting clinical drug treatment responses 2024-May, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.18298 PMID:38683133	研究论文	提出了一种基于通路的注意力卷积神经网络PBAC，用于预测临床药物治疗反应	PBAC结合了深度学习框架和注意力机制，能够处理复杂的生物通路信息，提供基于生物功能的药物反应预测模型，并具有良好的可解释性	NA	开发一种能够准确预测临床药物治疗反应的模型，并探索潜在的癌症驱动通路	化疗药物和免疫治疗数据集	机器学习	NA	深度学习	CNN	数据集	四种化疗药物和11个免疫治疗数据集
54	2024-12-11	Automated detection of small bowel lesions based on capsule endoscopy using deep learning algorithm 2024-05, Clinics and research in hepatology and gastroenterology IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.clinre.2024.102334 PMID:38582328	研究论文	本文提出了一种基于YOLOv5深度学习算法的胶囊内镜小肠病变自动检测方法	改进的YOLOv5算法（CE-YOLOv5）在胶囊内镜小肠病变检测中表现出高灵敏度、特异性和准确性	NA	开发一种自动检测胶囊内镜中小肠病变的可靠方法	胶囊内镜捕捉的小肠病变图像和视频	计算机视觉	NA	深度学习算法	YOLOv5	图像	124,678张异常图像来自1,452名患者用于训练，298名患者用于测试
55	2024-12-09	TractGeoNet: A geometric deep learning framework for pointwise analysis of tract microstructure to predict language assessment performance 2024-May, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103120 PMID:38458095	研究论文	提出了一种基于几何深度学习的框架TractGeoNet，用于使用扩散磁共振成像（dMRI）纤维束成像和相关点状组织微结构测量进行回归分析，以预测语言评估表现	引入了点云表示方法，直接利用纤维束内所有点的组织微结构和位置信息，无需沿流线平均或分箱数据；提出了新的损失函数Paired-Siamese Regression loss，鼓励模型关注回归标签分数之间的相对差异而非绝对值；提出了Critical Region Localization算法，识别对回归任务贡献最大的脑区	NA	开发一种新的几何深度学习框架，以提高基于神经影像特征的个体认知表现预测的准确性	使用dMRI纤维束成像和点状组织微结构测量，预测个体在语言评估中的表现	计算机视觉	NA	扩散磁共振成像（dMRI）	几何深度学习框架	图像	806名受试者的20个关联白质纤维束
56	2024-12-08	Transfer learning for metamaterial design and simulation 2024-May, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2023-0691 PMID:39633659	研究论文	本文展示了迁移学习在基于残差神经网络（ResNets）的深度学习模型训练中的应用，以提高其效率	通过迁移学习，本文能够在数据有限的情况下，利用预训练模型在相似任务中实现高效训练，数据减少达1000倍	迁移学习的有效性依赖于源任务与目标任务的相似性	评估迁移学习在不同问题领域中的效率，特别是在电磁超材料中的多尺度大尺寸超表面阵列研究中	电磁超材料中的多尺度大尺寸超表面阵列	机器学习	NA	迁移学习	残差神经网络（ResNets）	模拟数据	使用准解析离散偶极子近似（DDA）方法模拟的大尺寸超表面阵列数据进行训练和测试
57	2024-12-08	Integrated multi-operand optical neurons for scalable and hardware-efficient deep learning 2024-May, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2023-0554 PMID:39634509	研究论文	本文提出了一种基于定制多操作数光子器件的可扩展且高效的光点积引擎，用于图像识别任务	本文的创新点在于提出了多操作数光学神经元（MOON），并实验证明了其在图像识别任务中的有效性	NA	研究下一代神经形态计算的光学神经网络硬件平台	多操作数光学神经元及其在图像识别任务中的应用	计算机视觉	NA	光学神经网络	多操作数Mach-Zehnder干涉仪（MOMZI）	图像	使用了街景房屋号码（SVHN）识别数据集，精度达到85.89%，电压控制精度为4位
58	2024-12-06	An Anthropomorphic Diagnosis System of Pulmonary Nodules using Weak Annotation-Based Deep Learning 2024-May-05, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.05.03.24306828 PMID:38746400	研究论文	本文开发了一种基于弱注释深度学习的类人肺结节诊断系统	该系统使用弱注释数据进行训练，无需耗时且劳动密集的手动注释，并展示了与全注释系统相当的性能	NA	开发一种基于弱注释深度学习的类人肺结节诊断系统，以减少注释时间和成本	肺结节（PN）的分类（良性 vs. 恶性）	计算机视觉	肺癌	深度学习（DL）	深度学习模型	图像	两个肺部CT数据集：（1）公共LIDC-IDRI数据集，包含1018个受试者；（2）内部数据集，包含2740个受试者
59	2024-12-06	CollaPPI: A Collaborative Learning Framework for Predicting Protein-Protein Interactions 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3375621 PMID:38466584	研究论文	本文提出了一种协作学习框架CollaPPI，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用	该框架通过蛋白质级和任务级协作，实现了蛋白质对之间知识的共享和互补	NA	解决现有深度学习方法在提取蛋白质-蛋白质相互作用特征时忽略知识共享的问题	蛋白质-蛋白质相互作用	机器学习	NA	深度学习	协作学习框架	蛋白质数据	两个蛋白质-蛋白质相互作用基准数据集
60	2024-12-06	Auto Diagnosis of Parkinson's Disease Via a Deep Learning Model Based on Mixed Emotional Facial Expressions 2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3239780 PMID:37022035	研究论文	本文提出了一种基于混合情感面部表情的帕金森病自动诊断方法	利用生成对抗学习合成虚拟面部表情图像，结合深度特征提取器和面部表情分类器进行帕金森病诊断	NA	开发一种基于面部表情的帕金森病自动诊断方法	帕金森病患者和正常人的面部表情	计算机视觉	神经退行性疾病	生成对抗学习	深度学习模型	图像	包括帕金森病患者和正常人的面部表情图像