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
721	2024-08-07	External Validation of the Effect of the Combined Use of Object Detection for the Classification of the C-Shaped Canal Configuration of the Mandibular Second Molar in Panoramic Radiographs: A Multicenter Study 2024-May, Journal of endodontics IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.joen.2024.01.022 PMID:38336338	研究论文	本研究评估了结合对象检测技术在全景X光片中对下颌第二磨牙C形根管解剖结构分类的效果，并在多中心数据集上进行了外部验证	采用了三种不同的工作流程，包括手动裁剪和自动图像块形成，以及直接从全景X光片中分类根管解剖结构	研究仅限于下颌第二磨牙的C形根管分类，未涉及其他类型的根管结构	评估和验证结合对象检测技术在全景X光片中对下颌第二磨牙C形根管分类的准确性	下颌第二磨牙的C形根管解剖结构	计算机视觉	NA	对象检测	EfficientNet, YOLOv7	图像	805名患者的全景X光片和CBCT数据
722	2024-08-07	Dynamic Projection of Medication Nonpersistence and Nonadherence Among Patients With Early Breast Cancer 2024-May-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.11909 PMID:38758553	研究论文	本研究利用法国女性乳腺癌患者的匿名报销数据，通过深度学习模型预测早期乳腺癌患者口服抗癌治疗的持续性和依从性	使用基于门控循环单元架构的深度学习模型来预测非持续性和非依从性事件，并分析了不同特征对模型决策的贡献	NA	建模早期乳腺癌患者口服抗癌治疗的持续性和依从性	早期乳腺癌患者口服抗癌治疗的持续性和依从性	机器学习	乳腺癌	深度学习	门控循环单元（GRU）	报销数据	共229,695名女性患者
723	2024-08-07	Zero-shot learning enables instant denoising and super-resolution in optical fluorescence microscopy 2024-May-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-48575-9 PMID:38755148	研究论文	本文开发了一种零样本去卷积网络（ZS-DeconvNet），能够在无监督方式下即时提高光学荧光显微镜图像的分辨率	ZS-DeconvNet无需真实标签或额外数据采集，即可在多种成像模式下实现超分辨率成像	NA	开发一种无需大量高质量训练数据的计算超分辨率方法	光学荧光显微镜图像的分辨率增强	计算机视觉	NA	零样本学习	去卷积网络	图像	多种成像模式，包括全内反射荧光显微镜、三维宽场显微镜、共聚焦显微镜、双光子显微镜、光片显微镜和多模态结构光照明显微镜
724	2024-08-07	Single-cell classification based on label-free high-resolution optical data of cell adhesion kinetics 2024-05-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-61257-2 PMID:38755203	研究论文	本文介绍了一种基于无标记高分辨率光学数据的细胞粘附动力学单细胞分类方法	首次提出了一种基于无标记光学传感器的单细胞分类方法，无需标记或侵入性步骤，不影响细胞功能	NA	开发一种无标记的单细胞分类方法，并探索其在癌症研究和再生医学中的应用	健康细胞和多种癌细胞类型	数字病理学	癌症	光学传感器	深度神经网络	单细胞粘附动力学信号	约4500个单细胞粘附测量数据，包括正常前成骨细胞（MC3T3-E1）和多种癌细胞（HeLa，LCLC-103H，MDA-MB-231，MCF-7）
725	2024-08-07	BarlowTwins-CXR: enhancing chest X-ray abnormality localization in heterogeneous data with cross-domain self-supervised learning 2024-May-16, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02529-9 PMID:38755563	研究论文	本研究通过开发一种名为BarlowTwins-CXR的自监督学习策略，旨在解决跨域转移学习中的域不一致问题，并提高异质胸部X光图像异常定位的性能	BarlowTwins-CXR方法通过自监督预训练和监督微调的两阶段训练过程，显著提高了模型在胸部X光图像异常定位的准确性和效率	NA	解决跨域转移学习中的域不一致问题，提高胸部X光图像异常定位的性能	异质胸部X光图像的异常定位	计算机视觉	NA	自监督学习	Resnet50, Faster R-CNN with Feature Pyramid Network (FPN)	图像	112,120张来自NIH数据集的图像和18,000张来自VinDr-CXR数据集的图像
726	2024-08-07	A multi-view fusion lightweight network for CRSwNPs prediction on CT images 2024-May-16, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01296-3 PMID:38755567	研究论文	本文提出了一种用于CT图像上慢性鼻窦炎伴鼻息肉（CRSwNP）预测的多视图融合轻量级网络	开发了一种包含10层网络的迷你架构的多视图融合模型，通过修改深度残差神经网络实现	NA	旨在提高慢性鼻窦炎（CRS）的术前区分准确性，预测术后结果并进行个性化治疗	慢性鼻窦炎伴鼻息肉（CRSwNP）患者的CT扫描数据和病理活检结果	计算机视觉	慢性鼻窦炎	深度学习	CNN	图像	192名患者
727	2024-08-07	A Perspective on Protein Structure Prediction Using Quantum Computers 2024-May-14, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00067 PMID:38703105	研究论文	本文探讨了使用量子计算机进行蛋白质结构预测的可能性	提出了一种框架，用于系统选择适合量子优势的蛋白质结构预测问题，并估计了量子资源需求	需要进一步验证和优化量子计算方法在蛋白质结构预测中的应用	探索量子计算机在蛋白质结构预测中的应用潜力	蛋白质结构预测问题	生物医学研究	NA	量子计算	NA	蛋白质结构数据	以Zika病毒NS3解旋酶的催化环为例进行验证
728	2024-08-07	Improving the Prognostic Evaluation Precision of Hospital Outcomes for Heart Failure Using Admission Notes and Clinical Tabular Data: Multimodal Deep Learning Model 2024-May-02, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54363 PMID:38696251	研究论文	本研究旨在利用入院临床记录和易获取的表格数据，通过多模态深度学习模型提高心力衰竭（HF）患者医院结局评估的精确度。	本研究开发的多模态深度学习模型在所有测试集中表现优于单模态模型，表格数据有助于提高区分度，且病史和体格检查在早期评估中更为有用。	NA	设计一种多模态深度学习方法，以提高心力衰竭患者医院结局评估的精确度。	心力衰竭患者的医院结局评估。	机器学习	心血管疾病	深度学习	多模态深度学习模型	文本和表格数据	开发集包含9989名患者，内部验证集包含2497名患者，前瞻性验证集包含1896名患者，外部验证集包含7432名患者。
729	2024-08-07	DeepFDR: A Deep Learning-based False Discovery Rate Control Method for Neuroimaging Data 2024-May, Proceedings of machine learning research PMID:38741695	研究论文	提出了一种基于深度学习的空间FDR控制方法DeepFDR，用于解决神经影像数据中的体素级多重检验问题	利用无监督深度学习图像分割技术，有效处理了脑部复杂的空间依赖性，提高了检验效能	NA	开发一种新的空间FDR控制方法，以提高神经影像数据分析的准确性和效率	神经影像数据中的体素级多重检验问题	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	包括模拟数据和阿尔茨海默病FDG-PET图像分析
730	2024-08-07	An efficient densenet-based deep learning model for Big-4 snake species classification 2024-May-28, Toxicon : official journal of the International Society on Toxinology IF:2.6Q3 DOI:10.1016/j.toxicon.2024.107744 PMID:38701904	研究论文	本文提出了一种基于DenseNet的深度学习模型，用于自动分类四大毒蛇种类，旨在通过图像识别技术预防蛇咬伤事件	采用DenseNet进行图像分类，实现了86%的高准确率，并计划将其集成到基于AI的蛇捕捉设备中	NA	开发一种基于迁移学习的图像分类算法，用于自动识别毒蛇和非毒蛇	四大毒蛇种类的分类	计算机视觉	NA	迁移学习	DenseNet	图像	NA
731	2024-08-07	Prediction of electrical properties of GAAFET based on integrated learning model 2024-May-17, Nanotechnology IF:2.9Q2 DOI:10.1088/1361-6528/ad2c52 PMID:38387100	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和机器学习优势的集成学习模型，用于预测GAAFET的电特性	该集成学习模型在预测GAAFET的直流特性、电容特性和电气参数方面优于单独使用深度学习或机器学习方法	NA	开发一种快速且准确的预测GAAFET电特性的方法，为微电子器件和电路仿真及特性预测提供新思路	GAAFET的电特性	机器学习	NA	集成学习	集成学习模型	电气参数	NA
732	2024-08-07	Prediction of treatment response after stereotactic radiosurgery of brain metastasis using deep learning and radiomics on longitudinal MRI data 2024-05-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-60781-5 PMID:38750084	研究论文	开发人工智能模型，利用纵向磁共振成像（MRI）数据预测脑转移瘤（BM）在接受立体定向放射手术（SRS）后的治疗反应，并评估随着连续MRI扫描次数增加的预测准确性变化	使用2D Conv-GRU模型在预测SRS后BM治疗反应方面优于其他模型，且随着随访研究次数的增加，预测准确性提高	NA	预测脑转移瘤在接受立体定向放射手术后的治疗反应	脑转移瘤的治疗反应	机器学习	脑转移瘤	MRI	Conv-GRU	图像	开发数据集包括194名患者的4次连续MRI扫描，共369个目标病灶；外部验证数据集包括43名患者的172次MRI扫描，共62个目标病灶
733	2024-08-07	Learning peptide properties with positive examples only 2024-May-15, Digital discovery IF:6.2Q1 DOI:10.1039/d3dd00218g PMID:38756224	研究论文	本文利用半监督学习方法，仅使用已知的阳性样本，通过正未标记学习（PU）策略来预测多肽的多种性质	本文创新地仅使用阳性样本进行半监督学习，通过调整基础分类器和可靠负样本识别两种学习策略，构建深度学习模型	文章未提及具体的局限性	研究目的是通过仅使用阳性数据来预测多肽的溶解性、溶血性、SHP-2结合能力和非污损活性	研究对象是多肽序列及其相关性质	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	文章未提及具体的样本数量
734	2024-08-07	Patient-derived PixelPrint phantoms for evaluating clinical imaging performance of a deep learning CT reconstruction algorithm 2024-May-14, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad3dba PMID:38604190	研究论文	本研究使用基于患者胸部CT扫描的3D打印PixelPrint肺部模型，评估了深度学习重建（DLR）算法在不同辐射剂量水平下的临床成像性能	本研究采用基于患者的3D打印PixelPrint肺部模型，相比传统几何CT模型，能更真实地模拟组织结构，实现基于结构的图像质量评估	NA	评估深度学习重建算法在不同辐射剂量下的临床成像性能	深度学习重建算法在不同辐射剂量下的图像质量	计算机视觉	肺部疾病	深度学习重建（DLR）	NA	图像	使用了两种不同尺寸的扩展环来模拟小和中型患者，并在0.5至20 mGy的曝光范围内进行扫描
735	2024-08-07	Transient dataset of household appliances with Intensive switching events 2024-May-14, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03310-3 PMID:38744841	研究论文	本文介绍了包含中国10种典型家用电器瞬时开关数据的Transient Dataset of Household Appliances with Intensive Switching Events (TDHA)数据集	该数据集具有高采样率、准确标注和真实反映实际设备启动波形的特点，通过精确控制的继电器开关实现设备切换，减少机械开关的干扰	NA	旨在提高现有非侵入式负载监测(NILM)算法的识别准确性，并促进这些算法在与中国具有相似电力消费特征的地区的应用	家用电器的瞬时开关数据	机器学习	NA	深度学习(DL)	NA	数据集	10种典型家用电器
736	2024-08-07	Transfer learning enables identification of multiple types of RNA modifications using nanopore direct RNA sequencing 2024-May-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-48437-4 PMID:38744925	研究论文	本文开发了TandemMod，一个可迁移的深度学习框架，用于在单个纳米孔直接RNA测序数据中检测多种类型的RNA修饰	TandemMod框架通过迁移学习显著减少了训练数据量和运行时间，同时不降低性能，并能跨物种和条件应用	NA	开发一种能够在单个纳米孔直接RNA测序样本中同时检测多种RNA修饰的方法	RNA修饰的检测，包括mA、mC、mG、Ψ和肌苷等	机器学习	NA	纳米孔直接RNA测序	深度学习框架	RNA序列数据	数千个带有各种类型RNA修饰的体外转录本和体内人类细胞系
737	2024-08-07	Cardiac function in a large animal model of myocardial infarction at 7 T: deep learning based automatic segmentation increases reproducibility 2024-05-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-61417-4 PMID:38744988	研究论文	本研究利用深度学习模型在7T磁共振成像下对猪心肌梗死模型的心脏功能进行自动分割，以提高分析的重复性	使用深度学习模型对人类心肌分割模型进行再训练，以适应7T磁共振成像下的猪心脏图像	NA	提高心脏功能分析的速度和重复性	猪心肌梗死模型的心脏功能	数字病理学	心血管疾病	磁共振成像 (CMR)	深度学习 (DL)	图像	11只动物（其中7只患有心肌梗死），共进行了4次磁共振成像扫描，使用772张图像和标签进行模型训练，288张图像进行测试
738	2024-08-07	Deep-learning enabled ultrasound based detection of gallbladder cancer in northern India: a prospective diagnostic study 2024-May, The Lancet regional health. Southeast Asia DOI:10.1016/j.lansea.2023.100279 PMID:38756152	研究论文	本研究旨在开发和验证一种基于深度学习的模型，用于在腹部超声中自动检测胆囊癌，并与放射科医生的诊断性能进行比较	该研究采用了基于多尺度、二阶池化的深度学习分类器模型，用于检测胆囊癌，并显示出与经验丰富的放射科医生相当的诊断性能	需要多中心研究来全面探索基于深度学习的胆囊癌诊断潜力	开发和验证一种深度学习模型，用于自动检测胆囊癌，并比较其与放射科医生的诊断性能	胆囊癌的自动检测	机器学习	胆囊癌	深度学习	多尺度、二阶池化分类器	超声数据	训练集233名患者，验证集59名患者，测试集273名患者
739	2024-08-07	AI-based pipeline for early screening of lung cancer: integrating radiology, clinical, and genomics data 2024-May, The Lancet regional health. Southeast Asia DOI:10.1016/j.lansea.2024.100352 PMID:38756151	研究论文	本文介绍了一种基于人工智能的端到端管道，用于早期筛查肺癌，整合了放射学、临床和基因组数据	开发了一种自动检测和学习CT图像中更有效肺结节特征的人工智能系统，并预测EGFR突变概率	在资源有限的国家如印度，面板式下一代测序无法广泛提供给大众	帮助资源有限环境中的肿瘤学家和患者实现接近最优的护理和适当的治疗	肺癌患者的EGFR基因测序和CT影像数据	机器学习	肺癌	下一代测序	机器学习（ML）和深度学习（DL）模型	图像	2277名肺癌患者的数据
740	2024-08-07	Graph neural networks for automatic extraction and labeling of the coronary artery tree in CT angiography 2024-May, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.3.034001 PMID:38756439	研究论文	本文提出了一种使用深度学习自动提取和解剖标记冠状动脉树的方法	该方法通过多分辨率图卷积神经网络结合几何和图像强度信息，实现了冠状动脉树的自动提取和标记	NA	旨在实现冠状动脉疾病的自动综合报告	冠状动脉树的自动提取和解剖标记	计算机视觉	心血管疾病	图神经网络	图卷积神经网络	图像	104名患者的冠状CT血管造影扫描