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
861	2024-08-07	In-situ particle analysis with heterogeneous background: a machine learning approach 2024-May-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-59558-7 PMID:38719876	研究论文	本文提出了一种结合先进深度学习方法和预处理及后处理算法的框架，用于在制造业中常见的复杂/异质背景下的颗粒检测	开发了一种灵活的框架，能够检测多种环境和输入类型的颗粒，并引入了基于异质性的图像分类器模型，使用MobileNet进行迁移学习，以选择最适合的AI模型（YOLO模型）进行分析	NA	解决传统方法在异质颗粒-基质界面中准确检测颗粒的不足	颗粒检测在异质背景下的准确性	机器学习	NA	深度学习	YOLO模型	图像	多种颗粒和基质属性（如材料类型、大小、粗糙度、形状）及过程参数（如毛细管数）下的图像
862	2024-08-07	Segmentation of mature human oocytes provides interpretable and improved blastocyst outcome predictions by a machine learning model 2024-05-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-60901-1 PMID:38719918	研究论文	本文开发了一种利用机器学习技术自动进行多类别分割、形态学分析并预测成熟裸卵发育结果的工作流程	首次提供了对卵母细胞发育能力的客观见解，超越了仅使用卵母细胞年龄作为质量代理的当前标准	需要进一步的研究来验证和优化模型，并探索其他可能影响卵母细胞发育能力的特征	开发一种可解释、非侵入性和客观的卵母细胞评估方法	成熟的人类裸卵及其发育成囊胚的可能性	机器学习	NA	机器学习技术	多类别分割模型和分类器模型	二维图像	未具体说明样本数量
863	2024-08-07	Modular segmentation, spatial analysis and visualization of volume electron microscopy datasets 2024-May, Nature protocols IF:13.1Q1 DOI:10.1038/s41596-024-00957-5 PMID:38424188	研究论文	本文介绍了一种实用的、注释效率高的管道，用于特定细胞器的分割、空间分析和大型体积电子显微镜数据集的可视化	提供了一套用户友好的软件工具，适用于在标准工作站上运行的体积电子显微镜数据集的特定细胞器分割、空间分析和可视化	主要针对具有适度计算专业知识的生物学研究人员，可能不适用于高度专业化的计算需求	改进体积电子显微镜图像数据集的图像分割和空间分析的计算策略	体积电子显微镜数据集中的细胞器	计算机视觉	NA	体积电子显微镜	深度学习	图像	大型数据集
864	2024-08-07	Absolute ground truth-based validation of computer-aided nodule detection and volumetry in low-dose CT imaging 2024-May, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.103344 PMID:38593627	研究论文	本研究通过使用具有绝对基准的人体模型验证了低剂量CT成像中计算机辅助检测（CAD）和体积测量软件的性能	本研究首次使用具有3D打印结节的仿真人体模型作为绝对基准，评估了不同重建算法和辐射剂量对结节检测和体积测量的影响	研究仅限于特定的人体模型和结节类型，可能无法完全代表所有临床情况	验证计算机辅助检测和体积测量软件在低剂量CT成像中的性能	计算机辅助检测（CAD）和体积测量软件的性能	计算机视觉	NA	CT成像	深度学习图像重建	图像	使用包含3D打印固体结节（直径4至9毫米，三种形态：光滑、分叶、棘状）的京都化学肺部模型进行扫描
865	2024-08-07	A deep learning-based method for the prediction of temporal lobe injury in patients with nasopharyngeal carcinoma 2024-May, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.103362 PMID:38653120	研究论文	本文建立了一种基于深度学习的模型，用于预测鼻咽癌患者放射治疗引起的颞叶损伤	该研究采用三维卷积网络和剂量组学方法提取颞叶内剂量分布的空间特征，并使用最小冗余最大相关性方法筛选特征，建立预测模型	NA	旨在预测放射治疗引起的颞叶损伤	鼻咽癌患者	机器学习	鼻咽癌	三维卷积网络（C3D）	机器学习分类器（包括逻辑回归、k近邻、支持向量机和随机森林）	剂量体积直方图	127名鼻咽癌患者
866	2024-08-07	Integrated neural network and evolutionary algorithm approach for liver fibrosis staging: Can artificial intelligence reduce patient costs? 2024-May, JGH open : an open access journal of gastroenterology and hepatology IF:1.7Q3 DOI:10.1002/jgh3.13075 PMID:38725944	研究论文	本文旨在设计并评估一种利用教学学习优化算法（TLBO）的人工神经网络（ANN）方法，用于预测血液捐赠者和丙型肝炎患者的肝纤维化阶段	提出了一种新的算法，该算法减少了所需的病人特征数量至七个输入，并实现了与现有研究相似的准确性	NA	设计并评估一种新的人工神经网络方法，用于预测肝纤维化阶段，以减少患者成本	血液捐赠者和丙型肝炎患者的肝纤维化阶段	机器学习	肝病	人工神经网络（ANN）	多层感知器（MLP）神经网络	数据集	血液捐赠者和丙型肝炎患者的数据集
867	2024-08-07	DFUSNN: zero-shot dual-domain fusion unsupervised neural network for parallel MRI reconstruction 2024-May-10, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad3dbc PMID:38604186	研究论文	本文介绍了一种名为DFUSNN的零样本双域融合无监督神经网络，用于并行MRI重建，无需外部训练数据集	提出了零样本双域融合无监督神经网络DFUSNN，结合Noise2Noise网络和贝叶斯优化方法，提高了重建质量	NA	开发一种不依赖外部训练数据集的高质量MRI重建方法	并行MRI图像重建	机器学习	NA	Noise2Noise网络，贝叶斯优化	神经网络	k-space数据	三个不同欠采样模式的模拟数据集
868	2024-08-07	Use of Artificial Intelligence With Deep Learning Approaches for the Follow-up of Infrarenal Endovascular Aortic Repair 2024-May-09, Journal of endovascular therapy : an official journal of the International Society of Endovascular Specialists IF:1.7Q2 DOI:10.1177/15266028241252097 PMID:38721876	研究论文	本研究评估了一种基于人工智能的软件PRAEVAorta在评估EVAR术后随访期间形态学变化、检测内漏以及与EVAR相关不良事件关联的能力。	PRAEVAorta软件能够提供更精确和快速的评估，通过自动检测内漏和全面的解剖评估，提高了诊断准确性和患者管理效率。	NA	评估基于人工智能的软件在EVAR术后随访中的应用效果。	EVAR术后患者的形态学变化、内漏检测及与EVAR相关不良事件的关联。	数字病理	心血管疾病	AI-based imaging analysis	NA	影像	56名患者
869	2024-08-07	A comparative study of an on premise AutoML solution for medical image classification 2024-05-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-60429-4 PMID:38714764	研究论文	本文比较了基于本地的AutoML解决方案AutoKeras在医学图像分类中的表现	探索了常见参数选择（如试验次数和输入图像分辨率）对AutoML在医学图像分类中性能的影响	AutoKeras虽然性能优越，但训练时间较长	评估AutoKeras在医学图像分类中的有效性及其参数选择的影响	五个公共医学数据集，涵盖多种成像模式	计算机视觉	NA	AutoML	深度学习架构	图像	五个公共医学数据集
870	2024-08-07	Precise and automated lung cancer cell classification using deep neural network with multiscale features and model distillation 2024-05-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-61101-7 PMID:38714840	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，利用特征金字塔网络（FPN）和挤压激励（SE）模块结合残差网络（ResNet18）进行肺癌细胞的精确和自动化分类	本研究采用了多尺度特征和模型蒸馏技术，通过从大型教师模型中提取知识到更紧凑的学生模型，进一步提升了模型性能	NA	提高肺癌细胞分类的精确度和稳定性	肺癌细胞的分类，特别是腺癌、鳞状细胞癌和小细胞肺癌的鉴别诊断	机器学习	肺癌	深度学习	CNN	图像	NA
871	2024-08-07	Hemodynamic factors of spontaneous vertebral artery dissecting aneurysms assessed with numerical and deep learning algorithms: Role of blood pressure and asymmetry 2024-May, Neuro-Chirurgie DOI:10.1016/j.neuchi.2023.101519 PMID:38280371	研究论文	本文使用计算流体动力学（CFD）和深度学习算法研究自发椎动脉夹层动脉瘤（SVADA）的血液动力学因素	本文开发了软件，能够利用患者影像重建椎基底动脉系统，并训练神经常微分方程（NODE）学习并复制从CFD模拟中获得的动态流线	NA	研究自发椎动脉夹层动脉瘤形成的血液动力学因素	自发椎动脉夹层动脉瘤的血液动力学因素	计算机视觉	NA	计算流体动力学（CFD）	神经常微分方程（NODE）	影像	三名患者
872	2024-08-07	One-stop detection of anterior cruciate ligament injuries on magnetic resonance imaging using deep learning with multicenter validation 2024-May-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-23-1539 PMID:38720839	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，利用膝关节磁共振成像（MRI）进行前交叉韧带（ACL）损伤的综合自动化检测，并在多中心数据集上进行了验证	首次采用深度学习技术，结合特定的YOLOv5m和ResNet-18 CNN架构，实现了对ACL损伤的自动化检测，提高了诊断的准确性和效率	研究主要基于回顾性数据，且模型在不同数据集上的表现存在差异，需要进一步的前瞻性研究和更大规模的数据验证	开发一种基于MRI的深度学习模型，用于自动化检测前交叉韧带损伤，以提高诊断的客观性和效率	前交叉韧带损伤的检测	机器学习	运动损伤	深度学习	YOLOv5m, ResNet-18 CNN	MRI图像	1589个膝关节样本，包括1443个完整、90个部分撕裂和56个完全撕裂
873	2024-08-07	Deep learning image reconstruction of diffusion-weighted imaging in evaluation of prostate cancer focusing on its clinical implications 2024-May-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-23-1379 PMID:38720859	研究论文	本研究旨在探讨深度学习重建（DLR）技术在扩散加权成像（DWI）中对前列腺癌（PCa）图像质量的提升及其对临床评估的影响	本研究首次评估了DLR技术在DWI中对前列腺癌图像质量的提升效果，并分析了其对PI-RADS评分的影响	研究为回顾性研究，样本量有限，且仅在一家医院进行	评估DLR技术在DWI中对前列腺癌图像质量的提升及其对PI-RADS评分的影响	前列腺癌患者的扩散加权成像（DWI）图像	数字病理学	前列腺癌	深度学习重建（DLR）	NA	图像	70名前列腺癌患者
874	2024-08-07	Semi-supervised learning in diagnosis of infant hip dysplasia towards multisource ultrasound images 2024-May-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-23-1384 PMID:38720865	研究论文	本文提出了一种基于特征金字塔网络和对比学习方案的半监督学习方法，用于诊断婴儿髋关节发育不良，通过多源超声图像进行识别	该方法利用大量未标记的超声图像和少量标记的解剖结构数据，通过对比学习提高了地标识别和标准平面识别的准确性	NA	开发一种能够利用多源超声图像进行婴儿髋关节发育不良自动诊断的半监督学习方法	493名婴儿的髋关节超声图像	计算机视觉	儿科疾病	半监督学习	特征金字塔网络 (FPN), Siamese架构	图像	493名婴儿的超声图像
875	2024-08-07	Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 2024-May-08, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-07487-w PMID:38718835	研究论文	本文介绍了AlphaFold 3模型，该模型采用更新后的基于扩散的架构，能够联合预测包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物结构	AlphaFold 3模型在蛋白质-配体相互作用、蛋白质-核酸相互作用以及抗体-抗原预测方面均显著优于现有工具	NA	旨在提高生物分子相互作用结构预测的准确性	蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基的复合物结构	机器学习	NA	深度学习	AlphaFold 3	结构数据	NA
876	2024-08-07	Deep learning-based whole-body PSMA PET/CT attenuation correction utilizing Pix-2-Pix GAN 2024-May-07, Oncotarget DOI:10.18632/oncotarget.28583 PMID:38712741	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的人工智能工具，利用Pix-2-Pix GAN生成非衰减校正PET图像的衰减校正PET图像，以减少低剂量CT扫描的需求	使用Pix-2-Pix GAN模型生成衰减校正PET图像，显示出与原始图像高度相关的SUV指标	NA	开发一种人工智能工具，用于减少肿瘤患者治疗随访期间进行的PET/CT研究的辐射剂量	前列腺癌患者的18F-DCFPyL PSMA PET-CT研究	机器学习	前列腺癌	Pix-2-Pix GAN	GAN	图像	302名前列腺癌患者的PET-CT研究，分为训练、验证和测试组（分别为183、60、59例）
877	2024-08-07	Automated detection of steno-occlusive lesion on time-of-flight magnetic resonance angiography: an observer performance study 2024-May-07, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8334 PMID:38719612	研究论文	本研究旨在验证一种人工智能模型在检测颅内动脉狭窄闭塞性病变中的临床效用	本研究首次评估了人工智能方法在检测颅内动脉病理病变中的临床益处，特别是在提高检测准确性和减少阅读时间方面	尽管人工智能模型提高了检测准确性，但使用该模型后阅读时间有所增加	验证人工智能模型在检测颅内动脉狭窄闭塞性病变中的临床效用	颅内动脉狭窄闭塞性病变	计算机视觉	脑血管疾病	NA	人工智能模型	图像	138张TOF-MRA图像
878	2024-08-07	Deep learning sheds new light on non-orthogonal optical multiplexing 2024-May-06, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01460-y PMID:38710686	研究论文	提出了一种用于非正交输入通道编码的深度神经网络，通过多模光纤恢复散斑图像	该方法为通过散射介质的非正交光学复用提供了新的视角	NA	探索通过散射介质的非正交光学复用的新方法	非正交输入通道编码及散斑图像恢复	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	图像	NA
879	2024-08-07	A comprehensive laser image dataset for real-time measurement of wheelset geometric parameters 2024-May-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03288-y PMID:38710697	研究论文	本文构建了一个公开的轮对激光图像数据集（WLI-Set），用于实时测量轮对几何参数	首次构建了一个包含丰富标注的多线激光条纹图像的公开轮对数据集，有助于推动轮对研究	NA	开发一个高质量的轮对图像数据集，以支持深度学习模型在轮对几何参数测量中的应用	轮对图像及其几何参数	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	包含四个子数据集（原始、修复、分割和中心线）的轮对激光图像数据集
880	2024-08-07	Enhancing tuberculosis vaccine development: a deconvolution neural network approach for multi-epitope prediction 2024-05-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-59291-1 PMID:38710737	研究论文	本文首次采用基于解卷积神经网络（DCNN）和双向长短期记忆网络（DCNN-BiLSTM）的深度学习框架，用于预测针对六种Mtb H37Rv蛋白的Mtb多表位疫苗（MtbMEV）亚单位，以增强结核病疫苗的开发。	首次应用深度学习框架DCNN-BiLSTM于结核病多表位疫苗预测，模型准确率达到99.5%，优于其他机器学习模型。	研究结果需通过进一步的实验验证，以建立未来临床试验的候选疫苗。	开发针对结核病的高效疫苗。	针对六种Mtb H37Rv蛋白的Mtb多表位疫苗亚单位。	机器学习	结核病	解卷积神经网络（DCNN）和双向长短期记忆网络（DCNN-BiLSTM）	DCNN-BiLSTM	蛋白质数据	六种Mtb H37Rv蛋白