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
641	2024-08-05	Temporal dynamics of user activities: deep learning strategies and mathematical modeling for long-term and short-term profiling 2024-Jun-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-64120-6 PMID:38914596	研究论文	该论文探讨了社交媒体用户的个人特点分析方法	提出了一种结合深度学习策略和数学建模来描述用户长期和短期画像的新方法	模型的有效性可能依赖于特定类型的社交媒体数据	构建一个能够描述用户行为的协作模型	社交媒体用户及其活动	机器学习	NA	双向LSTM和GRU	NA	文本	30,000条推文
642	2024-08-05	Tongue image fusion and analysis of thermal and visible images in diabetes mellitus using machine learning techniques 2024-06-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-64150-0 PMID:38914599	研究论文	本研究旨在通过机器学习技术对糖尿病患者的热成像和可见成像舌头图像进行融合与分析	提出使用离散小波变换(DWT)的多种融合规则来分类糖尿病和正常受试者，并应用深度学习和机器学习算法进行健康与糖尿病的区分	研究未提及样本的多样性和长期跟踪观察的不足	评估融合的舌头图像在糖尿病筛查中的应用	包含80名正常受试者和80名糖尿病患者的参与者	机器学习	糖尿病	数字单镜头参考相机和热红外相机	VGG16和ResNet50	图像	160个样本，包括80名正常受试者和80名糖尿病患者
643	2024-08-05	3D residual attention hierarchical fusion for real-time detection of the prostate capsule 2024-Jun-24, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01336-y PMID:38914956	研究论文	该文章提出了一种深度学习方法，用于实时检测前列腺囊膜。	提出了一种基于3D残差注意力机制的改进单次多框检测器模型，并使用了Simple, Parameter-Free Attention Module(SimAM)残差注意力融合模块。	NA	开发一种用于内窥镜光学图像检测前列腺囊膜的深度学习方法。	前列腺囊膜的检测。	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	3D残差注意力机制	内窥镜光学图像	NA
644	2024-08-05	PET/CT deep learning prognosis for treatment decision support in esophageal squamous cell carcinoma 2024-Jun-24, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01737-1 PMID:38913225	研究论文	本研究提出了一种基于PET/CT图像的深度学习方法，以改善食管鳞状细胞癌患者的生存益处和临床管理	提出了一个整合六个网络的预治疗PET/CT深度学习模型ESCCPro，用于提高食管鳞状细胞癌患者的生存预测准确性	该研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚，且未考虑所有潜在的临床变量	改善食管鳞状细胞癌患者的生存益处和临床决策	837名来自三个机构的食管鳞状细胞癌患者	数字病理学	食管癌	PET/CT深度学习	集成模型（ESCCPro）	图像	837名食管鳞状细胞癌患者
645	2024-08-05	CMCS: contrastive-metric learning via vector-level sampling and augmentation for code search 2024-Jun-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-64205-2 PMID:38914579	研究论文	本文提出了一种基于向量级采样和增强的对比度度量学习CMCS用于代码搜索	创新性地提出了一种结合K均值算法的硬负样本采样方法和可控硬度样本增强的方法	未提到具体的局限性	研究目的在于提高代码搜索模型的训练效率和搜索性能	研究对象为代码搜索模型	计算机视觉	NA	深度学习	NA	代码数据	使用了大规模数据集CodeSearchNet的七个先进代码搜索模型进行实验
646	2024-08-05	Associations of street-view greenspace with Parkinson's disease hospitalizations in an open cohort of elderly US Medicare beneficiaries 2024-Jun, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2024.108739 PMID:38754245	研究论文	该研究评估了街景绿色空间与帕金森病住院的关联。	首次使用街景图像与深度学习算法评估绿色空间特征对帕金森病住院的影响。	研究主要集中在美国的特定区域，结果可能不具普遍性。	评估街景绿色空间对帕金森病住院的影响。	大约4560万名65岁及以上的美国医疗保险受益者。	数字病理学	帕金森病	深度学习	Cox等价重参数化Poisson模型	图像	506,899次首例帕金森病相关住院，随访时间为254,917,192人年
647	2024-08-05	Detecting QT prolongation from a single-lead ECG with deep learning 2024-Jun, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000539 PMID:38917157	研究论文	该文章开发了一种深度学习模型，能够从单导联心电图中推断QT间期并检测QT延长。	提出了一种名为QTNet的深度神经网络，能够通过Lead-I心电图推断QT间期，并有效检测药物诱发的QT延长。	模型依赖于高质量的心电图数据，同时在特定人群和临床环境中评估，其适用性可能受到限制。	旨在实现无住院QT监测，特别是在抗心律失常药物的加载过程中。	研究对象包括来自多个医院的心电图数据及接受Dofetilide治疗的患者。	数字病理	心血管疾病	深度学习	深度神经网络	心电图	超过300万份心电图，涉及653千名患者
648	2024-08-05	Harmonizing Elastic Modulus and Dielectric Constant of Elastomers for Improved Pressure Sensing Performance 2024-Jun-26, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c06122 PMID:38864718	研究论文	通过液态金属混合弹性体提升电容压力传感器的灵敏度和可靠性	引入无链延伸聚氨酯和液态金属的混合弹性体，平衡电介质层材料的弹性模量和介电常数，从而增强传感性能	增加复杂的制造过程和设备可靠性可能受到影响	研究如何优化电容压力传感器的性能	液态金属混合弹性体及其在压力传感器中的应用	材料科学	NA	电容传感技术	CNN	NA	NA
649	2024-08-05	An improved empirical mode decomposition method with ensemble classifiers for analysis of multichannel EEG in BCI emotion recognition 2024-Jun-26, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2369257 PMID:38920119	研究论文	本文提出了一种改进的经验模态分解方法，结合了集成分类器用于多通道EEG信号的情感识别	提出了基于IEMD的混合模型，改进了筛选停止准则，以优化EEG信号的分解	未提及关于模型在实际应用中的局限性	提高多通道EEG信号中情感识别的效率	多通道EEG信号及其情感识别	数字病理学	NA	IEMD-KW-Ens	CNN	信号	使用DEAP和DREAMER数据集进行实验
650	2024-08-05	Classifying real-world macroscopic images in the primary-secondary care interface using transfer learning: implications for development of artificial intelligence solutions using nondermoscopic images 2024-Jun-25, Clinical and experimental dermatology IF:3.7Q1 DOI:10.1093/ced/llad400 PMID:37990943	研究论文	本研究评估深度学习在非皮肤镜影像数据集上的泛化能力，并探讨如何在缺乏大型诊断标记数据集的情况下获得临床满意的表现	引入了在非皮肤镜图像上进行的深度学习模型的训练和微调方法，并探索了真实世界数据的有效利用	本研究依赖于已有的数据集，没有构建更大的地方特定数据集	评估深度学习如何在初级-次级护理接口的非皮肤镜数据集上泛化	2213张来自初级护理的图像和1510张来自次级护理的图像	计算机视觉	皮肤病	深度学习	EfficientNet和SWIN变换器	图像	总共3723张来自NHS的数据，外加公共领域的两个数据集
651	2024-08-05	ChatGPT versus clinician: challenging the diagnostic capabilities of artificial intelligence in dermatology 2024-Jun-25, Clinical and experimental dermatology IF:3.7Q1 DOI:10.1093/ced/llad402 PMID:37979201	研究论文	本文研究了ChatGPT在皮肤科诊断中的能力	首次将ChatGPT的诊断能力与皮肤科医生进行比较	ChatGPT在当前形式下未能显著提高初级或次级护理的诊断率	评估ChatGPT在医疗皮肤科病例中的诊断能力	对90名在皮肤科急诊诊所就诊的患者的匿名医疗信息进行分析	自然语言处理	皮肤病	深度学习技术	NA	临床信息	36名患者
652	2024-08-05	Estimating mandibular growth stage based on cervical vertebral maturation in lateral cephalometric radiographs using artificial intelligence 2024-Jun-24, Progress in orthodontics IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40510-024-00527-1 PMID:38910180	研究论文	本研究旨在利用人工智能通过侧位头影测量图估计下颌骨生长阶段。	提出了一种新的方法，将颈椎与下颌骨生长斜率直接相关联，区别于以往的常规CVM阶段命名。	研究仅限于200名样本，可能影响结果的广泛适用性。	研究旨在确定下颌骨生长阶段以优化正畸治疗时机。	研究对象为200名患者的侧位头影测量图像，包含108名女性和92名男性。	数字病理学	NA	深度学习	CNN, ResNet-18	图像	200人，663幅图像
653	2024-08-05	Image-based facial emotion recognition using convolutional neural network on emognition dataset 2024-06-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-65276-x PMID:38910179	研究论文	本研究使用卷积神经网络从Emognition数据集中检测面部表情的情感。	研究扩展了深度学习在面部情感识别中的应用，并使用了包含十种目标情感的新数据集。	研究中可能存在的数据集偏差和面部表情的多样性限制了结果的普遍性。	研究目标是提高基于面部图像的情感识别的准确性。	研究对象为Emognition数据集中包含的十种情感的面部图像。	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	NA
654	2024-08-05	Enhancing automated vehicle identification by integrating YOLO v8 and OCR techniques for high-precision license plate detection and recognition 2024-Jun-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-65272-1 PMID:38909147	研究论文	本论文提出了一种基于YOLO v8和OCR技术的高精度车牌检测与识别方法	通过集成YOLO v8深度学习方法和OCR技术，开发了一种创新的车牌检测与识别方法	所使用的数据集仅包含270张互联网图像，可能限制了模型的泛化能力	提升自动车辆识别系统的准确性和效率	通过计算机视觉和机器学习技术进行车牌的检测和字符识别	计算机视觉	NA	YOLO v8，OCR	NA	图像	270张图像
655	2024-08-05	A Military Audio Dataset for Situational Awareness and Surveillance 2024-Jun-22, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03511-w PMID:38909048	研究论文	本文构建并介绍了一个新的军事音频数据集MAD，用于音频分类系统的训练和评估	提出了一个包含独特特征的军事音频数据集，填补了现有公共数据集的空白	数据集可能对特定军事活动的应用有限，且没有提供大规模的现实场景样本	旨在为音频分类系统提供一个适合的训练和评估数据集	涉及来自各种军事视频的音频样本，包含7类声源	机器学习	NA	深度学习	NA	音频	涉及8,075个音频样本
656	2024-08-05	Efficient Training of Probabilistic Neural Networks for Survival Analysis 2024-Jun-21, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3417369 PMID:38905091	研究论文	本文探讨如何在大数据集中高效训练深度概率生存模型	提出了三种概率方法（VI、MCD 和 SNGP）在生存分析中的有效性，并与传统的VI方法进行比较	非VI技术在生存分析的应用仍较少，方法的可推广性可能有限	研究如何在不增加模型复杂度的情况下，提高深度概率生存模型的训练效率	大规模数据集中的深度概率生存模型	机器学习	NA	变分推断（VI）、蒙特卡洛 dropout（MCD）、谱归一化神经高斯过程（SNGP）	NA	数据集	MIMIC-IV 数据集
657	2024-08-05	Deep Representation Learning for Open Vocabulary Electroencephalography-to-Text Decoding 2024-Jun-18, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3416066 PMID:38889026	研究论文	该文章提出了一种用于开放词汇脑电图解码的端到端深度学习架构	引入了一种基于BART语言模型和GPT-4句子细化模块的开放词汇EEG解码的新方法，提出了基于BERTScore的句子级评估指标	未探讨EEG信号嵌入语言模型.context及主观性对解码性能的影响	旨在改善开放词汇EEG信号解码的性能	研究对象为参与自然阅读任务的30名受试者的EEG记录	计算机视觉	NA	脑电图(EEG)	深度学习架构	EEG记录	30
658	2024-08-05	Neuro-BERT: Rethinking Masked Autoencoding for Self-Supervised Neurological Pretraining 2024-Jun-18, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3415959 PMID:38889028	研究论文	这篇文章提出了一个基于掩盖自编码的神经信号自监督预训练框架，称为Neuro-BERT。	创新点在于提出了傅里叶反演预测任务，通过遮掩输入信号的部分信息并预测缺失信息来进行自监督学习。	对特定数据集和任务的评估可能不完全代表其广泛适用性。	旨在利用神经信号推动深度学习在医疗诊断和脑机接口等领域的发展。	关注神经信号的自监督预训练模型。	机器学习	NA	傅里叶变换	变压器编码器	神经信号	在多个基准数据集上进行评估
659	2024-08-05	RmdnCache: Dual-Space Prefetching Neural Network for Large-Scale Volume Visualization 2024-Jun-05, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3410091 PMID:38837917	研究论文	本文提出了一种名为RmdnCache的深度学习预取方法，以优化大规模体积可视化中的数据流	创新性地结合了RNN和MDN网络进行预测，以减少输入延迟	NA	旨在减少大规模体积可视化中的输入延迟	3D科学数据集	计算机视觉	NA	深度学习	RNN和MDN	体积数据	真实大规模体积数据集
660	2024-08-05	Three-dimensional atrous inception module for crowd behavior classification 2024-Jun-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-65003-6 PMID:38909074	研究论文	提出了一种三维空洞Inception模块的网络用于人群行为分类	创造性地引入了三维空洞卷积和分离损失函数，提高了对复杂人群行为的分类精度	缺乏关于模型在不同环境下的有效性和鲁棒性验证	解决人群行为识别中的复杂性问题	人群行为在视频监控系统中的识别与分类	计算机视觉	NA	三维卷积	3D神经网络	视频	NA