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
61	2024-12-14	Context-Specific Stress Causes Compartmentalized SARM1 Activation and Local Degeneration in Cortical Neurons 2024-Jun-12, The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience DOI:10.1523/JNEUROSCI.2424-23.2024 PMID:38692735	研究论文	研究了不同应激源对皮质神经元中SARM1激活和局部退化的影响	揭示了SARM1激活在不同应激源下具有特定神经元分区的限制性，并展示了SARM1介导的死亡信号依赖于损伤类型和细胞应激源	研究主要集中在小鼠和人类诱导多能干细胞衍生的皮质神经元，未涉及其他类型的神经元	探讨SARM1在不同应激源下的激活模式及其对神经元退化的影响	小鼠和人类诱导多能干细胞衍生的皮质神经元	NA	NA	深度学习评分算法	深度学习模型	图像	混合性别的小鼠皮质神经元和男性人类诱导多能干细胞衍生的皮质神经元
62	2024-12-14	NOISe: Nuclei-Aware Osteoclast Instance Segmentation for Mouse-to-Human Domain Transfer 2024-Jun, Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Workshops DOI:10.1109/cvprw63382.2024.00686 PMID:39659628	研究论文	本文提出了一种新的深度学习实例分割方法，用于自动化小鼠和人类破骨细胞的实例分割任务	首次实现了破骨细胞的完全自动化实例分割，并提出了一种基于破骨细胞独特生物学的核感知破骨细胞实例分割训练策略	NA	开发一种自动化方法来替代人工破骨细胞图像分析，以加速骨质疏松症研究	小鼠和人类的破骨细胞	计算机视觉	骨质疏松症	深度学习	实例分割模型	图像	约2 × 10个专家标注的小鼠破骨细胞掩码
63	2024-12-13	Deep learning probability flows and entropy production rates in active matter 2024-Jun-18, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2318106121 PMID:38861599	研究论文	本文开发了一种基于生成建模的深度学习框架，用于估计活性物质系统中的熵产生率和概率流	引入了一种空间局部transformer网络架构，能够学习粒子间的高阶相互作用并保持其基本排列对称性	NA	理解活性物质系统的非平衡状态特性	活性物质系统中的熵产生率和概率流	机器学习	NA	深度学习	transformer网络	数值模拟数据	4,096个粒子系统，扩展至32,768个粒子系统
64	2024-12-13	Mathematical Model-Driven Deep Learning Enables Personalized Adaptive Therapy 2024-Jun-04, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-23-2040 PMID:38569183	研究论文	本文应用深度强化学习（DRL）来指导适应性药物调度，并展示了这些治疗方案在数学模型中优于当前的适应性协议	本文首次将深度强化学习应用于适应性药物调度，并展示了其在数学模型中优于传统适应性协议的效果	本文的深度强化学习框架对底层数学肿瘤模型没有先验知识，可能限制了其在复杂情况下的应用	开发一种个性化的适应性治疗策略，以优化前列腺癌的治疗效果	前列腺癌的治疗方案和适应性药物调度	机器学习	前列腺癌	深度强化学习（DRL）	深度强化学习模型	数学模型	NA
65	2024-12-12	How does deep learning/machine learning perform in comparison to radiologists in distinguishing glioblastomas (or grade IV astrocytomas) from primary CNS lymphomas?: a meta-analysis and systematic review 2024-06, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.03.007 PMID:38614870	meta-analysis	本文通过meta分析和系统综述评估了深度学习/机器学习与放射科医生在区分胶质母细胞瘤和原发性中枢神经系统淋巴瘤方面的诊断准确性	本文通过meta分析整合了多个研究的结果，展示了深度学习/机器学习在MRI图像分类中的潜力，可能减少对活检的需求	本文仅分析了满足特定标准的8项研究，可能存在选择偏倚	评估深度学习/机器学习与放射科医生在区分胶质母细胞瘤和原发性中枢神经系统淋巴瘤方面的诊断准确性	胶质母细胞瘤和原发性中枢神经系统淋巴瘤的MRI图像分类	machine learning	脑肿瘤	MRI	NA	image	1159名患者
66	2024-12-12	Faster acquisition of magnetic resonance imaging sequences of the knee via deep learning reconstruction: a volunteer study 2024-06, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.03.002 PMID:38614869	研究论文	评估深度学习重建（DLR）是否能加速膝关节磁共振成像（MRI）序列的获取	使用深度学习重建技术加速MRI图像的获取，并提高图像质量	研究仅在健康志愿者中进行，未涉及临床患者	评估深度学习重建技术在加速膝关节MRI序列获取中的应用效果	健康志愿者的膝关节MRI图像	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI），深度学习重建（DLR）	深度学习模型	图像	27名健康志愿者
67	2024-12-12	Automatic Lenke classification of adolescent idiopathic scoliosis with deep learning 2024-Jun, JOR spine IF:3.4Q1 DOI:10.1002/jsp2.1327 PMID:38690524	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习算法的自动化Lenke分类系统，用于青少年特发性脊柱侧弯的术前评估	本研究的创新点在于利用深度学习算法实现了Lenke分类的自动化，减少了人工测量中的观察者间变异性	本研究的模型需要在未来更多的病例中进行进一步验证	开发一种自动化的Lenke分类系统，用于青少年特发性脊柱侧弯的术前评估	青少年特发性脊柱侧弯患者的脊柱X光片	计算机视觉	脊柱侧弯	深度学习	基于关键点的检测方法和分割方法	图像	共收集了2082张脊柱X光片，包括407名青少年特发性脊柱侧弯患者和227名对照组个体
68	2024-12-11	Highly Accurate and Explainable Predictions of Small-Molecule Antioxidants for Eight In Vitro Assays Simultaneously through an Alternating Multitask Learning Strategy 2024-Jun-18, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00748 PMID:38888465	研究论文	本文提出了一种基于功能基团的交替多任务自监督分子表示学习方法，用于同时预测八种常用体外抗氧化测定中小分子的抗氧化活性	本文的创新点在于提出了多任务FG-BERT模型，能够同时预测八种体外抗氧化测定的活性，并具有高精度和良好的可解释性	本文未提及具体的局限性	研究目的是开发一种高效且可解释的计算方法，用于预测小分子的抗氧化活性，以促进新型抗氧化剂的发现	研究对象是小分子的抗氧化活性及其在八种体外测定中的表现	机器学习	NA	多任务学习	FG-BERT	分子数据	未提及具体样本数量
69	2024-12-09	A modular, cost-effective, versatile, open-source operant box solution for long-term miniscope imaging, 3D tracking, and deep learning behavioral analysis 2024-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.102721 PMID:38660044	研究论文	本文介绍了一种模块化、经济实惠、多功能的开源操作箱解决方案，适用于长期微型显微镜成像、3D跟踪和深度学习行为分析	提出了一种定制化的操作箱设计，优化了长期微型显微镜记录，并支持自定义或典型的med-associates风格配件	建议批量生产以有效利用某些组件的批量订购	开发一种适用于长期微型显微镜成像和行为分析的操作箱解决方案	操作箱的设计和构建方法	NA	NA	NA	NA	NA	NA
70	2024-12-08	Deep Learning Phenotyping of Tricuspid Regurgitation for Automated High Throughput Assessment of Transthoracic Echocardiography 2024-Jun-24, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.06.22.24309332 PMID:38978651	研究论文	本研究开发了一种自动化的深度学习管道，用于从经胸超声心动图评估三尖瓣反流	首次开发并验证了一种自动化的三尖瓣反流检测算法管道，能够在两个医疗系统的高容量超声心动图实验室中进行评估	NA	开发一种自动化的深度学习管道，用于从经胸超声心动图评估三尖瓣反流	三尖瓣反流	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	NA	视频	共使用了47,312项研究（2,079,898个视频），并在2022年使用了2,462项研究（108,138个视频）和5,549项研究（278,377个视频）进行测试
71	2024-12-08	Deep learning to estimate gestational age from fly-to cineloop videos: A novel approach to ultrasound quality control 2024-Jun, International journal of gynaecology and obstetrics: the official organ of the International Federation of Gynaecology and Obstetrics DOI:10.1002/ijgo.15321 PMID:38189177	研究论文	本文开发了一种深度学习人工智能模型，用于从常规超声生物测量中获取的fly-to cineloop视频中估计孕龄，并评估其性能	提出了一种新的方法，通过深度学习模型从fly-to cineloop视频中估计孕龄，以提高超声质量控制	NA	开发一种工具，减少不标准的胎儿生物测量，同时最小化护理中断	孕龄估计和超声质量控制	机器学习	NA	深度学习	AI模型	视频	NA
72	2024-12-08	PTransIPs: Identification of Phosphorylation Sites Enhanced by Protein PLM Embeddings 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3377362 PMID:38483806	研究论文	本文开发了一种新的深度学习框架PTransIPs，用于识别磷酸化位点	首次将蛋白质预训练语言模型（PLM）嵌入应用于磷酸化位点识别任务，并利用ProtTrans和EMBER2提取序列和结构嵌入，作为模型的额外输入，有效解决了数据集大小和过拟合问题，从而提高了模型性能	NA	开发一种新的深度学习框架，用于准确识别磷酸化位点，以揭示细胞内分子机制和病毒感染过程中的潜在治疗靶点	磷酸化位点的识别	机器学习	NA	深度学习	Transformer架构	蛋白质序列	NA
73	2024-12-08	Predicting Progression From Mild Cognitive Impairment to Alzheimer's Dementia With Adversarial Attacks 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3373703 PMID:38507374	研究论文	提出了一种预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病痴呆进展的框架，结合浅层神经网络和对抗攻击技术	引入对抗攻击技术来预测患者从轻度认知障碍到阿尔茨海默病的进展方向，并利用这一方向进行患者亚型分类	研究中使用的数据集规模不足以学习复杂的模型，且对抗攻击的应用在实际临床中的效果和安全性需要进一步验证	开发一种早期诊断阿尔茨海默病的方法，以帮助制定延缓疾病进展的治疗计划	轻度认知障碍患者向阿尔茨海默病痴呆的进展预测	机器学习	阿尔茨海默病	对抗攻击	浅层神经网络	患者数据	两个公开的阿尔茨海默病研究数据集
74	2024-12-08	Long-Term Regional Influenza-Like-Illness Forecasting Using Exogenous Data 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3377529 PMID:38483802	研究论文	本文提出了一种利用外部数据进行长期区域流感样疾病预测的方法	本文提出的ReILIF方法利用气象和人口数据等多样化的外部数据，并通过高效的中间融合机制结合不同类型的信息，以捕捉流感样疾病的多种变化	NA	提高长期流感样疾病预测的准确性	流感样疾病	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	时间序列数据	NA
75	2024-12-07	Deep learning-based classification of erosion, synovitis and osteitis in hand MRI of patients with inflammatory arthritis 2024-06-17, RMD open IF:5.1Q1 DOI:10.1136/rmdopen-2024-004273 PMID:38886001	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的自动化评分系统，用于在炎症性关节炎患者的MRI影像中评估骨侵蚀、骨炎和滑膜炎	本文的创新点在于开发了一种基于CNN的自动化评分系统，能够快速评估骨侵蚀、骨炎和滑膜炎，且使用的MRI序列比传统评分方法更少	NA	开发和验证一种基于卷积神经网络的自动化评分系统，用于在炎症性关节炎患者的MRI影像中评估骨侵蚀、骨炎和滑膜炎	炎症性关节炎患者的MRI影像中的骨侵蚀、骨炎和滑膜炎	计算机视觉	关节炎	卷积神经网络（CNN）	CNN	MRI影像	训练和内部验证使用了211个MRI影像，涉及112名患者（14906个感兴趣区域）；外部验证使用了220个MRI影像，涉及75名患者（11040个感兴趣区域）
76	2024-12-07	Federated Fusion of Magnified Histopathological Images for Breast Tumor Classification in the Internet of Medical Things 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3256974 PMID:37028353	研究论文	本文提出了一种基于联邦学习的放大病理图像融合方法，用于在医疗物联网中进行乳腺癌肿瘤分类	本文创新性地结合了不同放大倍数的病理图像，并使用联邦学习保护患者数据隐私，同时创建全局模型	NA	解决在处理敏感医疗数据时，由于数据共享限制导致公开数据集有限，从而影响深度学习模型性能的问题	乳腺癌肿瘤的检测和分类	计算机视觉	乳腺癌	联邦学习	残差网络	图像	使用BreakHis数据集进行比较
77	2024-12-07	CLADSI: Deep Continual Learning for Alzheimer's Disease Stage Identification Using Accelerometer Data 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3392354 PMID:38648143	研究论文	本文提出了一种使用加速度计数据进行阿尔茨海默病阶段识别的深度持续学习方法	本文首次探索了使用持续学习算法，使卷积神经网络能够在新数据到来时自我配置，而无需完全访问之前的数据	实验仅在35名患者的数据上进行，样本量较小	开发一种能够从持续数据流中学习并识别阿尔茨海默病阶段的深度学习方法	阿尔茨海默病患者的步态数据	机器学习	阿尔茨海默病	加速度计数据分析	卷积神经网络	加速度计数据	35名阿尔茨海默病患者
78	2024-12-07	DDT-Net: Dose-Agnostic Dual-Task Transfer Network for Simultaneous Low-Dose CT Denoising and Simulation 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3376628 PMID:38478459	研究论文	提出了一种名为DDT-Net的剂量无关双任务迁移网络，用于同时进行低剂量CT去噪和模拟	通过双任务学习模块将低剂量CT去噪和模拟任务整合到一个统一的优化框架中，并采用混合剂量训练策略提升低剂量数据的去噪性能	NA	解决现有深度学习去噪模型在未见剂量数据上的泛化能力不足以及低剂量CT模拟工具通常依赖于专有投影数据的问题	低剂量CT图像的去噪和模拟	计算机视觉	NA	深度学习	DDT-Net	图像	使用合成数据和临床数据进行实验
79	2024-12-07	Radial Undersampled MRI Reconstruction Using Deep Learning With Mutual Constraints Between Real and Imaginary Components of K-Space 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3357784 PMID:38261493	研究论文	提出了一种新的复值卷积神经网络Dense-U-Dense Net (DUD-Net)，用于插值欠采样的k空间数据并重建磁共振图像	该方法考虑了复值k空间数据中实部和虚部之间的相互约束，通过密集层和U-Net的结合来实现特征稀疏和插值估计	NA	提高欠采样磁共振图像重建的质量并减少数据采集时间	脑部和膝关节的磁共振图像	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	两个MRI数据集：脑部幅度磁共振图像和膝关节复值k空间数据
80	2024-12-07	Smart Multimodal In-Bed Pose Estimation Framework Incorporating Generative Adversarial Neural Network 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3384453 PMID:38843069	研究论文	提出了一种基于深度学习的多模态床位姿态估计框架，结合生成对抗神经网络进行特征融合和图像生成	引入了生成模型来生成与LWIR/深度图像相似姿态的RGB图像，提高了姿态估计的准确性	未提及	开发一种新的多模态床位姿态估计方法，以提高睡眠相关疾病和压疮风险的监测和评估	床位姿态估计在家庭和医院环境中的应用	计算机视觉	睡眠障碍	生成对抗神经网络	生成对抗网络	图像	使用了Simultaneously-collected multimodal Lying Pose (SLP)数据集，包含长波红外和深度图像两种模态