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
961	2024-08-05	Research Note: Prospects for early detection of breast muscle myopathies by automated image analysis 2024-Jun, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2024.103680 PMID:38564836	研究论文	本研究评估了新开发的基于深度学习的自动图像分析工具在鸡胸肌肌病早期检测中的有效性	开发了一种新的自动图像分析工具，可在早期检测与肌肉病变相关的形态参数	研究仅限于雄性小鸡，样本收集时间为饲养第14天，结果可能不适用于其他种类或生命周期阶段的鸡	探讨自动图像分析作为早期检测鸡胸肌肌病的潜力	雄性肉鸡及其肌肉样本	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	在饲养第14天收集的雄性小鸡肌肉样本
962	2024-08-05	Ultra-high-resolution CT of the temporal bone: Comparison between deep learning reconstruction and hybrid and model-based iterative reconstruction 2024-Jun, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2024.02.001 PMID:38368178	研究论文	本研究评估了超高分辨率计算机断层扫描（UHR-CT）在评估镫骨和鼓索神经解剖方面的能力	采用深度学习重建与混合和基于模型的迭代重建算法进行比较，展示了UHR-CT在噪声和空间分辨率上的优势	本研究没有讨论不同剂量水平对图像质量的长期影响	评估不同重建算法在超高分辨率CT评估耳朵解剖结构中的应用效果	使用超高分辨率CT评估镫骨和鼓索神经的解剖	数字病理学	NA	超高分辨率计算机断层扫描（UHR-CT）	深度学习重建（DLR）	图像	13个颞骨CT检查
963	2024-08-07	A robust deep learning system for screening of obstructive sleep apnea using T-F spectrum of ECG signals 2024-Jun-03, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2359635 PMID:38829354	研究论文	本文提出了一种利用时间-频率（T-F）谱的深度卷积神经网络（DCNN）系统，用于自动筛查阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者	该系统通过使用滤波融合算法去除原始ECG数据中的噪声，并采用Stock-well变换将滤波后的时域ECG转换为T-F谱，使用较少的学习参数实现了更高的准确性	NA	开发一种自动化的深度学习系统，用于准确检测阻塞性睡眠呼吸暂停，提高诊断性能并减轻临床医生的工作负担	阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者的ECG信号	机器学习	睡眠相关疾病	深度卷积神经网络（DCNN）	DCNN	时间-频率谱	NA
964	2024-08-07	Sex estimation from maxillofacial radiographs using a deep learning approach 2024-Jun-01, Dental materials journal IF:1.9Q4 DOI:10.4012/dmj.2023-253 PMID:38599831	研究论文	本研究旨在构建深度学习模型，以实现更高效和可靠的性别估计	使用VGG16和DenseNet-121两种深度学习模型进行性别估计，并通过梯度加权类激活映射生成显著性图	NA	提高性别估计的效率和可靠性	从侧颅摄影中估计性别	计算机视觉	NA	深度学习	VGG16, DenseNet-121	图像	600张侧颅摄影图像
965	2024-08-07	Disease-driven domain generalization for neuroimaging-based assessment of Alzheimer's disease 2024-Jun-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.26707 PMID:38798082	研究论文	本文提出了一种利用模型可解释性增强分类模型在不同队列间泛化能力的框架，通过MRI扫描和临床诊断数据训练深度神经网络，重点关注与疾病相关的大脑区域	本文采用领域泛化技术，通过统一视觉显著性先验来对齐类别注意力，提高了模型与死后组织学检查的相关性	NA	开发深度学习模型评估由认知障碍引起的结构脑变化的MRI扫描，并提高模型在不同数据源和设备间的泛化能力	使用MRI扫描和临床诊断数据，训练深度神经网络区分正常认知、轻度认知障碍和阿尔茨海默病引起的痴呆	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI扫描	深度神经网络	图像	共使用了四个独立队列的数据，总计7433个样本
966	2024-08-07	Prognostication of Hepatocellular Carcinoma Using Artificial Intelligence 2024-Jun, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.0070 PMID:38807336	综述	本文综述了人工智能在肝细胞癌（HCC）预后评估中的应用及其潜在价值、局限性和未来展望	人工智能，特别是基于放射组学或深度学习的方法，利用大量图像衍生的定量特征，提供了对肿瘤表型的客观、详细和全面的分析	人工智能在HCC预后评估中的应用仍处于早期阶段，需要更多的临床验证和标准化	探讨人工智能在HCC预后评估中的应用价值	肝细胞癌（HCC）的预后评估	机器学习	肝细胞癌	放射组学, 深度学习	NA	图像	NA
967	2024-08-07	High-spatial resolution ground-level ozone in Yunnan, China: A spatiotemporal estimation based on comparative analyses of machine learning models 2024-Jun-15, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2024.118609 PMID:38442812	研究论文	本研究比较了几种广泛使用的集成学习和深度学习方法，用于模拟云南地区地面臭氧浓度，并评估其时空泛化性能	采用3维卷积神经网络（3-D CNN）模型，该模型在评估云南地区每日最大8小时平均臭氧浓度方面表现最佳	NA	开发高精度模型以模拟地面臭氧浓度，评估表面臭氧污染	云南地区的地面臭氧浓度	机器学习	NA	集成学习方法，深度学习方法	3-D CNN	数据集	5折交叉验证
968	2024-08-07	Daily scale air quality index forecasting using bidirectional recurrent neural networks: Case study of Delhi, India 2024-Jun-15, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2024.124040 PMID:38685551	研究论文	本研究旨在利用双向循环神经网络准确预测每日空气质量指数（AQI），以德里市为例	研究采用了多种深度学习模型，包括长短期记忆网络（LSTM）、双向LSTM（Bi-LSTM）和双向循环神经网络（Bi-RNN），并发现Bi-RNN模型在训练和测试阶段均表现最佳	研究显示模型性能受数据质量影响，需要充足的数据来训练模型	准确预测每日空气质量指数，为决策提供支持	德里市的空气质量指数	机器学习	NA	深度学习	双向循环神经网络（Bi-RNN）	空气质量数据	具体样本数量未在摘要中提及
969	2024-08-07	The role and future prospects of artificial intelligence algorithms in peptide drug development 2024-Jun, Biomedicine & pharmacotherapy = Biomedecine & pharmacotherapie DOI:10.1016/j.biopha.2024.116709 PMID:38713945	综述	本文综述了人工智能算法在肽类药物开发中的作用及未来前景	介绍了人工智能辅助的机器学习或深度学习模型在筛选大量候选治疗肽序列中的应用	传统肽类药物研发周期长且投资高	探讨人工智能在肽类药物开发中的应用，以加速药物研发过程	肽类药物及其在治疗各种疾病中的应用	机器学习	NA	机器学习, 深度学习	NA	序列数据	大量候选治疗肽序列
970	2024-08-07	Light field image super-resolution based on dual learning and deep Fourier channel attention 2024-Jun-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.522701 PMID:38824284	研究论文	本文提出了一种基于双重学习和深度傅里叶通道注意力机制的光场图像超分辨率方法	引入了双重学习和傅里叶通道注意力机制，以提高光场图像超分辨率的效果	在获取真实世界光场场景的配对数据集方面存在困难，影响模型泛化能力	提高光场图像的空间分辨率	光场图像的超分辨率	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	未具体说明
971	2024-08-07	Performance of the neural network-based prediction model in closed-loop adaptive optics 2024-Jun-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.527429 PMID:38824294	研究论文	本文研究了基于神经网络的预测模型在闭环自适应光学系统中的性能	首次成功测试了基于深度学习的时空预测模型在实际3公里激光大气传输自适应光学系统中的应用，并与传统闭环控制方法进行了比较	大多数预测算法仅限于开环系统，且在实际自适应光学系统中的部署和应用很少被报道	研究如何通过前馈预测大气湍流来抵消自适应光学系统的固有时间延迟，提高其校正带宽	自适应光学系统中的大气湍流预测模型	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	时空数据	3公里激光大气传输系统
972	2024-08-07	Snapshot spectral imaging based on aberration model-driven deep learning 2024-Jun-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.523832 PMID:38824286	研究论文	本文提出了一种基于像差模型驱动的深度学习方法，用于从低分辨率的编码孔径快照光谱成像（CASSI）测量中恢复高分辨率的超光谱图像（HSIs）	该方法通过生成模拟CASSI光学像差的现实训练数据，并训练生成网络以从模糊和扭曲的CASSI测量中恢复HSIs，从而适应光学系统降解模型，提高了重建的鲁棒性	NA	提高CASSI系统中光谱图像重建的质量	超光谱图像（HSIs）	计算机视觉	NA	深度学习	生成网络	图像	NA
973	2024-08-07	Symmetry of constellation diagram-based intelligent SNR estimation for visible light communications 2024-Jun-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.525115 PMID:38824347	research paper	本文提出了一种基于星座图对称性的可见光通信智能信噪比估计方案	引入了点归一化和象限归一化两种数据增强方法，提高了信噪比估计的准确性	NA	提高可见光通信中信噪比估计的准确性	可见光通信系统的信噪比性能	machine learning	NA	NA	deep learning frameworks	image	使用了不同数量的星座点（如32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048）进行实验
974	2024-08-07	The Use of Deep Learning Software in the Detection of Voice Disorders: A Systematic Review 2024-Jun, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.636 PMID:38168017	综述	本文综述了深度学习在利用声学和喉镜输入检测声音障碍中的应用，比较了特定神经网络的准确性，并评估了它们与专家临床视觉检查的有效性	深度学习模型在检测声音病理方面表现出高准确性，特别是CNN在评估喉镜图像和MLP在评估声学输入方面最为有效	尽管深度学习方法在有限的比较中优于专家临床检查，但仍需进一步研究以整合外部验证	总结深度学习在声音障碍检测中的应用，并评估其与传统临床检查的比较效果	声音障碍的检测	机器学习	NA	深度学习	CNN, MLP	图像, 声学数据	34项研究符合纳入标准，其中18项专注于声音分析，15项专注于图像分析，1项两者兼有
975	2024-08-07	Diagnostic evaluation of deep learning accelerated lumbar spine MRI 2024-Jun, The neuroradiology journal DOI:10.1177/19714009231224428 PMID:38195418	研究论文	本研究评估了深度学习加速的腰椎MRI协议与传统协议在图像质量和诊断性能上的差异	首次全面评估了基于深度学习的MRI协议对常规腰椎MRI扫描时间和诊断质量的影响	深度学习加速的协议在信号噪声比和伪影感知方面表现较差	探讨深度学习加速的MRI技术在腰椎MRI中的应用效果	评估深度学习加速的腰椎MRI协议与传统协议在图像质量和诊断性能上的差异	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	36名连续门诊患者
976	2024-08-07	Deep Learning for Automated Image Segmentation of the Middle Ear: A Scoping Review 2024-Jun, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.758 PMID:38667630	综述	本文是一篇综述，旨在全面回顾使用卷积神经网络（CNN）从计算机断层扫描（CT）图像中自动分割中耳的文献	综述了多种架构在利用CNN分割中耳方面的表现，并提出了针对最难分割的镫骨结构，建议开发一种在锥束CT上训练的架构以提高空间分辨率	对于最难分割的镫骨结构，现有的最高Dice相似系数为0.84，仍有改进空间	进行一项全面的文献综述，描述使用CNN从CT扫描中自动分割中耳的情况	中耳的自动图像分割	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	共分析了10项研究，包含866个扫描图像用于模型训练/测试
977	2024-08-07	Prognostic impact and causality of age on oncological outcomes in women with endometrial cancer: a multimethod analysis of the randomised PORTEC-1, PORTEC-2, and PORTEC-3 trials 2024-Jun, The Lancet. Oncology DOI:10.1016/S1470-2045(24)00142-6 PMID:38701815	研究论文	本研究通过多方法分析PORTEC-1、PORTEC-2和PORTEC-3随机试验的数据，探讨年龄对子宫内膜癌患者预后影响的因果关系	使用先进的统计和因果推断技术，首次证实年龄是子宫内膜癌预后的独立因果因素	NA	探讨年龄是否为子宫内膜癌预后的因果因素	1801名参与PORTEC-1、PORTEC-2和PORTEC-3随机试验的子宫内膜癌患者	NA	子宫内膜癌	非参数测试、多变量竞争风险分析、深度学习因果推断模型AutoCI	深度学习因果推断模型AutoCI	临床病理和分子特征数据	1801名患者，包括714名中风险、427名高-中风险和660名高风险子宫内膜癌患者
978	2024-08-07	Conceptualizing future groundwater models through a ternary framework of multisource data, human expertise, and machine intelligence 2024-Jun-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2024.121679 PMID:38696982	研究论文	本文开发了一种三元框架，结合多源数据、人类专业知识和机器智能，以提高地下水模型的可持续性和预测能力	提出了一种结合多源数据、人类专业知识和机器智能的三元框架，以克服传统地下水模型中的挑战	现有机器驱动方法在可解释性和泛化能力方面存在局限	概念化可持续水管理实践，增强对地下水系统的理解和预测能力	地下水模型	NA	NA	机器智能，特别是深度学习	NA	多源数据	NA
979	2024-08-07	A comprehensive assessment of machine learning algorithms for enhanced characterization and prediction in orodispersible film development 2024-Jun-10, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2024.124188 PMID:38705248	研究论文	本文探讨了机器学习算法在口腔分散膜开发中的应用，以提高其特性和预测能力	本研究展示了机器学习模型在预测口腔分散膜机械特性方面的高准确性，并揭示了配方变量间的复杂交互作用	本研究为初步研究，可能需要进一步的实验验证和模型优化	探索机器学习方法在口腔分散膜特性分析中的应用，以指导药物开发	口腔分散膜及其机械特性	机器学习	NA	机器学习算法	支持向量机、随机森林、深度学习	实验数据	大量实验数据
980	2024-08-07	Advances in Clinical Care with Contemporary Cardiac SPECT 2024-Jun, Journal of medical imaging and radiation sciences IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jmir.2024.02.024 PMID:38553298	综述	本文综述了当代心脏单光子发射计算机断层扫描（SPECT）在临床应用中的最新进展	介绍了数字SPECT技术、超低剂量成像、深度学习算法在冠状动脉造影和SPECT CT中的应用，以及无源发射衰减校正等新技术	NA	探讨心脏SPECT成像技术的临床应用和效果	心脏SPECT成像技术及其在多种心脏疾病诊断和治疗中的应用	数字病理学	心血管疾病	SPECT成像	深度学习算法	图像	NA