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
181	2024-10-24	Evaluation of a Deep Learning Based Approach to Computational Label Free Cell Viability Quantification 2024-Aug-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.29.610252 PMID:39257757	研究论文	研究使用深度学习方法进行无标记细胞活力定量分析的可行性	提出了一种基于深度学习的无标记细胞活力定量方法，避免了传统染色方法对细胞的毒性影响	尚未提及	探索使用深度学习算法进行无标记细胞活力定量分析的可行性	人类细胞的形态变化和细胞活力	计算机视觉	NA	深度学习	Resnet CNN	图像	NA
182	2024-10-24	AVN: A Deep Learning Approach for the Analysis of Birdsong 2024-Aug-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.10.593561 PMID:39229184	研究论文	开发了一种基于深度学习的鸟鸣分析方法AVN，用于斑胸草雀的鸣叫分析	AVN方法无需额外训练数据即可在多个动物群体中进行高精度注释，并生成一系列可解释的特征来描述鸣叫的语法、时序和声学特性	NA	开发一种新的深度学习方法，用于分析斑胸草雀的鸣叫行为，并促进行为与神经过程之间的联系	斑胸草雀的鸣叫行为	机器学习	NA	深度学习	NA	音频	多个研究组和实验中的斑胸草雀
183	2024-10-24	Deep Learning-driven Automatic Nuclei Segmentation of Label-free Live Cell Chromatin-sensitive Partial Wave Spectroscopic Microscopy Imaging 2024-Aug-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.20.608885 PMID:39229026	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的无标记活细胞染色质敏感部分波光谱显微镜图像的自动细胞核分割方法	提出了一种基于卷积神经网络和注意力机制的U-Net模型，用于自动分割染色质敏感部分波光谱显微镜图像中的细胞核	NA	开发一种自动化的方法来准确分割染色质敏感部分波光谱显微镜图像中的细胞核，以提高后续染色质分析研究的可靠性	染色质敏感部分波光谱显微镜图像中的细胞核	计算机视觉	NA	部分波光谱显微镜	U-Net	图像	HCT116细胞
184	2024-10-24	Towards Digital Quantification of Ploidy from Pan-Cancer Digital Pathology Slides using Deep Learning 2024-Aug-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.19.608555 PMID:39229200	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的肿瘤倍体量化方法PloiViT，通过数字病理切片直接进行快速且成本效益高的量化	PloiViT是一种基于transformer的模型，优于传统的机器学习模型，并展示了在多个独立队列中的最佳预测性能	NA	开发一种快速且成本效益高的肿瘤倍体量化方法，作为下一代测序数据的补充	肿瘤倍体量化	数字病理	NA	深度学习	transformer	图像	训练数据集包括来自The Cancer Genome Atlas的十五种癌症类型，并在多个独立队列中验证了其性能
185	2024-10-24	DeepSomatic: Accurate somatic small variant discovery for multiple sequencing technologies 2024-Aug-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.16.608331 PMID:39229187	研究论文	本文介绍了一种名为DeepSomatic的深度学习方法，用于从短读和长读数据中检测体细胞SNV和插入缺失（indels），适用于全基因组和外显子测序，并支持肿瘤-正常、肿瘤-仅和FFPE样本	DeepSomatic在短读和长读数据上均表现出色，特别是在检测indels方面优于现有方法	NA	开发一种能够在多种测序技术上准确检测体细胞小变异的深度学习方法	体细胞单核苷酸变异（SNV）和插入缺失（indels）	数字病理	癌症	测序技术（Illumina, PacBio HiFi, Oxford Nanopore Technologies）	深度学习	基因组数据	五个匹配的肿瘤-正常细胞系对
186	2024-10-24	Interpretable representation learning for 3D multi-piece intracellular structures using point clouds 2024-Aug-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.25.605164 PMID:39091871	研究论文	本文介绍了一种使用3D旋转不变自编码器和点云的形态学适当表示学习框架，用于学习复杂多片段细胞内结构的独立于方向、紧凑且易于解释的表示	本文提出的框架能够无监督地发现每个结构的子簇，并展示了其在药物扰动后的核仁图像数据集上的表型分析应用	NA	量化具有复杂多片段形态的细胞内结构的客观、稳健和可推广的解释性测量	具有点状形态（如DNA复制焦点）和多态形态（如核仁）的细胞内结构	计算机视觉	NA	3D旋转不变自编码器	自编码器	点云	涉及多个细胞内结构数据集，包括一个具有预定义组织规则的合成数据集
187	2024-10-24	Genetics of Cardiac Aging Implicate Organ-Specific Variation 2024-Aug-06, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.02.24310874 PMID:39148824	研究论文	研究使用视频深度学习模型分析心脏MRI数据，以预测心脏年龄并探讨心脏年龄加速的遗传因素	提出了一种基于视频的深度学习模型，使用心脏MRI数据中的心脏掩码来捕捉心脏衰老的丰富且特定于心脏的特征	当前方法在特征丰富度或心脏特异性方面存在局限，导致难以理解遗传对年龄加速的贡献	探讨心脏年龄加速的遗传因素及其与心脏结构和功能的关系	61,691名UK Biobank参与者的心脏MRI数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	视频	61,691名参与者
188	2024-10-24	Fast Whole-Brain MR Multi-Parametric Mapping with Scan-Specific Self-Supervised Networks 2024-Aug-06, ArXiv PMID:39148933	研究论文	本文提出了一种快速的全脑MR多参数映射技术，通过扫描特定的自监督网络加速参数映射过程	本文提出了一种更快的Joint MAPLE版本，结合线圈压缩、随机切片选择、参数特定学习率和迁移学习，将重建时间缩短至原来的1/700，并在映射性能上优于标准和最先进的技术	NA	加速全脑MR多参数映射技术，使其在临床和研究中更实用	全脑MR多参数映射技术	计算机视觉	NA	MRI	自监督网络	图像	NA
189	2024-10-21	A Study of Classroom Behavior Recognition Incorporating Super-Resolution and Target Detection 2024-Aug-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24175640 PMID:39275552	研究论文	本文提出了一种结合超分辨率和目标检测的学生课堂行为识别网络，以解决传统课堂观察评估中的图像清晰度不足、数据集复杂、多目标检测错误和角色交互复杂等问题	本文创新性地将SRGAN用于提高图像分辨率，优化特征提取并引入AKConv和LASK注意力机制增强多尺度特征识别，同时集成CBAM注意力机制以提升重要特征通道和空间区域的识别	NA	旨在通过结合超分辨率和目标检测技术，提高课堂行为识别的准确性和鲁棒性	学生课堂行为，包括举手、阅读、写作、玩手机、低头和趴在桌子上	计算机视觉	NA	超分辨率生成对抗网络（SRGAN）、YOLOv8s算法、AKConv、LASK注意力机制、CBAM注意力机制	YOLOv8s	图像	NA
190	2024-10-21	Visual Navigation of Caged Chicken Coop Inspection Robot Based on Road Features 2024-Aug-29, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani14172515 PMID:39272300	研究论文	本文提出了一种基于道路特征的笼养鸡舍巡检机器人视觉导航系统	提出了新的灰度因子（4B-3R-2G）用于快速准确的道路提取，并基于道路边界特征提出了导航线拟合算法	NA	提高笼养鸡舍巡检机器人的导航速度和精度	笼养鸡舍巡检机器人	计算机视觉	NA	视觉导航	NA	图像	NA
191	2024-10-21	FedAvg-P: Performance-Based Hierarchical Federated Learning-Based Anomaly Detection System Aggregation Strategy for Advanced Metering Infrastructure 2024-Aug-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24175492 PMID:39275403	研究论文	本文提出了一种基于性能的分层联邦学习异常检测系统聚合策略FedAvg-P，用于高级计量基础设施（AMI）	开发了一种新的聚合策略FedAvg-P，以提高全局性能，并提出了一种点对点架构以防止单点故障	联邦学习模型存在单点故障的风险，可能导致系统故障和性能下降	开发一种基于性能的分层联邦学习异常检测系统，以提高高级计量基础设施的安全性和可靠性	高级计量基础设施（AMI）及其数据安全	机器学习	NA	联邦学习	深度学习模型	数据	使用了CIC-IDS2017数据集进行实验
192	2024-10-21	An Intrinsically Explainable Method to Decode P300 Waveforms from EEG Signal Plots Based on Convolutional Neural Networks 2024-Aug-20, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci14080836 PMID:39199527	研究论文	提出了一种基于卷积神经网络的内在可解释方法，用于从脑电图信号中解码P300波形	克服了深度学习技术的黑箱特性，通过将脑电图信号绘制为图像，使医生和技术人员能够直观解释和网络检测	仅在8名ALS患者的公共数据集上进行了验证	开发一种可解释的脑机接口技术，用于ALS患者的替代通信	P300波形和脑电图信号	机器学习	肌萎缩侧索硬化症	卷积神经网络	CNN	图像	8名ALS患者
193	2024-10-21	Corun: Concurrent Inference and Continuous Training at the Edge for Cost-Efficient AI-Based Mobile Image Sensing 2024-Aug-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24165262 PMID:39204957	研究论文	介绍了一种名为Corun的新框架，旨在边缘服务器上同时处理多个推理查询和持续模型再训练/微调，以提高推理吞吐量并保持推理精度	提出了Corun框架，能够在单个商品GPU上同时处理多个推理查询和持续模型再训练/微调，显著提高推理吞吐量并保持推理精度	推理查询的延迟和再训练周期的长度增加率较低	解决移动设备上深度学习资源不足导致的推理延迟和电池消耗问题，以及数据漂移导致的推理精度下降问题	移动设备上的图像传感应用，如图像分类、人脸识别和相机场景检测	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
194	2024-10-21	Deep Learning-Assisted Automatic Diagnosis of Anterior Cruciate Ligament Tear in Knee Magnetic Resonance Images 2024-Aug-13, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10080094 PMID:39195729	研究论文	本文开发了一种深度学习模型，用于膝关节磁共振图像中前交叉韧带撕裂的自动诊断	提出了一个包含双尺度数据增强模块、选择性组注意力模块和融合模块的深度学习模型，以提高诊断准确性和效率	NA	开发一种深度学习模型，用于提高膝关节磁共振图像中前交叉韧带撕裂的诊断准确性和效率	膝关节磁共振图像中的前交叉韧带撕裂	计算机视觉	运动损伤	深度学习	SGNET	图像	1250个膝关节MRI扫描
195	2024-10-20	Deep learning prediction of stroke thrombus red blood cell content from multiparametric MRI 2024-Aug, Interventional neuroradiology : journal of peritherapeutic neuroradiology, surgical procedures and related neurosciences IF:1.5Q3 DOI:10.1177/15910199221140962 PMID:36437762	研究论文	本研究评估了卷积神经网络（CNN）使用多参数MRI图像预测缺血性中风血栓红细胞含量的能力	首次使用卷积神经网络从多参数MRI图像中预测血栓红细胞含量	数据集较小，且仅限于缺血性中风病例	评估卷积神经网络预测缺血性中风血栓红细胞含量的能力	缺血性中风血栓的红细胞含量	计算机视觉	脑血管疾病	多参数MRI	CNN	图像	188个血栓样本
196	2024-10-20	Development and validation of a nonverbal consensus-based semantic memory paradigm in patients with epilepsy 2024-Aug, Journal of the International Neuropsychological Society : JINS IF:2.6Q2 DOI:10.1017/S1355617724000158 PMID:38616725	研究论文	开发并验证了一种基于共识的非言语语义记忆范式，用于评估癫痫患者的非言语语义处理能力	提出了新的基于视觉的语义关联任务（ViSAT），避免了现有测试中的文化和人口统计学偏差	样本量较小，需要进一步验证其在不同人群中的适用性	评估癫痫患者非言语语义处理能力的损伤	癫痫患者和健康对照组	神经心理学	癫痫	深度学习模型	NA	图像	23名癫痫患者和24名对照组参与者，以及54名Amazon Mechanical Turk工人
197	2024-10-18	Approximating Intermediate Feature Maps of Self-Supervised Convolution Neural Network to Learn Hard Positive Representations in Chest Radiography 2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01032-x PMID:38381382	研究论文	本文提出了一种中间特征近似（IFA）损失，通过关注胸部X光片的正样本表示来改进对比卷积神经网络的性能	引入IFA损失，通过最大化原始数据和正样本对之间的中间特征输出的余弦相似度，来增强正样本表示的学习	未提及具体限制	改进对比学习在医学图像中的性能，特别是处理正样本表示的困难	胸部X光片（CXR）的正样本表示	计算机视觉	NA	对比学习	卷积神经网络（CNN）	图像	未提及具体样本数量
198	2024-10-18	DeepCSFusion: Deep Compressive Sensing Fusion for Efficient COVID-19 Classification 2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01011-2 PMID:38381386	研究论文	提出了一种新的压缩策略，通过压缩深度特征来提高COVID-19分类的效率	提出了DeepCSFusion模型，通过压缩深度特征并进行融合，实现了高效的COVID-19分类	NA	提高在资源受限设备上部署深度学习模型的效率	COVID-19和非COVID-19的CT扫描图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	DeepCSFusion	图像	1252张CT扫描图像
199	2024-10-18	Auto-segmentation of Adult-Type Diffuse Gliomas: Comparison of Transfer Learning-Based Convolutional Neural Network Model vs. Radiologists 2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01044-7 PMID:38383806	研究论文	本文比较了基于迁移学习的卷积神经网络模型与放射科医生在成人弥漫性胶质瘤自动分割中的表现	本文提出了一个基于迁移学习的深度学习模型，用于多序列MRI的胶质瘤自动分割，并展示了其与放射科医生相当的表现	模型在分割术后和多灶性胶质瘤方面仍需改进	开发和评估一种自动分割工具，用于多序列MRI的胶质瘤分割，以减少放射科医生的工作量	成人弥漫性胶质瘤的自动分割	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	卷积神经网络	图像	使用了三个数据集，分别是A（210例）、B（369例）和机构数据集（197例），其中机构数据集分为训练集（100例）和测试集（97例）
200	2024-10-18	Developing a Radiomics Atlas Dataset of normal Abdominal and Pelvic computed Tomography (RADAPT) 2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01028-7 PMID:38383807	研究论文	本文系统地创建了一个正常腹部和盆腔放射组学数据集，用于模型开发和验证	首次创建了正常腹部和盆腔放射组学数据集，填补了该领域的空白	仅包含年轻成年人的数据，可能不适用于所有年龄段	创建一个用于模型开发和验证的正常腹部和盆腔放射组学数据集	年轻成年人的正常腹部和盆腔放射组学数据	数字病理学	NA	深度学习	TotalSegmentator	图像	531名患者，平均年龄26.8±5.19岁，包括250名女性和281名男性，最大53个解剖结构被分割