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
201	2024-11-23	Deep learning-based general beam synthesis for atmospheric propagation 2024-Aug-12, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.530561 PMID:39573113	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于生成通过大气湍流传播的最佳光束	通过卷积神经网络（CNN）的批量计算来近似接收器统计数据，并合成任意复杂幅度分布的广义光束	NA	优化自由空间光系统的传输光束设计	通过大气湍流传播的光束	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	光束模式	NA
202	2024-11-23	Research on deep learning restoration algorithm of X-ray backscatter imaging based on virtual training dataset 2024-Aug-12, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.531818 PMID:39573130	研究论文	本文介绍了一种基于虚拟训练数据集的X射线背散射图像深度学习恢复算法	利用虚拟训练数据集生成大量卷积图像进行深度学习训练，无需手动标注	NA	研究X射线背散射图像的恢复技术	X射线背散射图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	大量虚拟生成的卷积图像
203	2024-11-23	Ground-to-air aircraft infrared image deblurring based on imaging degradation simulation 2024-Aug-12, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.524571 PMID:39573156	研究论文	本文提出了一种基于成像退化模拟的地对空飞机红外图像去模糊方法	创新性地提出了一种简单的全链路成像退化模拟方法，用于生成丰富的模糊-清晰图像对，并通过预训练和微调提升神经网络在特定场景下的去模糊性能	需要选择与场景退化模式匹配的预训练数据集，且模型在处理真实图像时仍存在一定局限性	解决特定场景下红外图像去模糊问题	地对空飞机红外图像	计算机视觉	NA	成像退化模拟	神经网络	图像	通过模拟方法生成的丰富模糊-清晰图像对
204	2024-11-23	Anti-noise performance analysis in amplitude-modulated collinear holographic data storage using deep learning 2024-Aug-12, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.532825 PMID:39573152	研究论文	研究了在幅度调制同轴全息数据存储系统中使用深度学习进行抗噪性能分析	提出了一种使用端到端卷积神经网络分析编码数据页噪声抵抗能力的方法	NA	提高幅度调制同轴全息数据存储系统的数据读取准确性和可靠性	幅度调制同轴全息数据存储系统中的噪声和误码率	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	NA
205	2024-11-23	Wide-field imaging and recognition through cascaded complex scattering media 2024-Aug-12, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.534163 PMID:39573154	研究论文	本文探讨了通过级联复杂散射介质实现宽场成像和识别的挑战，并提出了一种基于SMixerNet的深度学习方法	本文提出了一种基于SMixerNet的深度学习方法，通过参数自由的矩阵转置实现广泛的感受野，减少了参数密集的需求	NA	探索通过级联复杂散射介质实现宽场成像和识别的挑战	通过多模光纤和混浊介质实现宽场成像和病理筛查	计算机视觉	NA	深度学习	SMixerNet	图像	大量数据集
206	2024-11-23	Enhanced single-frame interferometry via hybrid conv-transformer architecture for ultra-precise phase retrieval 2024-Aug-12, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.530142 PMID:39573190	研究论文	本文介绍了一种新的深度学习架构TECD-PSNet，用于高保真干涉图重建和精确相位恢复	提出了Transformer编码器-卷积解码器相移网络（TECD-PSNet），结合了Transformer块的全局描述能力和卷积块的高效特征提取能力，并引入了残差局部负反馈增强机制	NA	提高动态单帧干涉测量中相位恢复的精度和适应性	干涉图和相位恢复	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer Encoder-Convolution Decoder	图像	NA
207	2024-11-23	Underwater polarization image de-scattering utilizing a physics-driven deep learning method 2024-Aug-12, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.529711 PMID:39573222	研究论文	本文提出了一种利用物理驱动的深度学习方法进行水下偏振图像去散射的方法	结合主动偏振成像模型与深度学习，设计了偏振特征细化块，直接预测偏振相关参数，无需先验参数和手动估计	NA	解决现有基于学习的方法缺乏可解释性和泛化性的问题	水下偏振图像的去散射	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习网络	图像	多组不同材料和不同浑浊条件下的实验结果
208	2024-11-23	High-dimensional signal encoding and decoding method based on multi-ring perfect vortex beam 2024-Aug-12, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.530961 PMID:39573231	研究论文	研究提出了一种基于多环完美涡旋光束的高维信号编码与解码方法	通过叠加多个完美涡旋光束创建多环完美涡旋光束，并引入机器学习方法优化编码和解码过程	NA	提升自由空间光通信的通道容量和解码准确性	多环完美涡旋光束的编码与解码技术	光学通信	NA	机器学习	深度学习	光束	NA
209	2024-11-23	SDD-Net: self-supervised dual-domain dual-path single-pixel imaging 2024-Aug-12, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.530902 PMID:39573230	研究论文	提出了一种自监督的双域双路径单像素成像方法	采用自监督学习方法，无需实际标签即可重建目标图像，并通过双域约束和结构-纹理双路径引导网络恢复图像的结构和纹理信息	未提及具体限制	解决现有单像素成像方法在复杂场景或特定应用中成像细节不足的问题	单像素成像技术	计算机视觉	NA	自监督学习	SDD-Net	图像	未提及具体样本数量
210	2024-11-22	Deep Learning-Based Synthetic Skin Lesion Image Classification 2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240612 PMID:39176583	研究论文	本研究提出了一种基于改进的VGG16算法来识别AI生成的医学图像	使用生成对抗网络（GAN）生成合成皮肤病变图像，并开发了一种增强的VGG16算法来分类真实图像与AI生成的图像	未提及	分析生成的医学图像的有效性	合成皮肤病变图像与真实图像的分类	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	VGG16	图像	10,000张合成皮肤病变图像
211	2024-11-21	Evaluation of deep-learning TSE images in clinical musculoskeletal imaging 2024-Aug, Journal of medical imaging and radiation oncology IF:2.2Q2 DOI:10.1111/1754-9485.13714 PMID:38837669	研究论文	本研究比较了传统重建的脂肪饱和（FS）和非FS涡轮自旋回波（TSE）磁共振成像与基于深度学习的加速TSE（DL-TSE）重建在膝关节成像中的效果	DL-TSE重建在提高图像分辨率和缩短扫描时间的同时，保持了图像对比度，且在大多数情况下被放射科医生认为具有更好的小结构显示效果	DL-TSE在21/232（9%）的病例中被认为效果不如传统TSE	评估基于深度学习的TSE图像在临床肌肉骨骼成像中的应用效果	脂肪饱和和非脂肪饱和的TSE磁共振成像与基于深度学习的TSE重建图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	深度学习	图像	232对传统TSE和DL-TSE图像
212	2024-11-20	Checklist for Reproducibility of Deep Learning in Medical Imaging 2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01065-2 PMID:38483694	研究论文	本文开发了一个全面的检查清单，用于增强医学影像中深度学习的可重复性和可靠性	通过Delphi方法开发了一个26项的深度学习模型报告检查清单，以提高研究的可重复性	NA	解决深度学习在医学影像应用中的独特挑战，提高研究的可重复性和透明度	深度学习在医学影像中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	NA	医学影像	11位医学影像和深度学习领域的专家参与了评估
213	2024-11-20	Remote assessment of cognition and quality of life following radiotherapy for nasopharyngeal carcinoma: deep-learning-based predictive models and MRI correlates 2024-Aug, Journal of cancer survivorship : research and practice IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s11764-023-01371-8 PMID:37010777	研究论文	研究利用深度学习模型预测鼻咽癌放疗后患者的认知功能和生命质量，并探讨其与MRI变化的关系	首次使用深度学习技术开发预测模型，通过远程评估预测鼻咽癌放疗后患者的认知功能受损情况	样本量较小，仅包括70名患者	开发预测模型以评估鼻咽癌放疗后患者的认知功能受损情况，并探讨其与生命质量和MRI变化的关系	鼻咽癌放疗后患者的认知功能和生命质量	机器学习	鼻咽癌	深度学习	深度神经网络 (DNN)	MRI图像和认知评估数据	70名患者
214	2024-11-17	Learning structural heterogeneity from cryo-electron sub-tomograms with tomoDRGN 2024-Aug, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02210-z PMID:38459385	研究论文	本文扩展了cryoDRGN深度学习架构，用于从冷冻电子子层析图中学习结构异质性	开发了新的工具tomoDRGN，能够学习并重建冷冻电子层析数据中的异质性结构集合	NA	研究冷冻电子层析技术中的结构异质性	冷冻电子层析数据中的结构异质性	计算机视觉	NA	冷冻电子层析	深度学习	图像	使用模拟和实验数据进行验证
215	2024-11-15	Imputation of cancer proteomics data with a deep model that learns from many datasets 2024-Aug-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.26.609780 PMID:39253518	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的方法Lupine，用于填补癌症蛋白质组学数据中的缺失值	Lupine是首个能够从多个数据集中联合学习的缺失值填补方法，并提供了证据表明这种方法能提高预测的准确性	NA	解决质谱蛋白质组学数据中缺失值的问题，提高数据分析的可靠性和统计能力	癌症患者的蛋白质组学数据，涵盖十种癌症类型	蛋白质组学	癌症	质谱技术	深度学习模型	蛋白质组学数据	超过1000个癌症患者样本
216	2024-11-15	Deep learning-derived splenic radiomics, genomics, and coronary artery disease 2024-Aug-20, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.16.24312129 PMID:39185532	研究论文	本研究利用深度学习技术从腹部MRI中提取脾脏的放射组学特征，并结合基因组学分析，探讨脾脏在冠状动脉疾病中的作用	首次将深度学习与基因组学结合，揭示了脾脏在冠状动脉疾病中的潜在作用，并提供了9p21区域机制的新见解	NA	探讨脾脏在冠状动脉疾病中的作用及其遗传机制	脾脏的放射组学特征与冠状动脉疾病的关系	数字病理学	心血管疾病	深度学习、放射组学、全基因组关联分析	深度学习模型	图像	42,059名UK Biobank参与者
217	2024-11-13	Non-invasive prediction of massive transfusion during surgery using intraoperative hemodynamic monitoring data 2024-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2024.104680 PMID:38914411	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习算法的模型，用于预测手术期间的大量输血	利用非侵入性的生物信号波形实时预测手术期间的大量输血	本研究为回顾性研究，且仅在两家医院进行了验证	开发一种能够在手术期间提前10分钟预测大量输血的模型，以减少并发症和死亡率	手术期间的大量输血预测	机器学习	NA	深度学习算法	深度学习模型	生物信号波形	18,135名患者用于模型开发和内部验证，621名患者用于外部验证
218	2024-11-08	Analyzing Wav2Vec 1.0 Embeddings for Cross-Database Parkinson's Disease Detection and Speech Features Extraction 2024-Aug-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24175520 PMID:39275431	研究论文	研究使用未微调的wav2vec 1.0架构进行跨数据库的帕金森病检测和语音特征提取	wav2vec 1.0在跨数据库分类和回归任务中表现出色，特别是在检测帕金森病和预测语音特征方面，显示出比传统特征提取方法更高的准确性	研究主要集中在跨数据库的分类和回归任务上，未涉及其他类型的语音数据或任务	分析wav2vec 1.0嵌入在跨数据库帕金森病检测和语音特征提取中的应用	帕金森病患者的语音数据	机器学习	神经退行性疾病	wav2vec 1.0	机器学习模型	语音数据	三个多语言帕金森病数据集
219	2024-11-08	[Research status and prospect of the application of artificial intelligence in the acupuncture and moxibustion field based on bibliometric] 2024-Aug-12, Zhongguo zhen jiu = Chinese acupuncture & moxibustion DOI:10.13703/j.0255-2930.20231128-k0007 PMID:39111799	综述	通过文献计量方法探讨人工智能在针灸领域应用的研究热点、发展趋势及存在的问题	分析了人工智能技术在针灸诊断治疗、疗效预测、教学及智能设备开发等方面的应用	人工智能在针灸领域的应用研究处于初步发展阶段，未来需加强团队间的交流与合作，进一步探索符合针灸诊疗特点的人工智能系统	探讨人工智能在针灸领域应用的研究热点、发展趋势及存在的问题	人工智能在针灸领域的应用	NA	NA	机器学习、神经网络、深度学习、数据挖掘	NA	文献	共纳入443篇中文文章和68篇英文文章
220	2024-11-08	A systematic literature review on the significance of deep learning and machine learning in predicting Alzheimer's disease 2024-08, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2024.102928 PMID:39029377	综述	本文系统回顾了深度学习和机器学习在阿尔茨海默病预测中的应用	NA	NA	调查不同阿尔茨海默病检测技术、数据集、输入模态、算法、库和性能评估指标，以确定哪种模型或策略可能提供更优越的性能	阿尔茨海默病的检测技术、数据集、输入模态、算法、库和性能评估指标	机器学习	阿尔茨海默病	磁共振成像 (MRI)、正电子发射断层扫描 (PET)、APOe4 基因型、扩散张量成像 (DTI) 和脑脊液 (CSF) 生物标志物	卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM)	图像	100 篇研究文章