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
341	2024-09-11	Expert-Level Detection of Referable Glaucoma from Fundus Photographs in a Safety Net Population: The AI and Teleophthalmology in Los Angeles Initiative 2024-Aug-26, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.25.24312563 PMID:39252888	研究论文	开发并测试了一种基于深度学习算法，用于检测洛杉矶县卫生服务部门远程视网膜筛查计划中的可转诊青光眼	该算法在检测可转诊青光眼方面的表现与眼科医生和验光师相当或超过，且不受经验水平影响	NA	开发和测试一种深度学习算法，用于检测可转诊青光眼	青光眼检测	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	VGG-19	图像	12,098张图像，来自5,616名患者（2,086名可转诊青光眼，3,530名非青光眼）
342	2024-09-11	Automated Interpretation of Lung Sounds by Deep Learning in Children With Asthma: Scoping Review and Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats Analysis 2024-Aug-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/53662 PMID:39178033	综述	本文对人工智能辅助儿童哮喘肺音分析的文献进行了范围综述，并进行了优势、劣势、机会和威胁分析	本文创新性地结合了范围综述和SWOT分析，全面评估了人工智能在儿童哮喘肺音分析中的应用	纳入的研究质量普遍较低，缺乏外部验证，且数据收集和解释缺乏标准化	客观回顾人工智能辅助儿童哮喘肺音分析的文献，并提供其优势、劣势、机会和威胁的平衡评估	儿童哮喘患者的肺音分析	机器学习	哮喘	人工智能	NA	音频	学术文献搜索中纳入7项研究，灰色文献搜索中纳入11项研究
343	2024-09-11	Anatomically constrained tractography of the fetal brain 2024-Aug-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120723 PMID:39029605	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的解剖学约束胎儿脑部纤维束追踪方法	通过在dMRI空间中直接进行胎儿脑组织准确分割，显著提高了纤维束追踪的准确性，并能重建高度弯曲的纤维束如视辐射	NA	改进胎儿脑部扩散加权磁共振成像中的纤维束追踪技术	胎儿脑部白质纤维束	计算机视觉	NA	扩散加权磁共振成像（dMRI）	深度学习方法	图像	独立测试数据
344	2024-09-11	MRGM: An enhanced catalog of mouse gut microbial genomes substantially broadening taxonomic and functional landscapes 2024-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.12.607507 PMID:39211244	研究论文	本文介绍了MRGM，一个包含42,245个非冗余小鼠肠道细菌基因组的全面目录，显著扩展了小鼠肠道微生物的分类和功能范围	MRGM通过改进的基因组质量评估技术，捕获了先前未被充分代表的分类群，并将小鼠肠道微生物蛋白的基因本体注释率从3.2%提高到60%	NA	增强小鼠肠道微生物组研究的转化价值，提供详细和高品质的小鼠肠道微生物基因组目录	小鼠肠道微生物基因组	NA	NA	深度学习	NA	基因组	42,245个非冗余小鼠肠道细菌基因组，涵盖1,524个物种
345	2024-09-11	A Deep Learning Approach to Predict Recanalization First-Pass Effect following Mechanical Thrombectomy in Patients with Acute Ischemic Stroke 2024-Aug-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8272 PMID:38871371	研究论文	研究利用深度学习方法预测急性缺血性中风患者在接受机械血栓切除术后首次通过效应的再通效果	首次提出完全自动化的深度学习方法，无需手动分割即可从术前CT和MR影像中预测首次通过效应	NA	开发一种完全自动化的深度学习方法，用于预测急性缺血性中风患者在接受机械血栓切除术后首次通过效应的再通效果	急性缺血性中风患者在接受机械血栓切除术后的首次通过效应	机器学习	中风	深度学习	混合变压器模型	影像	326名接受机械血栓切除术的患者
346	2024-09-11	CT Reconstruction using Nonlinear Diffusion Posterior Sampling with Detector Blur Modeling 2024-Aug, Conference proceedings. International Conference on Image Formation in X-Ray Computed Tomography PMID:39247222	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和探测器模糊物理建模的CT重建方法，以提高空间分辨率	利用扩散模型作为深度图像先验，结合似然性前向模型进行测量，提出了一种非线性扩散后验采样方法	仅在模拟数据上进行了验证，尚未在实际临床数据上进行测试	提高CT重建中的空间分辨率	CT图像重建	计算机视觉	NA	深度学习	扩散模型	图像	模拟数据
347	2024-09-10	Performance analysis of deep learning-based electric load forecasting model with particle swarm optimization 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35273 PMID:39247372	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和粒子群优化的电力负荷预测模型PSO-BiTC	该模型结合了时间卷积网络（TCN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM），并使用粒子群优化算法（PSO）优化模型参数，提高了预测性能和泛化能力	NA	提高电力负荷预测的准确性和效率	电力负荷预测模型	机器学习	NA	粒子群优化算法（PSO）	时间卷积网络（TCN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）	时间序列数据	四个广泛的数据集
348	2024-09-10	Systematic review and meta-analysis of deep learning applications in computed tomography lung cancer segmentation 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110344 PMID:38806113	综述	本文对深度学习在计算机断层扫描（CT）肺癌分割中的应用进行了系统综述和荟萃分析	本文通过荟萃分析评估了深度学习算法在不同临床设置和肿瘤阶段中的有效性，并指出了影响算法性能的关键因素	研究中78%的评估存在数据间隔遗漏的风险，8%的研究因结节大小排除而存在泛化性问题	评估深度学习算法在肺癌分割中的有效性，并探讨影响其性能的因素	深度学习算法在不同临床设置和肿瘤阶段的肺癌分割效果	计算机视觉	肺癌	深度学习	NA	图像	37项研究
349	2024-09-10	Generalizability of deep learning in organ-at-risk segmentation: A transfer learning study in cervical brachytherapy 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110332 PMID:38763356	研究论文	本文研究了在宫颈近距离放射治疗中，通过迁移学习提高深度学习模型对危及器官自动分割的泛化能力	本文首次展示了迁移学习在提高深度学习模型泛化能力方面的有效性，特别是在不同机构和扫描设备之间的应用	研究仅限于宫颈近距离放射治疗中的危及器官分割，未涵盖其他治疗场景或器官	研究迁移学习在提高深度学习模型泛化能力方面的效果，特别是在临床环境中	宫颈近距离放射治疗中的危及器官	计算机视觉	NA	迁移学习	深度学习模型	医学影像	120次扫描，包括环和双管施用器，使用3T磁共振扫描仪
350	2024-09-10	Development and benchmarking of a Deep Learning-based MRI-guided gross tumor segmentation algorithm for Radiomics analyses in extremity soft tissue sarcomas 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110338 PMID:38782301	研究论文	本文开发并测试了一种基于深度学习的MRI引导的软组织肉瘤大肿瘤分割算法，用于放射组学分析	开发了一种基于深度学习的自动分割算法，用于预测软组织肉瘤的主要大肿瘤作为放射组学分析的感兴趣体积	算法在直接临床应用方面仍存在变异性，特别是在放射治疗计划中的应用	开发和验证一种自动分割算法，用于放射组学分析和放射治疗计划中的感兴趣体积分割	软组织肉瘤的MRI图像	计算机视觉	软组织肉瘤	深度学习	深度学习算法	MRI图像	训练集包含157名患者，测试集包含87名患者
351	2024-09-10	Interpretable deep learning insights: Unveiling the role of 1 Gy volume on lymphopenia after radiotherapy in breast cancer 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110333 PMID:38772478	研究论文	本研究旨在开发和验证预测乳腺癌患者放疗后淋巴细胞减少的深度神经网络模型	首次揭示了1 Gy剂量体积在放疗后淋巴细胞减少中的重要作用	需要进一步研究以优化放疗计划	开发和验证预测乳腺癌患者放疗后淋巴细胞减少的模型	乳腺癌患者放疗后的淋巴细胞减少	机器学习	乳腺癌	深度神经网络	DNN	剂量-体积直方图数据和临床因素	918名连续的乳腺癌患者，其中589名用于训练，203名用于测试，126名用于外部验证
352	2024-09-08	Machine Learning, Deep Learning, and Data Preprocessing Techniques for Detecting, Predicting, and Monitoring Stress and Stress-Related Mental Disorders: Scoping Review 2024-Aug-21, JMIR mental health IF:4.8Q1 DOI:10.2196/53714 PMID:39167782	综述	本文综述了用于检测、预测和监测压力及其相关精神障碍的机器学习和深度学习技术	本文综述了最新的机器学习算法、预处理技术和数据类型在压力和压力相关精神障碍中的应用	本文指出了当前研究中的重要空白，并提出了未来的研究方向	调查机器学习方法在检测、预测和分析压力及其相关精神障碍中的应用范围	压力及其相关精神障碍	机器学习	精神障碍	机器学习算法	支持向量机、神经网络、随机森林	生理参数数据	98篇同行评审出版物
353	2024-09-08	Concepts and applications of digital twins in healthcare and medicine 2024-Aug-09, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2024.101028 PMID:39233690	综述	本文讨论了数字孪生（DT）在医疗和医学中的概念、实现要求及其当前和潜在的应用	本文提出了医疗数字孪生系统的五个标志性特征，以推动该领域的研究	技术障碍、生物异质性和伦理考虑是实现医疗数字孪生的主要挑战	探讨数字孪生在医疗和医学中的应用及其潜在影响	数字孪生技术及其在医疗领域的应用	NA	NA	多模态深度学习方法、具身AI代理和元宇宙	NA	NA	NA
354	2024-09-08	How deep can we decipher protein evolution with deep learning models 2024-Aug-09, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2024.101043 PMID:39233697	研究论文	本文探讨了基于进化理论的深度学习模型在蛋白质进化研究中的应用	本文展示了基于进化的深度生成模型，特别是变分自编码器，能够在层次化的潜在空间中组织SH3同源物，并有效区分特定的Sho1域	NA	探索深度学习模型在蛋白质进化研究中的潜力	蛋白质进化中的SH3同源物和Sho1域	机器学习	NA	深度学习	变分自编码器	蛋白质序列	NA
355	2024-09-08	Artificial Intelligence and Deep Learning in Revolutionizing Brain Tumor Diagnosis and Treatment: A Narrative Review 2024-Aug, Cureus DOI:10.7759/cureus.66157 PMID:39233936	综述	本文综述了人工智能和深度学习在脑肿瘤诊断和治疗中的应用	深度学习模型如脑肿瘤分类模型和Inception-Resnet V2，以及结合支持向量机和k近邻的混合技术，能够实时决策并增强术前规划	将人工智能整合到临床实践中仍面临挑战，需要进一步研究以实现深度学习在改善这些结果中的潜力	探讨人工智能和深度学习在脑肿瘤诊断和治疗中的应用及其潜力	脑肿瘤的诊断和治疗	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	CNN	图像	NA
356	2024-09-08	Screening antimicrobial peptides and probiotics using multiple deep learning and directed evolution strategies 2024-Aug, Acta pharmaceutica Sinica. B DOI:10.1016/j.apsb.2024.05.003 PMID:39234615	研究论文	本文开发并改进了抗菌肽预测模型，结合多种深度学习和定向进化策略，提高了预测准确性和应用价值	使用COMDEL算法改进了抗菌肽预测模型，结合高通量筛选和定向进化方法，显著提高了抗菌肽的产量和筛选效率	NA	提高抗菌肽预测模型的准确性和应用价值	抗菌肽和益生菌	机器学习	NA	深度学习	COMDEL	多组学数据	35种可食用益生菌
357	2024-09-07	Automated echocardiographic diastolic function grading: A hybrid multi-task deep learning and machine learning approach 2024-Aug-30, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2024.132504 PMID:39218252	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和机器学习的混合多任务模型，用于自动评估心脏超声图像中的左心室舒张功能	本文的创新点在于开发了一种轻量级的混合算法，结合了深度学习和机器学习技术，能够自动评估心脏超声图像中的左心室舒张功能	本文的局限性在于仅在内部和外部数据集上进行了验证，尚未在更大范围的临床环境中进行广泛测试	研究目的是开发一种全自动的方法，用于根据ASE指南评估心脏超声图像中的左心室舒张功能	研究对象是心脏超声图像中的左心室舒张功能评估	机器学习	心血管疾病	深度学习	混合多任务模型	图像	862和239个心脏超声图像，以及三个外部数据集（包括EchoNet-Dynamic和CAMUS）
358	2024-09-07	Approaches for the Use of AI in Workplace Health Promotion and Prevention: Systematic Scoping Review 2024-Aug-20, JMIR AI DOI:10.2196/53506 PMID:38989904	综述	本文通过系统范围综述评估了人工智能在工作场所健康促进和预防中的当前应用	本文首次系统地研究了人工智能在工作场所健康促进和预防中的应用，并指出了未来研究方向	当前研究未涵盖工作场所健康促进和预防的全部范围，缺乏纵向数据和报告指南	全面评估人工智能在工作场所健康促进和预防中的应用，并指出未来研究方向	研究了人工智能算法和技术在工作场所健康促进和预防中的应用	机器学习	NA	机器学习、深度学习	机器学习模型、深度学习模型	智能手机应用数据	共包含10项研究
359	2024-09-07	The Use of Deep Learning and Machine Learning on Longitudinal Electronic Health Records for the Early Detection and Prevention of Diseases: Scoping Review 2024-Aug-20, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/48320 PMID:39163096	综述	本文综述了使用机器学习和深度学习技术分析纵向电子健康记录以支持疾病早期检测和预防的研究	本文综述了机器学习和深度学习模型在电子健康记录分析中的应用，强调了其在疾病早期检测和预防中的潜力	研究主要集中在工程方面，缺乏医学结果的验证	综述机器学习在纵向电子健康记录中的应用，探讨其在疾病早期检测和预防中的医学见解和临床效益	纵向电子健康记录中的数据，包括人口统计学、症状、程序、实验室测试结果、诊断、药物和BMI等	机器学习	多种疾病	机器学习（ML）和深度学习（DL）	递归神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）	文本	20项研究
360	2024-09-07	Utilizing deep learning model for assessing melanocytic density in resection margins of lentigo maligna 2024-Aug-03, Diagnostic pathology IF:2.4Q2 DOI:10.1186/s13000-024-01532-y PMID:39097745	研究论文	本文开发了一种深度学习模型，用于评估恶性雀斑样痣切除边缘的黑色素细胞密度	本文首次将深度学习模型应用于评估恶性雀斑样痣切除边缘的黑色素细胞密度，并展示了其在区分低和高复发风险边缘方面的显著准确性	本文仅在353张全切片图像上进行了验证，样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种自动化的工具，帮助病理学家评估或预筛选恶性雀斑样痣的切除边缘	恶性雀斑样痣的切除边缘	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	深度学习模型	图像	353张全切片图像，其中295张用于训练，58张用于验证和测试