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
401	2024-09-03	Improving Reproducibility of Volumetric Evaluation Using Computed Tomography in Pediatric Patients with Congenital Heart Disease 2024-Aug-31, Pediatric cardiology IF:1.5Q2 DOI:10.1007/s00246-024-03630-6 PMID:39217235	研究论文	本研究旨在评估先天性心脏病患儿心脏CT扫描中左心室（LV）、右心室（RV）或功能性单心室（FSV）体积的观察者内、观察者间和研究间可重复性，并比较手动和半自动分割工具的效果	本研究采用了基于深度学习的标注程序（DLS），相较于传统的半自动区域增长算法（CM），DLS在测量体积数据方面具有更好的准确性和可重复性	NA	评估先天性心脏病患儿心脏CT扫描中体积数据的可重复性	先天性心脏病患儿的左心室、右心室或功能性单心室体积	数字病理学	先天性心脏病	CT扫描	深度学习	图像	127名患者（56名女性，71名男性；平均年龄82.1个月）
402	2024-09-03	Framework for multivariate carbon price forecasting: A novel hybrid model 2024-Aug-31, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2024.122275 PMID:39217908	研究论文	本研究提出了一种新的混合模型，用于多变量碳价格预测，包括特征选择、深度学习、智能优化算法、模型组合和评估指标	本研究通过模型组合和Pelican优化算法构建了一个混合预测模型，该模型在预测准确性、稳定性和统计假设检验方面优于其他比较模型	NA	旨在准确预测碳价格，为政府和企业决策者提供高精度的碳市场价格预测，并帮助投资者优化交易策略	碳价格及其影响因素	机器学习	NA	深度学习	混合模型	结构化和非结构化数据	包括湖北和上海的历史碳价格系列以及五个维度的影响因素，共二十个变量
403	2024-09-03	Predicting Inhibition of CDK2 with SAnDReS: The Application of Machine Learning to Navigate the Scoring Function Space 2024-Aug-30, Current medicinal chemistry IF:3.5Q2 DOI:10.2174/0109298673313727240819070317 PMID:39219431	综述	本文综述了利用计算模型和机器学习方法预测CDK2抑制的应用	SAnDReS方法在构建机器学习模型预测CDK2抑制方面表现出优于传统和深度学习评分函数的预测性能	NA	探讨机器学习模型在预测CDK2抑制中的应用	CDK2及其抑制剂的相互作用	机器学习	癌症	机器学习	机器学习模型	结构和功能数据	NA
404	2024-09-03	A Decade of Computational Mass Spectrometry from Reference Spectra to Deep Learning 2024-Aug-21, Chimia IF:1.1Q3 DOI:10.2533/chimia.2024.525 PMID:39221848	综述	本文综述了计算质谱学（CompMS）在过去十年中从小分子化学的谱库、谱预测到临时结构识别（注释）的进展	本文介绍了自动谱库管理、谱预测和分子指纹预测作为化合物注释的关键方法，并探讨了基于深度学习的生成化学在从头结构生成中的新兴应用	NA	探讨计算质谱学在分析化学中的应用及其对传统数据评估方法的补充作用	小分子化学中的谱库、谱预测和结构识别	计算质谱学	NA	深度学习	深度学习模型	质谱数据	NA
405	2024-09-02	Contrast-Enhancing Lesion Segmentation in Multiple Sclerosis: A Deep Learning Approach Validated in a Multicentric Cohort 2024-Aug-22, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080858 PMID:39199815	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于自动检测和分割多发性硬化症患者临床磁共振成像（MRI）扫描中的对比增强病变（CELs）	本研究采用了3D UNet网络，并实施了加权损失函数来解决数据集不平衡问题，提高了检测CELs的准确性	NA	开发一种自动检测和分割多发性硬化症患者MRI扫描中对比增强病变的深度学习模型	多发性硬化症患者的对比增强病变	机器学习	多发性硬化症	MRI	3D UNet	图像	372次扫描，涉及280名多发性硬化症患者
406	2024-09-02	A Novel Deep Learning Approach for the Automatic Diagnosis of Acute Appendicitis 2024-Aug-22, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13164949 PMID:39201090	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的新方法，用于自动诊断急性阑尾炎，通过CT图像和放射学报告进行分类	本研究提出了一种新的分类策略，根据放射学诊断中遇到的困难进行分类，以提高诊断准确性	尽管深度学习诊断成功率较高，但仍未达到100%，且方法在处理放射学上难以诊断的情况时仍有改进空间	旨在通过深度学习技术提高急性阑尾炎的诊断准确性，减少假阴性诊断	研究对象为266名经病理诊断为急性阑尾炎并接受阑尾切除术的患者	机器学习	急性阑尾炎	CT	深度学习	图像	266名患者
407	2024-09-02	Deep Learning-Based Automated Approach for Determination of Pig Carcass Traits 2024-Aug-21, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani14162421 PMID:39199955	研究论文	本研究利用3912头猪的表型图像和数据，提出了一种基于深度学习的自动化方法来确定猪胴体表型特征	使用YOLOv8算法实现了高达99%的胴体长度确定模型准确率，以及YOLOV8n-seg模型在背脂分割上表现出89.10的平均交并比	NA	提高猪胴体表型测量的效率和准确性，促进优质猪胴体的选择和育种	猪胴体的表型特征	机器学习	NA	深度学习	YOLOv8	图像	3912头猪
408	2024-09-02	Beat-by-Beat Estimation of Hemodynamic Parameters in Left Ventricle Based on Phonocardiogram and Photoplethysmography Signals Using a Deep Learning Model: Preliminary Study 2024-Aug-19, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080842 PMID:39199800	研究论文	本研究提出了一种基于非侵入式心音图（PCG）和光电容积脉搏波（PPG）信号的深度学习模型，用于实时估计左心室血流动力学参数	使用深度神经网络同时估计一个心动周期的四个血流动力学参数，包括左心室收缩压（SBP）、左心室舒张压（DBP）、左心室压力上升最大速率（MRR）和左心室压力下降最大速率（MRD）	当网络在一个受试者的数据上训练并在另一个受试者的数据上测试时，性能有所下降，表明跨受试者的泛化能力有待提高	开发一种基于PCG和PPG信号的非侵入式方法，用于实时估计左心室血流动力学参数，以促进心血管疾病的早期诊断和治疗	三只比格犬作为研究对象，通过注射肾上腺素产生血流动力学变化	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度神经网络	信号数据	40条记录（超过12,000个心动周期）
409	2024-09-02	Deep Learning for MRI Segmentation and Molecular Subtyping in Glioblastoma: Critical Aspects from an Emerging Field 2024-Aug-16, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12081878 PMID:39200342	研究论文	本文综述了深度学习在胶质母细胞瘤磁共振成像评估中的应用，包括肿瘤分割和分子、诊断及预后信息的推断	深度学习工具已成功整合分子信息，提供有用的预后和治疗信息	深度学习在临床实践和分子研究中的广泛应用受限于MRI的异质性、缺乏信息序列、需要大量数据训练以及术后影像分割的不准确性	探讨深度学习在胶质母细胞瘤MRI评估中的应用及其局限性	胶质母细胞瘤的磁共振成像	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	NA	图像	需要大量数据进行算法训练
410	2024-09-02	Deep Learning Radiomics Features of Mediastinal Fat and Pulmonary Nodules on Lung CT Images Distinguish Benignancy and Malignancy 2024-Aug-15, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12081865 PMID:39200329	研究论文	本研究探讨了纵隔脂肪与肺结节状态之间的关系，旨在开发一种基于深度学习的放射组学模型，用于诊断良性与恶性肺结节	提出了一个结合肺结节和胸部周围脂肪（纵隔脂肪）CT图像的联合模型，并发现包含纵隔脂肪的模型在预测性能上显著优于仅使用结节的模型	未提及具体限制	开发一种基于深度学习的放射组学模型，用于区分良性与恶性肺结节	肺结节和纵隔脂肪的CT图像	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	逻辑回归模型	图像	来自三个中心的患者被分为训练、验证、内部测试和外部测试集
411	2024-09-02	Artificial Intelligence for the Automatic Diagnosis of Gastritis: A Systematic Review 2024-Aug-15, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13164818 PMID:39200959	综述	本文是一篇关于人工智能在胃炎自动诊断中应用的系统性综述	人工智能在胃炎诊断中显示出比人类专家更高的准确性、敏感性和特异性	NA	旨在提供当前人工智能在胃炎诊断中的应用概述，并评估这些系统的精确度	胃炎的自动诊断	机器学习	胃炎	深度学习	CNN	图像	NA
412	2024-09-02	Preoperative OCT Characteristics Contributing to Prediction of Postoperative Visual Acuity in Eyes with Macular Hole 2024-Aug-15, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13164826 PMID:39200968	研究论文	开发一种机器学习逻辑回归算法，用于分类特发性黄斑孔患者术后6个月的视力情况，并评估其准确性和术前OCT特征的贡献	该模型使用术前视觉敏锐度和黄斑孔特征在OCT图像中的表现来预测术后视力，与之前使用深度学习的研究分类效果相当	NA	开发一种机器学习算法，用于预测特发性黄斑孔患者术后6个月的视力情况	特发性黄斑孔患者的术后视力	机器学习	NA	逻辑回归	逻辑回归模型	图像	43只眼睛的43名患者
413	2024-09-02	Accuracy of Autonomous Artificial Intelligence-Based Diabetic Retinopathy Screening in Real-Life Clinical Practice 2024-Aug-14, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13164776 PMID:39200918	研究论文	本文研究了基于人工智能的自主筛查系统在真实临床实践中对糖尿病视网膜病变的诊断准确性	本文介绍了IDX-DR机器，这是一种结合先进成像技术、AI算法和深度学习方法的诊断工具，用于识别和分类糖尿病视网膜病变	研究结果显示，IDX-DR机器在诊断糖尿病视网膜病变时会高估病变阶段，因此需要专业人员对轻度及以上的病变结果进行复核	评估基于人工智能的自主筛查系统在糖尿病视网膜病变诊断中的准确性	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	机器学习	糖尿病视网膜病变	AI算法和深度学习	NA	图像	2282张图像，来自1141名患者
414	2024-09-02	Automated Multi-Class Facial Syndrome Classification Using Transfer Learning Techniques 2024-Aug-13, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080827 PMID:39199785	研究论文	本研究评估了基于深度学习的分类器模型在通过面部照片准确识别畸形特征方面的有效性	提出了一个包含以前未同时研究过的独特疾病组合的多类面部综合征分类框架，并调整了VGG-Face模型以获得最佳性能	NA	评估深度学习模型在早期识别罕见面部遗传疾病中的应用	区分四种特定遗传疾病（唐氏综合征、努南综合征、特纳综合征和威廉姆斯综合征）与健康对照	计算机视觉	遗传疾病	深度学习	CNN	图像	NA
415	2024-09-02	CellRegNet: Point Annotation-Based Cell Detection in Histopathological Images via Density Map Regression 2024-Aug-10, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080814 PMID:39199772	研究论文	提出了一种基于点标注的细胞检测深度学习模型CellRegNet，通过密度图回归在组织病理学图像中进行细胞检测	CellRegNet采用混合CNN/Transformer架构，并引入特征精炼和选择机制，有效处理多尺度特征提取和集成问题，同时通过对比正则化损失考虑多类细胞检测中的空间分布先验	NA	提高组织病理学图像中细胞检测的准确性和可靠性	组织病理学图像中的细胞检测	数字病理学	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像	在BCData（乳腺癌）、EndoNuke（子宫内膜组织）和MBM（骨髓细胞）三个数据集上进行了实验
416	2024-09-02	Enhancing Dermatological Diagnostics with EfficientNet: A Deep Learning Approach 2024-Aug-09, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080810 PMID:39199768	研究论文	本文探讨了基于EfficientNetB3和深度学习的皮肤病变分类方法，该方法在皮肤图像数据集上实现了高准确率且具有更快的推理时间。	提出的模型基于EfficientNetB3，相比其他模型，在更小的数据集上实现了更高的分类准确率和更快的推理速度。	增加两个类别（鳞状细胞癌和光化性角化病）后，验证准确率有所下降。	探索深度学习在皮肤科计算机辅助诊断中的应用。	皮肤病变分类，包括黑色素瘤、基底细胞癌、良性角化病样病变、黑色素细胞痣、鳞状细胞癌和光化性角化病。	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	EfficientNetB3	图像	8222张皮肤图像，涵盖六种皮肤病理条件
417	2024-09-02	Amur Tiger Individual Identification Based on the Improved InceptionResNetV2 2024-Aug-09, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani14162312 PMID:39199846	研究论文	本文提出了一种基于改进的InceptionResNetV2模型的东北虎个体识别方法	通过引入dropout层和双注意力机制，改进了InceptionResNetV2模型，以更好地捕捉不同粒度下的条纹特征并减少训练过程中的过拟合	NA	提高东北虎个体识别的准确性，以促进针对性的保护措施	东北虎个体	计算机视觉	NA	InceptionResNetV2, YOLOv5	InceptionResNetV2	图像	107只东北虎
418	2024-09-02	Enhancing Fermentation Process Monitoring through Data-Driven Modeling and Synthetic Time Series Generation 2024-Aug-08, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080803 PMID:39199761	研究论文	本研究通过生成合成数据集来提高软传感器模型的鲁棒性和预测能力，以监控强化乙醇发酵过程	采用变分自编码器生成合成数据集，并与原始实验数据集结合训练神经网络回归模型，显著提高了预测能力和减少了变异性	NA	提高发酵过程监控中软传感器模型的性能	强化乙醇发酵过程的监控	机器学习	NA	变分自编码器	神经网络回归模型	时间序列数据	未具体说明
419	2024-09-02	Novel Hybrid Quantum Architecture-Based Lung Cancer Detection Using Chest Radiograph and Computerized Tomography Images 2024-Aug-07, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080799 PMID:39199758	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和量子计算的混合框架，用于通过胸部X光片和计算机断层扫描图像提高肺癌检测的准确性	本研究的创新点在于结合了深度学习和量子计算，提高了肺癌检测的速度、准确性和效率	NA	提高肺癌检测的准确性和效率	肺癌检测	计算机视觉	肺癌	深度学习	量子电路	图像	NA
420	2024-09-02	Bone Imaging of the Knee Using Short-Interval Delta Ultrashort Echo Time and Field Echo Imaging 2024-Aug-06, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13164595 PMID:39200736	研究论文	本文介绍了使用短间隔δ超短回波时间（δUTE）、场回波（FE）和高分辨率深度学习重建（HR-DLR）三种技术进行膝关节直接骨磁共振成像的方法	δUTE技术能高信号强度地描绘皮质骨，而FE和FE HR-DLR技术能同时描绘皮质骨和骨小梁，且FE HR-DLR的信噪比和对比噪声比显著更高	目前尚无MRI技术能提供与CT完全相同的对比度	开发和评估用于膝关节骨评估的直接骨MRI技术	健康志愿者的膝关节	医学影像	NA	磁共振成像（MRI）	深度学习重建（DLR）	图像	5名健康志愿者（3名女性，平均年龄38 ± 17.2岁）