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
701	2024-08-22	DentalSegmentator: Robust open source deep learning-based CT and CBCT image segmentation 2024-08, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2024.105130 PMID:38878813	研究论文	本文提出并评估了一种名为DentalSegmentator的新型开源工具，用于自动分割牙颌面（DMF）CT和CBCT扫描中的五个解剖结构	DentalSegmentator工具提供了全自动且稳健的多类分割功能，并已公开发布预训练的nnU-Net模型和3D Slicer软件扩展	NA	旨在提出并评估一种新型的开源工具，用于自动分割牙颌面CT和CBCT扫描中的解剖结构	牙颌面CT和CBCT扫描中的五个解剖结构：上颌/上颅骨、下颌骨、上牙、下牙和下颌管	计算机视觉	NA	深度学习	nnU-Net	CT和CBCT图像	训练/验证集包含470个CT和CBCT扫描，内部测试集包含133个CT和CBCT扫描，外部测试集包含123个CBCT扫描
702	2024-08-22	Automatic three-dimensional facial symmetry reference plane construction based on facial planar reflective symmetry net 2024-08, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2024.105043 PMID:38735469	研究论文	本研究开发了一种名为面部平面反射对称网络（FPRS-Net）的新型深度学习模型，用于自动构建三维面部对称参考平面（SRP），并建立了一种适用于该网络模型的三维点云感兴趣区域（ROI）和高维特征计算方法。	本研究的创新点在于开发了一种新的深度学习模型FPRS-Net，能够自动构建三维面部对称参考平面，减少了对专家经验的依赖，提高了治疗效率和效果。	NA	本研究旨在开发一种新的深度学习算法，用于自动构建口腔临床三维面部对称参考平面。	本研究的研究对象是三维面部数据，特别是面部对称参考平面的自动构建。	计算机视觉	NA	深度学习	FPRS-Net	三维面部数据	240名患者，其中200个样本用于训练和预测，40个样本用于评估临床适用性。
703	2024-08-22	Immune response and mesenchymal transition of papillary thyroid carcinoma reflected in ultrasonography features assessed by radiologists and deep learning 2024-Aug, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2023.09.043 PMID:37783270	研究论文	本研究通过转录组分析探讨了放射科医生和三种卷积神经网络（CNN）评估的超声特征背后的分子生物学机制	首次通过转录组分析揭示了超声特征与免疫反应和上皮-间质转化（EMT）基因上调之间的关系	研究样本量有限，且仅限于甲状腺乳头状癌	探讨超声特征评估背后的分子生物学机制	甲状腺乳头状癌的超声特征及其分子生物学机制	数字病理	甲状腺癌	转录组分析	CNN	转录组数据	273个甲状腺乳头状癌组织样本
704	2024-08-22	Validation of artificial intelligence application for dental caries diagnosis on intraoral bitewing and periapical radiographs 2024-08, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2024.105105 PMID:38821394	研究论文	本研究旨在评估基于人工智能的系统在口腔放射图像中诊断龋齿的可靠性	使用高级卷积神经网络（CNN）重新评估放射图像数据，并通过共识确定人类和AI系统观察者之间的评估支持	NA	评估AI辅助系统在口腔放射图像中诊断龋齿的可靠性	323颗牙齿的口腔放射图像	计算机视觉	口腔疾病	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	323颗牙齿
705	2024-08-22	Bird song comparison using deep learning trained from avian perceptual judgments 2024-Aug, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012329 PMID:39110762	研究论文	本文通过使用一种新型的自动操作条件系统收集斑胸草雀对歌曲音节相似性的判断数据，并利用这些数据训练深度学习模型，以更准确地评估鸟类歌曲的相似性	引入了一种新的深度学习方法，该方法能够基于鸟类的判断生成感知相似性评价，并且在准确性上优于现有的方法	文章未明确提及具体的局限性	旨在开发和验证一种新的方法来比较鸟类歌曲的相似性	斑胸草雀的歌曲音节相似性	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	音频数据	大量斑胸草雀的判断数据
706	2024-08-21	Predicting Emission Spectra of Heteroleptic Iridium Complexes Using Artificial Chemical Intelligence 2024-Aug-19, Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry IF:2.3Q2 DOI:10.1002/cphc.202400176 PMID:38752882	研究论文	本文报道了一种基于深度学习的方法，用于精确预测磷光异配位[Ir( )( )]配合物的发射光谱	该方法利用图神经网络和其他化学特征，能够超越传统DFT和相关波函数方法的准确性，并对不完美的训练光谱具有鲁棒性	NA	旨在快速发现新型Ir(III)染料，用于有机发光二极管和太阳能燃料电池等应用	磷光异配位[Ir( )( )]配合物的发射光谱	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	实验数据	NA
707	2024-08-21	Enhancing dental interns' proficiency in operating electronic facebows through scenario-training-based deep learning method 2024-Aug-19, Journal of dental education IF:1.4Q3 DOI:10.1002/jdd.13696 PMID:39160763	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
708	2024-08-21	An efficient colorectal cancer detection network using atrous convolution with coordinate attention transformer and histopathological images 2024-08-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70117-y PMID:39154091	研究论文	本研究提出了一种结合坐标注意力变换器和空洞卷积的新型结直肠癌检测网络（CCDNet），用于提高组织病理学图像中癌症分类和肿瘤定位的准确性	引入了一种新的空洞卷积与坐标注意力变换器（AConvCAT），结合了两种网络的优势，通过捕捉局部和全局信息来分类不同尺度的结直肠组织	NA	提高结直肠癌在组织病理学图像中的检测准确性	结直肠癌的组织病理学图像	计算机视觉	结直肠癌	空洞卷积	CNN	图像	使用了结直肠组织病理学图像和NCT-CRC-HE-100K数据集
709	2024-08-21	Application of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of Kawasaki disease 2024-Aug-16, World journal of clinical cases IF:1.0Q3 DOI:10.12998/wjcc.v12.i23.5304 PMID:39156094	评论	本文评论了人工智能在川崎病诊断和治疗中的应用潜力和局限性	探讨了机器学习、基因信号计算工具箱和深度学习在川崎病诊断中的创新应用	强调了提高AI决策准确性、保护患者个人信息和明确AI决策责任的重要性	探讨人工智能在川崎病诊断和治疗中的应用	川崎病的诊断和治疗	机器学习	川崎病	机器学习 (ML), 深度学习 (DL)	NA	医学数据	NA
710	2024-08-21	Prediction of non-muscle invasive bladder cancer recurrence using deep learning of pathology image 2024-08-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-66870-9 PMID:39147803	研究论文	本研究旨在构建基于深度学习的病理图像分析模型，用于预测非肌肉浸润性膀胱癌（NMIBC）的早期复发	本研究通过两阶段的补丁级预测和全切片级预测，构建了一个病理图像分析模型，并进行了迁移学习，以提高模型的泛化能力	NA	开发一种基于深度学习的病理图像分析模型，用于预测非肌肉浸润性膀胱癌的早期复发	非肌肉浸润性膀胱癌（NMIBC）患者的病理图像	数字病理学	膀胱癌	深度学习	CNN	图像	训练集包含147名患者，测试集包含63名患者
711	2024-08-21	Empowering vertical farming through IoT and AI-Driven technologies: A comprehensive review 2024-Aug-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e34998 PMID:39157372	综述	本文全面分析了机器学习和物联网技术在垂直农业系统中的应用	通过集成人工智能和物联网技术，解决了垂直农业中多指标监测、营养建议和植物诊断系统的难题	文章未明确提及具体的局限性	探讨如何利用现代技术提高垂直农业的效率和产量	垂直农业系统中的疾病检测、作物产量预测、营养和灌溉控制管理	计算机视觉	NA	机器学习（ML）、深度学习（DL）、物联网（IoT）、图像处理	NA	图像	NA
712	2024-08-21	Hybridizing mechanistic modeling and deep learning for personalized survival prediction after immune checkpoint inhibitor immunotherapy 2024-Aug-14, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00415-8 PMID:39143136	研究论文	本研究结合预测性机制建模和深度学习方法，预测个体患者在接受免疫检查点抑制剂（ICI）免疫治疗后的生存概率	提出了一种混合方法，结合了可从机制模型计算的测量值和易于测量的患者特征，提高了预测准确性	NA	旨在提高个体患者在接受ICI免疫治疗后的生存预测准确性	个体患者的生存概率	机器学习	NA	深度学习	深度学习时间-事件预测模型	混合机制+临床数据	93名患者
713	2024-08-21	Deep learning-assisted multispectral imaging for early screening of skin diseases 2024-Aug, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2024.104292 PMID:39069204	研究论文	本研究介绍了一种基于多光谱成像（MSI）的方法，用于早期筛查和检测皮肤表面病变	该方法通过捕获多波长图像数据，能够检测组织中的细微光谱变化，显著增强对各种皮肤状况的区分	NA	旨在引入一种基于多光谱成像的方法，用于早期筛查和检测皮肤表面病变	皮肤表面病变，包括黑色素细胞痣、疣、脂溢性角化病和牛皮癣	计算机视觉	皮肤疾病	多光谱成像	一维卷积神经网络	图像	NA
714	2024-08-21	Optical imaging for diabetic retinopathy diagnosis and detection using ensemble models 2024-Aug, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2024.104259 PMID:38944405	研究论文	本文利用基于卷积神经网络（CNN）的模型和集成学习方法，通过光学成像技术诊断和检测糖尿病视网膜病变（DR）	提出了一种结合多种深度学习模型（如VGG19、Resnet50和InceptionV3）的集成方法，以提高糖尿病视网膜病变的检测性能和鲁棒性	NA	开发一种新的方法来早期诊断糖尿病视网膜病变	糖尿病视网膜病变	计算机视觉	糖尿病	卷积神经网络（CNN）	集成模型	图像	使用公开的视网膜图像数据集进行评估
715	2024-08-21	Prediction of the short-term efficacy and recurrence of photodynamic therapy in the treatment of oral leukoplakia based on deep learning 2024-Aug, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2024.104236 PMID:38851310	研究论文	本研究构建了一个基于深度学习的模型，用于预测氨基酮戊酸光动力疗法（ALA-PDT）治疗口腔白斑（OLK）的短期疗效和复发情况	本研究通过结合临床变量和深度学习自动编码器提取的病理切片特征，提高了预测模型的性能	基于临床病理特征的预测模型对短期疗效有很好的预测效果，但对复发的预测效果有限	预测ALA-PDT治疗OLK的短期疗效和复发情况	口腔白斑（OLK）患者接受ALA-PDT治疗后的短期疗效和复发情况	机器学习	口腔疾病	深度学习	自动编码器	图像	未明确提及具体样本数量
716	2024-08-21	Barriers and Potential Solutions to Glaucoma Screening in the Developing World: A Review 2024-Aug-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002404 PMID:38625838	综述	本文综述了发展中国家青光眼筛查的障碍及潜在解决方案	提出了利用人工智能和深度学习技术来建立有效的青光眼筛查程序	NA	探讨发展中国家青光眼筛查的障碍并提出解决方案	青光眼筛查的障碍和促进因素	NA	青光眼	人工智能 (AI), 深度学习 (DL)	NA	NA	NA
717	2024-08-21	A novel groundnut leaf dataset for detection and classification of groundnut leaf diseases 2024-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110763 PMID:39156669	研究论文	本研究提供了一个新的花生叶部疾病检测与分类数据集，包含1720张在实际种植田中拍摄的健康和病害花生叶图像	该研究首次提供了一个专门针对花生叶部疾病的数据集，用于训练和评估深度学习模型	NA	旨在促进开发先进的深度学习方法，帮助农民准确识别花生叶部疾病，提高产量	花生叶部疾病	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	1720张花生叶图像
718	2024-08-21	An annotated image dataset of pests on different coloured sticky traps acquired with different imaging devices 2024-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110741 PMID:39156668	research paper	本文介绍了一个新的图像数据集，该数据集包含两种常见储粮害虫（赤拟谷盗和米象）在不同颜色粘虫板上的图像，使用三种不同设备（DSLR、网络摄像头和智能手机）拍摄	首次提供了一个包含不同颜色粘虫板和不同成像设备拍摄的害虫图像数据集，用于计算机视觉和深度学习算法的研究	NA	研究计算机视觉和机器学习在自动识别和计数粘虫板上害虫的应用	赤拟谷盗和米象	computer vision	NA	NA	deep learning	image	包含两种害虫在四种颜色粘虫板上的图像，使用三种不同设备拍摄，并分为训练、验证和测试部分
719	2024-08-20	Deep learning improves quality of intracranial vessel wall MRI for better characterization of potentially culprit plaques 2024-08-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69750-4 PMID:39152167	研究论文	本研究通过深度学习技术提高颅内血管壁磁共振成像的质量，以更好地识别潜在的罪魁祸首斑块	深度学习技术显著提高了颅内血管壁成像的图像质量，包括信号噪声比和对比噪声比，并增强了斑块和内斑块出血的检测能力	研究为回顾性分析，样本量相对较小	提高颅内血管壁成像的质量，以便更准确地识别和评估潜在的罪魁祸首斑块	颅内血管壁成像的质量和深度学习技术的应用	计算机视觉	心血管疾病	磁共振成像	深度学习	图像	117名患者
720	2024-08-20	Variational tensor neural networks for deep learning 2024-Aug-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69366-8 PMID:39152160	研究论文	本文提出将张量网络（TN）与神经网络框架结合，采用变分DMRG启发式训练技术，构建可扩展的张量神经网络（TNN）架构	引入张量网络与神经网络结合的方法，以及变分DMRG启发式训练技术，提高了神经网络在大规模参数空间中的训练效率	NA	解决深度神经网络在大规模神经元情况下遇到的扩展性限制问题	设计并验证张量神经网络在回归、分类和图像识别任务中的准确性和效率	机器学习	NA	张量网络（TN）	张量神经网络（TNN）	图像	MNIST手写数字数据集