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
921	2024-08-07	Robotic scrub nurse to anticipate surgical instruments based on real-time laparoscopic video analysis 2024-Aug-02, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-024-00581-0 PMID:39095639	研究论文	本文介绍了一种机器人消毒护士系统，旨在通过实时腹腔镜视频分析预测并交付所需的手术器械	提出了一种三阶段深度学习架构，能够基于实时视频分析有效预测手术器械	样本量相对较小，仅在62例腹腔镜胆囊切除术中训练和测试模型	提高手术的质量和效率，缓解医护人员短缺问题	腹腔镜胆囊切除术中的手术器械预测	机器人技术	NA	深度学习	三阶段深度学习模型	视频	62例腹腔镜胆囊切除术
922	2024-08-07	Can supervised deep learning architecture outperform autoencoders in building propensity score models for matching? 2024-Aug-02, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-024-02284-5 PMID:39095707	研究论文	本研究评估了监督深度学习模型与无监督自编码器在倾向得分估计中的表现。	首次比较了监督深度学习模型和无监督自编码器在倾向得分建模中的表现，发现前者在方差估计方面优于后者。	未提及具体的样本大小和数据特列，可能限制了研究的外部验证能力	评估不同模型在倾向得分估计中的表现，尤其是在流行病学研究中的应用	使用模拟数据和真实世界数据对倾向得分模型进行评估	机器学习	NA	深度学习、逻辑回归	监督深度学习架构、无监督自编码器	模拟数据、真实世界数据	使用了Right Heart Catheterization 数据集进行模拟
923	2024-08-07	Real-time tracking of structural evolution in 2D MXenes using theory-enhanced machine learning 2024-Aug-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-66902-4 PMID:39095485	研究论文	本文提出了一种机器学习框架，用于实时评估和表征操作中电子能量损失谱图像	该研究创新性地采用变分自编码器将计算产生的MXenes结构与实验数据集结合，预测结构演变	此研究可能在样本多样性和复杂性上存在局限，未讨论具体的影响因素	旨在理解和控制二维MXenes的原子级结构转变	研究对象为二维MXenes材料系统	机器学习	NA	电子能量损失谱学（EELS）、透射电子显微镜（TEM）	变分自编码器（VAE）	谱图像数据	NA
924	2024-08-07	Enhanced skin cancer diagnosis using optimized CNN architecture and checkpoints for automated dermatological lesion classification 2024-Aug-02, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01356-8 PMID:39095688	研究论文	本研究通过优化的CNN架构和检查点来提高皮肤癌诊断的自动化分类能力	引入了一个复杂的CNN模型，通过创新的数据增强策略解决了数据集的类别不平衡问题	未提及模型在真实临床环境中的应用效果	提升皮肤癌诊断的准确性和效率	利用HAM10000数据集中的皮肤病变图像进行分类	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	使用了HAM10000数据集中的多种皮肤病变图像
925	2024-08-07	Coot-Lion optimized deep learning algorithm for COVID-19 point mutation rate prediction using genome sequences 2024-Aug, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2023.2244109 PMID:37668061	研究论文	本研究使用基于狮子算法的Coot算法优化深度量子神经网络来预测COVID-19突变率	引入基于狮子算法的Coot算法和深度量子神经网络的新方法来提高COVID-19突变率预测的准确性	研究未提及样本数量的具体情况和其他可能影响预测的因素	旨在利用基因组序列预测COVID-19的突变率	研究对象为COVID-19的基因组序列	机器学习	COVID-19	深度量子神经网络	深度量子神经网络	基因组序列	NA
926	2024-08-07	A comprehensive review on heart disease prognostication using different artificial intelligence algorithms 2024-Aug, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2319706 PMID:38424704	review	本文综合评述了使用不同人工智能算法进行心脏疾病预后预测的研究	提出了人工智能技术在心脏疾病预测中的应用，比较分析了多种现有算法的优缺点	未提供具体的算法性能数据及其在实际应用中的限制	探讨不同人工智能算法在心脏疾病预后中的应用与效果	对多种人工智能算法及其应用于心脏疾病预测的研究进行综述	机器学习	心脏病	人工智能（AI），机器学习（ML），深度学习（DL）	NA	历史数据	NA
927	2024-08-04	Preoperative prediction of microvascular invasion risk in hepatocellular carcinoma with MRI: peritumoral versus tumor region 2024-Aug-01, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01760-2 PMID:39090456	研究论文	本文探索了肝细胞癌中肿瘤及多个周围肿瘤区域在动态对比增强磁共振成像（MRI）上的预测性能	提出了20毫米周围肿瘤区域在预测微血管侵犯（MVI）级别方面的重要性，优于肿瘤区域	样本量较小，可能影响研究结果的普遍性	开发一个基于MRI的术前微血管侵犯风险预测模型	147例经手术诊断为肝细胞癌的患者	数字病理学	肝细胞癌	动态对比增强磁共振成像（MRI）	极端梯度提升（XGBoost）	医学成像	147名肝细胞癌患者，训练集117名，测试集30名
928	2024-08-04	Integrating MRI-based radiomics and clinicopathological features for preoperative prognostication of early-stage cervical adenocarcinoma patients: in comparison to deep learning approach 2024-Aug-01, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-024-00747-y PMID:39090668	研究论文	本文旨在探讨MRI基础的放射组学和临床病理特征在宫颈腺癌患者术前预后中的作用	本文首次评估了MRI基础放射组学与深度学习方法在宫颈腺癌中的预后预测能力	本研究的样本量较小，可能影响预测模型的广泛适用性	开发基于MRI放射组学和临床特征的预后预测模型	197名宫颈腺癌患者的临床和病理信息	数字病理学	宫颈癌	MRI，支持向量机（SVM），卷积神经网络（CNN）	随机森林（RF），支持向量机（SVM），卷积神经网络（CNN）	影像，临床数据	197名宫颈腺癌患者和56名用于独立验证的患者
929	2024-08-04	Exploring the deep learning of artificial intelligence in nursing: a concept analysis with Walker and Avant's approach 2024-Aug-01, BMC nursing IF:3.1Q1 DOI:10.1186/s12912-024-02170-x PMID:39090714	研究论文	本文分析了在护理领域中深度学习与人工智能的概念	本文采用了Walker和Avant的8步法进行概念分析，明确了深度学习在护理中的定义特征	现有文献缺乏清晰性，影响了临床实践、研究和理论发展	澄清护理中深度学习的含义并识别人工智能的定义属性	分析2018年至2024年间符合纳入标准的37篇相关文献	自然语言处理	NA	深度学习	NA	文献	37篇符合纳入标准的文章
930	2024-08-04	Deep learning-based automated bone age estimation for Saudi patients on hand radiograph images: a retrospective study 2024-Aug-01, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01378-2 PMID:39090563	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的模型，用于通过左手放射影像估计骨龄	采用全连接卷积神经网络（CNN）进行骨龄预测，解决了传统方法中依赖放射科医师主观判断的问题	模型的性能可以通过额外的优化和验证进一步提升	准确估计骨龄以评估骨骼成熟度，诊断生长障碍以及计划治疗干预	473名患者的左手放射影像数据	计算机视觉	NA	CNN	全连接卷积神经网络	影像	473名患者的放射影像数据
931	2024-08-04	Metabolic phenotyping with computed tomography deep learning for metabolic syndrome, osteoporosis and sarcopenia predicts mortality in adults 2024-Aug, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle DOI:10.1002/jcsm.13487 PMID:38649795	研究论文	本文开发了一种基于计算机断层扫描（CT）深度学习的多结果模型，用于同时检测代谢综合征、骨质疏松症和肌少症，并预测成人的长期死亡率	创新点在于利用CT多层身体成分参数同时识别代谢综合征、骨质疏松症和肌少症的代谢簇，并评估其对长期死亡率的预后价值	研究的外部测试集样本大多来自一个社区和一家三级医院，可能存在人口选择偏倚	研究旨在通过CT成像分析评估代谢综合征、骨质疏松症和肌少症对成人死亡风险的影响	研究对象包括516名参与者构成的衍生集和10,141名接受腹部CT检查的个体	数字病理学	NA	CT成像	多层感知器（MLP）	成像数据	衍生集516名，外部测试集1为380名，外部测试集2为10,141名
932	2024-08-04	The accuracy and quality of image-based artificial intelligence for muscle-invasive bladder cancer prediction 2024-Aug-01, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01780-y PMID:39090234	研究论文	本文评估了基于图像的人工智能在预测肌肉浸润性膀胱癌的诊断性能	提出了使用CLAIM、RQS和PROBAST工具对人工智能研究的报告质量和方法学质量进行评估	尽管模型表现良好，但报告质量和方法学质量普遍较低，存在高风险偏倚	评估图像基人工智能在预测肌肉浸润性膀胱癌的诊断表现	包括4256名患者的21项研究	数字病理学	膀胱癌	计算机断层扫描 (CT)，磁共振成像 (MRI)，放射组学，深度学习	深度学习	图像	包含4256名患者
933	2024-08-04	Predicting mine water inflow volumes using a decomposition-optimization algorithm-machine learning approach 2024-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-67962-2 PMID:39090145	研究论文	本文提出了一种新颖的耦合分解-优化-深度学习模型，用于预测矿水涌入量	结合了完整集合经验模态分解与自适应噪声、北鵰优化和长短期记忆网络的创新模型	传统模型和单一机器学习方法在预测突发水涌量变化方面的效能仍然存在不足	旨在提高矿水涌入量的预测准确性，确保煤矿安全	矿水涌入预测方法及其在不同模型中的表现	机器学习	NA	CEEMDAN, NGO, LSTM	LSTM	时间序列数据	未明确说明样本量的具体数量
934	2024-08-04	Artificial intelligence in fusion protein three-dimensional structure prediction: Review and perspective 2024-Aug, Clinical and translational medicine IF:7.9Q1 DOI:10.1002/ctm2.1789 PMID:39090739	综述	本论文回顾了人工智能在融合蛋白三维结构预测中的最新进展和挑战	文章强调了使用深度学习模型预测融合蛋白三维结构的最新进展，并探讨了四种建模方法的优缺点	对于融合蛋白的预测，模板基础模型面临着已知模板结构在数据库中通常缺乏的问题	探讨利用人工智能方法预测融合蛋白三维结构的优势和挑战	关注于融合蛋白的三维结构预测	人工智能	癌症	深度学习	AlphaFold2, RoseTTAFold, tr-Rosetta, D-I-TASSER	NA	NA
935	2024-08-04	A QR code-enabled framework for fast biomedical image processing in medical diagnosis using deep learning 2024-Aug-01, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01351-z PMID:39090546	研究论文	本文提出了一种利用QR码的框架，以加速医学影像处理和医疗诊断。	采用深度学习QR码技术，优化了数据库设计，创新性地解决了数据存储基础设施成本和信息检索速度问题。	未提及具体使用的深度学习模型和技术细节，缺乏对系统在不同条件下表现的全面评估。	研究如何通过高效的医学影像处理来加速医疗条件的诊断。	使用来自Crawford影像和数据档案及Duke CIVM的医疗数据集进行评估。	数字病理学	NA	深度学习	NA	医学影像	使用来自两个数据集的医疗数据集进行评估
936	2024-08-04	Air quality forecasting using a spatiotemporal hybrid deep learning model based on VMD-GAT-BiLSTM 2024-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68874-x PMID:39090177	研究论文	提出了一种基于VMD-GAT-BiLSTM的时空混合深度学习模型用于空气质量预测。	该模型结合了变分模态分解、图注意网络和双向长短时记忆网络，以提高空气质量预测的准确性。	模型的有效性依赖于所使用的监测数据的质量和完整性。	旨在提高空气质量预测的精度，从而增强早期预警系统的能力。	主要研究空气质量数据，探讨不同监测站之间的空间关系和时间特征。	机器学习	NA	VMD, GAT, BiLSTM	VMD-GAT-BiLSTM	PM数据	使用了收集的北京空气质量数据集进行实验
937	2024-08-05	A hybrid approach to improvement of watershed water quality modeling by coupling process-based and deep learning models 2024-Aug, Water environment research : a research publication of the Water Environment Federation IF:2.5Q2 DOI:10.1002/wer.11079 PMID:39096183	研究论文	提出了一种混合模型，通过结合过程驱动模型和深度学习模型来改善流域水质建模	开发了一种混合模型，将未校准的过程驱动模型与数据驱动模型相结合，以提高流域建模的准确性	模型参数校准和验证过程耗时且具有固有的不确定性	研究旨在解决过程驱动模型校准和验证中的各种挑战	结合地理信息和五年观察数据构建的Yeongsan河流域的土壤与水评估工具	数字病理学	NA	深度学习	长短期记忆网络 (LSTM)	观测数据	5年观测数据
938	2024-08-05	Multi-level structural damage characterization using sparse acoustic sensor networks and knowledge transferred deep learning 2024-Aug, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2024.107390 PMID:38945018	研究论文	本研究展示了一种基于机器学习的多级损伤特征描述方法，利用稀疏传感器网络和知识转移的深度学习	提出了一种新颖的网络空间辅助和自适应卷积技术，以实现深度学习算法中的知识高效转移	未提及具体的限制	探索在复杂结构中基于机器学习的结构健康监测方法	在铝板上进行实验，铝板上人为诱导了缺陷	机器学习	NA	深度学习	NA	实验数据	使用的样本包括铝板上多种损伤特征的实验
939	2024-08-05	Utilizing improved YOLOv8 based on SPD-BRSA-AFPN for ultrasonic phased array non-destructive testing 2024-Aug, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2024.107382 PMID:38943732	研究论文	本研究提出了一种基于改进YOLOv8的智能缺陷检测算法，以提高超声相控阵检测中的缺陷识别效率和准确性	引入空间到深度卷积（SPD-Conv）和双层路由与空间注意模块（BRSA），并用渐近特征金字塔网络（AFPN）替换了原有结构，以改进低分辨率图像的检测性能	对高分辨率且良好标注的训练数据的需求较高，这在无损检测中难以获得	提高超声相控阵检测中缺陷检测的准确性和效率	在超声相控阵检测中检测缺陷，如平底孔（FBH）和侧钻孔（SDH）	图像处理	NA	超声相控阵检测	YOLOv8	图像	在模拟数据集和实验数据集上进行了测试，具体样本量未明示
940	2024-08-05	Fingerprint authentication based on deep convolutional descent inversion tomography 2024-Aug, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2024.107350 PMID:38823150	研究论文	提出了一种新的基于深度卷积反演层析的指纹认证方法。	结合深度学习和多尺度融合，提高了指纹反演和认证的精准度与速度。	未提及具体的适用范围或其他数据集的测试。	研究新的指纹认证方法以提高识别精度和速度。	指纹及其特征，特别是湿指纹和假细节的识别。	计算机视觉	NA	深快反演层析（DeepFIT）及Mask R-CNN	卷积神经网络（CNN）	图像	NA