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
681	2024-09-22	Application research on the diagnosis of classic trigeminal neuralgia based on VB-Net technology and radiomics 2024-Sep-16, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01424-z PMID:39285327	研究论文	本研究利用VB-Net深度学习方法定位和分割三叉神经，并结合影像组学方法区分三叉神经痛患者与健康个体	首次将VB-Net技术与影像组学方法结合用于三叉神经痛的诊断	样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	探索基于VB-Net技术和影像组学的三叉神经痛诊断方法	三叉神经痛患者与健康个体	计算机视觉	神经痛	VB-Net技术、影像组学	梯度提升决策树、高斯过程、随机森林	影像数据	165名三叉神经痛患者和175名健康对照者
682	2024-09-22	Model for detecting metastatic deposits in lymph nodes of colorectal carcinoma on digital/ non-WSI images 2024-Sep-16, Diagnostic pathology IF:2.4Q2 DOI:10.1186/s13000-024-01547-5 PMID:39285483	研究论文	本文介绍了一种用于检测结直肠癌淋巴结中转移灶的模型，该模型基于数字/非全切片图像	本文首次应用深度学习模型Ensemble来识别淋巴结中的肿瘤沉积物，提高了检测的准确性	研究样本量较小，需要进一步扩大样本数据以验证模型的有效性	开发一种人工智能支持的工作流程，以提高结直肠癌淋巴结中转移灶检测的准确性和效率	结直肠癌患者的淋巴结图像	数字病理学	结直肠癌	深度学习	Ensemble	图像	165例结直肠癌患者的淋巴结图像
683	2024-09-22	Radiomics predicts the prognosis of patients with clear cell renal cell carcinoma by reflecting the tumor heterogeneity and microenvironment 2024-Sep-16, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-024-00768-7 PMID:39285496	研究论文	开发并验证了一种基于CT的深度学习放射组学模型，用于预测透明细胞肾细胞癌患者的总生存期，并研究放射组学与肿瘤异质性和微环境的关系	结合深度学习放射组学评分和临床病理特征，开发了一种新的综合模型，用于预测透明细胞肾细胞癌患者的预后	需要进一步的研究来验证该模型在不同人群和临床环境中的适用性	开发和验证一种基于CT的深度学习放射组学模型，用于预测透明细胞肾细胞癌患者的总生存期	透明细胞肾细胞癌患者的总生存期预测	数字病理学	肾癌	深度学习放射组学	深度学习模型	图像	512名透明细胞肾细胞癌患者
684	2024-09-22	Identification of potential landslide in Jianzha county based on InSAR and deep learning 2024-Sep-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72391-2 PMID:39285244	研究论文	本研究利用InSAR和深度学习技术在青海省尖扎县识别潜在滑坡区域	结合PS-InSAR和SBAS-InSAR技术与光学遥感技术，利用深度学习模型识别潜在滑坡点	研究范围仅限于尖扎县，且深度学习模型的检测准确率为76.92%	及时准确地识别滑坡风险，为灾害预防提供依据	青海省尖扎县的潜在滑坡区域	遥感	NA	InSAR	深度学习模型	图像	56个潜在滑坡点，包括39个高风险点和17个中风险点
685	2024-09-22	Combining Google traffic map with deep learning model to predict street-level traffic-related air pollutants in a complex urban environment 2024-Sep, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2024.108992 PMID:39250881	研究论文	研究利用深度学习模型结合谷歌交通地图预测复杂城市环境中街道级别的交通相关空气污染物	本研究创新性地将谷歌实时交通状态数据与深度学习模型结合，以提高对街道级别交通相关空气污染物的预测精度	研究主要集中在香港地区，可能限制了结果的普适性	旨在通过深度学习模型预测香港地区街道级别的氮氧化物浓度	研究对象为香港地区的街道级别交通相关空气污染物	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	交通状态数据	使用了公交车上的移动空气质量传感器数据和谷歌实时交通状态数据
686	2024-09-21	Deep learning-based statistical robustness evaluation of intensity-modulated proton therapy for head and neck cancer 2024-Sep-20, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad780b PMID:39241803	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的统计鲁棒性评估方法，用于评估头颈部癌症的调强质子治疗	该方法通过避免中间剂量计算步骤，直接使用深度学习模型从标称剂量分布预测百分位剂量分布，解决了传统方法在统计意义和临床可行性上的局限	NA	验证基于深度学习的统计鲁棒性评估方法在头颈部调强质子治疗中的有效性和准确性	头颈部癌症患者	机器学习	头颈部癌症	深度学习	3D U-net	图像	582名头颈部癌症患者
687	2024-09-21	Application of GWO-attention-ConvLSTM model in customer churn prediction and satisfaction analysis in customer relationship management 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37229 PMID:39295989	研究论文	本文提出了一种新的GWO-attention-ConvLSTM模型，用于客户流失预测和客户满意度分析，旨在改进客户关系管理中的动态和复杂客户关系的建模	该模型结合了注意力机制和ConvLSTM层，能够更有效地捕捉客户数据中的时空特征和复杂的时间模式	NA	改进客户关系管理中的客户流失预测和客户满意度分析	客户流失和客户满意度	机器学习	NA	深度学习	GWO-attention-ConvLSTM	时间序列数据	多个真实世界数据集，包括BigML Telco Churn数据集、IBM Telco数据集、Cell2Cell数据集和Orange Telecom数据集
688	2024-09-21	Non-invasive diagnosis of pancreatic steatosis with ultrasound images using deep learning network 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37580 PMID:39296003	研究论文	本研究旨在验证胰腺脂肪变性（PS）是否为2型糖尿病（T2DM）的独立风险因素，并开发和验证了一种基于超声图像的深度学习模型用于PS的诊断	本研究开发了一种深度学习模型，显著提高了传统超声对PS检测的诊断准确性	本研究为回顾性研究，样本量相对较小，未来需要更大规模的前瞻性研究进一步验证	验证胰腺脂肪变性是否为2型糖尿病的独立风险因素，并开发一种新的诊断方法	胰腺脂肪变性和2型糖尿病	计算机视觉	糖尿病	深度学习	深度学习模型	图像	139名患者
689	2024-09-21	Arabic dialect identification in social media: A hybrid model with transformer models and BiLSTM 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36280 PMID:39296033	研究论文	本文提出了一种结合Transformer模型和BiLSTM的混合模型，用于阿拉伯方言在社交媒体中的识别	引入了包含121,289条用户生成评论的新数据集，并提出了两种混合模型：BiLSTM与CAMeLBERT结合，以及BiLSTM与AlBERT结合	NA	解决阿拉伯方言在社交媒体中的识别问题	阿拉伯方言的识别	自然语言处理	NA	NA	BiLSTM	文本	121,289条用户生成评论，涵盖埃及、约旦、海湾和也门四种主要阿拉伯方言
690	2024-09-21	Intelligent system based on multiple networks for accurate ovarian tumor semantic segmentation 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37386 PMID:39296061	研究论文	本文提出了一种基于多网络组合的智能系统，用于卵巢肿瘤的语义分割	通过结合不同的卷积神经网络和自定义组合算法，实现了更准确的卵巢肿瘤分割	目前仅使用了五个DeepLab-V3+网络，未来可以扩展到更强大的深度学习模型	设计更准确的医疗支持系统，以辅助医疗人员进行高效的卵巢肿瘤诊断	卵巢肿瘤，包括良性和恶性肿瘤	计算机视觉	卵巢癌	卷积神经网络	DeepLab-V3+	图像	未明确提及具体样本数量
691	2024-09-21	MobileNet-V2 /IFHO model for Accurate Detection of early-stage diabetic retinopathy 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37293 PMID:39296185	研究论文	提出了一种新的策略，通过结合MobileNet-V2深度学习网络和改进的Fire Hawk优化器（IFHO）来提高糖尿病视网膜病变的检测准确性	结合了MobileNet-V2和IFHO优化器，优化了特征选择过程，提高了检测的准确性和效率	需要在大规模数据集上进行进一步验证和测试，以验证模型在实际临床场景中的有效性和鲁棒性	提高糖尿病视网膜病变的早期检测准确性	糖尿病视网膜病变	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	MobileNet-V2	图像	使用了Diabetic Retinopathy 2015数据集
692	2024-09-21	Detection of real-time deep fakes and face forgery in video conferencing employing generative adversarial networks 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37163 PMID:39296212	研究论文	本文提出了一种基于深度条件生成对抗网络（CED-DCGAN）的紧凑集成判别器架构，用于实时检测视频会议中的深度伪造和人脸伪造	采用了一种独特的主动取证策略，通过紧凑集成判别器架构来识别高保真度的深度伪造视频	NA	开发一种能够实时检测视频会议中深度伪造和人脸伪造的方法	视频会议中的深度伪造和人脸伪造	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	深度条件生成对抗网络（DCGAN）	视频	使用公开数据集进行实验
693	2024-09-21	Non-invasive multimodal CT deep learning biomarker to predict pathological complete response of non-small cell lung cancer following neoadjuvant immunochemotherapy: a multicenter study 2024-Sep-03, Journal for immunotherapy of cancer IF:10.3Q1 DOI:10.1136/jitc-2024-009348 PMID:39231545	研究论文	本研究利用多模态CT和深度学习技术，构建了一个非侵入性的生物标志物模型，用于预测非小细胞肺癌在接受新辅助免疫化疗后的病理完全反应	本研究首次利用多模态CT和深度学习技术，构建了一个非侵入性的生物标志物模型，用于预测非小细胞肺癌在接受新辅助免疫化疗后的病理完全反应	本研究仅在特定时间段内的多中心数据上进行了验证，未来需要在更多样本和更广泛的数据集上进行验证	开发一种非侵入性的生物标志物，用于预测非小细胞肺癌在接受新辅助免疫化疗后的病理完全反应	非小细胞肺癌患者在接受新辅助免疫化疗后的病理完全反应	计算机视觉	肺癌	深度学习	CNN	图像	训练和验证数据集包含113名患者，测试数据集包含112名患者
694	2024-09-21	Spatial host-microbiome sequencing reveals niches in the mouse gut 2024-Sep, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-023-01988-1 PMID:37985876	研究论文	本文介绍了一种名为空间宿主-微生物组测序（SHM-seq）的新方法，用于捕获小鼠肠道组织中的组织病理学、多聚腺苷酸RNA和细菌16S序列	SHM-seq方法通过修改空间条码玻璃表面，实现了宿主转录本和16S细菌核糖体RNA的超变区的同时捕获	NA	研究宿主-微生物组在健康和疾病中的相互作用	小鼠肠道组织中的细胞和微生物网络	NA	NA	空间宿主-微生物组测序（SHM-seq）	深度学习	组织病理学、多聚腺苷酸RNA、细菌16S序列	小鼠肠道组织样本
695	2024-09-21	Are deep learning classification results obtained on CT scans fair and interpretable? 2024-Sep, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-024-01419-8 PMID:38573489	研究论文	本文探讨了在CT扫描上使用深度学习进行分类时，结果是否公平且可解释	提出了一种严格的病人级别分离训练方法，以提高模型的实际可用性和解释性	未提及具体的技术细节或实验结果，仅提出了一个理论上的改进方向	探讨深度学习在医学图像分类中的公平性和可解释性问题	CT扫描图像和肺结节分类	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	深度神经网络	图像	NA
696	2024-09-21	Pretraining of 3D image segmentation models for retinal OCT using denoising-based self-supervised learning 2024-Sep-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.524603 PMID:39296384	研究论文	本文探讨了利用基于图像恢复技术的3D自监督学习来预训练3D图像分割模型，以提高视网膜OCT图像的分割性能	本文提出了基于图像恢复和去噪的3D自监督学习方法，用于预训练3D网络，从而减少对分割标注的依赖	本文未提及具体的局限性	提高视网膜OCT图像分割的自动化程度和性能	视网膜OCT图像中的生物标志物分割	计算机视觉	NA	自监督学习	U-Net	3D图像	使用了大量3D OCT数据集进行预训练，并在两个具有挑战性的液体分割数据集上进行微调
697	2024-09-21	High-resolution in vivo 4D-OCT fish-eye imaging using 3D-UNet with multi-level residue decoder 2024-Sep-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.532258 PMID:39296392	研究论文	本文介绍了一种基于3D-UNet和多级残差解码器的高分辨率4D-OCT鱼眼成像系统	提出了一种基于深度学习的实时4D-OCT系统，能够重建近无畸变的体图像，并通过多级信息融合加速收敛和提高精度	NA	解决3D-OCT成像中的运动伪影问题，实现高分辨率实时成像	生物组织的高分辨率体成像	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描(OCT)	卷积神经网络(CNN)	图像	NA
698	2024-09-21	Fluorescence diffuse optical monitoring of bioreactors: a hybrid deep learning and model-based approach for tomography 2024-Sep-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.529884 PMID:39296388	研究论文	本文提出了一种混合深度学习和模型优化方法，用于生物反应器的荧光扩散光学层析成像监测	通过结合经典模型优化和神经网络，提出了一种改进的荧光扩散光学层析成像方法，显著提高了在噪声条件下的重建精度	NA	提高生物反应器中细胞状态监测的准确性	生物反应器中的细胞状态	计算机视觉	NA	荧光扩散光学层析成像（fDOT）	神经网络	图像	模拟和实际实验数据
699	2024-09-21	Deep learning techniques for Alzheimer's disease detection in 3D imaging: A systematic review 2024-Sep, Health science reports IF:2.1Q3 DOI:10.1002/hsr2.70025 PMID:39296636	综述	本文系统回顾了深度学习技术在阿尔茨海默病3D影像检测中的应用	本文评估了深度学习方法在阿尔茨海默病检测中的当前状态、效率和潜在改进	本文主要集中在理论模型和实际实施问题的讨论上	评估深度学习方法在阿尔茨海默病3D影像检测中的应用现状和潜在改进	阿尔茨海默病的3D影像数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	3D影像	87篇文章，其中31篇讨论模型和理论，56篇讨论实际实施问题
700	2024-09-21	A deep learning model for personalized intra-arterial therapy planning in unresectable hepatocellular carcinoma: a multicenter retrospective study 2024-Sep, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102808 PMID:39296944	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的个性化肝动脉内治疗计划模型，用于不可切除的肝细胞癌患者	本文创新性地使用SELECTION模型和ATOM模型，通过生存评分来优化不可切除肝细胞癌患者的治疗选择	本文的局限性在于其为回顾性多中心研究，且依赖于特定的治疗方式和数据集	研究目的是开发一种基于人工智能的个性化治疗计划模型，以提高不可切除肝细胞癌患者的治疗效果	研究对象为1725名接受过预手术CECT扫描的不可切除肝细胞癌患者	机器学习	肝癌	深度学习	Transformer	图像	1725名患者