深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
741	2024-09-20	Tailoring nonsurgical therapy for elderly patients with head and neck squamous cell carcinoma: A deep learning-based approach 2024-Sep-13, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000039659 PMID:39287264	研究论文	评估深度学习模型在为无法手术的老年头颈鳞状细胞癌患者选择个性化化疗方案中的应用，并量化基线特征对治疗效果的影响	使用自归一化平衡个体治疗效果模型进行生存数据分析，超越了其他模型和国家综合癌症网络指南	研究结果需要在临床环境中进一步验证	评估深度学习模型在个性化化疗选择中的应用，并分析基线特征对治疗效果的影响	无法手术的老年头颈鳞状细胞癌患者	机器学习	头颈鳞状细胞癌	深度学习	自归一化平衡个体治疗效果模型	生存数据	4276名老年头颈鳞状细胞癌患者	NA	NA	NA	NA
742	2024-09-20	Single-cell analysis via manifold fitting: A framework for RNA clustering and beyond 2024-Sep-10, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2400002121 PMID:39226348	研究论文	本文介绍了一种名为scAMF的框架，通过流形拟合技术提高单细胞RNA测序数据的聚类精度和可视化效果	提出了scAMF框架，通过流形拟合模块有效去噪单细胞RNA测序数据，提高了聚类效率和数据可视化清晰度	NA	提高单细胞RNA测序数据分析的精度和可靠性	单细胞RNA测序数据	数字病理学	NA	单细胞RNA测序	流形拟合	基因表达数据	25个公开的单细胞RNA测序数据集，涵盖多种测序平台、物种和器官类型	NA	NA	NA	NA
743	2024-09-20	Automated condylar seating assessment using a deep learning-based three-step approach 2024-Sep-04, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-024-05895-w PMID:39227487	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的三步法自动评估髁突就位情况的方法	本文的创新点在于将多步骤分割、光线投射和前馈神经网络相结合，实现了髁突就位评估的自动化	NA	开发并验证一种基于深度学习算法的工具，自动评估髁突就位情况	髁突就位情况	计算机视觉	NA	深度学习	前馈神经网络	图像	60个CBCT扫描（120个髁突）	NA	NA	NA	NA
744	2024-09-20	Prediction of Axial Length From Macular Optical Coherence Tomography Using Deep Learning Model 2024-Sep-03, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.9.14 PMID:39264604	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从光学相干断层扫描（OCT）图像预测眼睛的轴长（AL）	利用深度学习模型从OCT图像中预测眼睛轴长，并采用双输入模型提高了预测精度	NA	开发一种深度学习模型，用于从OCT图像中预测眼睛的轴长	眼睛的轴长和OCT图像	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-152	图像	9064只眼睛，5349名患者，共18128张图像	NA	NA	NA	NA
745	2024-09-20	Development of a deep learning-based fully automated segmentation of rotator cuff muscles from clinical MR scans 2024-Sep, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851241262325 PMID:39043149	研究论文	开发了一种基于深度学习的全自动分割方法，用于从临床MRI扫描中分割肩袖肌肉	提出了一个全自动的深度神经网络方法，用于从临床MRI扫描中分割肩袖肌肉和骨骼	在某些情况下，如teres minor的分割，算法表现存在显著误差	开发一种准确可靠的量化方法，用于评估肩袖肌肉的脂肪浸润和萎缩	肩袖肌肉的脂肪浸润和萎缩	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	图像	训练和内部验证数据集包含94个肩部MRI扫描，外部验证数据集包含20个来自另一机构的MRI扫描	NA	NA	NA	NA
746	2024-09-20	Deep learning image reconstruction for low-kiloelectron volt virtual monoenergetic images in abdominal dual-energy CT: medium strength provides higher lesion conspicuity 2024-Sep, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851241262765 PMID:39033390	研究论文	研究了深度学习图像重建算法在腹部低千电子伏特虚拟单能图像中的最佳设置	提出了40千电子伏特作为腹部常规虚拟单能图像重建的新标准，并发现中等强度的深度学习图像重建算法在诊断接受度和病灶显著性方面优于高强度算法	NA	确定深度学习图像重建算法在腹部低千电子伏特虚拟单能图像中的最佳设置	腹部低千电子伏特虚拟单能图像的重建算法设置	计算机视觉	NA	深度学习图像重建	NA	图像	109名参与者和152个病灶	NA	NA	NA	NA
747	2024-09-20	Development and Multicenter, Multiprotocol Validation of Neural Network for Aberrant Right Subclavian Artery Detection 2024-Sep, Yonsei medical journal IF:2.6Q1 DOI:10.3349/ymj.2023.0590 PMID:39193761	研究论文	本研究开发并验证了一种用于检测异常右锁骨下动脉的卷积神经网络模型	开发了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用于自动检测甲状腺癌评估中的异常右锁骨下动脉	NA	开发并验证一种自动检测异常右锁骨下动脉的卷积神经网络模型	异常右锁骨下动脉的检测	计算机视觉	甲状腺癌	卷积神经网络	CNN	图像	训练集包括556例异常右锁骨下动脉和312例正常主动脉弓的CT图像，验证集包括来自两个机构的112和126例CT图像，独立数据集包括1683例连续颈部CT图像	NA	NA	NA	NA
748	2024-09-20	Environmental water quality prediction based on COOT-CSO-LSTM deep learning 2024-Sep, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-024-34750-4 PMID:39196324	研究论文	本文提出了一种基于COOT-CSO-LSTM深度学习模型的环境水质预测方法	本文提出了一种增强的LSTM模型，并结合COOT方法优化参数，以克服水质数据中的非平稳性、不可预测性和非线性问题	NA	预测流域系统中的水质指标，包括溶解氧（DO）	Vaigai河的水质数据	机器学习	NA	LSTM	LSTM	水质数据	印度泰米尔纳德邦马杜赖Vaigai河的原始每周水质数据	NA	NA	NA	NA
749	2024-09-20	A deep learning model based on magnifying endoscopy with narrow-band imaging to evaluate intestinal metaplasia grading and OLGIM staging: A multicenter study 2024-Sep, Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.dld.2024.02.001 PMID:38402085	研究论文	本文构建了一个基于放大内镜窄带成像的深度学习模型，用于评估胃肠道化生分级和OLGIM分期	开发了一种基于放大内镜窄带成像的深度学习模型，用于无创评估胃肠道化生分级和OLGIM分期	模型在外部验证集上的表现略低于内部验证集，且未与更多不同经验水平的内镜医师进行比较	构建一个深度学习模型，用于通过放大内镜窄带成像评估OLGIM分期，以筛查胃癌高风险患者	胃肠道化生分级和OLGIM分期	计算机视觉	胃癌	放大内镜窄带成像	Faster Region-Convolutional Neural Network	图像	4473张图像，来自803名患者，涉及三个内镜中心	NA	NA	NA	NA
750	2024-09-20	Deep learning-based structure segmentation and intramuscular fat annotation on lumbar magnetic resonance imaging 2024-Sep, JOR spine IF:3.4Q1 DOI:10.1002/jsp2.70003 PMID:39291096	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的双模型，用于腰椎磁共振成像中的肌肉分割和肌内脂肪注释，以辅助临床医生全面评估腰椎间盘突出症（LDH）情况	本研究的创新点在于开发了一种双模型，能够自动进行肌肉分割和肌内脂肪注释，相比传统的阈值算法，模型在肌内脂肪测量中的误差更低	模型在外部测试集上的表现有所下降，表明其泛化能力有待提高	本研究的目的是开发一种自动化的方法，用于在腰椎磁共振成像中评估腰椎间盘突出症患者的肌肉状况和肌内脂肪浸润情况	研究对象为腰椎间盘突出症患者，主要关注其腰背部肌肉的萎缩和脂肪浸润情况	计算机视觉	腰椎间盘突出症	深度学习	双模型	磁共振成像	共评估了417名患者，包括216名男性和201名女性，平均年龄为49±15岁	NA	NA	NA	NA
751	2024-09-20	Development and validation of deep learning models for identifying the brand of pedicle screws on plain spine radiographs 2024-Sep, JOR spine IF:3.4Q1 DOI:10.1002/jsp2.70001 PMID:39291095	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习模型，用于在脊柱X光片上识别椎弓根螺钉的品牌	本研究首次使用深度学习模型来识别脊柱X光片上的椎弓根螺钉品牌，并通过集成方法提高了模型的区分性能	本研究为回顾性研究，样本仅来自七家制造商，未来需在更多样本和制造商上进行验证	开发并验证一种能够准确识别脊柱X光片上椎弓根螺钉品牌的深度学习模型	脊柱X光片上的椎弓根螺钉品牌识别	计算机视觉	NA	深度学习	EfficientNet-b0	图像	529名接受椎弓根螺钉植入的患者	NA	NA	NA	NA
752	2024-09-20	Optimizing High-Resolution MR Angiography: The Synergistic Effects of 3D Wheel Sampling and Deep Learning-Based Reconstruction 2024 Sep-Oct 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001590 PMID:38346820	研究论文	本研究评估了3D轮采样和基于深度学习的重建（DLR）在3T高分辨率时间飞跃法磁共振血管造影（HR-TOF-MRA）中的联合应用效果	本研究首次探讨了3D轮采样与深度学习重建相结合在颅内高分辨率TOF-MRA中的应用	本研究样本量较小，仅包括20名患者，可能影响结果的普遍性	评估3D轮采样和深度学习重建在颅内高分辨率TOF-MRA中的应用效果	颅内高分辨率TOF-MRA图像的质量和血管可视化效果	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）	深度学习	图像	20名接受头部MRI检查的患者	NA	NA	NA	NA
753	2024-09-19	Deep-learning optical flow for measuring velocity fields from experimental data 2024-Sep-18, Soft matter IF:2.9Q2 DOI:10.1039/d4sm00483c PMID:39225732	研究论文	本文研究了基于深度学习的光流法（DLOF）在实验数据中测量速度场的应用	DLOF在密集标记样本中比粒子图像测速法（PIV）产生更准确的速度场，并能克服PIV在高密度下无法可靠区分对比度变化的局限	对于稀疏标记样本，DLOF与PIV结果相当，但DLOF提供更高分辨率的速度场	评估光流法在量化微管（MT）基活性向列体自发流动中的能力，并比较其与粒子图像测速法的性能	微管（MT）基活性向列体在不同标记条件下的自发流动	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	视频	不同标记条件下的微管（MT）基活性向列体样本	NA	NA	NA	NA
754	2024-09-19	Crystal structure prediction and property calculation of copper-oxygen compounds using innovative search software from first principles 2024-Sep-18, Physical chemistry chemical physics : PCCP IF:2.9Q1 DOI:10.1039/d4cp02501f PMID:39248038	研究论文	使用基于贝叶斯优化算法的深度学习晶体结构预测软件CBD-GM，预测了Cu(I)和Cu(II)氧化物的2D和3D材料的结构，并通过密度泛函理论（DFT）优化和分析了这些结构	提出了基于贝叶斯优化算法的深度学习晶体结构预测软件CBD-GM，并成功预测了5种新型铜氧化物结构	NA	预测和计算铜氧化物的晶体结构及其性质，为工业应用提供新的铜氧化物合成灵感	Cu(I)和Cu(II)氧化物的2D和3D材料	材料科学	NA	密度泛函理论（DFT）	贝叶斯优化算法	晶体结构	9种结构（包括2种已知的2D结构、2种已知的3D结构和5种新型结构）	NA	NA	NA	NA
755	2024-09-19	Deep learning-based prediction of the dose-volume histograms for volumetric modulated arc therapy of left-sided breast cancer 2024-Sep-18, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17410 PMID:39291645	研究论文	研究利用深度学习预测左侧乳腺癌患者在容积旋转调强放疗中的剂量体积直方图	本研究首次探索了深度学习在预测左侧乳腺癌患者接受容积旋转调强放疗时器官剂量体积直方图方面的应用	研究样本仅限于左侧乳腺癌患者，且模型仅在特定数据集上进行了验证	开发一个基于深度学习的框架，用于预测左侧乳腺癌治疗中器官特定的剂量体积直方图	左侧乳腺癌患者在接受容积旋转调强放疗时的器官剂量体积直方图	机器学习	乳腺癌	深度学习	DenseNet架构与循环神经网络	图像	249名左侧乳腺癌患者	NA	NA	NA	NA
756	2024-09-19	Deep learning-assisted distinguishing breast phyllodes tumors from fibroadenomas based on ultrasound images: a diagnostic study 2024-Sep-17, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae147 PMID:39288312	研究论文	本文评估了基于超声图像的深度学习模型在区分乳腺叶状肿瘤和纤维腺瘤中的表现及其在不同经验放射科医生中的临床应用	开发并验证了一个基于最大可用数据集的深度学习模型，用于辅助诊断叶状肿瘤，该模型有望帮助放射科医生更精确地区分两种难以识别的乳腺肿瘤类型	NA	评估深度学习模型在区分乳腺叶状肿瘤和纤维腺瘤中的表现及其临床应用	乳腺叶状肿瘤和纤维腺瘤的超声图像	计算机视觉	乳腺肿瘤	深度学习	Xception模型	图像	1180张超声图像，来自539名患者（247例叶状肿瘤和292例纤维腺瘤）	NA	NA	NA	NA
757	2024-09-19	Deep feature fusion with computer vision driven fall detection approach for enhanced assisted living safety 2024-09-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71545-6 PMID:39278949	研究论文	本文介绍了一种基于计算机视觉和深度学习的跌倒检测方法，用于提高辅助生活环境中的安全性	提出了新的深度特征融合与计算机视觉跌倒检测与分类（DFFCV-FDC）技术，结合了MobileNet、DenseNet和ResNet模型，并使用改进的鹈鹕优化算法（IPOA）进行超参数选择	未提及具体的研究局限性	开发一种高效可靠的跌倒检测系统，以提高辅助生活环境中老年人的安全	老年人跌倒事件的检测与分类	计算机视觉	NA	深度学习	深度特征融合模型（MobileNet、DenseNet、ResNet）、去噪自编码器（DAE）	图像	使用了基准跌倒数据库进行性能分析	NA	NA	NA	NA
758	2024-09-19	Boundary-aware convolutional attention network for liver segmentation in ultrasound images 2024-09-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70527-y PMID:39278955	研究论文	本文提出了一种用于超声图像中肝脏分割的边界感知卷积注意力网络BACANet	利用轻量级网络主干进行肝脏特征提取，并结合卷积注意力机制增强网络捕捉全局上下文信息的能力，同时引入选择性大核卷积模块和显式肝脏边界监督以改进边界定位	未提及	加速肝脏相关疾病的辅助诊断	超声图像中的肝脏区域分割	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	多个数据集，包括公开数据集和私有测试数据集	NA	NA	NA	NA
759	2024-09-19	An ultra lightweight neural network for automatic modulation classification in drone communications 2024-Sep-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72867-1 PMID:39278962	研究论文	本文研究了基于深度学习的自动调制分类网络的轻量化，以提高其在资源受限场景中的适应性	提出了一个超轻量级的神经网络（ULNN），结合了轻量级卷积结构、注意力机制和跨通道特征融合技术，并在模型训练过程中引入了基于信号相位偏移的数据增强方法	NA	提高无人机通信中自动调制分类技术的传输效率	无人机平台上的自动调制分类技术	机器学习	NA	深度学习	神经网络	信号	使用了公开数据集RML2016.10A进行实验验证	NA	NA	NA	NA
760	2024-09-19	A machine learning approach to predicting dry eye-related signs, symptoms and diagnoses from meibography images 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36021 PMID:39286076	研究论文	本文利用机器学习方法从睑板腺图像中预测干眼相关体征、症状和诊断	本文首次将深度学习模型应用于睑板腺图像的形态特征分析，并结合临床和症状数据进行预测	样本量相对较小，且主要集中在特定人群（如隐形眼镜佩戴者）	利用人工智能识别睑板腺形态特征与干眼相关临床结果和主观症状之间的关系	睑板腺的形态特征、临床结果和主观症状	机器学习	干眼症	深度学习	深度学习模型	图像	562张红外睑板腺图像，来自363名受试者	NA	NA	NA	NA