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
941	2024-09-09	Development and validation of a fully automated tool to quantify 3D foot and ankle alignment using weight-bearing CT 2024-Sep, Gait & posture IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.gaitpost.2024.05.029 PMID:38850852	研究论文	开发并验证了一种全自动工具，用于使用负重CT量化3D足踝对齐	结合负重CT成像和深度学习技术，自动化并增强3D足踝对齐的量化	在某些角度（如距舟覆盖角和远端跖骨关节角）的测量中存在一定的误差	开发一种全自动工具，用于量化3D足踝对齐，并验证其准确性和可靠性	32名接受足踝负重CT的患者	计算机视觉	NA	深度学习	3D nnU-Net	图像	45例用于模型训练和验证，32例用于研究	NA	NA	NA	NA
942	2024-09-08	Real-world video superresolution enhancement method based on the adaptive down-sampling model 2024-Sep-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69674-z PMID:39231992	研究论文	本文提出了一种基于自适应下采样模型的真实世界视频超分辨率增强方法	结合了传统的BM3D算法和自适应下采样模型，提高了视频超分辨率的效果	未提及具体的局限性	提高视频超分辨率技术的性能和真实感	视频超分辨率技术	计算机视觉	NA	深度学习	GAN	视频	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
943	2024-09-08	Optimal techno-economic assessment of isolated microgrid integrated with fast charging stations using radial basis deep learning 2024-Sep-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70063-9 PMID:39232001	研究论文	本文提出了一种优化模型，用于评估与快速充电站集成的孤立微电网的技术经济性能	采用基于径向基网络的深度学习方法，相比传统优化方法，能在较短时间内获得最优解	NA	评估快速充电站的技术经济性能，并优化其组件和容量选择	快速充电站、光伏和风力发电机、各种储能设备	机器学习	NA	径向基网络	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
944	2024-09-08	APIS: a paired CT-MRI dataset for ischemic stroke segmentation - methods and challenges 2024-09-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71273-x PMID:39232010	研究论文	本文介绍了一个公开挑战，科学家们应用顶级计算策略在CT扫描上描绘中风病变，利用配对的ADC信息	首次构建了一个包含急性缺血性中风患者的NCCT和ADC研究的配对数据集	尽管所有团队都使用了专门的深度学习工具，但结果显示计算方法在支持异质密度小病变分割方面的局限性	研究如何通过整合ADC中风病变发现到CT中，以增强分析并加速中风患者的管理	急性缺血性中风患者的CT和MRI图像	计算机视觉	中风	深度学习	NA	图像	36名患者	NA	NA	NA	NA
945	2024-09-08	Skin cancer classification leveraging multi-directional compact convolutional neural network ensembles and gabor wavelets 2024-09-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69954-8 PMID:39232043	研究论文	本文介绍了一种名为SCaLiNG的创新计算机辅助诊断工具，用于皮肤癌分类	SCaLiNG利用多方向紧凑型卷积神经网络集合和Gabor小波，获取包含空间-纹理-频率属性的综合特征向量，并通过特征选择方法进一步提高模型性能	NA	开发一种能够提高皮肤癌分类准确性的计算机辅助诊断工具	皮肤癌及其亚类	计算机视觉	皮肤癌	Gabor小波	卷积神经网络（CNN）	图像	NA	NA	NA	NA	NA
946	2024-09-08	Deep learning approach for detecting tomato flowers and buds in greenhouses on 3P2R gantry robot 2024-09-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71013-1 PMID:39232065	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于在温室中的3P2R龙门机器人上检测番茄花和花蕾	本文首次将YOLOv8模型应用于番茄花和花蕾的检测，并展示了其在检测精度和速度上的优势	研究主要在实验室环境中进行，尚未在实际温室环境中验证其有效性	开发一种适用于机器人授粉的番茄花和花蕾检测方法	番茄花和花蕾	计算机视觉	NA	迁移学习	YOLOv8	图像	使用了早晨和傍晚时段采集的图像数据集	NA	NA	NA	NA
947	2024-09-08	Flying foxes optimization with reinforcement learning for vehicle detection in UAV imagery 2024-Sep-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71582-1 PMID:39232093	研究论文	本文提出了一种基于飞狐优化和强化学习的无人机图像车辆检测与分类模型	本文创新性地结合了飞狐优化算法和深度Q网络强化学习技术，用于优化车辆检测和分类模型	本文未详细讨论模型的计算复杂度和实时性能	研究目的是自动化并准确分类无人机图像中的车辆	研究对象是无人机图像中的车辆	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO-GD, DQN	图像	使用了PSU和Stanford数据集进行性能验证	NA	NA	NA	NA
948	2024-09-08	Computer-aided diagnosis for lung cancer using waterwheel plant algorithm with deep learning 2024-09-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71551-8 PMID:39232180	研究论文	本文介绍了一种利用水车植物算法和深度学习进行计算机辅助肺癌诊断的方法	本文创新性地结合了水车植物算法和深度学习技术，提出了一种新的计算机辅助肺癌诊断方法CADLC-WWPADL	本文未详细讨论该方法在实际临床应用中的可行性和潜在挑战	开发一种能够通过CT扫描图像准确检测和分类肺癌的计算机辅助诊断方法	肺癌及其在CT扫描图像中的表现	计算机视觉	肺癌	深度学习	MobileNet、对称自编码器（SAE）	图像	基准CT图像数据集	NA	NA	NA	NA
949	2024-09-08	Automated Association for Osteosynthesis Foundation and Orthopedic Trauma Association classification of pelvic fractures on pelvic radiographs using deep learning 2024-09-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71654-2 PMID:39232189	研究论文	本研究开发并评估了一种深度学习算法，用于根据AO/OTA分类系统对骨盆X光片上的骨盆骨折进行分类	本研究首次使用深度学习算法对骨盆骨折进行AO/OTA分类，提高了在急诊环境中的诊断效率	本研究仅在一个中心进行了回顾性分析，样本量有限，可能影响结果的普适性	开发一种能够在急诊环境中快速准确分类骨盆骨折的深度学习算法	骨盆骨折的分类	计算机视觉	骨盆骨折	深度学习	深度学习算法	图像	773名骨盆骨折患者和167名无骨盆骨折患者的骨盆X光片	NA	NA	NA	NA
950	2024-09-08	Exploiting histopathological imaging for early detection of lung and colon cancer via ensemble deep learning model 2024-09-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71302-9 PMID:39227664	研究论文	本文提出了一种基于集成深度学习模型的组织病理学影像用于早期检测肺癌和结肠癌的方法	本文创新性地使用了Wiener滤波进行噪声消除，并结合通道注意力残差网络（CA-ResNet50）和金枪鱼群优化（TSO）技术进行特征学习，最终通过集成三种分类器（ELM、CNNs和LSTM）实现癌症检测	NA	开发一种高效且有效的癌症识别方法，以提高肺癌和结肠癌的早期诊断准确性	肺癌和结肠癌的早期检测	数字病理学	肺癌	Wiener滤波	CA-ResNet50	图像	使用了一个基准数据集进行实验验证	NA	NA	NA	NA
951	2024-09-08	Unsupervised speckle noise reduction technique for clinical ultrasound imaging 2024-Sep, Ultrasonography (Seoul, Korea) DOI:10.14366/usg.24005 PMID:39155463	研究论文	本文介绍了一种无监督的深度学习框架，用于超声图像中的散斑噪声抑制	提出了一个名为speckle-to-speckle (S2S)的无监督深度学习框架，无需干净的参考图像即可完成训练	NA	探索深度学习在超声图像处理中的应用，特别是散斑噪声的抑制	超声图像中的散斑噪声	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习网络	图像	NA	NA	NA	NA	NA
952	2024-09-07	Deep Learning Powers Protein Identification from Precursor MS Information 2024-Sep-06, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.4c00118 PMID:39167422	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和逻辑回归的MS1特征识别方法MonoMS1，用于提高蛋白质鉴定的覆盖率	MonoMS1方法结合了深度学习预测保留时间和离子迁移率，以及逻辑回归评分，显著提高了MS1特征的识别率	NA	提高蛋白质鉴定的覆盖率	低丰度和宽动态范围样本中的蛋白质	蛋白质组学	NA	串联质谱（MS/MS）	深度学习	质谱数据	包括人血清蛋白质组样本和单细胞蛋白质组样本	NA	NA	NA	NA
953	2024-09-07	Prediction of Post-Treatment Visual Acuity in Age-Related Macular Degeneration Patients With an Interpretable Machine Learning Method 2024-Sep-03, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.9.3 PMID:39226064	研究论文	评估了预测新生血管性年龄相关性黄斑变性患者一年后视力下降的特征	提出了基于多模态数据和机器学习模型的可解释性方法，用于预测患者的视力结果	研究样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种可解释的机器学习方法，用于预测新生血管性年龄相关性黄斑变性患者治疗后的视力	新生血管性年龄相关性黄斑变性患者的视力预测	机器学习	年龄相关性黄斑变性	机器学习	SHapley Additive exPlanations (SHAP)	多模态数据	527只眼睛，506名患者	NA	NA	NA	NA
954	2024-09-07	Beyond PhacoTrainer: Deep Learning for Enhanced Trabecular Meshwork Detection in MIGS Videos 2024-Sep-03, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.9.5 PMID:39226062	研究论文	本研究开发了用于手术视频分析的深度学习模型，能够识别微创青光眼手术（MIGS）并定位小梁网（TM）	本研究通过迁移学习扩展了计算机视觉模型，使其能够识别新的手术类型，而无需大量额外数据收集	NA	开发能够识别MIGS手术并定位小梁网的深度学习模型	微创青光眼手术（MIGS）和小梁网（TM）	计算机视觉	青光眼	迁移学习	U-Net, Y-Net, Cascaded	视频	313个视频文件（265个用于白内障手术，48个用于MIGS手术），1743帧（1110帧用于TM，633帧用于无TM）	NA	NA	NA	NA
955	2024-09-07	A multi-task deep learning approach for real-time view classification and quality assessment of echocardiographic images 2024-09-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71530-z PMID:39227373	研究论文	本文提出了一种多任务深度学习模型，用于实时分类和评估超声心动图图像的质量	开发了一种多任务深度学习模型，能够实时分类和评估超声心动图图像的质量，并提供了新的质量评估标准	NA	提出新的质量评估标准，并开发一种多任务深度学习模型，用于实时分类和评估超声心动图图像的质量	超声心动图图像的质量评估和分类	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	多任务深度学习模型	图像	170,311张超声心动图图像	NA	NA	NA	NA
956	2024-09-07	Development, deployment and scaling of operating room-ready artificial intelligence for real-time surgical decision support 2024-Sep-03, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01225-2 PMID:39227660	研究论文	本文提出了一种新的设备无关框架，用于在手术室中实时使用人工智能进行手术决策支持	本文的创新点在于开发了一种设备无关的框架，能够在不同硬件和基础设施条件下实现手术场景的实时解释和指导，并展示了其可扩展性和通用性	本文的局限性在于模型的性能仍有提升空间，特别是在预测安全和不安全区域时的准确性和召回率	本文的研究目的是开发和测试一种新的数据管道，通过网络平台实现从任何边缘设备的实时部署，以支持手术决策	本文的研究对象是腹腔镜胆囊切除术和语义分割模型，用于预测解剖的安全和不安全区域	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net 和 SegFormer	图像	训练数据来自136个机构的多样化多中心数据集，测试数据为单独收集的前瞻性数据集	NA	NA	NA	NA
957	2024-09-07	Predicting splicing patterns from the transcription factor binding sites in the promoter with deep learning 2024-Sep-03, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-024-10667-7 PMID:39227799	研究论文	研究探讨了转录因子结合位点与下游可变剪接模式之间的关系，并使用深度学习模型进行预测	首次系统地研究了启动子区域转录因子结合位点与下游可变剪接模式之间的关联，并提出了基于卷积神经网络的预测模型	在跨组织预测单基因剪接形式时存在泛化能力不足的问题	揭示启动子区域转录因子结合位点与下游可变剪接模式之间的调控关系	转录因子结合位点与可变剪接模式	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络	DNA序列和转录组数据	15种人类组织	NA	NA	NA	NA
958	2024-09-07	Evaluation of tooth development stages with deep learning-based artificial intelligence algorithm 2024-Sep-03, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-04786-6 PMID:39227802	研究论文	本研究评估了基于深度学习的人工智能算法在儿童全景X光片上评估牙齿发育阶段的表现	本研究首次使用YOLOv5卷积神经网络模型来自动检测牙齿的钙化状态	研究样本仅限于5至14岁的儿童，且仅使用了全景X光片图像	评估深度学习系统在儿童全景X光片上评估牙齿发育阶段的表现	儿童全景X光片上的牙齿发育阶段	计算机视觉	NA	YOLOv5	卷积神经网络（CNN）	图像	1500张全景X光片图像，来自5至14岁的儿童患者	NA	NA	NA	NA
959	2024-09-07	Social anxiety prediction based on ERP features: A deep learning approach 2024-Sep-03, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2024.09.006 PMID:39236887	研究论文	本文基于事件相关电位（ERP）特征，采用深度学习方法预测社交焦虑	首次在焦虑识别任务中测试了ERP特征，并展示了其在社交焦虑识别中的潜力	由于公开的任务状态数据集有限，仅使用了自有的数据集	提高社交焦虑诊断的准确性	社交焦虑障碍的诊断	机器学习	NA	脑电图（EEG）	卷积神经网络（CNN）	脑电信号	63名参与者	NA	NA	NA	NA
960	2024-09-07	Fractional differentiation based image enhancement for automatic detection of malignant melanoma 2024-Sep-02, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01400-7 PMID:39223468	研究论文	本文探讨了基于分数阶微分的图像增强方法在恶性黑色素瘤自动检测中的应用	提出了一种基于分数阶微分滤波器的边缘检测框架，用于提高皮肤病变图像中恶性黑色素瘤的自动检测率	NA	提高恶性黑色素瘤的自动检测准确率	皮肤病变图像中的恶性黑色素瘤	计算机视觉	皮肤癌	分数阶微分	EfficientNet	图像	使用了HAM10000数据集进行实验	NA	NA	NA	NA