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
1021	2024-08-29	Osteoporotic vertebral compression fracture (OVCF) detection using artificial neural networks model based on the AO spine-DGOU osteoporotic fracture classification system 2024-Sep, North American Spine Society journal DOI:10.1016/j.xnsj.2024.100515 PMID:39188670	研究论文	本文评估了基于AO脊柱-DGOU骨质疏松性骨折分类系统的人工神经网络模型在骨质疏松性椎体压缩骨折（OVCF）检测中的潜力。	利用深度学习的人工神经网络模型快速自动识别和可视化OVCF。	NA	评估人工神经网络在OVCF检测中的潜力。	骨质疏松性椎体压缩骨折（OVCF）的检测、分类和分级。	机器学习	骨质疏松症	深度学习	ANN	CT图像	训练数据集包含934张CT图像，测试数据集包含116张CT图像。
1022	2024-08-28	Diagnostic accuracy of CT-based radiomics and deep learning for predicting lymph node metastasis in esophageal cancer 2024-Sep, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2024.110225 PMID:38905878	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了基于CT的放射组学和深度学习在预测食管癌淋巴结转移中的诊断准确性	结合放射组学和深度学习与CT成像，为食管癌淋巴结转移的诊断提供了新的方法，有望革新预后评估和治疗计划	需要进一步的多中心研究与独立验证以确认结果并促进更广泛的临床应用	研究旨在提高食管癌淋巴结转移的诊断准确性	食管癌淋巴结转移的诊断	digital pathology	食管癌	CT-based radiomics, deep learning	DL	image	12项研究被综述，其中7项被纳入荟萃分析
1023	2024-08-28	MOCNN: A Multiscale Deep Convolutional Neural Network for ERP-Based Brain-Computer Interfaces 2024-Sep, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2024.3390805 PMID:38713574	研究论文	本文提出了一种多尺度深度卷积神经网络（MOCNN），用于基于事件相关电位（ERP）的脑-机接口（BCI），通过多尺度特征融合提高分类性能	引入八度卷积的广义概念到ERP-BCI领域，通过分支宽度优化和多尺度信息交互有效提取时空特征	NA	提高基于ERP的脑-机接口的分类性能	ERP信号的多尺度时空特征	机器学习	NA	深度学习	CNN	信号	两个公共数据集和一个自收集的ERP数据集
1024	2024-08-28	A comparison of antibody-antigen complex sequence-to-structure prediction methods and their systematic biases 2024-Sep, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.5127 PMID:39167052	研究论文	本文比较了六种从序列预测抗体-抗原复合物结构的方法，并分析了它们的系统偏差	AlphaFold-Multimer在预测抗体-抗原复合物结构方面表现最佳，但仍有改进空间	当前结构数据库中界面几何数据的稀缺可能限制了机器学习在预测抗体-抗原相互作用中的应用	评估当前从序列预测抗体-抗原复合物结构的方法，并探讨其性能限制因素	六种不同的抗体-抗原复合物结构预测方法	机器学习	NA	机器学习	深度学习	序列数据	NA
1025	2024-08-27	An integrated CBLA-Net with fractional discrete wavelet transform and frequency-based CARS to predict heavy metal elements by XRF 2024-Sep-22, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2024.343073 PMID:39182974	研究论文	本文提出了一种综合框架，用于通过XRF预测土壤中重金属元素的浓度，包括预处理、变量选择和决策制定	引入了基于分数离散小波变换的最优去噪方法和基于频率的竞争自适应重加权采样算法进行特征选择，并设计了一种新的深度学习网络CBLA-Net，用于精确估计重金属元素浓度	NA	提高通过XRF技术预测土壤中重金属元素浓度的准确性	土壤中的重金属元素浓度	机器学习	NA	XRF	CBLA-Net	光谱数据	未具体说明样本数量
1026	2024-08-27	In vivo ultrasound localization microscopy for high-density microbubbles 2024-Sep, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2024.107410 PMID:39084108	研究论文	本文介绍了一种结合Transformer和U-Net架构的深度学习框架ULM-TransUNet，用于提高高密度微泡条件下的超声定位显微成像质量	提出了ULM-TransUNet框架，能够学习重叠微泡的复杂数据模式，提高定位精度	目前仅通过数值模拟和体内实验验证，尚未在临床广泛应用	旨在提高高密度微泡条件下的超声定位显微成像性能	高密度微泡的超声定位显微成像	计算机视觉	NA	超声定位显微成像（ULM）	Transformer和U-Net	图像	具体样本数量未在摘要中提及
1027	2024-08-27	Spectral analysis enhanced net (SAE-Net) to classify breast lesions with BI-RADS category 4 or higher 2024-Sep, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2024.107406 PMID:39047350	research paper	本文提出了一种名为SAE-Net的新型网络，结合组织微观结构信息与形态学信息，用于提高高级别乳腺病变的识别	SAE-Net通过结合灰度图像分支和光谱模式分支，能够同时学习图像形态学特征和超声射频信号的微观结构特征	NA	提高乳腺超声筛查中高级别乳腺病变的识别准确性	乳腺病变，特别是BI-RADS分类为4级或以上的病变	computer vision	breast cancer	NA	CNN	image	NA
1028	2024-08-27	Deep coherence learning: An unsupervised deep beamformer for high quality single plane wave imaging in medical ultrasound 2024-Sep, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2024.107408 PMID:39094387	研究论文	本文提出了一种新的无监督学习方法——深度相干学习（DCL），用于提高医学超声中单平面波成像（PWI）的质量	提出的DCL-based深度学习波束形成器（DL-DCL）能够从低质量的单平面波数据中生成高质量的PWI，并具有通用波束形成能力	NA	旨在通过深度学习技术提高医学超声中单平面波成像的质量	医学超声中的单平面波成像	计算机视觉	NA	深度学习	深度相干学习（DCL）	图像	使用公开数据集进行了模拟、幻影和体内研究
1029	2024-08-27	A Multiscale Connected UNet for the Segmentation of Lung Cancer Cells in Pathology Sections Stained Using Rapid On-Site Cytopathological Evaluation 2024-Sep, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.05.011 PMID:38897537	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的分割算法，用于快速现场细胞病理学评估（ROSE），以提高内镜超声引导下经支气管针吸活检（EBUS-TBNA）手术中的诊断效率	该算法通过使用CUNet3+网络模型，能够准确分割ROSE染色病理切片中的癌细胞团簇，并在准确性上优于传统的分割算法	NA	提高肺癌早期检测的准确性	肺癌细胞在ROSE染色病理切片中的分割	数字病理学	肺癌	深度学习	CUNet3+	图像	内部测试数据集
1030	2024-08-27	Deep Learning Classification and Quantification of Pejorative and Nonpejorative Architectures in Resected Hepatocellular Carcinoma from Digital Histopathologic Images 2024-Sep, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.05.007 PMID:38879083	研究论文	本研究利用基于ResNet34的监督式深度学习方法，对680张全切片图像（WSIs）进行分析，构建了一种算法用于识别和量化肝细胞癌切除标本中的有害和非有害结构	本研究首次采用深度学习技术识别和量化肝细胞癌中的有害结构，并验证了其在预测复发风险中的有效性	研究仅在一个外部医院的数据集上进行了验证，需要进一步在更多数据集上验证其泛化能力	开发一种基于人工智能的特征的复合预测算法，用于早期肝细胞癌切除后的复发预测	肝细胞癌切除标本中的有害和非有害结构	数字病理学	肝细胞癌	深度学习	ResNet34	图像	680张全切片图像（WSIs）来自107个肝切除标本，以及29个来自另一个医院的肝细胞癌样本
1031	2024-08-27	Deep learning based diagnosis of PTSD using 3D-CNN and resting-state fMRI data 2024-Sep, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2024.111845 PMID:38908302	研究论文	本研究使用基于深度学习的三维卷积神经网络（3D-CNN）和静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据来诊断创伤后应激障碍（PTSD）	本研究首次使用3D-CNN模型对rs-fMRI数据进行分析，显示出比其他六种机器学习技术更高的分类准确率	NA	旨在通过分类PTSD患者与健康对照来准确检测PTSD	PTSD患者与健康对照的rs-fMRI扫描数据	机器学习	心理疾病	功能磁共振成像（fMRI）	三维卷积神经网络（3D-CNN）	图像	19名PTSD男性患者和24名健康对照男性
1032	2024-08-26	New liver window width in detecting hepatocellular carcinoma on dynamic contrast-enhanced computed tomography with deep learning reconstruction 2024-Sep, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-024-00817-7 PMID:38837119	研究论文	本研究探讨了调整窗口宽度（WW）对深度学习重建（DLR）CT图像中肝细胞癌（HCC）检测的影响	发现最优WW为120 HU，相比传统WW（150 HU）显著提高了HCC的检测性能	研究为回顾性，样本量较小，仅包括35名患者	研究调整WW对DLR CT图像中HCC检测的影响	肝细胞癌（HCC）的检测	计算机视觉	肝癌	深度学习重建（DLR）	NA	图像	35名患者
1033	2024-08-24	High-dimensional mass cytometry identified circulating natural killer T-cell subsets associated with protection from cytomegalovirus infection in kidney transplant recipients 2024-Sep, Kidney international IF:14.8Q1 DOI:10.1016/j.kint.2024.03.027 PMID:38685562	研究论文	本研究通过高维质谱流式细胞术和功能性检测，分析了112份来自CMV血清阳性肾移植受者的连续样本，利用先进的无监督深度学习分析评估了与预防CMV感染和抗病毒免疫功能显著相关的免疫细胞群。	本研究首次描述了一种新型NK-T细胞亚群的动力学，该亚群可能在肾移植后CMV感染中发挥保护作用。	NA	研究肾移植受者中与预防CMV感染相关的循环自然杀伤T细胞亚群。	肾移植受者中的CMV感染及其相关的免疫细胞亚群。	数字病理学	肾移植	质谱流式细胞术	深度学习	细胞样本	112份连续样本
1034	2024-08-24	Development and validation of a deep learning-based framework for automated lung CT segmentation and acute respiratory distress syndrome prediction: a multicenter cohort study 2024-Sep, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102772 PMID:39170939	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的框架，用于自动肺部CT分割和急性呼吸窘迫综合征预测	使用UNETR模型进行肺部病变分割和早期ARDS预测，通过MONAI框架增强训练样本多样性和模型泛化能力	NA	开发一种人工智能模型，用于自动肺部病变分割和早期预测ARDS，以促进重症监护室中的及时干预	928名重症监护室患者及其胸部CT扫描图像	计算机视觉	急性呼吸窘迫综合征	深度学习	UNETR	图像	928名患者
1035	2024-08-23	Two-step optimization for accelerating deep image prior-based PET image reconstruction 2024-Sep, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-024-00831-9 PMID:39096446	研究论文	本研究提出了一种两步优化方法，用于加速基于深度图像先验（DIP）的正电子发射断层扫描（PET）图像重建并提高图像质量	本研究创新性地提出了一种两步优化方法，通过预训练步骤使用条件DIP去噪和端到端重建步骤的微调，显著减少了计算时间并提高了图像质量	NA	加速基于深度图像先验的PET图像重建并提高图像质量	基于深度图像先验的PET图像重建方法	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
1036	2024-08-23	READRetro: natural product biosynthesis predicting with retrieval-augmented dual-view retrosynthesis 2024-Sep, The New phytologist DOI:10.1111/nph.20012 PMID:39081009	研究论文	本文提出了一种名为READRetro的生物逆合成工具，用于预测植物天然产物的生物合成途径	READRetro通过结合先进的深度学习架构、集成方法和两个检索器，优化了复杂代谢途径的预测	NA	开发一种实用的生物逆合成工具，以预测植物天然产物的生物合成途径	植物天然产物的生物合成途径	生物信息学	NA	深度学习	集成模型	代谢途径数据	NA
1037	2024-08-23	Deep learning-based correction for time truncation in cerebral computed tomography perfusion 2024-Sep, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-024-00818-6 PMID:38861134	研究论文	本文提出了一种基于三维卷积神经网络的方法，用于预测脑部CT灌注成像中因时间截断而缺失的图像帧	首次采用三维卷积神经网络来预测CT灌注成像中的缺失帧，并评估了三种预测多时间点的策略	仅使用了公开数据集中的72次CT灌注扫描进行训练和测试，可能需要更多临床数据以验证其泛化能力	克服脑部CT灌注成像中因时间截断导致的数据不完整问题	脑部CT灌注成像中的时间截断问题	计算机视觉	NA	CT灌注成像	CNN	图像	72次CT灌注扫描，共89帧，8切片
1038	2024-08-23	Verification of image quality improvement by deep learning reconstruction to 1.5 T MRI in T2-weighted images of the prostate gland 2024-Sep, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-024-00819-5 PMID:38850389	研究论文	本研究旨在评估通过深度学习重建（DLR）技术，1.5T磁共振成像（MRI）的前列腺T2加权图像质量是否等于或优于3T MRI	使用深度学习重建技术在1.5T MRI中显著提高了信号噪声比（SNR）和图像质量，使其优于3T MRI	NA	评估1.5T MRI通过深度学习重建技术后的图像质量	前列腺的T2加权图像	计算机视觉	NA	深度学习重建（DLR）	NA	图像	13名健康志愿者
1039	2024-08-23	Applications of machine learning in urodynamics: A narrative review 2024-Sep, Neurourology and urodynamics IF:1.8Q3 DOI:10.1002/nau.25490 PMID:38837301	综述	本文综述了机器学习算法在尿动力学领域的应用	目前尚未有研究评估如何为不同的尿动力学研究任务选择合适的算法模型	大多数研究是单中心回顾性研究，缺乏外部验证，模型泛化能力需要进一步验证，样本量不足	总结和分类应用于尿动力学领域的机器学习算法，指导研究人员根据不同任务需求选择合适的算法模型	尿动力学领域的机器学习算法应用	机器学习	NA	机器学习算法，包括传统机器学习和深度学习	NA	NA	不足
1040	2024-08-23	Automated deep learning segmentation of neuritic plaques and neurofibrillary tangles in Alzheimer disease brain sections using a proprietary software 2024-Sep-01, Journal of neuropathology and experimental neurology IF:3.2Q2 DOI:10.1093/jnen/nlae048 PMID:38812098	研究论文	开发了一种深度学习工作流程，用于自动注释和分割阿尔茨海默病脑切片中的神经炎斑和神经纤维缠结	通过人工智能驱动的迭代过程，提高了专家验证的注释数据集的质量，增加了超过50%的注释质量	NA	证明专有图像分析软件在自动深度学习分割神经炎斑和神经纤维缠结中的应用	阿尔茨海默病脑切片中的神经炎斑和神经纤维缠结	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	U-Net卷积神经网络	图像	15张来自4个生物库的前额叶皮质全切片图像