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
1041	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
1042	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
1043	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
1044	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
1045	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
1046	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
1047	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
1048	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
1049	2024-08-23	Application of Hybrid DeepLearning Architectures for Identification of Individuals with Obsessive Compulsive Disorder Based on EEG Data 2024-Sep, Clinical EEG and neuroscience IF:1.6Q3 DOI:10.1177/15500594231222980 PMID:38192213	研究论文	本研究利用混合深度学习架构，通过脑电图数据识别强迫症患者	首次使用一维卷积神经网络（1DCNN）与长短期记忆（LSTM）和梯度循环单元（GRU）相结合的混合模型进行强迫症的分类	NA	探索利用脑电图数据通过混合深度学习模型有效区分强迫症患者与健康对照	强迫症患者与健康对照的分类	机器学习	强迫症	脑电图	一维卷积神经网络（1DCNN）与长短期记忆（LSTM）和梯度循环单元（GRU）	脑电图数据	未明确提及具体样本数量
1050	2024-08-22	Conquering class imbalances in deep learning-based segmentation of dental radiographs with different loss functions 2024-09, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2024.105063 PMID:38735467	研究论文	本文评估了六种不同的损失函数在牙科放射图像分割任务中的性能，以解决深度学习中类别不平衡的问题	本文采用了混合损失函数，显著优于单一损失函数，并在不同架构中提供了稳健的结果	NA	评估不同损失函数在牙科放射图像分割任务中的性能	牙科放射图像中的牙齿结构分割	机器学习	NA	深度学习	U-Net, Linknet, DeepLavbV3+	图像	1,625张咬翼放射图像
1051	2024-08-22	AI in Neuro-Ophthalmology: Current Practice and Future Opportunities 2024-Sep-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000002205 PMID:38965655	综述	本文综述了人工智能在神经眼科学中的应用现状和未来机遇	人工智能，特别是机器学习算法，在解释影像数据、识别细微模式以及辅助临床医生进行更准确及时的诊断方面展示了显著潜力	当前面临的挑战包括将人工智能整合到临床实践和研究中	旨在全面概述人工智能在神经眼科学中的应用发展	神经眼科学中的AI应用、光学相干断层扫描（OCT）和眼底摄影	计算机视觉	NA	机器学习	NA	影像	NA
1052	2024-08-22	A sensitive system based on radon amplification at soil-air interface: Aiming to advance earthquake precursor research 2024-Sep, Journal of environmental radioactivity IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.jenvrad.2024.107482 PMID:38905879	研究论文	本文提出了一种基于土壤-空气界面氡浓度梯度的新方法，以提高对地壳应力诱导氡信号的检测灵敏度	引入了“Bhabha氡观测站用于地震应用（BhaROSA）”，这是一个远程传感、太阳能供电的氡观测站，设计用于广泛部署和连续无人监测，以生成大数据库	需要进一步的国际合作和深度学习应用，以更准确地预测地震	旨在提高对地壳应力动态的理解，并应用于地震前兆研究等领域	地壳应力诱导的氡信号	地球物理学	NA	氡监测技术	深度学习	氡浓度数据	NA
1053	2024-08-22	From pixels to prognosis: unlocking the potential of deep learning in fibrotic lung disease imaging analysis 2024-Sep-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae108 PMID:38781513	综述	本文综述了深度学习在纤维化肺疾病影像分析中的发展和应用	深度学习旨在通过自主定量分析克服传统定量CT方法依赖人工输入的局限	深度学习面临算法偏差最小化、可解释性以及可访问性和伦理问题的挑战	探索深度学习在改善纤维化肺疾病影像分析过程中的应用	纤维化肺疾病，包括特发性肺纤维化（IPF）	计算机视觉	肺纤维化	深度学习	NA	影像	NA
1054	2024-08-22	Learning classifiers in clustered data: BCI pattern recognition model for EEG-based human emotion recognition 2024-Sep, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2023.2252953 PMID:37668071	研究论文	本文提出了一种基于脑电图（EEG）信号的人类情绪识别的脑机接口（BCI）模式识别模型，通过使用EMD分解和统计属性提取，结合RBF核和LASSO特征选择，以及决策树、随机森林和KNN分类器，提高了分类准确性	本文采用EMD分解和统计属性提取方法，结合RBF核和LASSO特征选择，以及决策树、随机森林和KNN分类器，提高了分类准确性，并在DEAP数据集上实现了99.17%的准确率	NA	提高基于EEG信号的人类情绪识别的分类准确性	基于EEG信号的人类情绪识别	机器学习	NA	EMD, RBF核, LASSO特征选择	决策树, 随机森林, KNN	脑电图信号	DEAP数据集
1055	2024-08-22	A QSAR study for predicting malformation in zebrafish embryo 2024-Sep, Toxicology mechanisms and methods IF:2.8Q2 DOI:10.1080/15376516.2024.2338907 PMID:38586962	研究论文	本研究旨在开发一种定量结构-活性关系（QSAR）模型，以预测斑马鱼胚胎的畸形，并识别出最佳算法及与畸形相关的最重要的理化性质。	本研究通过使用机器学习和深度学习模型，如梯度提升模型（GBM）和逻辑回归（LR），以及多层感知器（MLP）和神经网络（NNs），来简化发育终点的分析。	NA	开发一种新的方法来简化发育终点的分析，特别是畸形预测。	斑马鱼胚胎的畸形预测及其相关的理化性质。	机器学习	NA	QSAR	梯度提升模型（GBM），逻辑回归（LR），多层感知器（MLP），神经网络（NNs）	理化性质数据	数据集从COMPTOX数据库中提取，具体样本数量未提及。
1056	2024-08-21	Utilizing deep learning algorithms for automated oil spill detection in medium resolution optical imagery 2024-Sep, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2024.116777 PMID:39083910	研究论文	本研究评估了三种典型的基于卷积神经网络的深度学习算法在利用中分辨率光学卫星图像进行溢油检测中的性能	研究通过集成注意力机制，包括挤压与激励模块（SE）、卷积块注意力模块（CBAM）和简单无参数注意力模块（SimAM），改进了UNet、BiSeNetV2和DeepLabV3+架构	NA	评估深度学习算法在中分辨率光学卫星图像中自动检测溢油的性能	溢油检测	计算机视觉	NA	深度学习算法	CNN	图像	基于全球报告的慢性和意外溢油案例创建的训练和验证数据集
1057	2024-08-21	Automatic segmentation of knee CT images of tibial plateau fractures based on three-dimensional U-Net: Assisting junior physicians with Schatzker classification 2024-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111605 PMID:39059081	研究论文	本研究旨在使用基于三维U-Net的方法自动分割膝关节CT图像中的胫骨平台骨折，并构建精确的胫骨平台骨折三维图谱，以辅助Schatzker分类在临床实践中的应用	提出了一种基于三维U-Net的方法，能够快速且准确地分割膝关节CT图像中的胫骨平台骨折，并辅助Schatzker分类	研究是回顾性的，样本来自单一医院，可能存在样本偏倚	开发一种自动分割膝关节CT图像中胫骨平台骨折的方法，以辅助Schatzker分类	膝关节CT图像中的胫骨平台骨折	计算机视觉	骨折	三维U-Net	U-Net	图像	234例胫骨平台骨折病例
1058	2024-08-21	Development of a ship-based camera monitoring system for floating marine debris 2024-Sep, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2024.116722 PMID:39033599	研究论文	本研究开发了一种用于监测海洋漂浮垃圾的自动化监控系统	利用YOLOv8架构的深度学习模型和BoT-SORT算法进行海洋漂浮垃圾的跟踪和检测	系统主要针对大于20厘米的海洋漂浮垃圾	旨在减少传统视觉调查的劳动密集性	海洋漂浮垃圾	计算机视觉	NA	YOLOv8, BoT-SORT	深度学习模型	视频, 图像	55.6小时视频和大量标注图像
1059	2024-08-21	Differential diagnostic value of radiomics models in benign versus malignant vertebral compression fractures: A systematic review and meta-analysis 2024-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111621 PMID:39018646	meta-analysis	本研究通过系统综述和荟萃分析，评估了放射组学模型在区分良性和恶性椎体压缩性骨折中的诊断效能	放射组学模型在区分良性和恶性椎体压缩性骨折中的诊断效能显著，优于传统放射科医生的诊断	已发表的放射组学模型存在较大异质性，需要更多大规模临床试验来验证其普遍适用性	量化放射组学模型在区分良性和恶性椎体压缩性骨折中的诊断效能	良性和恶性椎体压缩性骨折的诊断	digital pathology	NA	放射组学	NA	影像数据	共涉及1,519个经病理诊断的肿瘤浸润椎体
1060	2024-08-21	Enhancing water quality monitoring through the integration of deep learning neural networks and fuzzy method 2024-Sep, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2024.116698 PMID:39002215	研究论文	本研究通过整合深度学习神经网络和模糊方法，对伊朗西南部地区的水样进行空间分析，并生成水质地图，同时预测未来水质污染趋势	本研究采用了LSTM模型进行水质预测，并展示了其优越的预测性能	NA	提高水质监测的效率和准确性	伊朗西南部地区的水质	机器学习	NA	深度学习神经网络	LSTM	水质数据	伊朗西南部地区的水样