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
1081	2024-08-17	Deep learning in sex estimation from photographed human mandible using the Human Osteological Research Collection 2024-Sep, Legal medicine (Tokyo, Japan) DOI:10.1016/j.legalmed.2024.102476 PMID:38964075	研究论文	本研究探讨了使用深度学习技术从人类下颌骨照片中进行性别估计的潜力	首次尝试使用深度学习算法从人类下颌骨照片中进行性别估计	研究样本数量有限，需要更多样本以提高性别估计的可靠性	评估人工智能特别是深度学习在从下颌骨进行性别估计中的应用	193个来自南非的现代人类下颌骨样本	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习算法	图像	193个下颌骨样本
1082	2024-08-17	Interpretation and explanation of computer vision classification of carambola (Averrhoa carambola L.) according to maturity stage 2024-Sep, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2024.114836 PMID:39147524	研究论文	本文提出了一种集成可解释人工智能（XAI）方法，用于根据成熟阶段对杨桃进行分类，并比较了两种残差神经网络（ResNet）和视觉变换器（ViT）在分类中的应用。	引入计算机视觉系统和深度学习技术作为快速、非侵入性水果分类的创新工具，并使用可解释人工智能方法提高模型的可信度和透明度。	需要进一步验证该方法在其他水果分类中的应用潜力。	开发一种标准化且快速的杨桃分类方法，并探索其在其他水果分类中的应用。	杨桃的成熟阶段分类。	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet, ViT	图像	成熟阶段不同的杨桃样本
1083	2024-08-17	Outcomes of Residency Education: Insights Into the Professional Formation of the Physical Therapist Resident 2024-Sep-01, Journal, physical therapy education DOI:10.1097/JTE.0000000000000335 PMID:39150258	研究论文	本研究探讨了物理治疗师住院教育对临床技能、知识和临床推理能力发展的影响，并识别了住院教育中的关键教学和学习环境元素。	本研究首次详细探讨了物理治疗师住院教育对学习者发展的影响，并识别了支持深度学习的关键环境元素。	研究样本较小，仅包括11个住院项目和13名住院医师，可能影响结果的普遍性。	探索物理治疗师住院教育对学习者发展的影响，并识别住院教育中的关键教学和学习环境元素。	物理治疗师的住院教育和学习者的发展。	NA	NA	NA	NA	NA	11个住院项目和13名住院医师参与了定性研究。
1084	2024-08-16	Gender Differences in Letters of Recommendations and Personal Statements for Neurotology Fellowship over 10 Years: A Deep Learning Linguistic Analysis 2024-Sep-01, Otology & neurotology : official publication of the American Otological Society, American Neurotology Society [and] European Academy of Otology and Neurotology IF:1.9Q2 DOI:10.1097/MAO.0000000000004265 PMID:39052892	研究论文	本研究通过深度学习语言分析方法，评估了神经耳科学奖学金申请中个人陈述和推荐信在性别间的语言差异。	使用Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER)自然语言处理包和Empath深度学习工具，对推荐信和个人陈述中的情感进行分类和比较。	研究仅限于两个机构的数据，可能无法代表所有神经耳科学奖学金申请的情况。	评估神经耳科学奖学金申请过程中个人陈述和推荐信在性别间的语言差异。	神经耳科学奖学金申请者的个人陈述和推荐信。	自然语言处理	NA	自然语言处理(NLP)	深度学习工具Empath	文本	177名申请者，其中120名男性，57名女性
1085	2024-08-16	Rapid assessment of heavy metal accumulation capability of Sedum alfredii using hyperspectral imaging and deep learning 2024-Sep-01, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2024.116704 PMID:38996646	研究论文	本研究提出了一种结合高光谱成像和多任务深度学习的新型光谱方法，用于快速评估Sedum alfredii的重金属积累能力	本研究创新性地使用高光谱成像和深度学习技术，简化了超积累植物的筛选、重金属胁迫识别和重金属定量分析过程	NA	研究目的是开发一种快速准确的方法来评估植物的重金属积累能力，以促进植物修复过程中超积累植物的筛选和重金属积累预测	研究对象为重金属超积累植物Sedum alfredii及其非积累生态型	机器学习	NA	高光谱成像	深度学习网络（ENet和HMNet）	光谱图像	Sedum alfredii及其非积累生态型在Cd、Zn和Pb胁迫下的叶片光谱图像
1086	2024-08-16	Development and Validation Study of the Prognostic Impact of Deep Learning-Determined Myxoid Stroma After Neoadjuvant Chemotherapy in Patients with Esophageal Squamous Cell Carcinoma 2024-Sep, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-024-15626-w PMID:38914836	研究论文	本研究旨在探讨人工智能（AI）量化粘液样基质在接受新辅助化疗后食管鳞状细胞癌（ESCC）手术患者中的预后意义，并在另一家医院的独立验证队列中验证其意义	AI确定的粘液样基质可能成为新辅助化疗后病理分期II或III ESCC患者的新颖且有用的预后因子	NA	研究AI量化粘液样基质在接受新辅助化疗后食管鳞状细胞癌手术患者中的预后意义	接受新辅助化疗后食管鳞状细胞癌手术的患者	机器学习	食管鳞状细胞癌	AI	NA	病理图像	两个数据集，共165名患者
1087	2024-08-07	ASO Author Reflections: Development and Validation Study of the Prognostic Impact of Deep Learning-Determined Myxoid Stroma After Neoadjuvant Chemotherapy in Patients with Esophageal Squamous Cell Carcinoma 2024-Sep, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-024-15732-9 PMID:38954092	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1088	2024-08-15	Multi-model assessment of potential natural vegetation to support ecological restoration 2024-Sep, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2024.121934 PMID:39083935	研究论文	本文评估了多种方法在潜在自然植被（PNV）模拟中的表现，以支持生态恢复	首次全面比较了传统统计方法与机器学习、深度学习在PNV模拟中的性能	不同模型类型的性能差异较大，且在粗分辨率下对恢复区域的估计可能存在高估	探讨不同方法在PNV模拟中的适用性，以优化生态恢复项目	潜在自然植被的模拟方法及其在生态恢复中的应用	生态学	NA	机器学习、深度学习	随机森林、XGBoost、人工神经网络、半监督学习	空间数据	样本大小从10到总样本的80%不等
1089	2024-08-15	Significance of AI-assisted techniques for epiphyte plant monitoring and identification from drone images 2024-Sep, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2024.121996 PMID:39088905	研究论文	本研究利用AI辅助技术，通过无人机图像增强附生植物的识别和地图绘制	本研究首次比较了传统图像分割方法与深度学习模型在附生植物识别中的效果，发现深度学习模型在复杂背景和图像质量变化情况下的识别能力更强	研究使用的数据集有限，且图像质量不一，可能影响深度学习模型的性能评估	评估AI辅助方法与传统方法在从无人机图像中分割和识别附生植物的有效性	附生植物的识别和地图绘制	计算机视觉	NA	深度学习	UNet, TransUNet	图像	在哥斯达黎加保护区森林中收集的无人机图像
1090	2024-08-15	The impact of ESG performance on corporate sustainable growth from the perspective of carbon sentiment 2024-Sep, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2024.121913 PMID:39067346	研究论文	本研究探讨了碳情绪与ESG表现及企业可持续增长之间的关系，通过使用OLS回归分析和面板数据模型，结合BERT和LSTM模型进行文本分析，揭示了碳情绪对ESG表现与企业可持续增长的正向调节作用。	本研究首次采用碳情绪分析方法，结合深度学习技术如BERT和LSTM模型，分析碳相关新闻文本，探索其对企业可持续增长的影响。	研究主要集中在中国上市公司，且依赖于特定的数据集和模型，可能限制了结果的普遍性。	探索碳情绪、ESG表现与企业可持续增长之间的关系，并为绿色经济和环境管理政策的制定提供新的视角。	中国上市公司的ESG表现、碳情绪及其对企业可持续增长的影响。	自然语言处理	NA	OLS回归分析、两阶段工具变量法(2SLS)、动态面板广义矩估计(GMM)、BERT、LSTM	BERT、LSTM	文本	中国上市公司
1091	2024-08-15	An integrated deep learning approach for modeling dissolved oxygen concentration at coastal inlets based on hydro-climatic parameters 2024-Sep, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2024.122018 PMID:39111007	研究论文	本研究提出了一种基于水文气象参数的深度学习神经网络方法，用于模拟和预测埃及拉希德沿海入口处的溶解氧浓度	引入了创新的深度学习神经网络方法，显著提高了溶解氧预测的准确性，相较于最佳的传统机器学习方法，预测准确性提高了4%	NA	开发有效的溶解氧预测模型，以帮助沿海管理部门监测由于气候变化加速导致的溶解氧变化	埃及拉希德沿海入口处的溶解氧浓度	机器学习	NA	深度学习神经网络	深度学习神经网络	水文气象数据	NA
1092	2024-08-14	Assessing the risk of E. coli contamination from manure application in Chinese farmland by integrating machine learning and Phydrus 2024-Sep-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2024.124345 PMID:38852664	研究论文	本研究通过整合机器学习算法与基于机制的模型（Phydrus），全面评估中国农田中牲畜粪便应用后土壤中大肠杆菌（E. coli）的残留和迁移风险	本研究创新性地结合了机器学习模型和Phydrus模型，以预测和模拟大肠杆菌在土壤中的死亡率和附着系数，以及其在中国的23692个子区域中的迁移和存活情况	NA	旨在全面研究中国农田中牲畜粪便应用后土壤中大肠杆菌的残留和迁移风险	研究对象为应用牲畜粪便后的中国农田土壤中的大肠杆菌	机器学习	NA	机器学习算法	深度学习模型和梯度提升机	土壤特性、土壤深度、降水量、季节变化和区域差异的数据	23692个子区域
1093	2024-08-14	Application of improved machine learning in large-scale investigation of plastic waste distribution in tourism Intensive artificial coastlines 2024-Sep-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2024.124292 PMID:38823545	研究论文	本研究通过改进的YOLOv8模型，结合InceptionNeXt和LSK模块，提高了对人工海岸线上塑料垃圾检测的准确性，并减少了误识别情况	引入InceptionNeXt和LSK模块，提高了YOLOv8模型的检测准确率，减少了误报率	NA	提高人工海岸线上塑料垃圾监测的准确性	人工海岸线上的塑料垃圾	机器学习	NA	YOLOv8	CNN	图像	553张高分辨率海岸线图像，包含3488件检测到的塑料垃圾
1094	2024-08-14	Predicting masticatory muscle activity and deviations in mouth opening from non-invasive temporomandibular joint complex functional analyses 2024-Sep, Journal of oral rehabilitation IF:3.1Q1 DOI:10.1111/joor.13769 PMID:38840513	研究论文	本研究通过非侵入性颞下颌关节复合体功能分析，预测咀嚼肌活动和口腔张开时的偏差	利用深度学习结合电颌描记术（EGN）、表面肌电图（EMG）和关节振动分析（JVA）数据，建立了肌肉与硬组织运动之间的量化关系	NA	探索从非侵入性硬组织评估中预测肌肉活动和下颌运动的定量方法	咀嚼肌活动和下颌运动	NA	NA	电颌描记术（EGN）、表面肌电图（EMG）和关节振动分析（JVA）	XGBoost	数据	66名参与者
1095	2024-08-14	An effective role-oriented binary Walrus Grey Wolf approach for feature selection in early-stage chronic kidney disease detection 2024-Sep, International urology and nephrology IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s11255-024-04067-9 PMID:38748365	研究论文	本文提出了一种结合深度径向偏置网络和美洲狮优化算法的方法，用于早期慢性肾脏病的精确分类	采用角色导向二进制海象灰狼算法进行特征选择，并使用自动编码器与基于块的主成分分析进行降维，以提高分类准确性和减少处理时间	NA	提高慢性肾脏病检测的准确性	慢性肾脏病	机器学习	慢性肾脏病	深度学习	深度径向偏置网络	数据集	两个数据集：慢性肾脏病风险因素预测数据集和慢性肾脏病数据集
1096	2024-08-13	Deep Learning-Based Segmentation and Risk Stratification for Gastrointestinal Stromal Tumors in Transabdominal Ultrasound Imaging 2024-Sep, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.16489 PMID:38822195	研究论文	本文开发了一种基于深度神经网络的系统，用于胃肠道间质瘤（GISTs）在经腹超声图像中的自动分割和风险分层预测	本文采用了五种深度学习分割网络和ResNet 18分类网络，通过比较选出最佳网络组合，实现了GISTs的自动分割和风险分层预测	NA	开发一种自动分割和风险分层预测胃肠道间质瘤的深度神经网络系统	胃肠道间质瘤（GISTs）	计算机视觉	胃肠道间质瘤	深度学习	SegNeXt-ResNet18	超声图像	回顾性收集了245名GIST患者的980张超声图像，前瞻性收集了47名GIST患者的188张超声图像
1097	2024-08-13	Developing a Computer Vision Model to Automate Quantitative Measurement of Hip-Knee-Ankle Angle in Total Hip and Knee Arthroplasty Patients 2024-Sep, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2024.04.062 PMID:38679347	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于自动化测量全髋关节和膝关节置换术患者的长腿X光片中的髋膝踝角度（HKAA）。	该研究提出了一种基于检测的深度学习算法，能够高精度地计算HKAA，即使在股骨头难以区分的情况下也能有效识别。	NA	研究目的是开发一种自动化工具，以减轻骨科医生的负担，并提高髋膝踝角度测量的准确性。	全髋关节和膝关节置换术患者的长腿X光片中的髋膝踝角度。	计算机视觉	NA	深度学习	DL算法	图像	1379张长腿X光片，其中1221张用于模型开发，158张被认为是‘困难’样本。
1098	2024-08-13	A deep learning-guided automated workflow in LipidOz for detailed characterization of fungal fatty acid unsaturation by ozonolysis 2024-Sep, Journal of mass spectrometry : JMS IF:1.9Q2 DOI:10.1002/jms.5078 PMID:39132905	研究论文	本文通过应用Ozone-induced dissociation mass spectrometry（OzID-MS）和LipidOz软件，分析了转化自Histoplasma capsulatum的不同脂肪酸去饱和酶的Saccharomyces cerevisiae酵母菌株的复杂脂质，以确定产生的特定不饱和脂质	本文通过重新训练深度学习（DL）模型作为预筛选工具，优先处理自动化分析的目标，减少了手动验证的时间和计算资源	由于DL模型最初是使用哺乳动物脂质提取物训练的，因此在酵母衍生数据上的预测准确性降低	研究真菌脂质生物学和代谢，以发现抗真菌靶点	Saccharomyces cerevisiae酵母菌株的脂质	机器学习	NA	Ozone-induced dissociation mass spectrometry（OzID-MS）	深度学习模型（DL）	脂质数据	转化自Histoplasma capsulatum的不同脂肪酸去饱和酶的Saccharomyces cerevisiae酵母菌株
1099	2024-08-12	A knowledge-enhanced interpretable network for early recurrence prediction of hepatocellular carcinoma via multi-phase CT imaging 2024-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105509 PMID:38851131	研究论文	本文提出了一种基于多相CT影像的知识增强型可解释网络，用于预测肝细胞癌的早期复发	引入了一种新的基于Vision Transformer（ViT）的深度学习网络DSViT，增强了领域知识与图像之间的交互和多相CT图像的有效融合，提高了预测性能和解释性	NA	提高肝细胞癌早期复发预测的性能和解释性	肝细胞癌的早期复发预测	计算机视觉	肝癌	深度学习	Vision Transformer（ViT）	图像	多相CT数据
1100	2024-08-12	Deep learning-based computer-aided diagnosis system for the automatic detection and classification of lateral cervical lymph nodes on original ultrasound images of papillary thyroid carcinoma: a prospective diagnostic study 2024-Sep, Endocrine IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s12020-024-03808-1 PMID:38570388	研究论文	本研究旨在开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于自动检测和分类甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像	本研究采用了Deformable Detection Transformer (DETR)模型，该模型在检测和分类颈部淋巴结方面表现出最高的诊断效能	NA	开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于自动检测和分类甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像	甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	深度学习	DETR	图像	回顾性数据集包含1801张颈部淋巴结超声图像来自1675名患者，前瞻性测试集包含185张图像来自160名患者