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
321	2024-11-02	Comparison of Different Fusion Radiomics for Predicting Benign and Malignant Sacral Tumors: A Pilot Study 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01134-6 PMID:38717515	研究论文	本研究旨在开发两种基准融合模型和一个深度学习放射组学列线图（DLRN），用于区分良性和恶性骶骨肿瘤	本研究创新性地开发了两种基准融合模型和一个深度学习放射组学列线图（DLRN），用于区分良性和恶性骶骨肿瘤	本研究为初步研究，样本量较小，未来需要更大规模的研究验证	开发和评估用于区分良性和恶性骶骨肿瘤的放射组学模型	良性和恶性骶骨肿瘤	计算机视觉	肿瘤	深度学习	深度学习模型	图像	134例经病理证实的骶骨肿瘤患者
322	2024-11-02	An Automated Deep Learning-Based Framework for Uptake Segmentation and Classification on PSMA PET/CT Imaging of Patients with Prostate Cancer 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01104-y PMID:38587770	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的自动化框架，用于前列腺癌患者的PSMA PET/CT图像中的摄取分割和分类	提出了一个结合解剖先验指导的深度学习框架，显著提高了可疑病变的自动分割和分类性能	NA	自动化全身肿瘤负荷的确定	前列腺癌患者的PSMA PET/CT图像中的摄取	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	CNN	图像	193例[F] DCFPyL PET/CT扫描，包括137例用于训练和内部测试，56例用于外部测试
323	2024-11-02	Differential Diagnosis of Diabetic Foot Osteomyelitis and Charcot Neuropathic Osteoarthropathy with Deep Learning Methods 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01067-0 PMID:38491234	研究论文	本研究评估了深度学习算法在区分糖尿病足骨髓炎和夏科氏神经性骨关节病骨髓信号强度方面的潜力	本研究首次使用深度学习方法区分糖尿病足骨髓炎、夏科氏神经性骨关节病和创伤的骨髓信号强度	本研究为回顾性研究，样本量有限，且仅使用了T1和T2加权图像	评估深度学习算法在区分糖尿病足骨髓炎、夏科氏神经性骨关节病和创伤方面的潜力	糖尿病足骨髓炎、夏科氏神经性骨关节病和创伤的骨髓信号强度	计算机视觉	糖尿病	深度学习	ResNet-50, EfficientNet-b0	图像	148名患者，679个T1加权图像区域和714个T2加权图像区域
324	2024-11-02	Deep Learning Model for Prediction of Bronchopulmonary Dysplasia in Preterm Infants Using Chest Radiographs 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01050-9 PMID:38499706	研究论文	本研究利用深度学习模型通过胸部X光片预测早产儿支气管肺发育不良	首次使用深度学习对早产儿胸部X光片进行肺部分割，并开发了早期检测时间少于24小时的BPD预测模型	NA	利用人工智能技术帮助医生及时准确地诊断早产儿的支气管肺发育不良	早产儿的胸部X光片	计算机视觉	支气管肺发育不良	深度学习	深度学习模型	图像	1491张胸部X光片用于肺部分割，1021张胸部X光片用于BPD预测
325	2024-11-02	Exploring the Low-Dose Limit for Focal Hepatic Lesion Detection with a Deep Learning-Based CT Reconstruction Algorithm: A Simulation Study on Patient Images 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01080-3 PMID:38502435	研究论文	本研究探讨了在肝部病变检测中，使用基于深度学习的重建算法AIIR在CT成像中的最低剂量限制	本研究首次评估了AIIR算法在低剂量CT成像中对肝部病变检测的效果，并展示了其在剂量减少60%的情况下仍能保持与常规剂量HIR相当的图像质量	本研究仅基于模拟数据，未在实际临床环境中验证AIIR算法的有效性	研究在肝部病变检测中，使用AIIR算法进行CT成像的最大可实现剂量减少	40名患者的98个临床确诊的肝部病变	计算机视觉	肝病	CT成像	深度学习	图像	40名患者，98个肝部病变
326	2024-11-02	Active Learning in Brain Tumor Segmentation with Uncertainty Sampling and Annotation Redundancy Restriction 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01037-6 PMID:38514595	研究论文	本文比较了不同的主动学习策略，通过使用真实临床数据集对脑肿瘤进行分割，提出了一种减少所需数据量的框架	提出了基于不确定性采样和标注冗余限制的主动学习框架，显著减少了脑肿瘤分割所需的标注数据量	仅限于脑肿瘤分割任务，未探讨其他医学影像任务	研究如何通过主动学习策略减少深度学习模型在脑肿瘤分割中的标注负担	脑肿瘤的磁共振成像扫描	计算机视觉	脑肿瘤	主动学习	U-net	图像	638个多机构脑肿瘤磁共振成像扫描
327	2024-11-02	Deep Convolutional Neural Network for Dedicated Regions-of-Interest Based Multi-Parameter Quantitative Ultrashort Echo Time (UTE) Magnetic Resonance Imaging of the Knee Joint 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01089-8 PMID:38548992	研究论文	提出了一种基于感兴趣区域的深度学习卷积神经网络，用于加速膝关节的超短回波时间磁共振成像的多参数定量分析	开发了一种端到端的深度学习卷积神经网络（RMQ-Net），能够自动进行多组织分割和弛豫时间映射，显著加速了定量超短回波时间磁共振成像	NA	加速膝关节的超短回波时间磁共振成像的多参数定量分析	膝关节的超短回波时间磁共振成像	计算机视觉	骨关节炎	超短回波时间磁共振成像	卷积神经网络	图像	65名人类受试者，包括20名正常对照组、29名疑似轻度骨关节炎患者和16名中重度骨关节炎患者
328	2024-11-02	End-to-End Multi-task Learning Architecture for Brain Tumor Analysis with Uncertainty Estimation in MRI Images 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01009-w PMID:38565728	研究论文	本文提出了一种端到端的脑肿瘤分析多任务学习架构，结合不确定性估计，用于MRI图像中的胶质瘤分类、分割和生存预测	本文的创新点在于开发了一个端到端的多任务学习架构，结合特征注意力模块和不确定性估计，能够同时进行胶质瘤的分类、分割和生存预测	本文的局限性在于实验仅使用了BraTS挑战数据集，未来需要验证模型在其他数据集上的泛化能力	本文的研究目的是开发一种能够自动化脑肿瘤分析过程的AI解决方案，减少主观和客观误差，提高诊断效率	本文的研究对象是胶质瘤，一种致命的脑肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	多任务学习	NA	图像	使用了2019和2020年BraTS挑战数据集，包含多个MRI序列
329	2024-11-02	A Comparative Analysis of Deep Learning-Based Approaches for Classifying Dental Implants Decision Support System 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01086-x PMID:38565730	研究论文	本研究旨在通过基于深度学习的计算机诊断系统实现牙科植入物品牌的自主识别	本研究采用了28种不同的深度学习模型，包括18种卷积神经网络（CNN）模型和10种视觉变换器模型，并展示了ConvNeXt架构的小模型在分类准确性上的显著优势	NA	提供一种有效的解决方案，用于自主识别牙科植入物品牌，并评估该系统在临床实践中的潜力	牙科植入物品牌分类	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）和视觉变换器	图像	1258张全景放射影像，来自2012年至2023年间在Erciyes大学牙科学院接受植入治疗的患者的六种不同植入系统
330	2024-11-02	A Classification-Based Adaptive Segmentation Pipeline: Feasibility Study Using Polycystic Liver Disease and Metastases from Colorectal Cancer CT Images 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01072-3 PMID:38587766	研究论文	本文研究了一种基于分类的自适应分割工作流程，用于区分不同病理图像并将其路由到特定的分割模型	提出了一种基于深度学习分类器的工作流程，能够自动分类图像并将其路由到适当的分割模型，从而提高分割精度	研究仅限于肝囊肿和结直肠癌肝转移的CT图像，未来需验证其在其他病理图像上的适用性	探索构建一种能够高效地将图像路由到特定训练的分割模型的可行性	肝囊肿和结直肠癌肝转移的CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	分类器	图像	700张CT图像，包括350张肝囊肿图像和350张结直肠癌肝转移图像
331	2024-11-02	Automated Pulmonary Tuberculosis Severity Assessment on Chest X-rays 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01052-7 PMID:38587769	研究论文	本文提出了三种基于深度学习的方法来自动评估胸部X光片上的肺结核严重程度	本文创新性地使用YOLOV5n和DenseNet121模型来检测病变区域和预测空洞的存在，并通过不同的深度学习模型组合来预测Timika评分	本文未详细讨论模型的可解释性问题，且仅使用了三个数据集进行泛化评估	开发自动评估肺结核严重程度的方法，以优化资源分配和监测治疗反应	胸部X光片上的肺结核病变	计算机视觉	肺结核	深度学习	DenseNet121, YOLOV5n	图像	三个独立的数据集
332	2024-11-02	An Automated Multi-scale Feature Fusion Network for Spine Fracture Segmentation Using Computed Tomography Images 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01091-0 PMID:38622384	研究论文	提出了一种用于脊柱骨折分割的多尺度特征融合深度学习模型	引入了多尺度特征融合模块、挤压和激励模块、空洞空间金字塔池化模块等，以提高脊柱骨折分割的准确性	未提及具体限制	开发一种自动化的脊柱骨折分割方法，以提高临床决策的准确性	脊柱骨折的CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	多尺度特征融合网络	图像	未提及具体样本数量
333	2024-11-02	Pure Vision Transformer (CT-ViT) with Noise2Neighbors Interpolation for Low-Dose CT Image Denoising 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01108-8 PMID:38622385	研究论文	本文提出了一种基于纯视觉变换器（ViT）和Noise2Neighbors插值的低剂量CT图像去噪方法	使用纯视觉变换器（ViT）替代传统的卷积神经网络（CNN），并结合Noise2Neighbors插值操作，提高了低剂量CT图像去噪的效果	NA	解决卷积神经网络在医学图像处理中的局限性，特别是低剂量CT图像去噪问题	低剂量CT图像的去噪效果	计算机视觉	NA	视觉变换器（ViT）	视觉变换器（ViT）	图像	五个包含低剂量CT和正常剂量CT图像对的不同的数据集
334	2024-11-02	Synthetic Low-Energy Monochromatic Image Generation in Single-Energy Computed Tomography System Using a Transformer-Based Deep Learning Model 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01111-z PMID:38637424	研究论文	本研究提出了一种基于Transformer深度学习模型SwinUNETR，从单能CT图像生成合成低能虚拟单色图像的方法	首次使用Transformer模型SwinUNETR从单能CT图像生成合成低能虚拟单色图像，提高了图像质量	仅在头部和颈部放射治疗患者数据上进行了验证，需要进一步验证其在其他部位和疾病中的适用性	探索从单能CT图像生成合成低能虚拟单色图像的方法，以提高图像质量和扩大受益人群	头部和颈部放射治疗患者的CT图像	计算机视觉	NA	NA	Transformer	图像	85名患者，其中70名用于模型构建，15名用于预测
335	2024-11-02	A Semi-Supervised Learning Framework for Classifying Colorectal Neoplasia Based on the NICE Classification 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01123-9 PMID:38653910	研究论文	本文提出了一种基于SimCLR的半监督学习框架，用于根据NICE分类对结直肠肿瘤进行分类	利用SimCLR模型在自监督学习阶段使用大量未标记数据进行预训练，然后在有限的标记数据上进行微调，显著提高了分类性能	尽管性能优于传统监督学习模型和初级内镜医师，但仍略逊于高级内镜医师	开发一种半监督学习框架，以提高在有限标记数据情况下的结直肠肿瘤分类性能	结直肠肿瘤的分类	计算机视觉	结直肠肿瘤	SimCLR	ResNet	图像	大量未标记数据和有限的标记数据
336	2024-11-02	Super-resolution Deep Learning Reconstruction Cervical Spine 1.5T MRI: Improved Interobserver Agreement in Evaluations of Neuroforaminal Stenosis Compared to Conventional Deep Learning Reconstruction 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01112-y PMID:38671337	研究论文	本研究探讨了超分辨率深度学习重建（SR-DLR）与传统深度学习重建（DLR）在1.5T颈椎MRI神经孔狭窄评估中的观察者间一致性	本研究首次比较了SR-DLR与DLR在神经孔狭窄评估中的观察者间一致性，并发现SR-DLR显著优于DLR	本研究为回顾性研究，样本量较小，且仅限于1.5T颈椎MRI	研究SR-DLR与DLR在神经孔狭窄评估中的观察者间一致性	39名接受1.5T颈椎MRI的患者	计算机视觉	NA	超分辨率深度学习重建（SR-DLR）	深度学习模型	图像	39名患者
337	2024-11-02	Development of a Secure Web-Based Medical Imaging Analysis Platform: The AWESOMME Project 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01110-0 PMID:38689149	研究论文	本文开发了一个安全的基于Web的医学影像分析平台，名为AWESOMME项目，旨在通过深度学习模型预测骨肉瘤患者的治疗反应	该平台涵盖了医学影像处理的各个步骤，包括可视化、分割、特征提取和辅助诊断，并支持机器学习模型的测试和使用	NA	开发一个易于访问且安全的Web平台，用于医学影像分析和机器学习模型的应用	骨肉瘤患者的医学影像数据	计算机视觉	骨肉瘤	深度学习	深度学习模型	图像	NA
338	2024-11-02	Letter to the Editor Regarding Article "Prior to Initiation of Chemotherapy, Can We Predict Breast Tumor Response? Deep Learning Convolutional Neural Networks Approach Using a Breast MRI Tumor Dataset" 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01129-3 PMID:38689150	comments	对一篇使用深度学习卷积神经网络预测乳腺癌化疗反应的文章提出质疑	NA	怀疑训练和测试数据集之间存在无意中的数据泄露	质疑前述文章中报告的结果是否因数据泄露所致	乳腺癌化疗反应预测	machine learning	breast cancer	convolutional neural network	CNN	MRI	NA
339	2024-11-02	Automatic Skeleton Segmentation in CT Images Based on U-Net 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01127-5 PMID:38689152	研究论文	本文提出了一种基于U-Net架构的神经网络模型，用于从二维计算机断层扫描（CT）切片中自动分割骨骼	本文的创新点在于使用U-Net架构进行骨骼分割，并取得了较高的Jaccard指数（IoU）和Dice指数	本文的局限性在于仅使用了77张CT图像进行训练和测试，样本量较小	本文的研究目的是开发一种自动化的骨骼分割方法，以辅助临床评估骨骼结构的形态变化	本文的研究对象是CT图像中的骨骼结构	计算机视觉	NA	NA	U-Net	图像	77张CT图像
340	2024-11-02	Robust Ensemble of Two Different Multimodal Approaches to Segment 3D Ischemic Stroke Segmentation Using Brain Tumor Representation Among Multiple Center Datasets 2024-Oct, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01099-6 PMID:38693333	研究论文	本文提出了一种结合两种多模态方法的集成模型，用于在多中心数据集上进行3D缺血性脑卒中分割	利用脑肿瘤数据进行迁移学习，并结合不同训练方案的多模态MR图像，显著提高了分割性能	NA	提高在多中心数据集上进行缺血性脑卒中分割的准确性和鲁棒性	缺血性脑卒中病灶的分割	计算机视觉	脑卒中	扩散加权成像（DWI）和表观扩散系数（ADC）MR成像	nnU-Net	图像	846个扫描数据