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	2024-11-08	Morphological analysis of Pd/C nanoparticles using SEM imaging and advanced deep learning 2024-Oct-29, RSC advances IF:3.9Q2 DOI:10.1039/d4ra06113f PMID:39502866	研究论文	本文提出了一种利用扫描电子显微镜（SEM）图像和深度学习技术对钯碳（Pd/C）纳米颗粒进行形态分析的综合方法	本文创新性地使用了基于注意力机制的深度学习检测模型来准确识别和描绘未标记SEM图像中的小纳米颗粒，并采用图网络和基于密度的噪声应用空间聚类方法进行进一步分析	NA	研究目的是通过先进的深度学习技术对Pd/C纳米颗粒进行形态分析，以揭示其形态分布和结构组织	研究对象是钯碳（Pd/C）纳米颗粒	计算机视觉	NA	扫描电子显微镜（SEM）	基于注意力机制的深度学习模型	图像	未明确提及具体样本数量
322	2024-11-08	Deep learning application in prediction of cancer molecular alterations based on pathological images: a bibliographic analysis via CiteSpace 2024-Oct-18, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05992-z PMID:39422817	综述	本文通过CiteSpace工具对基于病理图像预测癌症分子改变的深度学习应用进行了文献计量和可视化分析	本文利用CiteSpace工具对相关文献进行了全面的分析，揭示了该领域的研究热点和趋势	本文主要依赖于文献计量分析，未涉及具体的实验或模型构建	总结分子病理图像识别领域的研究热点和趋势	基于病理图像预测癌症分子改变的深度学习应用	数字病理	结直肠癌	深度学习	NA	图像	110篇相关文章
323	2024-11-08	A Feasibility Study of Thermography for Detecting Pressure Injuries Across Diverse Skin Tones 2024-Oct-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.10.14.24315465 PMID:39484234	研究论文	研究使用热成像技术在不同肤色下检测压力性损伤的可行性	首次评估了热成像技术在检测不同肤色压力性损伤中的表现，并引入了新的数据集和冷却及拔罐协议	研究样本量较小，仅包括35名参与者	探索热成像技术在不同肤色下检测压力性损伤的可行性	压力性损伤在不同肤色下的检测	计算机视觉	NA	热成像技术	卷积神经网络 (CNN)	图像	35名参与者，主要关注较深肤色
324	2024-11-08	RNA-Seq analysis for breast cancer detection: a study on paired tissue samples using hybrid optimization and deep learning techniques 2024-Oct-10, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05968-z PMID:39390265	研究论文	本研究开发了一种先进的深度学习模型，用于使用RNA-Seq基因表达数据准确检测乳腺癌	引入了一种结合Harris Hawk优化和鲸鱼优化算法的混合基因选择方法，以提高特征选择和分类准确性	NA	开发一种能够准确检测乳腺癌的深度学习模型，并有效应对基因表达数据的高维度和复杂性挑战	乳腺癌患者的正常和癌变组织样本	机器学习	乳腺癌	RNA-Seq	深度学习	基因表达数据	66对正常和癌变组织样本，来自55名女性乳腺癌患者
325	2024-11-08	Novel deep learning radiomics nomogram-based multiparametric MRI for predicting the lymph node metastasis in rectal cancer: A dual-center study 2024-Oct-09, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05986-x PMID:39379733	研究论文	本文开发并评估了一种结合临床参数和深度学习放射组学（DLR）的列线图，用于预测直肠癌术前淋巴结转移	本文创新性地将深度学习放射组学与临床参数结合，构建了一个新的列线图模型，显著提高了直肠癌淋巴结转移的预测准确性	本文的研究是回顾性的，且样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发和评估一种新的列线图模型，用于提高直肠癌术前淋巴结转移的预测准确性	直肠癌患者的术前淋巴结转移情况	机器学习	直肠癌	磁共振成像（MRI）	逻辑回归分类器	图像	356名直肠癌患者，其中286名用于训练集，70名用于外部验证集
326	2024-11-08	Survival prediction in diffuse large B-cell lymphoma patients: multimodal PET/CT deep features radiomic model utilizing automated machine learning 2024-Oct-09, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05905-0 PMID:39382750	研究论文	本文开发了一种基于多模态PET/CT深度特征放射组学签名的模型，用于预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的生存率	利用多模态PET/CT图像和自动化机器学习构建深度特征放射组学签名，结合临床指标提高预测准确性	NA	开发一种有效的模型来预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的生存率	弥漫性大B细胞淋巴瘤患者	计算机视觉	淋巴瘤	深度学习	AutoML	图像	369名弥漫性大B细胞淋巴瘤患者
327	2024-11-08	External validation of an artificial intelligence multi-label deep learning model capable of ankle fracture classification 2024-Oct-04, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-024-07884-2 PMID:39367349	研究论文	本文通过外部验证评估了一种用于踝关节骨折分类的人工智能多标签深度学习模型的性能	该研究展示了模型在外部验证数据集上的良好表现，并提出了通过有针对性的训练来纠正差异的方法	研究中使用的数据集存在显著差异，这可能影响模型的泛化能力	验证一种用于踝关节骨折分类的深度学习模型在外部数据集上的有效性，并探讨提高外部验证有效性的方法	踝关节骨折的分类	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	内部验证数据集包含409个研究，外部验证数据集包含399个研究
328	2024-11-08	Enhancing origin prediction: deep learning model for diagnosing premature ventricular contractions with dual-rhythm analysis focused on cardiac rotation 2024-Oct-03, Europace : European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology : journal of the working groups on cardiac pacing, arrhythmias, and cardiac cellular electrophysiology of the European Society of Cardiology IF:7.9Q1 DOI:10.1093/europace/euae240 PMID:39271126	研究论文	本文研究了使用深度学习模型通过双节奏分析（包括窦性心律和室性早搏）来诊断室性早搏的起源，并比较了双节奏模型和仅使用室性早搏模型的效果	本文创新性地结合了窦性心律和室性早搏的形态特征，提出了一种基于深度学习的双节奏模型，显著提高了室性早搏起源的预测准确性	本文的研究主要集中在室性早搏的起源预测上，未涉及其他心律失常的诊断	研究如何通过深度学习模型提高室性早搏起源的预测准确性	室性早搏的起源预测	机器学习	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）和Transformer模型	心电图（ECG）	593名患者，来自11个中心，其中493名来自日本和德国，100名来自比利时
329	2024-11-08	A flexible deep learning framework for liver tumor diagnosis using variable multi-phase contrast-enhanced CT scans 2024-Oct-03, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05977-y PMID:39361193	研究论文	本研究开发了一种基于多相增强CT图像的自动诊断模型，用于区分肝细胞癌、肝内胆管癌和正常个体	设计了一种分层长短期记忆（H-LSTM）模型，能够处理不完整相位和不同数量的CT图像层，适用于实际决策支持场景	NA	开发一种自动诊断模型，用于区分肝细胞癌、肝内胆管癌和正常个体	肝细胞癌、肝内胆管癌和正常个体	计算机视觉	肝癌	多相增强CT扫描	分层长短期记忆（H-LSTM）模型	图像	NA
330	2024-11-08	Cachexia in preclinical rheumatoid arthritis: Longitudinal observational study of thigh magnetic resonance imaging from osteoarthritis initiative cohort 2024-Oct, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle DOI:10.1002/jcsm.13533 PMID:38923846	研究论文	研究了前临床类风湿性关节炎（Pre-RA）阶段与肌肉和脂肪组织变化的关系	首次探讨了Pre-RA阶段与肌肉萎缩和脂肪组织增加的关联	样本量相对较小，且仅基于OAI队列	探讨Pre-RA阶段是否存在与临床RA相似的肌肉萎缩和脂肪组织增加现象	Pre-RA患者与匹配对照组的肌肉和脂肪组织变化	数字病理学	类风湿性关节炎	磁共振成像（MRI）	深度学习算法	图像	322名参与者，包括102名Pre-RA患者和306名对照组
331	2024-11-08	A multicenter study on deep learning for glioblastoma auto-segmentation with prior knowledge in multimodal imaging 2024-Oct, Cancer science IF:4.5Q1 DOI:10.1111/cas.16304 PMID:39119927	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的胶质母细胞瘤自动分割方法，利用多模态影像的先验知识，并在多中心数据集上进行了验证	提出了一种新的深度学习方法（PKMI-Net），利用多模态影像的先验知识进行胶质母细胞瘤的自动分割	NA	提高胶质母细胞瘤放射治疗中肿瘤分割的准确性和效率	胶质母细胞瘤（GBM）的肿瘤体积（GTV）和临床靶体积（CTV1和CTV2）的自动分割	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	PKMI-Net	影像	148名符合条件的患者，来自四个多中心数据集
332	2024-11-08	Detectability of Hypoattenuating Liver Lesions with Deep Learning CT Reconstruction: A Phantom and Patient Study 2024-Oct, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232749 PMID:39377679	研究论文	研究深度学习CT重建（DLIR）与自适应统计迭代重建-V（ASIR-V）在低对比度肝病变检测中的效果	DLIR在中等和高强度重建中显示出比ASIR-V更高的病变与背景对比噪声比	研究未发现DLIR与ASIR-V在低对比度病变检测能力上的显著差异	评估DLIR与ASIR-V在CT扫描中低对比度肝病变检测能力的差异	肝病变和低对比度分辨率体模	计算机视觉	肝病	深度学习图像重建（DLIR）	NA	图像	50名患者和86个肝病变
333	2024-11-08	Evaluating the Performance and Bias of Natural Language Processing Tools in Labeling Chest Radiograph Reports 2024-Oct, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232746 PMID:39436298	研究论文	评估四种自然语言处理工具在标注胸部X光报告中的性能和偏差	首次系统评估了四种自然语言处理工具在不同人口统计群体中的准确性和偏差	研究主要集中在胸部X光报告，未涵盖其他类型的放射学报告	评估自然语言处理工具在标注胸部X光报告中的准确性和人口统计偏差	四种自然语言处理工具在两个胸部X光数据集上的性能	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习	文本	692名患者（MIMIC数据集）和3665名患者（IU数据集）
334	2024-11-07	Fractional gradient optimized explainable convolutional neural network for Alzheimer's disease diagnosis 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39037 PMID:39498007	研究论文	本文提出了一种基于分数阶梯度优化的可解释卷积神经网络，用于阿尔茨海默病的诊断	引入了一种未探索的池化技术和增强的特征提取机制，采用分数阶优化方法实现自适应学习和快速收敛，并提供了一种可解释的方法来证明模型的透明性	未提及	开发一种准确、高效且可解释的深度学习模型，用于阿尔茨海默病的诊断	阿尔茨海默病	计算机视觉	神经退行性疾病	卷积神经网络	CNN	图像	使用标准ADNI数据集
335	2024-11-07	Evaluation of asphalt anti-cracking performance of SBS polymer with SCB method and deep learning 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39613 PMID:39498054	研究论文	本研究提出了一种辅助方法，用于高速公路主要劣化问题之一的裂缝自动检测，并使用Attention SegNet架构的图像处理方法研究了热拌沥青的裂缝形成	本研究结合了SBS聚合物添加剂和深度学习技术，提出了一种新的方法来评估沥青的抗裂性能	本研究主要集中在低温和中温条件下的裂缝检测，未涵盖所有可能的温度范围	评估SBS聚合物在不同温度和添加剂比例下对沥青抗裂性能的影响，并利用深度学习技术进行裂缝检测	热拌沥青、SBS聚合物添加剂、不同温度和添加剂比例下的裂缝检测	计算机视觉	NA	图像处理	Attention SegNet	图像	使用2%、3%和4%比例的SBS改性50/70沥青制备的半圆形沥青试样
336	2024-11-07	Resolution of tonic concentrations of highly similar neurotransmitters using voltammetry and deep learning 2024-Oct, Molecular psychiatry IF:9.6Q1 DOI:10.1038/s41380-024-02537-1 PMID:38664492	研究论文	本文开发了一种深度学习网络DiscrimNet，用于解析高时空分辨率和低组织损伤条件下体内环境中结构相似神经递质的浓度	DiscrimNet能够准确预测麻醉大鼠体内多巴胺、去甲肾上腺素和血清素的单次浓度，并能泛化到训练过程中未见过的电极数据	NA	开发一种能够在高时空分辨率和低组织损伤条件下解析体内环境中结构相似神经递质浓度的方法	多巴胺、去甲肾上腺素和血清素	机器学习	NA	伏安法	卷积自编码器	信号	麻醉大鼠
337	2024-11-07	Automated Posterior Scleral Topography Assessment for Enhanced Staphyloma Visualization and Quantification With Improved Maculopathy Correlation 2024-Oct-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.10.41 PMID:39476086	研究论文	本文提出了一种利用深度学习自动提取眼球表面点并构建后巩膜地形图的方法，以增强后巩膜突出症的可视化和量化，并改善与黄斑病变的相关性	本文创新性地使用深度学习技术自动提取眼球表面点，并构建后巩膜地形图，以准确可视化和量化后巩膜突出症的位置和严重程度	本文的研究样本量较小，未来需要扩展到更多成像模态以提高临床应用	本文旨在定量表征高度近视眼的后巩膜形态，特别是后巩膜突出症	本文的研究对象是高度近视眼的后巩膜形态	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	NA	图像	102只眼，来自52名参与者
338	2024-11-07	Development and effect of hybrid simulation program for nursing students: focusing on a case of pediatric cardiac catheterization in Korea: quasi-experimental study 2024-Oct, Child health nursing research DOI:10.4094/chnr.2024.020 PMID:39477234	研究论文	本文开发并评估了一种针对儿科心脏导管插入术的混合模拟程序，旨在提高护理学生的临床实践能力	本文创新性地结合了模拟器和标准化患者（SP），并使用深度学习分析程序来分析非言语沟通，以增强模拟训练的现实感	研究样本量较小，未来需要进一步扩大样本量以验证结果的普适性	开发和评估一种混合模拟程序，以提高护理学生在儿科心脏导管插入术中的临床实践能力	护理学生	NA	NA	深度学习	NA	NA	48名护理学生（实验组24名，对照组24名）
339	2024-11-06	Predicting somatic mutation origins in cell-free DNA by semi-supervised GAN models 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39379 PMID:39492904	研究论文	本文开发了一种半监督生成对抗网络模型，用于区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变	本文首次采用半监督生成对抗网络模型来区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变，并取得了95%的AUC	NA	开发一种新的机器学习技术，用于区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变	细胞游离DNA中的单核苷酸变异	机器学习	NA	半监督生成对抗网络	SSGAN	基因组数据	约25,000个单核苷酸变异
340	2024-11-06	Enhancing De Novo Drug Design across Multiple Therapeutic Targets with CVAE Generative Models 2024-Oct-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c08027 PMID:39493989	研究论文	本文介绍了一种基于条件变分自编码器（CVAE）的生成模型，用于跨多个治疗靶点的从头药物设计	本文的创新点在于使用CVAE生成模型，结合SMILES和SELFIES分子表示，生成具有特定属性配置文件的分子，并在多个治疗靶点上验证了其有效性	NA	提高药物发现过程的效率和多样性	生成能够结合CDK2、PPARγ和DPP-IV三种治疗靶点的新分子	机器学习	NA	深度学习	条件变分自编码器（CVAE）	分子表示（SMILES和SELFIES）	NA