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
341	2024-11-10	Unipolar voltage electroanatomic mapping detects structural atrial remodeling identified by LGE-MRI 2024-Oct-11, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.10.015 PMID:39396602	研究论文	研究探讨了单极电压电生理学映射与晚期钆增强磁共振成像（LGE-MRI）检测到的左心房结构重塑之间的关系	发现单极低电压区域（LVAs）与LGE区域的高度重叠，显著优于双极LVAs，为心房颤动（AF）的诊断和管理提供了新的视角	研究样本量较小，仅涉及20名患者，未来需要更大规模的研究来验证结果	探索LGE区域与单极和双极低电压区域之间的关系，以改进心房颤动的诊断和管理	左心房（LA）的电生理学和结构重塑	心血管疾病	心房颤动	晚期钆增强磁共振成像（LGE-MRI）、电生理学映射	深度学习	图像	20名计划进行心房颤动消融的患者
342	2024-11-10	Deep learning to assess bone quality from panoramic radiographs: the feasibility of clinical application through comparison with an implant surgeon and cone-beam computed tomography 2024-Oct, Journal of periodontal & implant science DOI:10.5051/jpis.2302880144 PMID:38725425	研究论文	本研究评估了深度学习（DL）通过全景（PA）放射图像评估骨质量的临床应用可行性，并与种植外科医生的主观触觉和锥束计算机断层扫描（CBCT）值进行了比较	首次使用深度学习技术通过全景放射图像评估骨质量，并与传统方法和CBCT值进行比较	研究样本量较小，需要基于高质量定量数据集的进一步研究以提高方法的可靠性和有效性	评估深度学习在通过全景放射图像评估骨质量方面的临床应用可行性	种植外科医生的主观触觉、CBCT值以及深度学习分类结果	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-50	图像	2,270个无牙种植位点的全景图像
343	2024-11-10	Advances in AI and machine learning for predictive medicine 2024-Oct, Journal of human genetics IF:2.6Q2 DOI:10.1038/s10038-024-01231-y PMID:38424184	综述	本文探讨了深度学习在精准医学预测建模中的应用，特别是卷积神经网络（CNNs）在处理组学数据中的潜力	本文介绍了通过DeepInsight等转换方法将表格形式的组学数据转化为图像表示，从而使CNNs能够有效捕捉潜在特征，增强预测能力并利用迁移学习	本文指出在组学数据分析中应用CNNs存在模型可解释性、数据异质性和数据规模等问题	探讨深度学习在精准医学预测建模中的应用	组学数据及其在精准医学中的预测建模	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	表格数据	NA
344	2024-11-09	Efficient urinary stone type prediction: a novel approach based on self-distillation 2024-10-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73923-6 PMID:39390010	研究论文	本文提出了一种基于自蒸馏架构的高效尿石类型预测方法，通过特征融合和坐标注意力模块（CAM）提高了模型的分类准确性和计算效率	本文的创新点在于改进了自蒸馏架构，结合特征融合和坐标注意力模块，实现了更有效的知识传递，避免了模型压缩带来的额外计算开销和性能下降	NA	本文的研究目的是开发一种高效且准确的尿石类型预测方法，以帮助临床医生制定更精确的治疗方案	本文的研究对象是尿石症患者的CT图像	计算机视觉	泌尿系统疾病	自蒸馏	NA	图像	本文使用了专有数据集和两个公共数据集进行验证
345	2024-11-09	Development and Validation of a Computed Tomography-Based Model for Noninvasive Prediction of the T Stage in Gastric Cancer: Multicenter Retrospective Study 2024-Oct-09, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/56851 PMID:39382960	研究论文	本研究开发并验证了一种基于计算机断层扫描（CT）的模型，用于非侵入性预测胃癌的T分期	本研究首次结合深度学习和放射组学来预测胃癌的T分期	本研究仅在回顾性数据集上进行了验证，未来需要在更多中心和前瞻性数据集上进行验证	开发一种基于CT的模型，通过放射组学和深度学习自动预测胃癌的T分期	胃癌患者的T分期	数字病理学	胃癌	放射组学	混合模型	图像	771名胃癌患者
346	2024-11-09	Deep learning models for the prediction of acute postoperative pain in PACU for video-assisted thoracoscopic surgery 2024-Oct-07, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-024-02357-5 PMID:39375589	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于预测视频辅助胸腔镜手术后急性术后疼痛	本研究首次将图注意力网络（GAT）和图Transformer网络（GTN）结合，构建了DoseFormer模型，用于预测术后急性疼痛	本研究仅使用了回顾性观察数据，未来需要前瞻性研究验证模型的有效性	开发一种深度学习算法，用于预测术后急性疼痛	视频辅助胸腔镜手术后的患者	机器学习	NA	图注意力网络（GAT）和图Transformer网络（GTN）	DoseFormer模型	患者信息和手术期间的生命体征数据	共纳入1758名患者，数据清洗后剩余1552名患者，其中训练集931名，测试集621名
347	2024-08-07	Deep learning assisted biomarker development in patients with chronic hepatitis B: Editorial on "Prognostic role of computed tomography analysis using deep learning algorithm in patients with chronic hepatitis B viral infection" 2024-Oct, Clinical and molecular hepatology IF:14.0Q1 DOI:10.3350/cmh.2024.0563 PMID:39038960	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
348	2024-11-09	Comparative analysis of advanced deep learning models for predicting evapotranspiration based on meteorological data in bangladesh 2024-Oct, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-024-35182-w PMID:39365537	研究论文	本研究比较了四种深度学习模型（CNN、GRU、LSTM、CNN-GRU）在基于孟加拉国气象数据预测蒸散量方面的表现	首次使用混合CNN-GRU模型来估计参考蒸散量，该算法在此领域尚未被广泛应用	NA	预测孟加拉国基于有限气象数据的每日蒸散量	蒸散量预测	机器学习	NA	深度学习	CNN, GRU, LSTM, CNN-GRU	气象数据	涉及两个站点（Rangpur和Sreemangal）的数据
349	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
350	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
351	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
352	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
353	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
354	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
355	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
356	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
357	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
358	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
359	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
360	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