深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
861	2024-10-13	Diagnostic and Prognostic Electrocardiogram-Based Models for Rapid Clinical Applications 2024-Oct, The Canadian journal of cardiology DOI:10.1016/j.cjca.2024.07.003 PMID:38992812	综述	本文综述了过去五年中利用人工智能（AI）分析心电图（ECG）在心血管疾病早期检测、诊断和预后评估中的临床应用	本文总结了AI增强的ECG临床应用，并讨论了当前面临的挑战和潜在解决方案	大多数研究是单中心的回顾性概念验证研究，缺乏外部验证，且仅有不到15%的研究是前瞻性的	综述AI在ECG分析中的应用现状，并为未来的研究方向奠定基础	心电图（ECG）在心血管疾病中的诊断和预后评估	机器学习	心血管疾病	深度学习	NA	心电图	NA	NA	NA	NA	NA
862	2024-10-13	Applying Artificial Intelligence for Phenotyping of Inherited Arrhythmia Syndromes 2024-Oct, The Canadian journal of cardiology DOI:10.1016/j.cjca.2024.04.014 PMID:38670456	综述	本文综述了人工智能在遗传性心律失常综合征表型分析中的应用	人工智能能够处理大量患者数据并识别疾病模式，超越传统方法，在疾病检测和基因型与表型识别方面显示出巨大潜力	NA	探讨人工智能在遗传性心律失常综合征诊断和风险分层中的应用	遗传性心律失常综合征，包括长QT综合征、Brugada综合征、肥厚型心肌病和心律失常性心肌病	机器学习	心血管疾病	机器学习和深度学习	NA	患者数据	NA	NA	NA	NA	NA
863	2024-10-13	Diagnostic accuracy of deep learning using speech samples in depression: a systematic review and meta-analysis 2024-Oct-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae189 PMID:39013193	meta-analysis	本研究旨在通过系统综述和荟萃分析评估使用语音样本的深度学习在抑郁症诊断中的准确性	本研究首次对使用语音样本的深度学习在抑郁症检测中的诊断性能进行了荟萃分析	所有纳入荟萃分析的研究均使用了卷积神经网络（CNN）模型，无法评估其他深度学习算法的性能	评估使用语音样本的深度学习在抑郁症诊断中的准确性	抑郁症的诊断	machine learning	精神疾病	深度学习	CNN	语音	25项研究符合纳入标准，其中8项用于荟萃分析	NA	NA	NA	NA
864	2024-10-13	Deep learning based clinical target volumes contouring for prostate cancer: Easy and efficient application 2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14482 PMID:39120487	研究论文	本研究构建了一个基于深度学习的自动勾画模型，用于前列腺癌的临床靶区体积（CTVs）勾画	本研究首次将深度学习和注意力机制应用于前列腺癌的CTVs自动勾画，显著提高了勾画效率和一致性	本研究仅使用了197例前列腺癌患者的CT数据，样本量较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种高效且一致性高的自动勾画模型，用于前列腺癌的放射治疗	前列腺癌患者的临床靶区体积（CTVs），包括盆腔淋巴结和前列腺肿瘤或前列腺肿瘤床	数字病理学	前列腺癌	深度学习	NA	CT图像	197例前列腺癌患者	NA	NA	NA	NA
865	2024-10-13	Dual-branch Transformer for semi-supervised medical image segmentation 2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14483 PMID:39133901	研究论文	本文提出了一种双分支Transformer网络用于半监督医学图像分割	引入了一种新的双分支结构，结合了不同尺寸窗口的Swin模块，以捕捉多尺度特征，并采用水平集函数来增强半监督学习中未标记数据的利用	未详细讨论模型的计算复杂性和训练时间，且未在更多不同类型的医学图像数据集上进行验证	解决医学图像分割中标注数据稀缺和局部特征提取不足的问题	COVID-19 CT数据集和DRIVE数据集	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	COVID-19 CT数据集和DRIVE数据集	NA	NA	NA	NA
866	2024-10-13	AI-based diagnosis and phenotype - Genotype correlations in syndromic craniosynostoses 2024-Oct, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2024.02.010 PMID:39187417	研究论文	本文研究了基于人工智能的模型在综合征性颅缝早闭症诊断中的应用，并探索了基因型与表型之间的关联	提出了一种新的基于人工智能的方法来自动检测综合征性颅缝早闭症，并使用XGboost模型进行分类	研究仅限于Apert、Crouzon、Muenke、Pfeiffer和Saethre Chotzen综合征，且样本量相对较小	开发一种基于人工智能的模型来辅助综合征性颅缝早闭症的诊断，并探索基因型与表型之间的关联	Apert、Crouzon、Muenke、Pfeiffer和Saethre Chotzen综合征患者及其基因型与表型	机器学习	颅缝早闭症	XGboost	XGboost	图像	2228张面部照片，对应541名患者	NA	NA	NA	NA
867	2024-10-13	Prediction of antibiotic resistance mechanisms using a protein language model 2024-Oct-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae550 PMID:39254573	研究论文	本文介绍了一种使用蛋白质语言模型ProteinBERT预测抗生素抗性基因（ARG）抗性机制的新方法	该方法在多样化的ARG数据集上表现优于现有技术，特别是在与训练数据相似度低的ARG上，突显了其在预测未知ARG抗性机制方面的潜力	NA	预测抗生素抗性基因的抗性机制，以理解和对抗抗生素抗性问题	抗生素抗性基因及其抗性机制	生物信息学	NA	深度学习	蛋白质语言模型（pLM）	蛋白质序列	多样化ARG数据集，包括与训练数据相似度低的数据	NA	NA	NA	NA
868	2024-10-13	Deep bone oncology Diagnostics: Computed tomography based Machine learning for detection of bone tumors from breast cancer metastasis 2024-Oct, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2024.100638 PMID:39391583	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和影像组学的诊断工具，用于从乳腺癌转移中区分CT图像上的骨肿瘤	本研究首次结合CT影像组学和深度学习技术，用于准确检测乳腺癌骨转移	未来研究需要在更大的数据集上验证这些发现，并探索其在个性化治疗计划中的应用	开发一种新的诊断工具，用于区分乳腺癌骨转移的骨肿瘤	CT图像上的骨肿瘤	数字病理学	乳腺癌	深度学习	SVM	图像	178名患者，包括78例乳腺癌骨转移和100例非乳腺癌骨转移	NA	NA	NA	NA
869	2024-10-12	Deep learning enables accurate brain tissue microstructure analysis based on clinically feasible diffusion magnetic resonance imaging 2024-Oct-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120858 PMID:39317273	研究论文	本文展示了基于临床可行的扩散磁共振成像（dMRI），深度学习（DL）方法能够准确重建脑组织微结构并进行分析	首次证明DL方法在临床可行的dMRI扫描下能够可靠地重建脑组织微结构，并准确识别与疾病和年龄相关的微结构变化	未明确提及	验证深度学习方法在临床可行的dMRI条件下重建脑组织微结构的准确性和临床应用潜力	脑组织微结构的重建和分析	计算机视觉	NA	扩散磁共振成像（dMRI）	深度学习（DL）	图像	四个不同的脑dMRI数据集，每个数据集使用12个扩散梯度	NA	NA	NA	NA
870	2024-10-12	Comparative evaluation of interpretation methods in surface-based age prediction for neonates 2024-Oct-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120861 PMID:39326769	研究论文	本研究比较了两种解释方法在基于表面的新生儿脑龄预测中的有效性和适应性	本研究引入了扰动基础的显著性图方法，并评估了其在新生儿脑龄预测中的应用，揭示了其在复杂医疗场景中的潜力	本研究仅评估了两种解释方法，未涵盖其他可能的解释技术	评估和比较两种解释方法在新生儿脑龄预测中的有效性和适应性	新生儿的脑龄预测	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	664例T1 MRI扫描	NA	NA	NA	NA
871	2024-10-12	Deep neural networks for automated damage classification in image-based visual data of reinforced concrete structures 2024-Oct-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38104 PMID:39386784	研究论文	本文提出了一种自动化技术，结合卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN），用于检测、分类和分割钢筋混凝土结构中的损伤	本文的创新点在于将CNN和FCN结合，用于从高分辨率智能手机图像中提取钢筋混凝土损伤特征，并实现了高精度的损伤分类和分割	本文的局限性在于仅使用了2000张图像进行训练和测试，样本量相对较小	本文的研究目的是开发一种自动化技术，用于评估钢筋混凝土结构中的损伤	本文的研究对象是钢筋混凝土结构中的损伤	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN）	CNN和FCN	图像	2000张高分辨率智能手机图像	NA	NA	NA	NA
872	2024-10-12	Deep learning with photonic neural cellular automata 2024-Oct-08, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01651-7 PMID:39379344	研究论文	本文提出并实验验证了一种用于光子深度学习的光子神经元细胞自动机（PNCA），通过稀疏连接克服了传统神经网络架构在光子实现中的实际挑战	本文的创新点在于提出了光子神经元细胞自动机（PNCA），利用光子的速度和互连性以及细胞自动机的自组织特性，实现了鲁棒、可靠和高效的计算	本文未提及具体的局限性	本文的研究目的是探索和验证光子神经元细胞自动机在光子深度学习中的应用，以解决传统神经网络架构在光子实现中的挑战	本文的研究对象是光子神经元细胞自动机（PNCA）及其在图像分类任务中的应用	机器学习	NA	光子学	光子神经元细胞自动机（PNCA）	图像	使用3个可编程光子参数进行二分类图像分类实验	NA	NA	NA	NA
873	2024-10-12	Bio-inspired feature selection for early diagnosis of Parkinson's disease through optimization of deep 3D nested learning 2024-10-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74405-5 PMID:39379451	研究论文	本文提出了一种基于生物启发特征选择和深度3D嵌套学习的帕金森病早期诊断方法	开发了一种新颖的3D-CNN架构，并通过鲸鱼优化算法进行特征融合和优化，显著提高了诊断准确率	NA	提高帕金森病的早期诊断准确率	帕金森病的早期诊断	计算机视觉	神经退行性疾病	3D-CNN	3D-CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
874	2024-10-12	DEMINING: A deep learning model embedded framework to distinguish RNA editing from DNA mutations in RNA sequencing data 2024-Oct-08, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-024-03397-2 PMID:39380061	研究论文	本文介绍了一种名为DEMINING的计算框架，用于从RNA测序数据中区分RNA编辑和DNA突变	DEMINING框架嵌入了深度学习模型DeepDDR，并通过迁移学习能够分类非灵长类样本中的RNA编辑位点和DNA突变	NA	开发一种能够准确区分RNA编辑和DNA突变的计算方法	RNA测序数据中的RNA编辑位点和DNA突变	机器学习	急性髓系白血病	RNA测序	深度学习模型	RNA测序数据	急性髓系白血病患者的样本	NA	NA	NA	NA
875	2024-10-12	Clinical validation of a deep learning-based approach for preoperative decision-making in implant size for total knee arthroplasty 2024-Oct-08, Journal of orthopaedic surgery and research IF:2.8Q1 DOI:10.1186/s13018-024-05128-6 PMID:39380122	研究论文	本研究使用深度学习技术辅助全膝关节置换术前植入物尺寸的选择，并通过与传统手动方法的比较验证其临床有效性	本研究首次使用深度学习模型辅助全膝关节置换术前植入物尺寸的选择，并展示了其比传统手动方法更高的准确性	本研究仅在234个病例中进行了验证，样本量较小，需要进一步在大规模临床试验中验证其有效性	验证深度学习技术在全膝关节置换术前植入物尺寸选择中的临床有效性	全膝关节置换术前植入物尺寸的选择	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	234个病例	NA	NA	NA	NA
876	2024-10-12	Influence of OCT biomarkers on microperimetry intra- and interdevice repeatability in diabetic macular edema 2024-10-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74230-w PMID:39375434	研究论文	评估糖尿病性黄斑水肿患者微视野检查的设备内和设备间重复性	使用深度学习算法自动分割OCT图像中的内层视网膜液体和椭圆体带厚度，并手动分割视网膜内层紊乱	研究样本量较小，且仅限于糖尿病性黄斑水肿患者	评估微视野检查在糖尿病性黄斑水肿患者中的重复性	糖尿病性黄斑水肿患者的微视野检查重复性	数字病理学	糖尿病性黄斑水肿	深度学习算法	NA	图像	20只眼睛	NA	NA	NA	NA
877	2024-10-12	Positional contrastive learning for improved thigh muscle segmentation in MR images 2024-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5197 PMID:38822595	研究论文	本文提出了一种基于位置对比学习的自监督学习方法，用于改进MRI图像中大腿肌肉的分割	利用轴向切片位置信息进行位置对比学习，以提高模型在有限标注数据下的分割性能	仅在老年健康受试者的数据集上进行了验证，未涵盖其他人群或疾病状态	提出并评估一种新的自监督学习方法，以提高MRI图像中大腿肌肉分割的准确性	老年健康受试者的大腿肌肉MRI图像	计算机视觉	NA	自监督学习	U-Net	图像	72个未标注的T1w MRI大腿图像用于预训练，52个标注的MRI图像用于最终分割任务	NA	NA	NA	NA
878	2024-10-12	Deep-learning-based motion correction using multichannel MRI data: a study using simulated artifacts in the fastMRI dataset 2024-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5179 PMID:38808752	研究论文	研究使用多通道MRI数据进行基于深度学习的运动校正，并通过模拟伪影在fastMRI数据集上进行验证	提出在线圈合并之前使用深度学习进行运动校正，相较于传统方法在单通道图像上进行校正，显著提高了图像质量	多通道模型在校正图像质量的定量指标上没有显著提升	探索在多通道MRI数据上使用深度学习进行运动校正的效果，并比较不同模型在校正效果上的差异	多通道MRI数据中的运动伪影	计算机视觉	NA	多通道MRI	条件生成对抗网络	图像	使用来自多个站点和多种对比度的脑部图像进行训练和验证，不限于健康受试者	NA	NA	NA	NA
879	2024-10-12	Prediction of peptide hormones using an ensemble of machine learning and similarity-based methods 2024-Oct, Proteomics IF:3.4Q2 DOI:10.1002/pmic.202400004 PMID:38803012	研究论文	本文提出了一种结合机器学习和相似性方法的预测肽激素的方法	开发了一种集成方法，结合了相似性方法和机器学习模型，提高了预测准确性，并开发了一个名为HOPPred的网络服务器	相似性方法存在无法预测或仅能预测有限序列的局限性	提高肽激素预测的准确性	肽激素及其相关健康问题	机器学习	NA	BLAST, MERCI	逻辑回归, 集成方法	序列	2348个肽序列（1174个激素肽和1174个非激素肽）	NA	NA	NA	NA
880	2024-10-12	Ultrasonic Rough Crack Characterization Using Time-of-Flight Diffraction With Self-Attention Neural Network 2024-Oct, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3459619 PMID:39264783	研究论文	本文提出了一种使用自注意力神经网络和时间飞行衍射技术来表征超声波粗糙裂纹的方法	本文创新性地使用自注意力深度学习方法来解释时间飞行衍射A扫描信号，以尺寸化粗糙缺陷，并通过迁移学习方法优化模型性能	本文的局限性在于仅使用有限元模拟软件生成合成数据集，并未涵盖所有可能的缺陷类型	本文的研究目的是提高时间飞行衍射技术在表征粗糙缺陷时的准确性	本文的研究对象是超声波粗糙裂纹的表征	计算机视觉	NA	时间飞行衍射	自注意力神经网络	信号	使用高保真有限元模拟软件生成的合成数据集进行训练和测试，并进行了二维粗糙裂纹样本的超声实验验证	NA	NA	NA	NA