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
1001	2024-10-05	A deep-learning model for characterizing tumor heterogeneity using patient-derived organoids 2024-10-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73725-w PMID:39354045	研究论文	本文介绍了一种用于表征肿瘤异质性的深度学习模型，通过患者来源的类器官进行分析	本文提出了一种顺序深度学习模型，用于处理由于异质性导致的复杂性，与直接应用单一模型的常规方法形成对比	NA	开发精准医学和癌症治疗临床前研究的特征识别方法	患者来源的类器官（PDOs）的形态异质性和相关基因子集	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	图像	大量和多种类的患者来源类器官（PDOs）
1002	2024-10-05	Retinal fundus image super-resolution based on generative adversarial network guided with vascular structure prior 2024-10-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74186-x PMID:39354105	研究论文	本文提出了一种基于生成对抗网络的视网膜眼底图像超分辨率方法，通过引入血管结构先验信息来提高图像质量	本文创新性地使用预训练的U-Net模型生成血管结构分割图作为结构先验，并通过空间特征变换层将其整合到生成器中，同时引入通道和空间注意力模块增强判别器的判别能力	本文未提及具体的局限性	提高视网膜眼底图像的超分辨率质量，减少结构失真	视网膜眼底图像	计算机视觉	NA	生成对抗网络	生成对抗网络	图像	视网膜图像数据集
1003	2024-10-03	Machine learning model predicting factors for incisional infection following right hemicolectomy for colon cancer 2024-Oct-01, BMC surgery IF:1.6Q2 DOI:10.1186/s12893-024-02543-8 PMID:39354475	研究论文	研究利用机器学习模型预测右半结肠切除术后切口感染的风险因素	首次使用深度学习模型在预测右半结肠切除术后切口感染方面表现出最高性能	样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	利用机器学习模型预测右半结肠切除术后切口感染的风险因素	右半结肠切除术后切口感染的风险因素	机器学习	结直肠癌	机器学习	深度学习模型	临床数据	322名接受右半结肠切除术的结肠癌患者
1004	2024-10-05	Optimized polycystic ovarian disease prognosis and classification using AI based computational approaches on multi-modality data 2024-Oct-01, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02688-9 PMID:39354496	研究论文	本文利用人工智能和多模态数据优化了多囊卵巢疾病的预测和分类	本文提出了基于机器学习和深度学习的多模态数据分析方法，用于多囊卵巢疾病的早期诊断和分类	本文仅使用了Kaggle上的数据集，可能存在数据偏差；此外，研究未涵盖所有可能的临床特征和影像数据	研究目的是通过分析临床数据和超声影像数据，实现多囊卵巢疾病的早期诊断和分类	研究对象是多囊卵巢疾病及其相关症状	机器学习	妇科疾病	机器学习算法和深度学习算法	支持向量机和VGG16	临床数据和超声影像	541个临床特征实例和3856张超声影像
1005	2024-10-04	Unveiling the Role of Solvent in Solution Phase Chemical Reactions using Deep Potential-Based Enhanced Sampling Simulations 2024-Oct-03, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.4c02224 PMID:39312298	研究论文	本文使用基于深度学习的主动学习策略开发了适用于溶液相反应系统的机器学习势能，并通过增强采样模拟研究了溶剂在反应中的作用	本文创新性地使用机器学习势能进行增强采样模拟，揭示了溶剂在溶液相化学反应中的作用	NA	研究溶剂在溶液相化学反应中的作用	Menshutkin反应，一种经典的二分子亲核取代反应	NA	NA	机器学习	深度学习模型	NA	NA
1006	2024-10-04	A deep learning approach to case prioritisation of colorectal biopsies 2024-Oct-03, Histopathology IF:3.9Q1 DOI:10.1111/his.15331 PMID:39360579	研究论文	开发并验证了一种用于检测结直肠组织病理学异常的弱监督人工智能模型，并根据临床重要性对活检进行优先排序	开发了一种名为Triagnexia Colorectal的弱监督深度学习模型，用于分类结直肠样本，并将其集成到数字病理工作流程中	NA	开发和验证一种用于检测结直肠组织病理学异常的人工智能模型	结直肠活检样本	数字病理学	结直肠癌	深度学习	弱监督深度学习模型	图像	24,983张数字化图像用于训练，100和101张单片病例用于验证
1007	2024-10-04	Hierarchically Nano-Decorated Poly(lactic acid) Nanofibers for Humidity-Resistant Respiratory Healthcare and High-Accuracy Disease Diagnosis 2024-Oct-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c11843 PMID:39297301	研究论文	本文介绍了一种微波辅助方法制备的ZnO@PDA纳米介电材料，通过电纺-电喷技术将其修饰在PLA纳米纤维上，显著提升了PLA纳米纤维膜的电活性、介电常数和表面电位，从而提高了空气过滤性能和摩擦电性能，并开发了一种基于深度学习的智能诊断系统，实现了高精度的疾病诊断	首次通过微波辅助方法制备ZnO@PDA纳米介电材料，并将其应用于PLA纳米纤维的修饰，显著提升了PLA纳米纤维膜的性能，并开发了基于深度学习的智能诊断系统	NA	提升PLA纳米纤维膜的性能，并开发智能诊断系统	PLA纳米纤维膜的性能提升和智能诊断系统	NA	NA	微波辅助方法、电纺-电喷技术	深度学习	呼吸驱动信号模式	NA
1008	2024-09-24	Machine Learning-Assisted Gesture Sensor Made with Graphene/Carbon Nanotubes for Sign Language Recognition 2024-Oct-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c10872 PMID:39297553	研究论文	本文提出了一种基于石墨烯/碳纳米管的新型手势传感器，结合深度学习技术用于手语识别	受蜘蛛丝结构启发，设计了一种具有核壳结构的手势传感器，具有高灵敏度和宽响应范围，并结合深度学习技术实现了高精度的手语识别	NA	提高手势传感器在人机交互中的灵敏度和响应范围，并结合深度学习技术实现高精度的手语识别	手势传感器和手语识别系统	机器学习	NA	深度学习	神经网络	手势数据	NA
1009	2024-10-04	Reinforcement Learning for Improving Chemical Reaction Performance 2024-Oct-02, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.4c08866 PMID:39356950	研究论文	本文介绍了一种结合深度强化学习和基于RNN的深度生成模型的新方法RE-EXPLORE，用于改进化学反应性能	引入了一种新的奖励函数，包括基于Tanimoto的独特性因子，以改进环境探索并积累更大的回报	NA	旨在通过强化学习方法改进化学反应的产率和选择性	化学反应中的新反应物和催化剂	机器学习	NA	深度强化学习 (RL)	RNN	分子数据	使用了三个化学数据库（ChEMBL, ZINC, COCONUT），包含五十万到一百万个未标记的分子
1010	2024-10-04	Automatic deep learning detection of overhanging restorations in bitewing radiographs 2024-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae036 PMID:39024043	研究论文	本研究评估了深度卷积神经网络（CNN）算法在咬翼片放射图像中检测和分割悬突牙修复体的效果	本研究首次使用YOLOv5模型进行悬突牙修复体的检测和分割	研究样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	评估深度CNN算法在咬翼片放射图像中检测和分割悬突牙修复体的有效性	悬突牙修复体在咬翼片放射图像中的检测和分割	计算机视觉	NA	深度卷积神经网络（CNN）	YOLOv5	图像	1160张匿名咬翼片放射图像，分为训练集（930张，2399个标签）、验证集（115张，273个标签）和测试集（115张，306个标签）
1011	2024-10-04	Extra-abdominal trocar and instrument detection for enhanced surgical workflow understanding 2024-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03220-0 PMID:39008232	研究论文	本文研究了通过外部摄像头检测腹腔镜手术中的穿刺器及其占用状态，以增强手术工作流程的理解	提出了一种使用外部摄像头检测穿刺器并分类其占用状态的方法，以补充现有的腹腔内解决方案	当前方法的数据集较小，未来需要扩大数据集并结合腹腔内成像以提高准确性	增强腹腔镜手术工作流程的理解	腹腔镜手术中的穿刺器及其占用状态	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	视频	四例腹腔镜手术记录
1012	2024-10-04	3D mobile regression vision transformer for collateral imaging in acute ischemic stroke 2024-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03229-5 PMID:39002099	研究论文	本文提出了一种用于急性缺血性中风侧支成像的3D移动回归视觉Transformer模型	利用轻量级卷积和Transformer架构，提出了一种移动、轻量级的深度回归神经网络，平衡了模型复杂性和性能	未提及具体局限性	开发一种快速且精确的侧支状态评估方法，以改善急性缺血性中风患者的诊断和治疗	急性缺血性中风患者的侧支成像	计算机视觉	中风	动态磁敏感对比MR灌注（DSC-MRP）	Transformer	图像	952名患者
1013	2024-10-04	Needle tracking in low-resolution ultrasound volumes using deep learning 2024-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03234-8 PMID:39002100	研究论文	本文提出了一种利用深度学习从低分辨率超声体积中直接提取3D针尖位置的方法	本文的创新点在于利用深度学习技术从低分辨率超声体积中提取3D针尖位置，以实现实时导航	本文的局限性在于实验仅在水中和鸡肝组织中进行，尚未在临床环境中验证	本文的研究目的是提高临床针插入过程中的实时导航能力，减少针和探头的错位	本文的研究对象是低分辨率超声体积中的针尖位置	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	实验中使用了大量的低分辨率超声体积数据，采集频率为4Hz
1014	2024-10-04	Automatic evaluation of Nail Psoriasis Severity Index using deep learning algorithm 2024-Oct, The Journal of dermatology IF:2.9Q2 DOI:10.1111/1346-8138.17313 PMID:38847292	研究论文	本文开发了一种基于深度学习算法的自动评估指甲银屑病严重指数（NAPSI）的方法	首次使用深度学习算法（YOLOv7）自动评估NAPSI，显著提高了评估速度和准确性	模型在测试集上的准确率为67.6%，仍有提升空间	开发一种快速且可靠的NAPSI评估方法，以克服传统评估方法耗时且难以在临床环境中应用的问题	指甲银屑病患者的指甲图像	计算机视觉	银屑病	深度学习算法	YOLOv7	图像	7054张单个指甲图像，来自634名银屑病患者
1015	2024-10-04	PolypNextLSTM: a lightweight and fast polyp video segmentation network using ConvNext and ConvLSTM 2024-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03244-6 PMID:39115609	研究论文	本文提出了一种轻量级且快速的息肉视频分割网络PolypNextLSTM，结合了ConvNext和ConvLSTM技术，以提高分割性能并减少参数开销	本文的创新点在于PolypNextLSTM模型，该模型在参数数量和速度方面表现出色，超越了五个最先进的图像和视频分割模型	NA	本文旨在通过利用视频数据中的时间信息，提高息肉分割的准确性，并减少模型参数，使其适用于边缘设备	本文的研究对象是息肉视频的分割	计算机视觉	NA	ConvNext, ConvLSTM	UNet, ConvNext-Tiny, ConvLSTM	视频	SUN-SEG数据集，包括易检测和难检测的息肉场景，以及包含快速运动和遮挡等挑战性伪影的视频
1016	2024-10-04	Predicting the potential associations between circRNA and drug sensitivity using a multisource feature-based approach 2024-Oct, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.18591 PMID:39347936	研究论文	本文介绍了一种名为SNMGCDA的新型深度学习模型，用于预测circRNA与药物敏感性之间的潜在关联	SNMGCDA模型整合了多种相似性网络，通过三种不同的计算方法提取circRNA和药物的特征向量，并结合多层感知器进行预测	NA	开发高效的计算技术来预测circRNA与药物敏感性之间的潜在关联	circRNA与药物敏感性之间的关系	机器学习	NA	非负矩阵分解 (NMF), 多层感知器 (MLP), 多头图注意力网络	深度学习模型	特征向量	NA
1017	2024-10-04	Advances and prospects of multi-modal ophthalmic artificial intelligence based on deep learning: a review 2024-Oct-01, Eye and vision (London, England) DOI:10.1186/s40662-024-00405-1 PMID:39350240	综述	本文综述了基于深度学习的多模态眼科人工智能的进展和前景	利用多模态数据，深度学习为基础的多模态AI技术在辅助诊断多种眼科疾病方面表现出优异的诊断效果	多模态技术在眼科AI中的应用仍面临许多挑战，尚未能在临床环境中有效应用	总结多模态眼科AI技术的概念、融合形式及进展，并探讨当前技术应用的挑战和未来可行的研究方向	多模态眼科AI技术及其在眼科疾病诊断中的应用	人工智能	眼科疾病	深度学习	多模态AI技术	多模态数据	NA
1018	2024-10-04	Deep Learning-Based Image Classification and Segmentation on Digital Histopathology for Oral Squamous Cell Carcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis 2024-Oct, Journal of oral pathology & medicine : official publication of the International Association of Oral Pathologists and the American Academy of Oral Pathology IF:2.7Q2 DOI:10.1111/jop.13578 PMID:39256895	meta-analysis	本文对基于深度学习的口腔鳞状细胞癌（OSCC）数字病理图像分类和分割进行了系统综述和荟萃分析	深度学习方法在OSCC检测中表现出与人类专家相当的高准确性，代表了数字病理学的根本性转变	AI模型无法完全替代经验丰富的病理学家，但可以辅助提高诊断的客观性和重复性，减少病理学家疲劳带来的误差	评估深度学习模型在口腔鳞状细胞癌（OSCC）病理图像检测中的诊断性能	口腔鳞状细胞癌（OSCC）的病理图像	digital pathology	口腔癌	深度学习	CNN	image	17项研究符合最终纳入标准，使用了11项图像分类和3项分割方法，以及3项结合方法
1019	2024-10-04	ANI/EFP: Modeling Long-Range Interactions in ANI Neural Network with Effective Fragment Potentials 2024-Oct-01, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c01052 PMID:39352841	研究论文	本文提出了一种改进的ANI神经网络模型，通过引入有效片段势能（EFP）来模拟长程相互作用	通过引入有效片段势能（EFP）作为额外的输入特征，改进了ANI神经网络对长程相互作用的描述能力	目前仅在训练数据集上验证了其准确性，尚未在更广泛的分子系统中进行验证	旨在改进深度学习神经网络在分子建模中的长程相互作用描述能力，以提高其在扩展分子系统中的适用性	ANI神经网络及其在分子系统中的长程相互作用	机器学习	NA	深度学习神经网络	神经网络	分子数据	训练数据集中的溶质-溶剂相互作用能量
1020	2024-10-04	Frequency aware high-quality computer-generated holography via multilevel wavelet learning and channel attention 2024-Oct-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.532049 PMID:39353006	研究论文	本文提出了一种基于多级小波学习和通道注意力机制的频率感知网络，用于生成高质量的相位全息图	本文创新性地设计了多级小波通道注意力网络（MW-CANet），通过多尺度小波变换有效捕捉高低频特征，并利用注意力机制增强对关键高频成分的关注	NA	解决现有基于卷积神经网络的相位全息图生成方法中存在的高频成分学习不足的问题	相位全息图（POHs）的高质量生成	计算机视觉	NA	多级小波变换、通道注意力机制	CNN	图像	NA