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
221	2024-12-28	Revolutionizing Epithelial Differentiability Analysis in Small Airway-on-a-Chip Models Using Label-Free Imaging and Computational Techniques 2024-Nov-29, Biosensors DOI:10.3390/bios14120581 PMID:39727846	研究论文	本文提出了一种与小型气道芯片系统兼容的无标记形态成像平台，通过深度学习和图像识别技术分析人类小气道上皮细胞的分化能力	结合深度学习和无标记成像技术，显著提高了小型气道芯片模型的效率和稳定性，并开发了自动处理纤毛细胞跳动图像和计算跳动频率的定制MATLAB程序	NA	提高小型气道芯片模型的效率和稳定性，并研究人类小气道上皮细胞的分化能力	人类小气道上皮细胞（HSAECs）	数字病理学	NA	无标记成像、深度学习、图像识别	深度学习	图像	NA
222	2024-12-28	Deep Learning-Based Method for Detecting Traffic Flow Parameters Under Snowfall 2024-Nov-22, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging10120301 PMID:39728198	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于在降雪条件下从交通流视频中提取交通流参数	提出了一个包含四个阶段的框架，专门针对降雪条件下的图像退化和交通流参数识别精度下降问题，其中前两个阶段提出了一种深度学习网络用于去除雪粒和雪痕，后两个阶段结合了yolov5车辆识别和虚拟线圈方法进行交通流参数估计	NA	提高在降雪条件下交通流参数检测的准确性和速度	降雪条件下的交通流视频	计算机视觉	NA	深度学习	yolov5	视频	NA
223	2024-12-28	Evaluating Brain Tumor Detection with Deep Learning Convolutional Neural Networks Across Multiple MRI Modalities 2024-Nov-21, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging10120296 PMID:39728193	研究论文	本研究评估了使用深度学习卷积神经网络（CNN）在多种MRI模态下检测脑肿瘤的效果	通过四种不同的CNN架构结合迁移学习技术，评估了六种基本MRI序列在检测脑肿瘤中的诊断性能，并识别了MRI模态与神经网络的最佳组合	样本量相对较小，仅包含62名患者的1646个MRI切片	提高MRI在脑肿瘤检测中的诊断准确性	脑肿瘤患者和正常人的MRI切片	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	62名患者的1646个MRI切片
224	2024-12-28	Spatial and Modal Optimal Transport for Fast Cross-Modal MRI Reconstruction 2024-11, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3406559 PMID:38805327	研究论文	本文提出了一种利用T1加权图像加速T2加权图像获取的端到端深度学习框架	采用最优传输（OT）方法进行跨模态合成，有效缓解空间错位效应，并通过重建任务与跨模态合成任务的交替迭代框架优化最终结果	需要迭代实验和调整参数，可能增加计算复杂度	加速T2加权图像的获取，提高多模态MRI图像分析的质量	T1加权图像和T2加权图像	计算机视觉	NA	深度学习，最优传输（OT）	端到端深度学习框架	MRI图像	FastMRI和内部数据集
225	2024-12-28	Do as Sonographers Think: Contrast-Enhanced Ultrasound for Thyroid Nodules Diagnosis via Microvascular Infiltrative Awareness 2024-11, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3405621 PMID:38801692	研究论文	本文提出了一种深度学习模型，用于模拟超声医师的诊断推理过程，以提高甲状腺结节的诊断准确性	该模型首次结合了动态对比增强超声（CEUS）的微血管灌注观察和灰度超声（US）的额外信息，通过时间投影注意力和自适应整合机制，实现了对甲状腺结节的更准确诊断	研究为回顾性研究，样本量相对较小，且微血管浸润扩张的机制仍不明确	提高甲状腺结节的诊断准确性	甲状腺结节	数字病理学	甲状腺疾病	动态对比增强超声（CEUS）	深度学习模型	视频	282个CEUS视频
226	2024-12-28	Cross-Domain Mutual-Assistance Learning Framework for Fully Automated Diagnosis of Primary Tumor in Nasopharyngeal Carcinoma 2024-11, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3400406 PMID:38739507	研究论文	本文提出了一种新的跨域互助学习框架，用于鼻咽癌原发肿瘤的完全自动化诊断	该框架结合了3D跨域知识感知网络和多域互信息共享融合网络，能够自动挖掘跨域不变特征并智能融合多域、多尺度的T分期诊断特征	NA	提高鼻咽癌原发肿瘤的T分期诊断准确性，以指导治疗决策和预后评估	鼻咽癌原发肿瘤	数字病理学	鼻咽癌	深度学习	CNN	MR图像	内部和外部MR图像数据集
227	2024-12-28	Simulating the Cellular Context in Synthetic Datasets for Cryo-Electron Tomography 2024-11, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3398401 PMID:38717878	研究论文	本文提出了一种模拟低阶细胞结构的方法，用于生成冷冻电子断层扫描（cryo-ET）的合成数据集，以训练深度学习算法	提出了几何和组织模型来模拟cryo-ET成像的低阶细胞结构，并使用参数化随机模型生成多样化的几何和组织，以模拟具有代表性的数据集	当前模拟器无法生成细胞断层扫描中的许多低阶特征	生成用于训练深度学习算法的真实合成数据集，以辅助实验数据的获取和解释	细胞结构，特别是细胞质或膜结合大分子簇、不同几何形状的膜以及微管或类肌动蛋白网络等丝状结构	数字病理学	NA	冷冻电子断层扫描（cryo-ET）	深度学习算法	图像	NA
228	2024-12-28	GC2: Generalizable Continual Classification of Medical Images 2024-11, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3398533 PMID:38717881	研究论文	本文提出了一种名为GC2的持续学习方法，用于医学图像分类，旨在解决灾难性遗忘问题并增强模型的分布外鲁棒性	GC2通过逐步基于责任的网络剪枝、对抗性图像增强和知识蒸馏方法，显著减少了遗忘并提高了泛化能力	NA	研究目的是设计一种能够在持续学习新任务的同时保持先前知识的医学图像分类方法	医学图像	计算机视觉	NA	对抗性图像增强、知识蒸馏	深度学习模型	图像	NA
229	2024-12-28	Cross-Modality Image Translation From Brain 18 F-FDG PET/CT Images to Fluid-Attenuated Inversion Recovery Images Using the CypixGAN Framework 2024-Nov-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005441 PMID:39325494	研究论文	本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的深度学习框架CypixGAN，用于从18 F-FDG PET和CT图像生成合成FLAIR图像	结合CycleGAN框架和pix2pix的L1损失函数，提出CypixGAN框架，用于生成高质量的合成FLAIR图像	研究仅使用了143名患者的数据，样本量相对较小	提高PET/CT在MRI不可用时的诊断性能和成本效益	人类大脑的18 F-FDG PET和CT图像	计算机视觉	老年病	深度学习	GAN, CycleGAN, pix2pix, CypixGAN	图像	143名患者（79名训练，20名验证，44名测试）
230	2024-12-28	Deep Learning Synthesis of White-Blood From Dark-Blood Late Gadolinium Enhancement Cardiac Magnetic Resonance 2024-Nov-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001086 PMID:38687025	研究论文	本研究开发并评估了一种深度学习方法，从暗血晚期钆增强心脏磁共振图像生成合成白血图像，以在不增加扫描时间的情况下评估两种对比度	提出了一种基于CycleGAN的深度学习方法，能够从暗血晚期钆增强图像生成合成白血图像，从而在不增加扫描时间的情况下评估两种对比度	需要进一步评估才能进行临床应用	开发并评估一种深度学习方法，从暗血晚期钆增强心脏磁共振图像生成合成白血图像	215名患者的暗血晚期钆增强和白血晚期钆增强数据	计算机视觉	心血管疾病	NA	CycleGAN, 对比性无配对翻译	图像	215名患者
231	2024-12-26	SNPs and blood inflammatory marker featured machine learning for predicting the efficacy of fluorouracil-based chemotherapy in colorectal cancer 2024-11-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79036-4 PMID:39532939	研究论文	本研究通过分析379名接受氟尿嘧啶化疗的结直肠癌患者的数据，结合SNPs和血液炎症标志物，开发了预测化疗效果的机器学习模型	首次将代谢相关SNPs和血液炎症标志物结合，利用多种机器学习模型预测结直肠癌患者对氟尿嘧啶化疗的反应，并开发了在线预后工具	样本量相对较小，外部验证的准确性有待进一步提高	开发预测结直肠癌患者对氟尿嘧啶化疗反应的模型，以提高治疗的精准性	379名接受氟尿嘧啶化疗的结直肠癌患者	机器学习	结直肠癌	SNPs分析，血液炎症标志物检测	KNN, SVM, GBDT, XGBoost, LightGBM, 随机森林, MLP	临床数据，SNPs数据，血液炎症标志物数据	379名结直肠癌患者
232	2024-12-25	Deep learning for Ethiopian indigenous medicinal plant species identification and classification 2024 Nov-Dec, Journal of Ayurveda and integrative medicine IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.jaim.2024.100987 PMID:39546923	研究论文	本文研究了使用深度学习模型通过迁移学习对埃塞俄比亚本土药用植物进行识别和分类	本文的创新点在于通过迁移学习微调预训练的深度学习模型，显著提高了训练和测试的准确性	本文的局限性在于仅使用了叶图像数据，未涉及其他类型的植物特征	本研究的目的是开发一种高效的深度学习模型，用于识别和分类埃塞俄比亚本土药用植物	本研究的对象是埃塞俄比亚本土的35种药用植物	计算机视觉	NA	深度学习	VGG16, VGG19, Inception-V3, Xception	图像	1853张叶图像
233	2024-12-25	Multimodality model investigating the impact of brain atlases, connectivity measures, and dimensionality reduction techniques on Attention Deficit Hyperactivity Disorder diagnosis using resting state functional connectivity 2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064502 PMID:39713730	研究论文	本文提出了一种多模态模型，研究了不同脑图谱、连接性测量方法和降维技术对注意力缺陷多动障碍（ADHD）诊断的影响	本文首次全面评估了不同脑图谱及其相关因素（如连接性测量和降维技术）对ADHD诊断的影响，并提出了一个多模态分类模型	本文的实验结果基于ADHD-200数据集，未来需要在更大规模和多样化的数据集上进行验证	研究不同脑图谱、连接性测量方法和降维技术对ADHD诊断的影响，并提出一个高效的分类模型	注意力缺陷多动障碍（ADHD）的诊断	机器学习	精神疾病	机器学习分类器	多模态模型	功能连接数据	ADHD-200数据集
234	2024-12-24	Cellular behavior analysis from live-cell imaging of TCR T cell-cancer cell interactions 2024-Nov-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.19.624390 PMID:39605616	研究论文	本文开发了一种基于活细胞成像的T细胞与癌细胞相互作用的行为分析工具	本文创新性地利用人类在环深度学习开发了先进的分割和跟踪管道，并结合Caliban和Occident工具量化T细胞与癌细胞的相互作用	NA	研究T细胞与癌细胞相互作用的行为，以改进T细胞疗法用于癌症治疗	TCR T细胞与癌细胞的相互作用	NA	NA	活细胞成像	深度学习	图像	NA
235	2024-12-23	A review of deep learning models for the prediction of chromatin interactions with DNA and epigenomic profiles 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae651 PMID:39708837	综述	本文综述了利用深度学习模型预测染色质相互作用矩阵的最新进展	深度学习通过其强大的特征提取和模式识别能力，为整合多组学数据构建准确的染色质相互作用预测模型提供了新方法	染色质相互作用机制仍未被充分探索，预测染色质相互作用矩阵仍面临挑战	系统总结染色质相互作用矩阵预测模型的最新进展，探讨其在生物系统中的应用	染色质相互作用矩阵的预测模型及其在基因表达调控中的应用	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型（如CNN、LSTM等）	DNA序列和表观遗传信号	NA
236	2024-12-23	scRGCL: a cell type annotation method for single-cell RNA-seq data using residual graph convolutional neural network with contrastive learning 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae662 PMID:39708840	研究论文	提出了一种基于残差图卷积神经网络和对比学习的单细胞RNA测序数据细胞类型注释方法scRGCL	scRGCL通过残差图卷积神经网络提取复杂的高阶特征，利用对比学习学习有意义的细胞间差异特征，并通过权重冻结避免过拟合	现有方法未能充分利用细胞间差异特征，缺乏灵活性以整合高阶特征，且低维基因特征可能导致神经网络过拟合	开发一种新的深度学习模型，用于单细胞RNA测序数据的细胞类型注释	单细胞RNA测序数据的细胞类型注释	机器学习	NA	单细胞RNA测序	残差图卷积神经网络	基因表达数据	8个单细胞基准数据集，包括7个人类数据集和1个小鼠数据集
237	2024-12-23	Concurrent optogenetic motor mapping of multiple limbs in awake mice reveals cortical organization of coordinated movements 2024 Nov-Dec, Brain stimulation IF:7.6Q1 DOI:10.1016/j.brs.2024.10.010 PMID:39476952	研究论文	本文开发了一种多肢光遗传学运动映射技术，用于在清醒小鼠中同时映射多个肢体的运动表示，并探讨了皮质对协调运动的组织结构	首次在清醒小鼠中使用光遗传学技术同时映射多个肢体的运动表示，揭示了皮质对协调和行为相关运动输出的地形组织	NA	开发一种新的光遗传学技术，用于研究清醒小鼠中多个肢体的协调运动在皮质中的组织结构	清醒小鼠的多个肢体运动表示及其在皮质中的组织结构	神经科学	NA	光遗传学刺激	深度学习模型	运动数据	多只小鼠
238	2024-12-22	Toward molecular diagnosis of major depressive disorder by plasma peptides using a deep learning approach 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae554 PMID:39592240	研究论文	本文开发了一种深度学习方法，通过血浆肽的质谱特征来区分重度抑郁症患者和健康对照者	首次使用深度学习方法从血浆肽中发现可用于区分重度抑郁症患者和健康对照者的质谱特征	NA	探索重度抑郁症的分子诊断方法	重度抑郁症患者和健康对照者的血浆肽	机器学习	精神疾病	质谱分析	神经网络（CMS-Net）	肽序列	NA
239	2024-12-22	Correction to: Toward molecular diagnosis of major depressive disorder by plasma peptides using a deep learning approach 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae700 PMID:39705709	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
240	2024-12-22	Three-dimensional deep learning model complements existing models for preoperative disease-free survival prediction in localized clear cell renal cell carcinoma: a multicenter retrospective cohort study 2024-Nov-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000001808 PMID:38896853	研究论文	本研究开发并验证了一种基于CT图像的三维深度学习模型，用于预测局部透明细胞肾细胞癌的术前无病生存期	本研究首次提出了一种基于CT图像的三维深度学习模型，用于预测局部透明细胞肾细胞癌的术前无病生存期，并展示了其优于现有模型的预测性能	本研究为回顾性多中心队列研究，未来需要进一步的前瞻性研究来验证模型的临床应用价值	开发并验证一种新的术前无病生存期预测模型，以提高局部透明细胞肾细胞癌患者的预后预测准确性	局部透明细胞肾细胞癌患者的术前无病生存期预测	机器学习	肾癌	深度学习	ResNet 50	图像	707名局部透明细胞肾细胞癌患者