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	2024-12-15	Image Quality Assessment of a Deep Learning-Based Automatic Bone Removal Algorithm for Cervical CTA 2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001637 PMID:39095057	研究论文	本研究评估了基于深度学习的自动骨移除算法在颈椎CTA中的后处理图像质量	深度学习算法在骨移除和血管完整性方面表现优于传统算法，特别是在复杂解剖结构和邻近骨的区域	研究仅涉及100名患者，样本量相对较小	评估深度学习算法在颈椎CTA中自动骨移除的图像质量	颈椎CTA图像中的骨移除和血管完整性	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	100名患者（31名女性，平均年龄61.4 ± 12.4岁）
322	2024-12-15	Accelerated Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging of the Liver at 1.5 T With Deep Learning-Based Image Reconstruction: Impact on Image Quality and Lesion Detection 2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001622 PMID:38722777	研究论文	比较基于深度学习的扩散加权序列与传统和加速扩散加权序列在临床肝脏磁共振成像中的图像质量和病变检测效果	提出了一种基于深度学习的扩散加权磁共振成像序列，显著缩短了采集时间，同时保持或提高了图像质量	研究仅包括50名患者，样本量较小，可能影响结果的普适性	评估基于深度学习的扩散加权序列在临床肝脏磁共振成像中的图像质量和病变检测效果	50名接受1.5T磁共振成像的肝脏患者	NA	NA	磁共振成像 (MRI)	深度学习	图像	50名患者
323	2024-12-15	Application of U-Net Network Utilizing Multiattention Gate for MRI Segmentation of Brain Tumors 2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001641 PMID:39190714	研究论文	本文提出了一种基于U-Net网络并结合多注意力门机制的脑肿瘤MRI分割方法	本文创新性地在U-Net网络中引入了多注意力门机制，通过在编码部分抑制无关区域的特征并减少特征冗余，在解码部分通过添加注意力门来突出重要特征信息，从而提高了模型的敏感性和准确性	本文未提及具体的局限性	本研究旨在通过深度学习算法实现低级别胶质瘤MRI的自动分割，以提高诊断效率	研究对象为低级别胶质瘤的MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习算法	U-Net	图像	未提及具体样本数量
324	2024-12-15	Radiomics for differentiation of somatic BAP1 mutation on CT scans of patients with pleural mesothelioma 2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064501 PMID:39669009	研究论文	本研究探讨了放射组学在区分胸膜间皮瘤患者CT扫描中体细胞BAP1突变中的潜力	首次展示了放射组学在区分BAP1突变型和野生型胸膜间皮瘤中的潜力	研究仅限于体细胞BAP1突变，未来工作将扩展到胚系突变的评估	探索放射组学在CT扫描中识别体细胞BAP1基因突变的可能性，并评估其在未来研究中识别胚系突变的可行性	胸膜间皮瘤患者的CT扫描图像	数字病理学	胸膜间皮瘤	放射组学	决策树分类器	图像	149名胸膜间皮瘤患者
325	2024-12-15	The Rapidly Evolving Scenario of Acoustic Voice Analysis in Otolaryngology 2024-Nov, Cureus DOI:10.7759/cureus.73491 PMID:39669823	综述	本文综述了声学语音分析在外科领域的发展历程，从基本感知评估到高级数字信号处理和计算工具的整合	本文介绍了声学语音分析的最新进展，包括使用倒谱测量等更可靠的指标，以及人工智能（尤其是深度学习）在提高诊断精度和实现高效非侵入性筛查方法方面的潜力	NA	探讨声学语音分析在外科领域的最新进展及其在临床实践中的应用前景	声学语音分析及其在外科领域的应用	NA	NA	声学语音分析	深度学习	声音信号	NA
326	2024-12-14	Inferring Taxonomic Affinities and Genetic Distances Using Morphological Features Extracted from Specimen Images: A Case Study with a Bivalve Data Set 2024-Nov-29, Systematic biology IF:6.1Q1 DOI:10.1093/sysbio/syae042 PMID:39046773	研究论文	本文探讨了使用深度学习方法从标本图像中提取形态特征，以推断分类亲缘关系和遗传距离的可行性	本文首次将深度学习方法应用于从标本图像中推断分类亲缘关系和遗传距离，并展示了其在高分类层级上的有效性	基于视觉相似性和遗传距离的细粒度重建（如姐妹分类群关系）仍需进一步研究	探索从标本图像中推断分类亲缘关系和遗传距离的深度学习方法	4144种双壳类物种的标本图像	计算机视觉	NA	深度学习	监督分类模型和无监督相似性学习模型	图像	4144种双壳类物种，涵盖74个科，跨越现存双壳纲的所有目和亚纲
327	2024-12-14	UPicker: a semi-supervised particle picking transformer method for cryo-EM micrographs 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae636 PMID:39658205	研究论文	本文提出了一种名为UPicker的半监督变压器方法，用于冷冻电镜显微图像中的自动单粒子挑选	UPicker通过无监督预训练和监督微调的两阶段训练过程，减少了对手动标注数据的依赖，并采用对比去噪训练策略和混合数据增强策略来提高模型性能	NA	解决冷冻电镜结构重建中自动单粒子挑选的挑战	冷冻电镜显微图像中的单粒子	计算机视觉	NA	深度学习	变压器（Transformer）	图像	模拟数据集和实验数据集
328	2024-12-14	A continuous pursuit dataset for online deep learning-based EEG brain-computer interface 2024-Nov-20, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04090-6 PMID:39567538	研究论文	本文介绍了一个用于在线深度学习脑机接口研究的连续追踪数据集	该数据集专注于在线连续追踪脑机接口任务，使用深度学习方法进行解码，不同于传统的离线数据分析	NA	促进复杂连续追踪范式下脑机接口解码算法的发展	脑电图（EEG）数据集及其在脑机接口中的应用	机器学习	NA	深度学习（DL）	NA	脑电图（EEG）数据	28名独特的人类受试者，共收集了约168小时的脑电图记录
329	2024-12-14	Pan-Cancer Drug Sensitivity Prediction from Gene Expression using Deep Learning 2024-Nov-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.15.623715 PMID:39605429	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的生物信息学工具，用于预测癌症药物敏感性，并优先考虑小分子化合物和基因依赖性，以推动靶向治疗的发展	本文首次采用监督深度学习方法，结合基线癌细胞系基因表达和细胞系无关的扰动-响应共识签名来预测药物敏感性	NA	开发一种能够预测癌症药物敏感性的生物信息学工具，以推动靶向治疗的发展	癌症药物敏感性、小分子化合物和基因依赖性	机器学习	NA	深度学习	深度学习架构	基因表达数据	前列腺癌细胞系
330	2024-12-14	Investigation of scatter energy window width and count levels for deep learning-based attenuation map estimation in cardiac SPECT/CT imaging 2024-Nov-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad8b09 PMID:39447603	研究论文	本研究探讨了在心脏SPECT/CT成像中，使用不同散射能量窗口宽度和计数水平对基于深度学习的衰减图估计的影响	首次全面分析了不同散射窗口对深度学习性能的影响，并评估了在低计数水平下深度学习的表现	研究仅限于心脏SPECT/CT成像，未探讨其他类型的医学成像	评估深度学习在心脏SPECT/CT成像中生成衰减图的效用	不同散射窗口宽度和计数水平对深度学习衰减图估计的影响	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	DL模型	图像	1517名受试者，其中386名用于测试，1131名用于训练和验证
331	2024-12-14	Using spatial video and deep learning for automated mapping of ground-level context in relief camps 2024-Nov-05, International journal of health geographics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s12942-024-00382-7 PMID:39501276	研究论文	本文提出了一种基于空间视频和深度学习的解决方案，用于自动绘制救援营地的地面环境	首次提出使用空间视频和深度学习进行动态映射，并开发了空间过滤方法来提高定位精度	研究仅在刚果民主共和国的戈马地区进行，结果的普适性有待验证	开发一种自动化的方法来绘制救援营地的空间特征，以应对数据收集和可持续性方面的挑战	救援营地的空间特征和微环境变化	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN)	卷积神经网络 (CNN)	视频	来自刚果民主共和国戈马地区的空间视频数据集
332	2024-12-14	A Multi-task Neural Network for Image Recognition in Magnetically Controlled Capsule Endoscopy 2024-Nov, Digestive diseases and sciences IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s10620-024-08681-6 PMID:39407081	研究论文	本研究构建了一个多任务神经网络模型，用于磁控胶囊内窥镜图像中的胃部解剖部位和胃部病变的识别	提出了一种多任务识别模型，能够同时完成胃部解剖部位和胃部病变的识别，相较于现有的单一任务识别模型，具有更高的效率和准确性	未提及具体的局限性	构建一个能够同时识别胃部解剖部位和胃部病变的多任务模型，以提高医生的诊断效率	磁控胶囊内窥镜图像中的胃部解剖部位和胃部病变	计算机视觉	NA	深度学习	多任务神经网络	图像	886名患者的胶囊内窥镜图像数据
333	2024-12-13	A hybrid deep learning model-based LSTM and modified genetic algorithm for air quality applications 2024-Nov-27, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-024-13447-8 PMID:39601991	研究论文	本文提出了一种基于LSTM和改进遗传算法的混合深度学习模型，用于多步PM预测	引入了名为EFS-GA-LSTM的新型混合深度学习模型，并使用改进的遗传算法优化其架构	未提及具体的研究局限性	利用历史数据构建LSTM模型，并通过改进的遗传算法优化其架构，以提高多步PM预测的准确性	多步PM预测	机器学习	NA	深度学习	LSTM	数据	输入数据包括每小时的PM浓度、气象变量和时间变量
334	2024-12-13	Artificial Intelligence Classification for Detecting and Grading Lumbar Intervertebral Disc Degeneration 2024-Nov-27, Spine surgery and related research IF:1.2Q3 DOI:10.22603/ssrr.2024-0154 PMID:39659374	研究论文	本研究开发并验证了一种基于卷积神经网络（CNN）和YOLO架构的人工智能模型，用于基于磁共振成像（MRI）扫描对腰椎间盘退变进行分类和分级	本研究首次使用YOLO架构的CNN模型对腰椎间盘退变进行分类和分级，显著提高了诊断的精确性和可靠性	尽管模型表现出色，但仍需进一步的临床验证才能将其整合到常规实践中	开发和验证一种人工智能模型，用于精确检测和分级腰椎间盘退变	腰椎间盘退变	计算机视觉	脊柱疾病	卷积神经网络（CNN）	YOLO架构	图像	训练集1000例，测试集500例，外部验证集500例
335	2024-12-13	Evaluation of machine learning and deep learning models for daily air quality index prediction in Delhi city, India 2024-Nov-19, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-024-13351-1 PMID:39557698	研究论文	本文评估了机器学习和深度学习模型在印度德里市每日空气质量指数预测中的表现	本文引入了XGBoost算法和随机森林（RF）模型，并结合特征重要性分析和Shapley加性解释（SHAP）方法，以提高空气质量指数预测的准确性	本文未详细讨论模型在不同天气条件或季节变化下的表现	开发和评估用于预测德里市每日空气质量指数的高级模型，以帮助城市规划和空气污染控制	德里市的空气质量指数预测	机器学习	NA	机器学习算法（XGBoost、随机森林、人工神经网络）	XGBoost、随机森林、人工神经网络	空气质量数据	NA
336	2024-12-13	A lightweight intelligent laryngeal cancer detection system for rural areas 2024 Nov-Dec, American journal of otolaryngology IF:1.8Q2 DOI:10.1016/j.amjoto.2024.104474 PMID:39137696	研究论文	本文介绍了一种轻量级的智能喉癌检测系统（ILCDS），旨在为资源有限的农村地区提供有效的喉癌筛查	提出了一个专门为农村地区设计的智能喉癌检测系统，结合了多种深度学习模型进行评估和选择，最终选择了适合农村环境的模型	未提及具体的局限性	开发一种适合农村地区的智能喉癌检测系统，以提高喉癌筛查的准确性和效率	喉癌的早期诊断和筛查	计算机视觉	喉癌	深度学习	AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet, MobileNet, ShuffleNet, Vision Transformer, Swin Transformer	图像	2023张喉镜图像
337	2024-12-13	Analysis of international publication trends in artificial intelligence in skin cancer 2024 Nov-Dec, Clinics in dermatology IF:2.3Q2 DOI:10.1016/j.clindermatol.2024.09.012 PMID:39260460	研究论文	使用文献计量方法分析2010年至2022年间人工智能在皮肤癌领域的国际出版趋势	揭示了人工智能在皮肤癌研究中的出版趋势和未来方向，并通过共被引网络分析识别了该领域的经典文献	研究仅基于Web of Science数据库中的英文文献，可能存在数据偏倚	探索人工智能在皮肤癌研究中的出版趋势和未来发展方向	2010年至2022年间人工智能在皮肤癌领域的出版物	机器学习	皮肤癌	文献计量方法	NA	文本	989篇出版物
338	2024-12-13	Entomopathogenic nematode detection and counting model developed based on A-star algorithm 2024-Nov, Journal of invertebrate pathology IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.jip.2024.108196 PMID:39260520	研究论文	本文提出了一种基于A*算法的新方法，用于检测和量化显微镜图像中的斯氏线虫，以提高检测精度并简化操作流程	本文提出的A*算法在检测精度上显著优于YOLO-V5m、YOLO-V7m和YOLO-V8m，并且在处理重叠线虫时表现尤为出色	NA	开发一种高效的方法用于检测和计数实验室中的斯氏线虫，以替代传统的人工计数方法	斯氏线虫（Steinernema feltiae）的检测和计数	计算机视觉	NA	A*算法	NA	图像	NA
339	2024-12-13	Harnessing Artificial Intelligence (AI) in Anaesthesiology: Enhancing Patient Outcomes and Clinical Efficiency 2024-Nov, Cureus DOI:10.7759/cureus.73383 PMID:39659330	综述	本文系统回顾了人工智能（AI）在麻醉学领域的进展及其潜在应用	探讨了AI在麻醉学中的创新应用，如个性化药物剂量、实时生命体征监测、自动化麻醉输送系统和不良事件预测分析	讨论了AI在麻醉学应用中的局限性和缺陷，并强调了伦理考量	研究AI在麻醉学领域的现状及未来潜在应用	AI在麻醉学中的应用及其对患者结果和临床效率的影响	NA	NA	机器学习（ML）、深度学习（DL）、神经网络	NA	NA	NA
340	2024-12-12	Conformational ensemble-based framework enables rapid development of Lassa virus vaccine candidates 2024-Nov-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.21.624760 PMID:39605488	研究论文	本文利用基于构象集合的框架，通过AI驱动的深度学习方法，快速开发了拉沙病毒疫苗候选物	采用AlphaFold2的变体（subsampled AF2）生成拉沙病毒糖蛋白复合物（GPC）的多样化结构，并通过ProteinMPNN重新设计GPC序列，以减少变构域的移动性，从而优化疫苗设计	需要进一步实验验证重新设计的GPC序列的免疫原性和保护效果	开发一种基于AI的框架，用于快速设计和优化拉沙病毒疫苗候选物	拉沙病毒的糖蛋白复合物（GPC）及其免疫原性	机器学习	NA	AlphaFold2（AF2），ProteinMPNN	深度学习模型	蛋白质结构	一个小型重新设计的GPC序列库