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
621	2024-11-24	DAPNet: multi-view graph contrastive network incorporating disease clinical and molecular associations for disease progression prediction 2024-Nov-19, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02756-0 PMID:39563302	研究论文	提出了一种基于深度学习的疾病进展预测模型DAPNet，利用共病持续时间和疾病关联网络进行预测	首次将多视角图对比学习应用于疾病进展预测任务，并创新性地整合了分子层面的疾病关联信息	未提及	探索一种减少数据依赖并达到与现有研究相当预测性能的新方法	疾病进展预测	机器学习	NA	多视角图对比学习	DAPNet	临床数据	2714名患者和10856次就诊，以及606名患者的肾脏数据集
622	2024-11-24	A Deep Learning Model to Predict Breast Implant Texture Types Using Ultrasonography Images: Feasibility Development Study 2024-Nov-05, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/58776 PMID:39499915	研究论文	研究开发了一种深度学习模型，用于通过超声图像预测乳房植入物的表面纹理类型	首次使用深度学习模型对乳房植入物的表面纹理类型进行分类，并从异质来源的超声图像中进行稳健预测	模型在处理破裂植入物和无植入物的图像时预测不确定性增加	确定使用深度学习模型对乳房植入物表面纹理类型进行分类的可行性	乳房植入物的表面纹理类型	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-50	图像	19,502张乳房植入物图像
623	2024-11-24	Clinical-Grade Validation of an Autofluorescence Virtual Staining System With Human Experts and a Deep Learning System for Prostate Cancer 2024-Nov, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2024.100573 PMID:39069201	研究论文	本文开发了一种自动化系统，利用高吞吐量超光谱荧光显微镜和人工智能机器学习技术，从未染色的前列腺组织中生成虚拟的苏木精和伊红染色以及前列腺上皮内瘤变-4免疫组化染色图像	本文展示了虚拟染色技术在前列腺癌诊断中的临床应用，并通过广泛的人类审查和计算分析验证了系统的有效性	NA	验证一种基于自体荧光虚拟染色系统的临床级有效性，并评估其在前列腺癌诊断中的应用	前列腺癌的组织诊断和分级	数字病理学	前列腺癌	超光谱荧光显微镜	深度学习系统	图像	大量测试切片
624	2024-11-24	Evaluation of Artificial Intelligence-Based Gleason Grading Algorithms "in the Wild" 2024-Nov, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2024.100563 PMID:39025402	研究论文	评估人工智能辅助的Gleason分级算法在真实世界数据中的表现	比较了公开和商业算法在真实世界数据中的表现，发现商业算法在某些情况下优于公开算法	研究主要集中在算法的表现比较，未深入探讨算法背后的技术细节	评估和比较顶级公开和商业Gleason分级算法在真实世界数据中的性能	前列腺癌患者的Gleason评分	数字病理学	前列腺癌	深度学习	NA	图像	包含不同Gleason评分的全切片前列腺活检图像数据集，由10名病理学家评估
625	2024-11-24	Evaluation of fragility fracture risk using deep learning based on ultrasound radio frequency signal 2024-Nov, Endocrine IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s12020-024-03931-z PMID:38982023	研究论文	本研究评估了基于超声射频信号的深度学习模型在鉴别绝经后女性骨质疏松性骨折风险中的表现	本研究首次使用多通道残差网络（MResNet）基于超声射频信号来评估骨质疏松性骨折风险，并展示了其优于传统超声参数和双能X线吸收法（DXA）骨密度测量的效果	本研究为初步横断面研究，样本量较小且仅限于绝经后女性，未来需在更大和更多样化的群体中验证结果	评估基于超声射频信号的深度学习模型在鉴别绝经后女性骨质疏松性骨折风险中的表现	绝经后女性骨质疏松性骨折风险	机器学习	骨骼疾病	超声射频信号	多通道残差网络（MResNet）	超声射频信号	246名绝经后女性
626	2024-11-24	Challenges in multi-centric generalization: phase and step recognition in Roux-en-Y gastric bypass surgery 2024-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03166-3 PMID:38761319	研究论文	本文研究了在多中心数据集上进行腹腔镜Roux-en-Y胃旁路手术的阶段和步骤识别，并评估了不同深度学习模型的泛化能力	引入了一个包含140个手术视频的多中心多活动数据集，并评估了模型在不同中心数据上的泛化能力	模型在单中心数据上训练时的泛化能力有限	研究人工智能在手术活动识别中的泛化能力，特别是多中心数据集的影响	腹腔镜Roux-en-Y胃旁路手术的阶段和步骤识别	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	视频	140个手术视频，来自两个医疗中心
627	2024-11-24	An Immunofluorescence-Guided Segmentation Model in Hematoxylin and Eosin Images Is Enabled by Tissue Artifact Correction Using a Cycle-Consistent Generative Adversarial Network 2024-Nov, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2024.100591 PMID:39147031	研究论文	本文提出了一种基于免疫荧光引导的分割模型，通过使用循环一致生成对抗网络对苏木精和伊红图像中的组织伪影进行校正，实现了在常规苏木精和伊红图像中的上皮组织分割	本文创新性地利用循环一致生成对抗网络将常规苏木精和伊红图像的外观转换为终端苏木精和伊红图像，从而克服了免疫荧光处理导致的图像差异问题	本文未详细讨论该方法在其他类型组织或疾病中的适用性	旨在解决常规苏木精和伊红图像中由于免疫荧光处理导致的图像差异问题，从而实现无需人工专家标注的准确分割模型训练	上皮组织在苏木精和伊红图像中的分割	数字病理学	NA	免疫荧光染色	循环一致生成对抗网络	图像	未明确提及具体样本数量
628	2024-11-24	Advancing epilepsy diagnosis: A meta-analysis of artificial intelligence approaches for interictal epileptiform discharge detection 2024-Nov, Seizure DOI:10.1016/j.seizure.2024.09.019 PMID:39369555	meta-analysis	本文通过元分析评估了深度学习和经典机器学习算法在分类脑电图段为IED和非IED类别以及区分整个脑电图是否包含IED方面的性能	本文首次通过元分析比较了深度学习和经典机器学习算法在IED检测中的性能	大多数模型使用内部验证方法，可能导致过拟合	评估深度学习和经典机器学习算法在脑电图IED检测中的性能	脑电图中的间歇性癫痫样放电	machine learning	epilepsy	深度学习和经典机器学习算法	NA	脑电图	3629名患者
629	2024-11-24	One novel transfer learning-based CLIP model combined with self-attention mechanism for differentiating the tumor-stroma ratio in pancreatic ductal adenocarcinoma 2024-Nov, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-024-01902-y PMID:39412688	研究论文	开发了一种基于迁移学习的对比语言-图像预训练（CLIP）模型，结合自注意力机制，用于预测胰腺导管腺癌中的肿瘤-间质比（TSR）	提出了一种新颖的CLIP-adapter模型，结合了CLIP范式和自注意力机制，以更好地利用多阶段成像特征，从而提高肿瘤-间质比预测的准确性和可靠性	NA	开发一种基于迁移学习和自注意力机制的CLIP模型，用于预测胰腺导管腺癌中的肿瘤-间质比，以了解肿瘤的生物学特性，并为基于人工智能的模型表示指导特征融合	胰腺导管腺癌患者的肿瘤-间质比	计算机视觉	胰腺癌	对比语言-图像预训练（CLIP）	CLIP-adapter模型	图像	207名胰腺导管腺癌患者
630	2024-11-24	Deep Learning to Discriminate Arteritic From Nonarteritic Ischemic Optic Neuropathy on Color Images 2024-Nov-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.4269 PMID:39418057	研究论文	开发并测试了一种深度学习系统，用于在急性期通过彩色眼底图像区分动脉炎性前部缺血性视神经病变（AAION）和非动脉炎性前部缺血性视神经病变（NAION）	首次使用深度学习系统在急性期通过彩色眼底图像区分AAION和NAION，无需临床或生物标志物信息	研究仅限于急性期病例，且依赖于特定设备和图像质量	开发和验证一种深度学习系统，用于在急性期通过彩色眼底图像区分AAION和NAION	动脉炎性前部缺血性视神经病变（AAION）和非动脉炎性前部缺血性视神经病变（NAION）	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	深度学习系统	图像	961只眼睛，802名患者
631	2024-11-24	Leveraging laryngograph data for robust voicing detection in speech 2024-Nov-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0034445 PMID:39565144	研究论文	本文提出了一种利用喉镜数据进行语音信号中浊音区间检测的监督模型	该模型基于CrossNet架构，通过预训练提高了泛化能力，并在未见数据集上表现出色	NA	提高语音信号中浊音区间检测的准确性和泛化能力	语音信号中的浊音区间	自然语言处理	NA	深度学习算法	CrossNet	喉镜数据	使用了多个喉镜数据集
632	2024-11-23	Generative 3D Cardiac Shape Modelling for in-silico Trials 2024-Nov-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI241090 PMID:39575806	研究论文	提出了一种基于神经符号距离场的深度学习方法，用于生成合成主动脉形状，以支持体内试验	使用神经符号距离场表示形状，并通过可训练的嵌入向量编码几何特征，生成高保真的主动脉形状	NA	开发一种能够生成高保真主动脉形状的深度学习模型，以支持体内试验	主动脉形状	计算机视觉	NA	深度学习	神经符号距离场	图像	从CT图像重建的主动脉根部网格数据集
633	2024-11-23	Artificial intelligence improves risk prediction in cardiovascular disease 2024-Nov-22, GeroScience IF:5.3Q1 DOI:10.1007/s11357-024-01438-z PMID:39576563	研究论文	本研究展示了使用人工智能模型改进心血管疾病风险预测的优势	本研究采用了深度学习模型（DeepSurv和NMTLR）和随机生存森林模型，相较于传统Cox模型和机器学习模型，显著提高了心血管疾病风险预测的准确性	人工智能工具应作为辅助医疗专业人员的工具，而不是取代他们	展示人工智能模型在提高心血管疾病风险预测方面的优势	70岁及以上相对健康的成年人	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型（DeepSurv和NMTLR）和随机生存森林模型	NA	大量样本
634	2024-11-23	Predicting mortality in hospitalized influenza patients: integration of deep learning-based chest X-ray severity score (FluDeep-XR) and clinical variables 2024-Nov-22, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae286 PMID:39576664	研究论文	本文开发了一种结合深度学习胸部X光严重评分（FluDeep-XR）和临床变量的人工智能系统，用于预测住院流感患者30天内的死亡率	首次将放射学和客观临床数据整合到一个模拟临床推理过程的人工智能系统中，用于早期预测高风险流感患者	NA	开发一种结合放射学和临床数据的人工智能系统，用于早期预测高风险流感患者的死亡率	住院流感患者的30天死亡率预测	计算机视觉	流感	卷积神经网络	Xception	图像	开发数据来自台湾大学医院，外部验证数据来自意大利ASST Grande Ospedale Metropolitano Niguarda
635	2024-11-23	Deep learning in medical image analysis: introduction to underlying principles and reviewer guide using diagnostic case studies in paediatrics 2024-Nov-21, BMJ (Clinical research ed.) DOI:10.1136/bmj-2023-076703 PMID:39572032	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
636	2024-11-23	Classifying Three-Wall Intrabony Defects from Intraoral Radiographs Using Deep Learning-Based Convolutional Neural Network Models 2024-Nov-21, European journal of dentistry DOI:10.1055/s-0044-1791784 PMID:39572193	研究论文	本研究利用基于深度学习的卷积神经网络模型对口腔内放射影像中的三壁骨内缺损进行分类	本研究首次使用深度学习技术对三壁骨内缺损进行分类，以区分三壁和非三壁骨内缺损	研究仅限于口腔内放射影像，未涉及其他类型的影像数据	旨在利用深度学习技术对口腔内放射影像中的三壁骨内缺损进行分类	三壁骨内缺损的分类	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	影像	1369张放射影像，来自556名接受牙周手术的患者
637	2024-11-23	NIRSpredict: a platform for predicting plant traits from near infra-red spectroscopy 2024-Nov-20, BMC plant biology IF:4.3Q1 DOI:10.1186/s12870-024-05776-0 PMID:39563275	研究论文	开发了一个名为NIRSpredict的平台，用于通过近红外光谱预测植物性状	利用深度学习模型从近红外光谱值中预测81种拟南芥的性状，包括经典功能性状和多种常见化学成分	NA	开发一个易于使用且高效的平台，用于预测植物性状并访问大量拟南芥性状数据	拟南芥的性状预测和化学成分预测	机器学习	NA	近红外光谱（NIRS）	深度学习	光谱数据	81种拟南芥性状
638	2024-11-23	Understanding ecosystem services of detailed forest and wetland types using remote sensing and deep learning techniques in Northern China 2024-Nov-20, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2024.123410 PMID:39571316	研究论文	本研究利用遥感和深度学习技术，对东北地区森林和湿地的生态系统服务进行了详细评估	首次结合轻量级卷积神经网络和决策树模型，对大规模森林和湿地进行分类，并评估了不同类型森林和湿地的生态系统服务	研究仅限于黑龙江省，且时间跨度仅为2008年至2018年	深入研究东北地区森林和湿地的生态系统服务功能	东北地区的森林和湿地类型	遥感	NA	遥感技术、深度学习	卷积神经网络（CNN）、决策树	图像	黑龙江省2008年和2018年的森林和湿地数据
639	2024-11-23	Drug-target interaction prediction by integrating heterogeneous information with mutual attention network 2024-Nov-19, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05976-3 PMID:39563226	研究论文	提出了一种基于互注意力网络的深度学习模型DrugMAN，用于整合多重异构功能网络以预测药物-靶点相互作用	通过整合多重异构功能网络和互注意力网络，提高了对新结构的适应能力和预测性能	未提及	提高药物-靶点相互作用预测的准确性和适应性	药物和靶点蛋白的相互作用	机器学习	NA	图注意力网络	互注意力网络	网络数据	整合了四类药物网络和七类基因/蛋白质网络
640	2024-11-23	Deep-m5U: a deep learning-based approach for RNA 5-methyluridine modification prediction using optimized feature integration 2024-Nov-19, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05978-1 PMID:39563239	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的RNA 5-甲基尿苷修饰预测方法Deep-m5U	Deep-m5U采用混合伪K-元组核苷酸组成（PseKNC）进行序列构建，使用Shapley加性解释（SHAP）算法进行判别特征选择，并采用深度神经网络（DNN）作为分类器	NA	提高RNA 5-甲基尿苷修饰的预测准确性	RNA 5-甲基尿苷修饰	生物信息学	NA	深度学习	深度神经网络（DNN）	序列数据	两个基准数据集：全转录本和成熟mRNA，分别包含10倍交叉验证和独立样本