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
781	2024-11-17	RASP v2.0: an updated atlas for RNA structure probing data 2024-Nov-15, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkae1117 PMID:39546630	研究论文	本文介绍了RASP v2.0，一个更新后的RNA结构探测数据数据库，包含大量扩展的数据集和增强的在线结构分析功能	RASP v2.0引入了深度学习模型来填补缺失的结构信号，并增加了三个新的在线分析模块，显著提升了数据质量和分析能力	NA	提供一个更全面的RNA结构数据资源，以促进RNA结构与功能关系在多种生物过程中的研究	RNA结构数据及其在生物过程中的功能	NA	NA	深度学习	NA	RNA结构数据	438个RNA结构数据集，包括216个转录组范围的RNA结构数据集，141个目标特异性RNA结构数据集和81个RNA-RNA相互作用数据集
782	2024-11-17	Efficient labeling for fine-tuning chest X-ray bone-suppression networks for pediatric patients 2024-Nov-15, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17516 PMID:39546640	研究论文	本文开发了一种高效的标注方法，用于微调儿科胸部X光片骨抑制网络，能够在不需要特殊设备和技术人员培训的情况下自动抑制儿科患者胸部X光片中的骨结构	提出了一种基于距离变换的骨边缘检测方法，结合传统图像处理技术，实现了对儿科胸部X光片的自动标注和骨抑制	研究中使用的儿科胸部X光片样本量较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种自动化的方法，用于标注和微调儿科胸部X光片骨抑制网络，以帮助诊断儿童肺炎	儿科胸部X光片中的骨结构和软组织	计算机视觉	儿科疾病	深度学习	CNN	图像	240张成人胸部X光片和40张儿科胸部X光片用于训练和验证，220张儿科胸部X光片用于测试
783	2024-11-17	Advances in Aerosol Nanostructuring: Functions and Control of Next-Generation Particles 2024-Nov-15, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.4c02867 PMID:39546762	研究论文	本文讨论了纳米结构颗粒（NSPs）在能源和环境应用中的技术进步及其对可持续未来的关键作用	本文探讨了将原位/操作评估技术与机器学习和深度学习相结合的方法，以推动NSPs合成的进一步创新	NA	探讨纳米结构颗粒在能源和环境应用中的技术进步及其未来发展趋势	纳米结构颗粒（NSPs）及其在能源和环境应用中的作用	NA	NA	气溶胶方法和喷涂工艺	NA	NA	NA
784	2024-11-17	Deep learning-based algorithm for automatic quantification of nigrosome-1 and Parkinsonism classification using susceptibility map-weighted MRI 2024-Nov-15, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8585 PMID:39547802	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的黑质高信号自动量化算法和用于神经退行性帕金森病的分类算法	首次使用深度学习模型进行黑质高信号的自动量化和帕金森病的分类	需要进一步在不同临床环境中验证研究结果	开发和验证一种基于深度学习的自动量化黑质高信号和分类神经退行性帕金森病的方法	黑质高信号和帕金森病	计算机视觉	帕金森病	磁敏感加权成像 (SMwI)	卷积神经网络 (CNN)	图像	训练数据包括450名参与者，验证数据包括237名参与者
785	2024-11-17	Deep learning of structural MRI predicts fluid, crystallized, and general intelligence 2024-11-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78157-0 PMID:39537706	研究论文	研究使用深度学习技术从结构磁共振成像（sMRI）预测个体的流体智力、晶体智力和总体智力	首次尝试使用深度学习模型从sMRI预测个体的流体智力、晶体智力和总体智力，并探讨了不同深度学习模型在智力预测中的表现	研究仅限于健康和自闭症受试者，且样本年龄范围有限	探讨深度学习技术在从结构磁共振成像预测个体智力方面的潜力	健康和自闭症受试者的流体智力、晶体智力和总体智力	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	850名年龄在6-64岁之间的健康和自闭症受试者
786	2024-11-17	In vivo evaluation of complex polyps with endoscopic optical coherence tomography and deep learning during routine colonoscopy: a feasibility study 2024-11-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78891-5 PMID:39537775	研究论文	本研究评估了在常规结肠镜检查中使用内窥镜光学相干断层扫描（OCT）和深度学习技术对复杂息肉进行体内评估的可行性	本研究首次在常规结肠镜检查中结合OCT和深度学习技术，对复杂息肉进行实时诊断，并能区分多种组织学亚型的息肉	本研究为初步临床试验，样本量较小，需要进一步的大规模临床研究验证	评估在常规结肠镜检查中使用OCT和深度学习技术对复杂息肉进行实时诊断的可行性	结直肠息肉及其组织学亚型	数字病理学	结直肠癌	内窥镜光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型	图像	35个息肉，来自32名患者
787	2024-11-17	Enhancing Lesion Detection in Inflammatory Myelopathies: A Deep Learning-Reconstructed Double Inversion Recovery MRI Approach 2024-Nov-14, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8582 PMID:39542724	研究论文	本研究探讨了深度学习重建的双反转恢复MRI技术在炎症性脊髓病变检测中的应用	首次评估了深度学习重建的双反转恢复MRI技术在炎症性脊髓病变检测中的效果	研究样本量较小，且仅限于炎症性脊髓病变患者	比较不同MRI技术在炎症性脊髓病变检测中的采集时间、图像质量、诊断信心和病变检测率	炎症性脊髓病变患者	计算机视觉	神经系统疾病	MRI	深度学习	图像	149名患者
788	2024-11-17	A Systematic Review of the Diagnostic Accuracy of Deep Learning Models for the Automatic Detection, Localization, and Characterization of Clinically Significant Prostate Cancer on Magnetic Resonance Imaging 2024-Nov-14, European urology oncology IF:8.3Q1 DOI:10.1016/j.euo.2024.11.001 PMID:39547898	综述	本文系统回顾了深度学习模型在磁共振成像上自动检测、定位和表征临床显著性前列腺癌的诊断准确性	评估了深度学习模型在增强前列腺癌MRI诊断中的当前状态	研究设计、验证策略和数据集的显著异质性，以及缺乏外部验证和标准化方法	评估深度学习模型在MRI上自动检测、定位和表征临床显著性前列腺癌的诊断准确性	深度学习模型在MRI上检测和表征临床显著性前列腺癌的能力	计算机视觉	前列腺癌	磁共振成像	深度学习模型	图像	25项研究符合纳入标准
789	2024-11-17	Brain tumor diagnosis in MRI scans images using Residual/Shuffle Network optimized by augmented Falcon Finch optimization 2024-11-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-77523-2 PMID:39537654	研究论文	本文提出了一种使用深度学习方法在MRI扫描图像中诊断脑肿瘤的新方法，重点是Residual/Shuffle网络，并通过Augmented Falcon Finch优化算法优化网络参数	本文引入了Augmented Falcon Finch优化算法来优化Residual/Shuffle网络的超参数，提高了模型的可靠性和准确性	NA	开发一种在MRI扫描图像中诊断脑肿瘤的高效深度学习方法	脑肿瘤的MRI扫描图像	计算机视觉	脑癌	深度学习	Residual/Shuffle网络	图像	标准脑肿瘤MRI数据集
790	2024-11-17	Deep learning enables the use of ultra-high-density array in DNBSEQ 2024-11-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78748-x PMID:39537672	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的DNB图像超分辨率网络DNBSRN，以解决DNBSEQ中使用超高密度阵列时图像分辨率不足的问题	设计了专门用于DNB图像的DNBSRN网络，并采用基于直方图匹配的预处理方法，显著提高了超高密度阵列的碱基调用性能	NA	解决DNBSEQ中使用超高密度阵列时图像分辨率不足的问题，提高测序通量并降低试剂成本	DNB图像的超分辨率重建	计算机视觉	NA	深度学习	超分辨率网络	图像	八个DNB图像数据集
791	2024-11-17	Predicting rainfall using machine learning, deep learning, and time series models across an altitudinal gradient in the North-Western Himalayas 2024-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-77687-x PMID:39537701	研究论文	研究提出使用机器学习和深度学习模型以及时间序列技术来预测印度西北喜马拉雅山脉不同海拔的降雨量	研究首次将多种机器学习和深度学习算法应用于喜马拉雅山脉的降雨预测，并结合时间序列技术，显著提高了预测精度	研究结果显示海拔对模型精度有显著影响，表明需要在该地区增加更多的气象站以提高预测精度	提高喜马拉雅山脉地区降雨预测的准确性，以减少因降雨引发的灾害损失	喜马拉雅山脉不同海拔的降雨量	机器学习	NA	随机森林、支持向量回归、人工神经网络、k近邻、长短期记忆网络、双向LSTM、深度LSTM、门控循环单元、简单循环神经网络、自回归积分移动平均模型、TBATS	LSTM、双向LSTM、深度LSTM、GRU、RNN、ANN、KNN、SVR、RF	气象数据	六个不同海拔的气象站，数据时间跨度为1980年至2021年
792	2024-11-17	PLC based laser scanning system for conveyor belt surface monitoring 2024-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78985-0 PMID:39537724	研究论文	本文介绍了用于传送带表面监控的高级激光扫描系统的设计、实现和测试	创新点包括基于故障模式的优化检测位置、先进的PLC集成实现无缝自动化以及智能防尘功能	NA	开发一种适用于恶劣和复杂工业环境的传送带表面监控系统	传送带表面状况	计算机视觉	NA	激光扫描、工业级相机、深度学习算法	YOLOv7	图像	NA
793	2024-11-17	Dual-encoder architecture for metal artifact reduction for kV-cone-beam CT images in head and neck cancer radiotherapy 2024-11-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79305-2 PMID:39537735	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的双编码器架构，用于减少头颈部癌症放射治疗中kV-锥束CT图像的金属伪影	本文创新性地采用了双编码器架构，结合UNet和FusionNet模型，通过不同的特征融合方法来实现金属伪影的去除和解剖结构的恢复	本文仅使用了34例头颈部癌症患者的CBCT图像进行测试，样本量较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种深度学习模型，用于减少头颈部癌症放射治疗中CBCT图像的金属伪影，以提高剂量计算的准确性和解剖结构的识别	头颈部癌症患者的kV-锥束CT图像	计算机视觉	头颈部癌症	深度学习	双编码器架构	图像	34例头颈部癌症患者
794	2024-11-17	Author Correction: Deep learning-based super-resolution and denoising algorithm improves reliability of dynamic contrast-enhanced MRI in diffuse glioma 2024-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79468-y PMID:39537823	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
795	2024-11-17	A two-stage deep-learning model for determination of the contact of mandibular third molars with the mandibular canal on panoramic radiographs 2024-Nov-13, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-04850-1 PMID:39538183	研究论文	本研究评估了一种两阶段深度学习模型在全景X光片上检测下颌第三磨牙与下颌管接触关系的准确性	采用两阶段深度学习模型，结合Faster R-CNN和ResNeXt，首次实现了在全景X光片上自动检测下颌第三磨牙与下颌管的接触关系	研究样本量相对较小，且仅限于全景X光片数据	评估深度学习模型在全景X光片上检测下颌第三磨牙与下颌管接触关系的准确性	下颌第三磨牙与下颌管的接触关系	计算机视觉	NA	深度学习	两阶段深度学习模型（Faster R-CNN和ResNeXt）	图像	387张全景X光片，包含619个下颌第三磨牙与下颌管的图像
796	2024-11-17	Deep learning-based automated measurement of hip key angles and auxiliary diagnosis of developmental dysplasia of the hip 2024-Nov-13, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-024-08035-3 PMID:39538255	研究论文	本研究评估了基于深度学习的人工智能模型在测量骨盆前后位X光片中髋关节关键角度并辅助诊断发育性髋关节发育不良中的准确性	本研究首次使用深度学习模型自动测量髋关节关键角度，并展示了其在诊断发育性髋关节发育不良和边缘性发育性髋关节发育不良中的有效性	本研究仅限于回顾性分析，未来需要进行前瞻性研究以进一步验证模型的有效性	评估人工智能模型在测量髋关节关键角度并辅助诊断发育性髋关节发育不良中的准确性	髋关节关键角度（Sharp、Tönnis和Center Edge角度）和发育性髋关节发育不良的诊断	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	1029名患者（273名男性和757名女性）的骨盆前后位X光片
797	2024-11-17	Feasibility of Ultra-low Radiation and Contrast Medium Dosage in Aortic CTA Using Deep Learning Reconstruction at 60 kVp: An Image Quality Assessment 2024-Nov-13, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.10.042 PMID:39542806	研究论文	评估在60 kVp条件下使用深度学习重建算法进行主动脉CTA时，超低辐射和造影剂剂量的可行性	采用60 kVp和新型深度学习图像重建算法ClearInfinity（DLIR-CI），显著降低辐射剂量和造影剂用量，同时保持图像质量	研究仅针对非肥胖患者，未涵盖所有患者群体	评估在主动脉CTA中使用超低辐射和造影剂剂量结合60 kVp和深度学习重建算法的可行性	非肥胖患者的主动脉CTA图像质量	计算机视觉	心血管疾病	深度学习图像重建算法	深度学习模型	图像	非肥胖参与者，分为两组进行对比研究
798	2024-11-17	Repeatability of Microperimetry in areas of RPE and Photoreceptor loss in Geographic Atrophy supported by AI-based OCT biomarker quantification 2024-Nov-13, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2024.11.005 PMID:39547308	研究论文	本文研究了在地理萎缩（GA）患者中，基于AI的OCT生物标志物定量支持下，微视野计（MP）在视网膜色素上皮（RPE）和光感受器（PR）损失区域的重复性	本文结合了微视野计与基于深度学习的算法，量化了RPE和PR完整性损失区域，并评估了测试-重测的重复性	本文仅评估了两种微视野计设备（MAIA和MP3）的重复性，未涵盖其他设备	评估微视野计在地理萎缩患者中，特别是在RPE和PR损失区域的测试-重测重复性	地理萎缩患者，特别是RPE和PR损失区域	数字病理学	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT），深度学习	深度学习模型	图像	20名患者，每台设备900个刺激
799	2024-11-17	A deep learning based method for left ventricular strain measurements: repeatability and accuracy compared to experienced echocardiographers 2024-Nov-12, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01470-7 PMID:39528980	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于自动测量左心室应变，并与经验丰富的超声心动图医师的结果进行重复性和准确性比较	本文首次将深度学习模型应用于自动计算左心室应变，并与传统手动方法进行比较	研究样本主要来自大学医院门诊，可能存在样本偏倚	验证基于深度学习的自动应变测量方法的可行性和准确性	左心室应变测量	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	EfficientNetB1	图像	672例临床超声心动图检查
800	2024-11-17	Development of a cerebellar ataxia diagnosis model using conditional GAN-based synthetic data generation for visuomotor adaptation task 2024-Nov-12, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02720-y PMID:39529148	研究论文	本研究提出了一种基于条件生成对抗网络（GAN）的合成数据生成模型，用于创建小脑共济失调患者的分类框架	利用条件对抗生成神经网络和重构网络的组合生成合成数据，并将其与真实数据结合用于训练分类模型，以提高分类准确性	NA	开发早期疾病诊断工具，解决数字医疗领域数据不足的问题	小脑共济失调患者、年龄匹配的正常个体和年轻健康受试者的视觉运动适应任务轨迹数据	机器学习	小脑共济失调	条件生成对抗网络（GAN）	条件对抗生成神经网络	轨迹数据	NA