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
1101	2024-09-30	Clinical implementation of deep learning robust IMPT planning in oropharyngeal cancer patients: A blinded clinical study 2024-Nov, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110522 PMID:39243863	研究论文	本研究评估了基于深度学习的自动化治疗计划方法在口咽癌患者中进行强度调制质子治疗（IMPT）计划的方案质量	本研究结合了深度学习模型与鲁棒模拟优化算法，实现了IMPT剂量的预测与优化	本研究仅在口咽癌患者中进行了评估，结果可能不适用于其他类型的癌症	评估基于深度学习的自动化治疗计划方法在口咽癌患者中进行IMPT计划的方案质量	口咽癌患者	机器学习	口咽癌	强度调制质子治疗（IMPT）	深度学习模型	剂量预测	95名口咽癌患者，分为训练组（60名）、配置组（10名）、回顾性研究测试组（10名）和前瞻性研究测试组（15名）
1102	2024-09-30	Dissecting AI-based mutation prediction in lung adenocarcinoma: A comprehensive real-world study 2024-Nov, European journal of cancer (Oxford, England : 1990) DOI:10.1016/j.ejca.2024.114292 PMID:39276594	研究论文	本文通过大规模真实世界研究，评估了基于AI的深度学习模型在肺腺癌突变预测中的应用	本文利用大规模样本集（2356个晚期FFPE样本）训练模型，提高了突变预测的鲁棒性和泛化能力	尽管模型在预测突变方面表现良好，但不能完全替代全面的分子分析	评估深度学习模型在肺腺癌突变预测中的准确性和泛化能力	肺腺癌患者的突变预测	数字病理	肺腺癌	深度学习	深度学习模型	图像	2356个晚期FFPE样本
1103	2024-09-30	Enhancing Precision in Cardiac Segmentation for Magnetic Resonance-Guided Radiation Therapy Through Deep Learning 2024-Nov-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.05.013 PMID:38797498	研究论文	本文通过深度学习框架增强磁共振引导放射治疗中的心脏分割精度	本文扩展了现有的深度学习框架“No New” U-Net，引入自蒸馏（nnU-Net.wSD）用于磁共振引导放射治疗中的心脏亚结构分割	本文的局限性在于仅在两个机构的数据上进行了验证，未来需要进一步验证其泛化能力	本文旨在通过深度学习提高磁共振引导放射治疗中的心脏亚结构分割精度，以减少心脏晚期并发症	本文研究对象为接受胸腹部放射治疗的18名患者的心脏亚结构	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	U-Net	图像	18名患者，其中10名用于训练，3名用于验证，5名用于测试，另外22名用于泛化测试
1104	2024-09-30	Longitudinal Assessment of Tumor-Infiltrating Lymphocytes in Primary Breast Cancer Following Neoadjuvant Radiation Therapy 2024-Nov-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.04.065 PMID:38677525	研究论文	研究了新辅助放疗对原发性乳腺癌中肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）的纵向影响	首次探讨了新辅助放疗对乳腺癌肿瘤免疫微环境中TILs的影响，并展示了人工智能在病理学中的潜在应用	研究样本量较小，需要进一步验证结果	探讨新辅助放疗对乳腺癌中TILs的影响及其与病理完全缓解（pCR）和长期预后的关系	乳腺癌患者在接受新辅助放疗前、中、后的肿瘤样本和外周血中的淋巴细胞	数字病理学	乳腺癌	深度学习	SuperTIL	图像	来自PRADA和Neo-RT乳腺癌临床试验的患者样本
1105	2024-09-26	Cold threat and moisture deficit induced individual tree mortality via 25-year monitoring in seminatural mixed forests, northeastern China 2024-Nov-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.176048 PMID:39244065	研究论文	研究通过25年的监测数据，利用机器学习和深度学习算法预测中国东北部半自然混交林中的个体树木死亡率	利用先进的机器学习和深度学习算法，通过筛选相关的气候和环境因素，提高了个体树木死亡率预测的准确性	研究仅限于半自然混交针叶林，未涵盖其他类型的森林生态系统	验证个体树木死亡率对区域气候的敏感性，并开发高精度的预测模型	中国东北部半自然混交针叶林中的个体树木	机器学习	NA	支持向量机、多层感知器、随机森林	随机森林	树木生长数据、地形数据、竞争数据、林分结构数据、区域气候数据	25年的监测数据
1106	2024-09-26	Molecular designing of potential environmentally friendly PFAS based on deep learning and generative models 2024-Nov-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.176095 PMID:39245376	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和生成模型的计算工作流程，用于设计环境友好型的全氟烷基和多氟烷基物质（PFAS）	本文创新性地结合了深度学习和分子生成模型，提出了一种混合深度学习架构MolHGT+，用于预测PFAS的表面张力、生物积累和肝毒性，并通过虚拟筛选和分子生成模型设计出环境友好型PFAS	NA	本文旨在通过计算方法设计出环境友好型的PFAS，以平衡产品效率和环境健康风险	本文的研究对象是全氟烷基和多氟烷基物质（PFAS）及其分子结构	环境化学	NA	深度学习	异构图神经网络（Heterogeneous Graph Neural Network）	分子数据	NA
1107	2024-09-26	Assessing the affective quality of soundscape for individuals: Using third-party assessment combined with an artificial intelligence (TPA-AI) model 2024-Nov-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.176083 PMID:39260516	研究论文	本文提出了一种结合第三方评估和人工智能（TPA-AI）模型来评估声景情感质量的方法	本文的创新点在于通过第三方评估结合人工智能模型，解决了数据源自相关问题，并利用声谱图和深度学习方法提高了预测准确性	本文的局限性在于样本量相对较小，且仅限于城市声音的情感质量评估	研究声学环境与人类福祉之间的关系	城市声音的情感质量	机器学习	NA	深度学习	TPA-AI	音频	100名志愿者对7051个10秒音频进行标注，180名参与者进行地理生态瞬时评估
1108	2024-09-22	Promoted production of Fe(IV)/Fe(V) intermediates in the calcium peroxide/ferrate(VI) process for low-damage removal of algal contaminants and membrane fouling control 2024-Nov-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.135709 PMID:39236536	研究论文	本文研究了钙过氧化物和高铁酸盐联合处理对藻类污染物和膜污染的低损伤去除效果	创新性地将钙过氧化物和高铁酸盐结合用于超滤过程中藻类污染物和膜污染的控制	NA	研究钙过氧化物和高铁酸盐联合处理对藻类污染物和膜污染的去除效果	藻类污染物和膜污染	NA	NA	超滤	长短期记忆深度学习网络	NA	NA
1109	2024-09-21	Multidisciplinary approaches to study anaemia with special mention on aplastic anaemia (Review) 2024-Nov, International journal of molecular medicine IF:5.7Q1 DOI:10.3892/ijmm.2024.5419 PMID:39219286	综述	本文综述了贫血的多学科研究方法，特别关注再生障碍性贫血	本文结合人工智能技术，如深度学习和机器学习，以提高预测评估、治疗预测和诊断准确性	NA	探讨贫血的诊断和治疗策略	贫血，特别是再生障碍性贫血	NA	贫血	人工智能技术，如深度学习和机器学习	NA	NA	NA
1110	2024-09-21	Detection of structural lesions of the sacroiliac joints in patients with spondyloarthritis: A comparison of T1-weighted 3D spoiled gradient echo MRI and MRI-based synthetic CT versus T1-weighted turbo spin echo MRI 2024-Nov, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-024-04669-5 PMID:38592521	研究论文	比较T1加权3D扰相梯度回波MRI和基于MRI的合成CT与T1加权涡轮自旋回波MRI在检测强直性脊柱炎患者骶髂关节结构损伤中的效果	T1加权3D扰相梯度回波MRI和基于MRI的合成CT在检测骶髂关节侵蚀、硬化和强直方面比传统T1加权涡轮自旋回波MRI更敏感，并提高了读片者的信心	NA	研究T1加权3D扰相梯度回波MRI和基于MRI的合成CT在检测强直性脊柱炎患者骶髂关节侵蚀、硬化和强直中的效果	强直性脊柱炎患者的骶髂关节	医学影像	强直性脊柱炎	MRI	深度学习算法	图像	19名轴性强直性脊柱炎患者
1111	2024-09-19	Prediction of Functional and Anatomic Progression in Lamellar Macular Holes 2024 Nov-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100529 PMID:39280348	研究论文	使用人工智能识别层状黄斑孔的解剖和功能进展的影像生物标志物，并基于OCT和OCTA构建深度学习模型预测未治疗层状黄斑孔的视力损失	首次使用深度学习模型预测层状黄斑孔的功能进展，并识别出关键的影像生物标志物	研究为回顾性观察性研究，样本量有限，且仅限于特定类型的层状黄斑孔	开发和验证一种基于OCT和OCTA的深度学习模型，用于预测层状黄斑孔的功能和解剖进展	层状黄斑孔患者的功能和解剖进展	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	深度学习模型	影像数据	139只眼，其中41只眼属于功能进展组，98只眼属于功能稳定组
1112	2024-09-17	Human-robot interaction in motor imagery: A system based on the STFCN for unilateral upper limb rehabilitation assistance 2024-Nov, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110240 PMID:39111412	研究论文	本文设计了一种基于STFCN的精细级MI-BCI系统，用于单侧上肢康复辅助	提出了空间-时间滤波卷积网络（STFCN）算法，用于提高单个部位的分类精度	仅在四分类在线实验中验证了系统的有效性，样本量较小	开发一种精细级的MI-BCI系统，用于单侧上肢康复辅助	单侧上肢康复辅助	机器学习	NA	空间-时间滤波卷积网络（STFCN）	卷积神经网络（CNN）	脑电信号	6名志愿者参与了四分类在线实验
1113	2024-09-17	Decoding micro-electrocorticographic signals by using explainable 3D convolutional neural network to predict finger movements 2024-Nov, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110251 PMID:39151656	研究论文	本研究使用可解释的3D卷积神经网络模型解码微电极皮层电图信号，以预测手指运动	引入3D卷积神经网络模型和可解释的人工智能技术，显著提高了手指运动预测的准确性，并提供了对模型决策过程的清晰解释	NA	提高从电极皮层电图数据中解码手指运动的准确性和可解释性	癫痫患者在清醒开颅手术期间的电极皮层电图信号	机器学习	NA	3D卷积神经网络	3D-CNN	电极皮层电图数据	NA
1114	2024-09-17	A minimalistic approach to classifying Alzheimer's disease using simple and extremely small convolutional neural networks 2024-Nov, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110253 PMID:39168252	研究论文	研究使用极简的3D卷积神经网络SFCN对阿尔茨海默病进行分类	提出了一种极简的3D卷积神经网络SFCN，并证明其在阿尔茨海默病分类中与更复杂的架构相比具有竞争力	研究仅限于使用T1加权磁共振成像数据，未探讨其他类型的神经影像数据	探讨现代灵活架构如EfficientNet是否比标准架构在阿尔茨海默病分类中表现更优	阿尔茨海默病和健康对照组的分类	计算机视觉	阿尔茨海默病	T1加权磁共振成像	3D卷积神经网络	图像	数据来自阿尔茨海默病神经影像学倡议(ADNI)
1115	2024-09-17	NeuroQuantify - An image analysis software for detection and quantification of neuron cells and neurite lengths using deep learning 2024-Nov, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110273 PMID:39197681	研究论文	开发了一种名为NeuroQuantify的图像分析软件，利用深度学习技术检测和量化神经元细胞及神经突长度	NeuroQuantify软件能够自动检测和量化神经元细胞及神经突长度，并识别神经突方向，相较于现有方法，其在自动和准确分析神经元结构方面有所改进	NA	开发一种能够快速有效地评估神经网络发育的工具	神经元细胞和神经突	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
1116	2024-09-17	Xerostomia prediction in patients with nasopharyngeal carcinoma during radiotherapy using segmental dose distribution in dosiomics and radiomics models 2024-Nov, Oral oncology IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.oraloncology.2024.107000 PMID:39226775	研究论文	本研究旨在整合放射组学和剂量组学特征，开发预测鼻咽癌放疗后口干症的模型	首次采用剂量分割策略，将总剂量分布分为四个分段剂量分布，并结合深度学习和手动定义的特征提取方法	本研究为回顾性分析，样本量有限，未来需进一步验证模型的泛化能力	开发预测鼻咽癌放疗后口干症的模型	鼻咽癌患者放疗后的口干症	数字病理学	鼻咽癌	放射组学、剂量组学	随机森林、支持向量机	图像	363名鼻咽癌患者
1117	2024-09-15	Clinical applications of radiomics and deep learning in breast and lung cancer: A narrative literature review on current evidence and future perspectives 2024-Nov, Critical reviews in oncology/hematology DOI:10.1016/j.critrevonc.2024.104479 PMID:39151838	综述	本文综述了放射组学和深度学习在乳腺癌和肺癌中的临床应用现状及未来展望	本文总结了放射组学在高发癌症（乳腺癌和肺癌）中的应用证据，并讨论了放射组学方法的优缺点，提出了可能的解决方案和未来展望	放射组学在临床决策中的应用仍受限于数据可重复性和研究变异性，需要前瞻性验证和标准化	总结放射组学在乳腺癌和肺癌中的应用证据，并讨论其优缺点及未来发展方向	放射组学在乳腺癌和肺癌中的临床应用	机器学习	肺癌	放射组学	NA	影像	NA
1118	2024-09-15	Noninvasive Technologies for the Diagnosis of Squamous Cell Carcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis 2024-Nov, JID innovations : skin science from molecules to population health DOI:10.1016/j.xjidi.2024.100303 PMID:39263563	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了非侵入性技术在皮肤鳞状细胞癌诊断中的性能	本文首次系统性地评估了多种非侵入性技术在皮肤鳞状细胞癌诊断中的性能，并探讨了深度学习在该领域的潜在应用	研究中缺乏标准化诊断标准，且深度学习研究较少，限制了进一步的应用	评估非侵入性技术在皮肤鳞状细胞癌早期诊断中的性能	皮肤鳞状细胞癌的非侵入性诊断技术	NA	皮肤鳞状细胞癌	高频超声、光学相干断层扫描、反射共聚焦显微镜	NA	临床诊断数据	1144名患者，224个皮肤鳞状细胞癌病变，1729个临床诊断
1119	2024-09-13	A deep learning-based model for estimating pollution fluxes from rivers into the sea and its optimization 2024-Nov-15, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.175434 PMID:39128526	研究论文	本文基于流域-河口-近岸水体系统的源汇过程，建立了一个深度学习模型来估算河流向海洋的污染通量，并分析了其时空异质性	提出了一个基于深度学习的模型来简化污染通量的估算，并提出了一种估算不同空间梯度污染通量贡献率的方法	NA	研究过去40年污染通量的变化趋势及其驱动机制，并建立一个简化的深度学习模型来估算污染通量	渤海沿岸流域的污染通量及其时空异质性	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	社会经济数据和气象数据	1980年至2020年间的数据，包括总氮和总磷的污染通量
1120	2024-09-13	Long-term trend forecast of chlorophyll-a concentration over eutrophic lakes based on time series decomposition and deep learning algorithm 2024-Nov-15, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.175451 PMID:39134277	研究论文	本文开发了一种基于时间序列分解和深度学习算法的混合方法，用于预测富营养化湖泊中叶绿素a浓度的长期趋势	本文提出了一种结合STL分解、小波相干分析和CNN-BiLSTM的混合深度学习方法，有效解决了叶绿素a浓度与水环境因素之间的非线性关系和时间序列中的趋势、季节性和残差成分问题	NA	预测富营养化湖泊中叶绿素a浓度的长期趋势，为湖泊富营养化管理和污染控制规划提供支持	太湖中叶绿素a浓度的长期趋势及其与水环境因素的关系	机器学习	NA	STL分解、小波相干分析、CNN-BiLSTM	CNN-BiLSTM	时间序列数据	以太湖为例