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
1161	2024-10-09	Automatic removal of large blood vasculature for objective assessment of brain tumors using quantitative dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging 2024-Nov, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5218 PMID:39051137	研究论文	本文提出了一种基于数据聚类算法、形态学操作和定量动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）图谱的方法，用于自动去除大脑肿瘤区域中的大血管（LBV），以实现对肿瘤的客观评估	本文提出了一种新的方法，结合rCBV和Slope-2图谱进行数据聚类，以提高LBV分割的准确性和计算效率	本文为回顾性研究，样本量有限，且未提及该方法在其他类型肿瘤或不同成像条件下的适用性	研究目的是通过自动去除大脑肿瘤区域中的大血管，提高定量DCE-MRI参数评估和肿瘤分类的客观性	研究对象为103例经组织病理学证实的大脑肿瘤患者	数字病理学	脑肿瘤	动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）	k-means聚类算法	图像	103例大脑肿瘤患者
1162	2024-10-09	Exploring the potential of multiomics liquid biopsy testing in the clinical setting of lung cancer 2024-Nov, Cytopathology : official journal of the British Society for Clinical Cytology IF:1.2Q3 DOI:10.1111/cyt.13396 PMID:38822635	review	本文探讨了多组学液体活检在肺癌临床应用中的潜力	本文介绍了人工智能和多组学如何通过多标记、多分析物和多来源的方法，识别与患者健康状况相关的临床有价值的生物标志物组合	临床实施面临挑战，包括研究的可重复性和方法学标准化的缺乏	探讨人工智能和多组学在肺癌液体活检中的应用潜力	肺癌液体活检中的生物标志物	machine learning	lung cancer	multiomics	deep learning	NA	NA
1163	2024-10-09	A deep learning approach to explore the association of age-related macular degeneration polygenic risk score with retinal optical coherence tomography: A preliminary study 2024-Nov, Acta ophthalmologica IF:3.0Q1 DOI:10.1111/aos.16710 PMID:38761033	研究论文	本文使用深度学习技术研究年龄相关性黄斑变性（AMD）的多基因风险评分（PRS）与视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像之间的关系	开发了一种从OCT图像中高效估计PRS的方法，并使用深度学习技术分析OCT图像与AMD的PRS之间的关联	研究样本量较小，仅为332名患者	探讨AMD的遗传因素与OCT扫描图像之间的关系	年龄相关性黄斑变性（AMD）患者及其OCT图像	机器学习	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	卷积神经网络（CNN）	图像	332名患者，其中235名患有AMD，97名为对照组
1164	2024-10-09	Deep Learning for prediction of late recurrence of retinal detachment using preoperative and postoperative ultra-wide field imaging 2024-Nov, Acta ophthalmologica IF:3.0Q1 DOI:10.1111/aos.16693 PMID:38682863	研究论文	本文开发了一种深度学习模型，用于基于术前和术后超广角成像预测视网膜脱离的晚期复发	本文首次使用深度学习模型基于术前和术后超广角伪彩色和自体荧光图像预测视网膜脱离的晚期复发	本文仅使用了回顾性数据，且样本量相对较小	开发一种自动预测视网膜脱离晚期复发的深度学习模型	视网膜脱离的晚期复发	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	深度学习模型	图像	412只眼睛
1165	2024-10-08	Enhancing practicality of deep learning for crop disease identification under field conditions: insights from model evaluation and crop-specific approaches 2024-Nov, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8317 PMID:39030887	研究论文	研究评估了在实验室、田间和混合条件下使用深度学习模型进行作物病害识别的准确性，并探讨了模型架构和作物特异性模型对准确性的影响	研究了不同条件下（实验室、田间和混合）的作物病害识别准确性，并探讨了作物特异性模型对减少跨作物病害误分类的影响	尽管作物特异性模型减少了跨作物病害误分类，但也导致了同种作物内病害误分类的轻微增加	评估在不同条件下使用深度学习模型进行作物病害识别的准确性，并探讨模型架构和作物特异性模型的影响	苹果、马铃薯和番茄的14种病害	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN)	DenseNets, ResNets, MobileNetV3, EfficientNet, VGG Nets	图像	包含苹果、马铃薯和番茄的14种病害的数据集
1166	2024-10-08	Causality-inspired crop pest recognition based on Decoupled Feature Learning 2024-Nov, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8314 PMID:39022822	研究论文	本文提出了一种基于解耦特征学习的因果关系启发式作物害虫识别框架	利用因果推断技术处理训练数据集偏差，通过分类置信度构建不同的训练域，并使用中心三重损失学习类核心特征	NA	提高作物害虫识别的准确性和可靠性	作物害虫	计算机视觉	NA	深度学习	解耦特征学习框架	图像	在Li、DFSPD和IP102数据集上分别进行了测试
1167	2024-10-08	Prediction of surgery-first approach orthognathic surgery using deep learning models 2024-Nov, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2024.05.003 PMID:38821731	研究论文	本研究利用深度学习模型预测正颌手术中手术优先方法的治疗方式，并评估其临床准确性	深度学习为加速工作流程、自动化辅助决策和个性化治疗计划提供了新方法	NA	利用深度学习预测正颌手术中手术优先方法的治疗方式	正颌手术患者	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	228名骨性III类错颌患者
1168	2024-10-08	Deep Variational Network Toward Blind Image Restoration 2024-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3365745 PMID:38349822	研究论文	本文提出了一种新的盲图像恢复方法，结合了经典模型方法和深度学习方法的优点	构建了一个通用的贝叶斯生成模型来描述盲图像恢复中的退化过程，并设计了一种变分推断算法，将所有期望的后验分布参数化为深度神经网络	NA	旨在解决盲图像恢复问题，并结合经典模型方法和深度学习方法的优点	盲图像恢复中的图像退化和恢复过程	计算机视觉	NA	变分推断算法	深度神经网络	图像	NA
1169	2024-10-06	Deep learning-based analysis of EGFR mutation prevalence in lung adenocarcinoma H&E whole slide images 2024-Nov, The journal of pathology. Clinical research DOI:10.1002/2056-4538.70004 PMID:39358807	研究论文	开发了一种基于深度学习的模型，用于预测肺腺癌全切片图像中的EGFR突变，并引入了EGFR突变流行度（EMP）评分来量化EGFR突变在全切片图像中的流行度	引入了EGFR突变流行度（EMP）评分，通过多实例学习方法对全切片图像进行分区，并使用补丁掩码调度训练策略来学习EGFR的多种病理学模式	深度学习模型在反映肿瘤异质性和解释性方面存在局限性	开发一种能够预测肺腺癌全切片图像中EGFR突变的深度学习模型，并评估其解释性和实用性	肺腺癌患者的全切片图像中的EGFR突变	数字病理学	肺癌	深度学习	深度学习模型	图像	868个全切片图像样本，其中197个用于测试
1170	2024-10-05	DeepMesh: Differentiable Iso-Surface Extraction 2024-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3392291 PMID:38648137	研究论文	本文提出了一种从深度隐式场中提取显式表面网格表示的可微分方法	本文的创新点在于引入了一种可微分的等值面提取方法，使得从隐式场到显式网格表示的转换过程可以进行端到端的训练	NA	研究目的是解决现有方法在从隐式场转换为显式网格表示时无法进行微分的问题	研究对象是深度隐式场和显式表面网格表示	计算机视觉	NA	深度学习	深度隐式场	3D网格	NA
1171	2024-10-05	Learning With Style: Continual Semantic Segmentation Across Tasks and Domains 2024-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3397461 PMID:38713563	研究论文	本文提出了一种在任务和领域之间进行持续语义分割的方法，通过风格迁移技术和鲁棒的蒸馏框架来解决领域和任务变化的问题	本文创新性地将领域适应和类增量学习结合起来，提出了一种统一的解决方案，并使用风格迁移技术和鲁棒的蒸馏框架来增强模型的适应性和记忆能力	NA	解决深度学习模型在不同任务和领域之间进行持续语义分割的问题	深度学习模型在不同任务和领域之间的适应性和记忆能力	计算机视觉	NA	风格迁移技术	蒸馏框架	图像	多个自动驾驶数据集
1172	2024-10-05	Deep Learning Methods for Calibrated Photometric Stereo and Beyond 2024-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3388150 PMID:38607717	综述	本文综述了利用正交相机和方向光源的深度学习校准光度立体方法	展示了深度学习在非朗伯表面光度立体中的强大能力	指出了现有模型的局限性并提出了未来研究趋势	综述现有深度学习校准光度立体方法并提出未来研究方向	光度立体方法及其在非朗伯表面上的应用	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	使用了最广泛使用的基准数据集
1173	2024-10-04	MycoAI: Fast and accurate taxonomic classification for fungal ITS sequences 2024-Nov, Molecular ecology resources IF:5.5Q1 DOI:10.1111/1755-0998.14006 PMID:39152642	研究论文	介绍了一个名为MycoAI的Python包，用于快速且准确地对真菌ITS序列进行分类	引入了BERT和CNN等深度学习模型，并采用多头输出架构和多层次分层标签平滑技术，显著提高了分类的准确性和效率	由于参考数据不足，分类结果仍需人工验证	开发一种高效且准确的真菌ITS序列分类方法	真菌ITS序列的分类	机器学习	NA	深度学习	BERT, CNN	序列	超过500万条标记序列
1174	2024-10-04	Development of a deep learning model for detecting lumbar vertebral fractures on CT images: An external validation 2024-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111685 PMID:39197270	研究论文	开发并外部验证了一种基于CT图像的深度学习模型，用于检测腰椎椎体骨折	利用3D V-Net和3D ResNet卷积深度神经网络进行椎体分割和骨折分类	NA	开发和验证一种用于检测腰椎椎体骨折的二分类模型	腰椎椎体骨折的检测	计算机视觉	骨骼疾病	深度学习	3D V-Net, 3D ResNet	图像	Cohort A: 248名患者，1508个椎体；Cohort B: 148名患者，887个椎体
1175	2024-10-04	Exploring prognostic biomarkers in pathological images of colorectal cancer patients via deep learning 2024-Nov, The journal of pathology. Clinical research DOI:10.1002/2056-4538.70003 PMID:39343999	研究论文	本文利用深度学习技术从结直肠癌患者的病理图像中探索预后生物标志物	开发了结直肠癌风险评分（CRCRS），并结合Grad-CAM可视化病理表型，通过多组学数据探讨了CRCRS的潜在生物学机制	NA	探索结直肠癌患者的预后生物标志物	结直肠癌患者的病理图像	数字病理学	结直肠癌	深度学习	弱监督深度学习模型	图像	640名结直肠癌患者（PLCO数据集）和522名结直肠癌患者（TCGA数据集）
1176	2024-10-03	Advances in Oral Exfoliative Cytology: From Cancer Diagnosis to Systemic Disease Detection 2024-Nov, Diagnostic cytopathology IF:1.0Q4 DOI:10.1002/dc.25400 PMID:39219248	综述	本文综述了口腔脱落细胞学在癌症诊断和系统性疾病检测中的应用及最新进展	本文介绍了细胞采集和制备方法的改进、分子标记和DNA分析的整合、系统性疾病检测的新应用以及计算机辅助分析和深度学习算法的潜力	标准化和广泛临床应用仍面临挑战	评估口腔脱落细胞学在口腔和系统性疾病诊断中的当前状态和未来潜力	口腔脱落细胞学技术及其在癌症和系统性疾病检测中的应用	NA	NA	口腔脱落细胞学	深度学习	细胞	NA
1177	2024-10-02	Diagnostic utility of transfer learning by using convolutional neural network for cytological diagnosis of malignant effusions 2024-Nov, Diagnostic cytopathology IF:1.0Q4 DOI:10.1002/dc.25382 PMID:39007486	研究论文	本文探讨了使用卷积神经网络（CNN）通过迁移学习进行恶性积液细胞学诊断的可行性	本文首次将迁移学习应用于恶性积液的细胞学诊断，展示了其在提高临床病理实验室效率方面的潜力	研究样本量较小，且为回顾性研究，可能影响结果的普适性	探索卷积神经网络在恶性积液细胞学诊断中的应用，评估其诊断效能	恶性积液的细胞学诊断	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	342个积液样本和518张图像
1178	2024-10-02	Machine Learning and Omics Analysis in Aortic Aneurysm 2024 Nov-Dec, Angiology IF:2.6Q2 DOI:10.1177/00033197231206427 PMID:37817423	研究论文	本文综述了机器学习和组学分析在主动脉瘤中的应用，旨在揭示其病理生理机制并开发个性化的风险预测模型	本文首次系统总结了机器学习和深度学习在主动脉瘤组学数据分析中的应用进展	目前仅有少数研究报道了机器学习在主动脉瘤组学分析中的应用，未来需要更多研究来验证和扩展这些发现	总结机器学习和组学分析在主动脉瘤中的最新进展，并探讨未来的研究方向	主动脉瘤的病理生理机制和个性化风险预测模型	机器学习	心血管疾病	组学分析	机器学习/深度学习	组学数据	NA
1179	2024-10-01	Artificial intelligence in myopia in children: current trends and future directions 2024-Nov-01, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001086 PMID:39259652	综述	本文综述了人工智能在儿童近视管理中的当前趋势和未来方向	本文介绍了利用人工智能进行大规模近视筛查、多模态数据分析和深度学习模型在近视进展和精准治疗中的应用	技术进步带来了监管和临床整合的实际挑战	探讨人工智能在儿童近视管理中的应用潜力	儿童近视及其进展	机器学习	眼科疾病	NA	传统机器学习模型、深度学习模型	多模态数据	NA
1180	2024-10-01	Deep learning aided measurement of outer retinal layer metrics as biomarkers for inherited retinal degenerations: opportunities and challenges 2024-Nov-01, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001088 PMID:39259656	综述	本文综述了用于评估遗传性视网膜变性（IRDs）的现有视网膜成像和视觉功能测试方法，重点介绍了深度学习（DL）方法在确定IRDs结构生物标志物中的应用	本文探讨了深度学习在处理视网膜图像以检测与疾病相关的结构变化中的应用	需要更多的工作来研究结构和功能之间的关系	评估遗传性视网膜变性（IRDs）的结构生物标志物	外视网膜层结构，包括外核层、椭圆体带、光感受器外段、RPE等	计算机视觉	遗传性视网膜变性	深度学习	NA	图像	NA