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
261	2025-01-31	HDNLS: Hybrid Deep-Learning and Non-Linear Least Squares-Based Method for Fast Multi-Component T1ρ Mapping in the Knee Joint 2024-Dec-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12010008 PMID:39851282	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和非线性最小二乘法的混合模型HDNLS，用于膝关节的快速多组分T1ρ映射	HDNLS模型结合了基于合成数据训练的体素级深度学习和少量NLS迭代，加速了拟合过程，并消除了对参考MRI数据的需求	HDNLS在估计质量上显著优于基于深度学习的方法，但在速度上略慢于这些方法	解决非线性最小二乘法在定量磁共振成像中的初始猜测敏感性、收敛速度慢和计算成本高的问题，同时克服基于深度学习的T1ρ拟合方法对噪声敏感和依赖NLS生成参考数据的挑战	膝关节的多组分T1ρ映射	医学影像分析	NA	定量磁共振成像（MRI）	HDNLS（混合深度学习与非线性最小二乘法模型）	合成数据	NA
262	2025-01-31	Neoplasms in the Nasal Cavity Identified and Tracked with an Artificial Intelligence-Assisted Nasal Endoscopic Diagnostic System 2024-Dec-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12010010 PMID:39851283	研究论文	本研究构建了一个人工智能辅助的鼻内窥镜诊断系统，能够初步区分和识别鼻腔肿瘤特性，并在手术中进行实时跟踪，为鼻内窥镜手术提供重要依据	首次结合Deep Snake、U-Net和Att-Res2-UNet网络开发了基于内窥镜图像的鼻腔肿瘤检测网络，并优化了SiamMask在线跟踪算法，实现了术中实时自动跟踪	模型的总体准确率略低于鼻科专家（0.9790 ± 0.00348 vs 0.9707 ± 0.00984）	构建一个能够初步识别鼻腔肿瘤并在手术中实时跟踪的人工智能辅助鼻内窥镜诊断系统	鼻腔肿瘤	计算机视觉	鼻腔肿瘤	深度学习	Deep Snake, U-Net, Att-Res2-UNet, SiamMask	视频数据	1050例鼻内窥镜手术视频数据，涉及四种类型的鼻腔肿瘤
263	2025-01-31	Automatic Aortic Valve Extraction Using Deep Learning with Contrast-Enhanced Cardiac CT Images 2024-Dec-25, Journal of cardiovascular development and disease IF:2.4Q2 DOI:10.3390/jcdd12010003 PMID:39852281	研究论文	本研究评估了使用深度学习技术从对比增强心脏CT图像中自动提取和描绘主动脉瓣环区域的效果	比较了分割和对象检测两种方法在主动脉瓣环区域提取中的准确性，发现对象检测方法表现更优	数据集规模较小，仅包含32个对比增强心脏CT扫描	评估深度学习技术在心脏CT图像中自动提取主动脉瓣环区域的准确性	对比增强心脏CT图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	DeepLabv3+, YOLOv2	图像	32个对比增强心脏CT扫描
264	2025-01-31	Dynamic Neural Network States During Social and Non-Social Cueing in Virtual Reality Working Memory Tasks: A Leading Eigenvector Dynamics Analysis Approach 2024-Dec-24, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15010004 PMID:39851372	研究论文	本研究探讨了在虚拟现实环境中，社交和非社交刺激对大脑连接模式的影响，特别是对工作记忆等认知功能的影响	创新性地将LEiDA框架应用于EEG数据，以检测大脑网络状态的快速变化，并结合深度学习和图论分析揭示社交线索对认知过程的显著影响	样本量相对较小（47名参与者），且仅限于虚拟现实环境中的工作记忆任务	研究社交和非社交刺激对大脑连接模式和认知功能的影响	47名参与者在虚拟现实环境中的大脑连接模式	认知神经科学	NA	LEiDA框架、EEG、深度学习、图论分析	深度学习	EEG数据	47名参与者
265	2025-01-31	The Neural Frontier of Future Medical Imaging: A Review of Deep Learning for Brain Tumor Detection 2024-Dec-24, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11010002 PMID:39852315	综述	本文综述了深度学习在脑肿瘤检测中的应用，总结了近五年的研究成果，探讨了特征提取、分割和分类的最新方法和挑战	填补了深度学习在脑肿瘤检测领域综合评述的空白，分析了100多篇研究论文，总结了关键概念、挑战和数据集，并提出了未来研究方向	可解释人工智能（XAI）的应用仍然有限，尽管其在建立医疗诊断信任方面的重要性	探讨深度学习在脑肿瘤检测中的应用，总结最新方法、挑战和未来方向	脑肿瘤检测	医学影像	脑肿瘤	深度学习	CNN, GAN, Autoencoders, RNN	MRI图像	100多篇研究论文
266	2025-01-31	Bridging healthcare gaps: a scoping review on the role of artificial intelligence, deep learning, and large language models in alleviating problems in medical deserts 2024-Dec-23, Postgraduate medical journal IF:3.6Q1 DOI:10.1093/postmj/qgae122 PMID:39323384	综述	本文探讨了人工智能（AI）、深度学习和大语言模型（LLMs）在解决医疗资源匮乏地区（医疗沙漠）问题中的作用	本文首次系统地评估了AI，特别是LLMs，在医疗沙漠中通过整合电子健康和医疗物联网来提升服务水平的潜力	需要进一步的研究和开发以充分实现AI在解决医疗沙漠挑战中的潜力	研究AI在提升医疗资源匮乏地区医疗服务可及性、质量和分配中的作用	医疗资源匮乏地区（医疗沙漠）	自然语言处理	NA	AI, LLMs, e-Health, 医疗物联网	LLMs	文本	NA
267	2025-01-31	State-of-the-art performance of deep learning methods for pre-operative radiologic staging of colorectal cancer lymph node metastasis: a scoping review 2024-Dec-02, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2024-086896 PMID:39622569	综述	本文评估了深度学习在结直肠癌淋巴结转移术前放射学分期中的应用现状	本文首次系统性地评估了深度学习在结直肠癌淋巴结转移术前放射学分期中的应用，并指出了现有研究的局限性和未来研究方向	现有研究存在数据不具代表性、方法不充分、模型验证不足和可解释性技术有限等基本局限性	评估深度学习在结直肠癌淋巴结转移术前放射学分期中的应用现状	结直肠癌淋巴结转移	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	NA	放射学影像	13项研究
268	2025-01-31	Mapping the Use of Artificial Intelligence-Based Image Analysis for Clinical Decision-Making in Dentistry: A Scoping Review 2024-Dec, Clinical and experimental dental research IF:1.7Q3 DOI:10.1002/cre2.70035 PMID:39600121	综述	本文通过范围综述探讨了人工智能在牙科临床决策中图像分析的应用，并识别了当前文献中的趋势和研究空白	系统地综述了人工智能在牙科图像分析中的应用，特别是在诊断、检测或分类、预测和管理等方面的临床决策支持	综述主要基于现有文献，可能未涵盖所有最新研究进展	研究人工智能在牙科图像分析中的应用及其对临床决策的影响	牙科图像，包括正颌全景片（OPGs）和口内X光片（咬翼片和根尖片）	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNNs）	CNN	图像	601,122张图像
269	2025-01-31	Comparing the Artificial Intelligence Detection Models to Standard Diagnostic Methods and Alternative Models in Identifying Alzheimer's Disease in At-Risk or Early Symptomatic Individuals: A Scoping Review 2024-Dec, Cureus DOI:10.7759/cureus.75389 PMID:39781179	综述	本文通过范围综述方法，比较了人工智能检测模型与标准诊断方法及替代模型在识别阿尔茨海默病高危或早期症状个体中的应用	聚焦于2022年1月至2023年9月的研究，探讨了人工智能在早期阿尔茨海默病检测和诊断中的应用进展，特别是深度学习算法在早期识别中的高准确性	研究存在数据异质性和模型泛化能力不足的问题，实际应用中面临将AI系统整合到临床工作流程和临床医生采纳的挑战，以及数据隐私和知情同意等伦理问题	比较人工智能检测模型与标准诊断方法及替代模型在识别阿尔茨海默病高危或早期症状个体中的应用	阿尔茨海默病高危或早期症状个体	数字病理学	老年疾病	深度学习算法	深度学习模型	神经影像、基因组学、认知测试、血液生物标志物	44篇文章从2966篇文章中筛选出进行定性综合
270	2025-01-31	A Deep Learning Framework for Automated Classification and Archiving of Orthodontic Diagnostic Documents 2024-Dec, Cureus DOI:10.7759/cureus.76530 PMID:39877794	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习框架，用于自动化正畸诊断图像的分类和归档，以提高工作效率并减少人为错误	该研究首次将深度学习技术应用于正畸诊断图像的自动化分类和归档，并通过注意力模块增强模型性能，展示了在临床相关特征上的有效聚焦	研究仅使用了来自三个牙科诊所的数据，可能限制了模型的泛化能力	开发一种自动化正畸诊断图像分类和归档的深度学习框架，以提高诊断效率和准确性	正畸诊断图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	61,842张图像用于训练，13,729张图像用于外部验证
271	2025-01-30	Generalizable deep learning approach for 3D particle imaging using holographic microscopy (HM) 2024-Dec-30, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.535207 PMID:39876127	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的通用方法，用于全息显微镜下的3D粒子成像	利用人类对粒子衍射图案纵向变化的感知，提出了一种高度通用的深度学习架构，显著提高了处理速度	训练数据仅包含少量合成和真实全息图，可能限制了模型在更广泛场景下的表现	开发一种通用的3D粒子成像方法，以克服全息显微镜在多样化设置下的局限性	3D粒子	计算机视觉	NA	全息显微镜	深度学习	图像	少量合成和真实全息图
272	2025-01-30	Qualitative identification of passive Fourier transform infrared spectra via an attention mechanism based deep learning approach 2024-Dec-30, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.543450 PMID:39876146	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
273	2025-01-30	Mobile-friendly under-sampling single-pixel imaging based on a lightweight hybrid CNN-ViT architecture 2024-Dec-30, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.546375 PMID:39876166	研究论文	本文提出了一种基于轻量级CNN-ViT混合架构的移动友好型欠采样单像素成像方法	提出了移动ViT块以降低传统ViT的计算成本，并结合CNN设计了一种新颖的轻量级CNN-ViT混合模型，用于高效准确的单像素成像重建	NA	解决现有基于ViT架构的模型在移动单像素成像应用中的计算负载和参数数量问题	单像素成像（SPI）	计算机视觉	NA	深度学习单像素成像（DLSPI）	CNN-ViT混合模型	图像	NA
274	2025-01-30	Three-stage training strategy phase unwrapping method for high speckle noises 2024-Dec-30, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.544968 PMID:39876182	研究论文	本文提出了一种三阶段多任务相位展开方法，用于高噪声条件下的相位展开	提出了一种三阶段训练策略，包括包裹相位去噪、包裹计数预测和展开相位误差补偿，并引入了基于卷积的多尺度空间注意力模块	方法在模拟数据上进行了测试，但未提及在实际数据上的应用效果	提高高噪声条件下的相位展开精度	相位展开问题	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	模拟数据	NA
275	2025-01-30	OAM-basis underwater single-pixel imaging based on deep learning at a low sampling rate 2024-Dec-30, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.543358 PMID:39876191	研究论文	本文介绍了一种基于轨道角动量（OAM）基的深度学习水下单像素成像方法，旨在解决低采样率和高浊度环境下的成像挑战	结合OAM基采样方案和改进的重建网络，显著提高了重建质量并增强了泛化能力，在3.125%的采样率和128 NTU浊度条件下仍能有效恢复水下目标图像	NA	解决水下环境中低采样率和高浊度带来的成像挑战	水下目标图像	计算机视觉	NA	深度学习	DARU-GAN（双注意力残差U-Net生成对抗网络）	图像	NA
276	2025-01-28	Artificial Intelligence in Fetal and Pediatric Echocardiography 2024-Dec-25, Children (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/children12010014 PMID:39857845	综述	本文综述了人工智能在胎儿和儿科超声心动图中的应用、挑战和未来方向	探讨了人工智能在自动化图像采集、图像分割、先天性心脏病检测和测量方面的潜力	数据集数量少、算法透明度、医生对AI的接受度以及可访问性等问题仍需解决	研究人工智能在胎儿和儿科超声心动图中的应用	胎儿和儿科患者	医学影像	先天性心脏病	机器学习和深度学习	NA	图像	NA
277	2025-01-29	A simple 2D multibody model to better quantify the movement quality of anterior cruciate ligament patients during single leg hop 2024-Dec, Acta orthopaedica Belgica IF:0.5Q4 DOI:10.52628/90.4.12600 PMID:39869863	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
278	2025-01-27	Fast intraoperative detection of primary CNS lymphoma and differentiation from common CNS tumors using stimulated Raman histology and deep learning 2024-Dec-14, Neuro-oncology IF:16.4Q1 DOI:10.1093/neuonc/noae270 PMID:39673805	研究论文	本文介绍了一种结合受激拉曼组织学（SRH）和深度学习的方法，用于快速术中检测原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）并与其他中枢神经系统肿瘤进行区分	结合受激拉曼组织学和深度学习，开发了一种名为RapidLymphoma的深度学习管道，能够在三分钟内生成虚拟H&E样图像，并在国际多中心队列中验证其诊断性能	研究依赖于特定的设备和数据来源，可能限制了其广泛应用的可行性	开发一种快速、准确的术中诊断方法，以区分原发性中枢神经系统淋巴瘤和其他中枢神经系统肿瘤	原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）和其他中枢神经系统肿瘤	数字病理学	中枢神经系统肿瘤	受激拉曼组织学（SRH）	深度学习	图像	54,000个SRH图像块，来自手术切除和立体定向引导活检，包括各种中枢神经系统肿瘤/非肿瘤病变
279	2025-01-26	Characterization of saffron from different origins by HS-GC-IMS and authenticity identification combined with deep learning 2024-Dec-30, Food chemistry: X DOI:10.1016/j.fochx.2024.101981 PMID:39850938	研究论文	本文开发了一种结合顶空气相色谱-离子迁移谱（HS-GC-IMS）和卷积神经网络（CNN）的方法，用于快速识别藏红花的来源和掺假	首次将HS-GC-IMS与CNN结合，用于藏红花的来源和掺假识别，实现了高准确率的预测	未提及样本的具体来源和数量，可能影响模型的泛化能力	开发一种快速可靠的策略，用于识别藏红花的来源和掺假	藏红花	机器学习	NA	HS-GC-IMS	CNN	图像	NA
280	2025-01-26	Accurate size-based protein localization from cryo-ET tomograms 2024-Dec, Journal of structural biology: X DOI:10.1016/j.yjsbx.2024.100104 PMID:39044770	研究论文	本文提出了一种基于大小的蛋白质定位方法，用于从冷冻电子断层扫描（cryo-ET）图像中快速准确地挑选蛋白质颗粒	该方法不需要外部模板或用户提供的标签，且计算效率高，适用于非专用CPU硬件	未提及具体局限性	提高冷冻电子断层扫描图像分析中蛋白质颗粒挑选的准确性和效率	冷冻电子断层扫描图像中的蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描（cryo-ET）和子断层图平均（STA）	NA	3D图像	不同类型的样本的断层图