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
341	2025-01-14	Residual Vision Transformer and Adaptive Fusion Autoencoders for Monocular Depth Estimation 2024-Dec-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010080 PMID:39796871	研究论文	本文提出了一种端到端的监督单目深度估计自编码器，结合混合卷积神经网络和视觉变换器的编码器以及有效的自适应融合解码器，用于从单视角彩色图像中预测高精度深度图	创新点在于在编码器中混合了视觉变换器的残差配置以增强局部和全局信息，并在解码器中引入了自适应融合模块以有效合并编码器和解码器的特征	未明确提及具体限制	研究目的是提高单目深度估计的精度，以应用于3D场景重建、虚拟现实、自动驾驶和人机交互等领域	单视角彩色图像	计算机视觉	NA	深度学习	自编码器（包含混合卷积神经网络和视觉变换器）	图像	NYU数据集
342	2025-01-14	Automated Detection and Differentiation of Stanford Type A and Type B Aortic Dissections in CTA Scans Using Deep Learning 2024-Dec-25, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15010012 PMID:39795540	研究论文	本文开发并验证了一种基于深度学习算法的模型系统，用于自动检测A型主动脉夹层（AD），并将其与正常和B型AD患者区分开来	创新点在于开发了一个包含两个组件的深度学习模型，一个用于识别主动脉，另一个用于自动检测主动脉夹层并根据Stanford分类确定其类型	研究的局限性在于样本量相对较小，且为回顾性研究，可能影响模型的泛化能力	研究目的是开发一种能够自动检测和区分A型和B型主动脉夹层的深度学习模型	研究对象为498名患者的主动脉计算机断层扫描血管造影（CTA）扫描数据	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	498名患者的CTA扫描数据，其中训练集398例，验证集50例，测试集50例，独立测试集316例
343	2025-01-14	The Potential for High-Priority Care Based on Pain Through Facial Expression Detection with Patients Experiencing Chest Pain 2024-Dec-25, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15010017 PMID:39795545	研究论文	本文开发了一种基于面部表情的计算机辅助胸痛检测系统，旨在改善患者护理服务并减少心脏损伤	利用YOLO模型通过面部表情检测胸痛，为急诊护理提供了一种新的辅助工具	研究中未提及样本的具体数量和多样性，可能影响模型的泛化能力	开发一种基于面部表情的自动胸痛检测系统，以提高患者护理服务的效率	经历胸痛的患者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	YOLO (YOLOv4, YOLOv6, YOLOv7)	图像	未提及具体样本数量
344	2025-01-14	Deep Learning for Melanoma Detection: A Deep Learning Approach to Differentiating Malignant Melanoma from Benign Melanocytic Nevi 2024-Dec-25, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17010028 PMID:39796659	研究论文	本研究评估并比较了四种卷积神经网络（CNN）架构在皮肤镜图像二分类中的性能，以区分恶性黑色素瘤和良性黑色素细胞痣	比较了四种CNN架构（DenseNet121、ResNet50V2、NASNetMobile和MobileNetV2）在黑色素瘤检测中的性能，并评估了它们在准确性、AUC-ROC、推理时间和模型大小方面的表现	研究仅基于单一数据集（DermNet），未涉及其他数据集或临床环境中的验证	通过深度学习技术提高黑色素瘤的早期检测准确性	皮肤镜图像	计算机视觉	黑色素瘤	卷积神经网络（CNN）	DenseNet121, ResNet50V2, NASNetMobile, MobileNetV2	图像	8825张皮肤镜图像
345	2025-01-14	Intelligent Pattern Recognition Using Distributed Fiber Optic Sensors for Smart Environment 2024-Dec-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010047 PMID:39796837	研究论文	本文提出了一种基于分布式光纤传感器和深度学习技术的智能模式识别方法，用于智能环境中的入侵检测	提出了一种创新的干涉传感方法，结合Mach-Zehnder干涉仪和时间森林神经网络（TFNN），以提高入侵检测的准确性和效率	传统神经网络的高复杂性和计算需求，以及背向散射方法需要信号传播两倍距离的低效性	提高分布式光纤传感器在智能环境中的入侵检测性能	分布式光纤传感器（DFOSs）	机器学习	NA	Mach-Zehnder干涉仪（MZI）和时间森林神经网络（TFNN）	时间森林神经网络（TFNN）	信号数据	NA
346	2025-01-14	Using Infrared Raman Spectroscopy with Machine Learning and Deep Learning as an Automatic Textile-Sorting Technology for Waste Textiles 2024-Dec-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010057 PMID:39796848	研究论文	本研究开发了一种基于拉曼光谱和人工智能的高精度纺织品分类技术，用于废弃纺织品的自动分类，以提高回收纤维的质量	结合拉曼光谱和多种AI技术（PCA、KNN、SVM、RF、ANN、CNN），实现了每秒1件的分类效率，且分类精度超过95%	未提及具体样本量及实验环境限制	解决循环经济中纺织品高效回收的迫切需求	废弃纺织品	机器学习和光谱分析	NA	拉曼光谱	PCA、KNN、SVM、RF、ANN、CNN	光谱数据	NA
347	2025-01-14	Parkinson's Disease Prediction: An Attention-Based Multimodal Fusion Framework Using Handwriting and Clinical Data 2024-Dec-24, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15010004 PMID:39795532	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的多模态诊断框架（PMMD），用于通过手写和临床数据准确检测帕金森病（PD）	该框架首次引入了跨模态注意力机制，用于建模不同数据模态之间的交互	未明确提及研究的局限性	旨在通过多模态数据融合提高帕金森病的早期诊断准确性	帕金森病患者	数字病理学	帕金森病	深度学习	跨模态注意力机制	图像、手写、绘图和临床数据	未明确提及样本数量
348	2025-01-14	Toward Robust Lung Cancer Diagnosis: Integrating Multiple CT Datasets, Curriculum Learning, and Explainable AI 2024-Dec-24, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15010001 PMID:39795530	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的新模型，旨在提高肺癌诊断的质量、可理解性和泛化能力	该研究通过整合多个CT数据集、采用mixup增强技术和课程学习策略，提升了模型的泛化能力和鲁棒性，并利用可解释人工智能（XAI）技术增强了模型的可解释性	尽管模型在多个数据集上表现优异，但其在更广泛临床环境中的实际应用仍需进一步验证	提高肺癌诊断的准确性、可理解性和泛化能力	肺癌诊断	计算机视觉	肺癌	深度学习	深度学习模型	CT图像	五个CT数据集
349	2025-01-14	Graphical Feature Construction-Based Deep Learning Model for Fatigue Life Prediction of AM Alloys 2024-Dec-24, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18010011 PMID:39795656	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络的机器学习模型，用于预测增材制造合金的疲劳寿命	通过引入Shapley加性解释和Pearson相关系数分析，将数值特征转换为图形特征，并结合注意力机制优先处理图像输入中的重要区域	模型仅在两种激光粉末床熔融制造的金属上进行了验证，可能需要进一步扩展到其他材料	提高增材制造合金疲劳寿命预测的准确性	增材制造合金	机器学习	NA	卷积神经网络	CNN	图像	两种激光粉末床熔融制造的金属
350	2025-01-14	FFL-IDS: A Fog-Enabled Federated Learning-Based Intrusion Detection System to Counter Jamming and Spoofing Attacks for the Industrial Internet of Things 2024-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010010 PMID:39796800	研究论文	本文提出了一种基于雾计算和联邦学习的入侵检测系统（FFL-IDS），用于应对工业物联网（IIoT）中的干扰和欺骗攻击	结合雾计算和联邦学习，解决了传统入侵检测系统在可扩展性和数据隐私方面的问题，并实现了低延迟检测	NA	开发一种能够应对工业物联网中干扰和欺骗攻击的入侵检测系统	工业物联网（IIoT）网络	机器学习	NA	NA	卷积神经网络（CNN）	网络数据	两个数据集：Edge-IIoTset 和 CIC-IDS2017
351	2025-01-14	Predictive Maintenance and Fault Detection for Motor Drive Control Systems in Industrial Robots Using CNN-RNN-Based Observers 2024-Dec-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010025 PMID:39796814	研究论文	本文提出了一种结合卷积神经网络和循环神经网络（CNN-RNN）的集成方法，用于提高工业机器人直流电机驱动系统的预测性维护和故障检测的准确性	提出了一种新的混合深度学习框架，结合CNN和RNN来提高直流电机驱动故障预测的准确性，相比现有的CNN-LSTM方法具有更高的准确性和更低的模型复杂度	未提及具体的数据集大小或实验环境的具体限制	提高工业机器人直流电机驱动系统的预测性维护和故障检测的准确性	工业机器人中的直流电机驱动系统	机器学习	NA	CNN-RNN	CNN-RNN	传感器数据（如空气温度、过程温度、旋转速度等）	未提及具体样本数量
352	2025-01-14	Computational Methods for Image Analysis in Craniofacial Development and Disease 2024-Dec, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345241265048 PMID:39272216	研究论文	本文讨论了生物图像分析的三个主要任务：图像恢复、分割和跟踪，并介绍了允许生成三维空间基因组图谱的新计算工具	介绍了利用深度学习模型处理生物医学图像数据的新方法，并展示了这些方法在颅面发育和口腔疾病研究中的应用	未明确提及具体的研究局限性	探讨生物图像分析技术在生物医学研究中的应用，特别是颅面发育和口腔疾病的研究	生物医学图像数据，特别是与颅面发育和口腔疾病相关的图像	计算机视觉	口腔疾病	高通量测序和成像技术	深度学习模型	图像	NA
353	2025-01-13	Enabling Fast AI-Driven Inverse Design of a Multifunctional Nanosurface by Parallel Evolution Strategies 2024-Dec-27, Nanomaterials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/nano15010027 PMID:39791786	研究论文	本文提出了一种基于并行计算的进化策略（parallel ES），用于加速多功能纳米表面的AI驱动逆向设计	提出了并行计算的进化策略（parallel ES），解决了传统ES在计算速度上的限制，显著提升了AI驱动逆向设计的效率和可扩展性	未明确提及具体的研究局限性	通过并行计算优化进化策略，实现多功能纳米表面的快速AI驱动逆向设计	多功能纳米表面	机器学习	NA	进化策略（ES）、深度学习（DL）	并行进化策略（parallel ES）	NA	NA
354	2025-01-13	Predicting the tumor microenvironment composition and immunotherapy response in non-small cell lung cancer from digital histopathology images 2024-Dec-19, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00765-w PMID:39702609	研究论文	本文介绍了一种名为HistoTME的新型弱监督深度学习方法，用于从非小细胞肺癌（NSCLC）患者的组织病理学图像中推断肿瘤微环境（TME）组成，并预测免疫治疗反应	HistoTME方法能够直接从全切片图像中预测30种不同细胞类型特异性分子标志物的表达，并在独立肿瘤队列中与真实值达到平均皮尔逊相关系数0.5，显著提高了免疫治疗反应的预测准确性	研究依赖于外部临床队列的数据，可能存在样本选择偏差，且模型的预测性能在更大规模和多样化的数据集中仍需进一步验证	开发一种能够从组织病理学图像中推断肿瘤微环境组成并预测免疫治疗反应的方法	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	数字病理学	肺癌	弱监督深度学习	深度学习模型	图像	652名患者的外部临床队列
355	2025-01-13	Systematic benchmarking of deep-learning methods for tertiary RNA structure prediction 2024-Dec, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012715 PMID:39775239	研究论文	本文系统性地评估了用于三级RNA结构预测的深度学习方法，旨在识别影响性能差异的因素	首次系统性地对最先进的深度学习方法在RNA结构预测中的表现进行基准测试，并识别了影响性能的关键因素	大多数方法无法预测RNA中的非沃森-克里克碱基对，且在处理未见过的或合成的RNA时性能差异不明显	评估和比较深度学习方法在RNA三级结构预测中的性能，并识别影响预测准确性的因素	RNA的三级结构	机器学习	NA	深度学习	DeepFoldRNA, DRFold	RNA序列数据	多样化的RNA数据集
356	2025-01-12	Impact of cardiovascular magnetic resonance in single ventricle physiology: a narrative review 2024-Dec-31, Cardiovascular diagnosis and therapy IF:2.1Q3 DOI:10.21037/cdt-24-409 PMID:39790200	综述	本文综述了心血管磁共振（CMR）在单心室（SV）患者中的应用及其最新科学发现	强调了CMR在SV患者长期并发症评估和预后信息提供中的优势，并探讨了先进CMR技术在Fontan血流动力学理解中的潜力	许多CMR技术尚未融入日常实践，且需要进一步研究CMR在老年Fontan患者中的预后作用及新方法（如建模和深度学习管道）的临床实施	提供CMR在SV患者中应用的全面概述，并探讨其在患者管理和预后评估中的潜力	单心室（SV）患者	数字病理学	心血管疾病	心血管磁共振（CMR）	NA	图像	NA
357	2025-01-12	Development of a deep learning method to identify acute ischaemic stroke lesions on brain CT 2024-Dec-25, Stroke and vascular neurology IF:4.4Q1 DOI:10.1136/svn-2024-003372 PMID:39572171	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的算法，用于在脑CT扫描中识别急性缺血性卒中病变	该研究创新地使用了未标注病变的CT脑扫描数据来训练深度学习模型，突破了传统方法依赖于标注数据的限制	慢性脑部疾病（如非卒中病变和旧卒中病变）降低了模型的准确性	开发一种能够快速自动评估CT扫描的深度学习方法，以辅助急性缺血性卒中的诊断	脑CT扫描图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	2347名患者的5772次CT扫描
358	2025-01-12	Differentiating Cystic Lesions in the Sellar Region of the Brain Using Artificial Intelligence and Machine Learning for Early Diagnosis: A Prospective Review of the Novel Diagnostic Modalities 2024-Dec, Cureus DOI:10.7759/cureus.75476 PMID:39791061	review	本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）在增强脑部鞍区囊性病变（如垂体腺瘤、Rathke裂囊肿和颅咽管瘤）区分能力方面的潜力，特别是通过先进的神经影像技术，如磁共振成像（MRI）	利用AI驱动的模型，包括卷积神经网络（CNNs）、深度学习和集成方法，克服传统诊断方法的局限性，提供更准确和早期的病变区分	面临小型、单一机构数据集的挑战	探索AI和ML如何提高鞍区囊性病变的诊断精度，改善临床决策，最终带来更好的患者治疗效果	脑部鞍区的囊性病变，如垂体腺瘤、Rathke裂囊肿和颅咽管瘤	数字病理学	脑部疾病	磁共振成像（MRI）	卷积神经网络（CNNs）、深度学习、集成方法	图像	使用Open Access Series of Imaging Studies (OASIS)数据集进行MRI脑部研究
359	2025-01-11	[Research progress on prognostic prediction models for patients undergoing extracorporeal membrane oxygenation] 2024-Dec, Zhonghua wei zhong bing ji jiu yi xue DOI:10.3760/cma.j.cn121430-20240715-00598 PMID:39780683	研究论文	本文综述了体外膜肺氧合（ECMO）患者预后预测模型的研究进展，并提出了未来模型开发的方向	分类现有ECMO成人患者的预后模型，并提出了多中心前瞻性研究、机器学习和深度学习技术整合等未来发展方向	现有模型在样本量、多中心验证、静态数据分析和模型适用性方面存在局限性	优化治疗决策和提高患者生存率	接受ECMO治疗的患者	医学	呼吸衰竭和循环衰竭	ECMO	预后预测模型	临床数据	NA
360	2025-01-07	Linking transcriptome and morphology in bone cells at cellular resolution with generative AI 2024-Dec-31, Journal of bone and mineral research : the official journal of the American Society for Bone and Mineral Research IF:5.1Q1 DOI:10.1093/jbmr/zjae151 PMID:39303095	研究论文	本文探讨了生成式AI在骨细胞转录组和形态学数据中的应用及其潜力	利用生成式AI模型在细胞分辨率上揭示骨细胞的复杂生物学过程，特别是在预测细胞分化动态、连接分子和形态学特征以及预测细胞对扰动的反应方面	骨单细胞数据集中的技术偏差、重要骨细胞类型的缺乏以及空间信息的缺失需要解决	探索生成式AI在骨细胞研究中的应用及其潜力	骨细胞	计算机视觉	NA	单细胞测序、空间转录组学	生成式AI	组织学图像、单细胞分子数据、空间转录组数据	NA