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
20621	2024-08-05	Disentangling accelerated cognitive decline from the normal aging process and unraveling its genetic components: A neuroimaging-based deep learning approach 2023-Sep-08, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3328861/v1 PMID:37720047	研究论文	该文章介绍了一种基于深度学习的方法，用于区分正常衰老过程中的认知下降与阿尔茨海默病相关的加速认知下降	提出了一种新的双损失Siamese ResNet网络，能够提取细粒度神经影像信息，并识别新的遗传变异rs144614292	研究样本主要来源于ADNI，对其他人群的适用性需要进一步验证	探讨加速认知下降与自然衰老过程之间的关系及其遗传基础	针对1,313名个体的纵向结构磁共振成像（MRI）数据进行分析	数字病理学	老年痴呆症	MRI	Siamese ResNet	影像数据	1,313名个体，训练于414名认知正常的人群
20622	2024-08-05	3D Biological/Biomedical Image Registration with enhanced Feature Extraction and Outlier Detection 2023-Sep, ACM-BCB ... ... : the ... ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine. ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine DOI:10.1145/3584371.3612965 PMID:39006863	研究论文	本文提出了一种用于三维生物医学图像配准的新方法	结合了传统和深度学习技术用于特征提取，并采用自适应最大似然估计样本一致性方法进行异常值检测	NA	提高三维图像配准的精度和效率	3D显微镜图像和医学图像	计算机视觉	NA	SIFT, ResNet50	深度神经网络	图像	使用3D MRI和3D多重显微图像的序列切片
20623	2024-08-05	Osteoarthritis year in review 2022: imaging 2023-08, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2023.03.005 PMID:36924919	综述	这篇叙述性综述总结了2021年4月1日至2022年3月31日间关于骨关节炎（OA）成像的原创研究	文章重点强调了人工智能在OA成像应用中的加速发展，特别是在预测模型的开发和小梁纹理分析中的应用	仅考虑了英文的在体人类研究，未涉及其他语言或动物研究	阐述与骨关节炎成像相关的研究进展	关注膝关节、髋关节和手关节等不同关节的成像研究	数字病理学	骨关节炎	磁共振成像/MRI	人工智能/AI	成像	NA
20624	2024-08-07	Skin Diseases Classification Using Deep Leaning Methods 2020 Apr-Jun, Current health sciences journal DOI:10.12865/CHSJ.46.02.06 PMID:32874685	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的皮肤病变分类架构，使用图像像素和诊断标签作为输入	使用CNN技术进行皮肤病变分类，相比传统算法具有更高的性能	NA	开发计算机辅助诊断方法，为皮肤科医生提供强大的诊断工具	皮肤病变图像的自动分类	计算机视觉	皮肤疾病	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	10015张图像，包含7种类型的皮肤病变
20625	2024-08-07	Deep learning for cardiovascular medicine: a practical primer 2019-07-01, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehz056 PMID:30815669	综述	本文综述了深度学习在心血管医学中的应用现状，探讨了其优势与局限性，并为临床医生和研究者提供了技术背景	深度学习能够自动化医学图像解释，增强临床决策，识别新型表型，并在复杂疾病中选择更好的治疗路径	深度学习模型解释困难，需要大量标注数据进行训练，设计缺乏标准化，训练数据效率低，临床试验适用性有限	探讨深度学习在心血管医学中的应用及其挑战	心血管医学中的深度学习应用	机器学习	心血管疾病	深度学习	多层神经网络	图像	NA
20626	2024-08-07	3D whole brain segmentation using spatially localized atlas network tiles 2019-07-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2019.03.041 PMID:30910724	研究论文	本文提出了一种基于空间定位图谱网络块（SLANT）的方法，用于高分辨率全脑分割	使用多个独立的三维全卷积网络（FCN）进行空间分布学习，并结合传统医学图像处理方法与深度学习，提高了分割性能并减少了计算时间	NA	提高全脑分割的性能和效率	全脑分割	计算机视觉	NA	深度卷积神经网络（CNN）	三维全卷积网络（FCN）	MRI图像	5111个初始未标记扫描
20627	2024-08-07	Combining learning and constraints for genome-wide protein annotation 2019-Jun-17, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-019-2875-5 PMID:31208327	研究论文	本文介绍了OCELOT系统，该系统通过结合序列预测器和模糊逻辑规则的一致性层，用于全基因组蛋白质的功能和相互作用注释	OCELOT系统通过整合先验知识，显著提高了预测质量，并在实验中表现优于其他方法	NA	开发一种能够考虑现有知识约束的预测框架，以提高机器生成注释的质量	全基因组蛋白质的功能和相互作用注释	机器学习	NA	NA	NA	序列	酵母基因组
20628	2024-08-07	Deep convolutional neural networks for mammography: advances, challenges and applications 2019-Jun-06, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-019-2823-4 PMID:31167642	综述	本文详细回顾了深度卷积神经网络（CNNs）在乳腺X线摄影图像分析中的应用，包括其优势、局限性和性能	总结了83项研究中应用CNNs在乳腺摄影中的最佳实践，以提高诊断准确性，并深入探讨了用于各种任务的CNNs架构	指出了当前研究中存在的挑战和需要进一步探索的方向	旨在为乳腺摄影研究社区提供当前和未来研究的基石，并指导选择最适合的数据库	乳腺X线摄影图像分析	计算机视觉	乳腺癌	深度学习（DL），卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	涉及83项研究
20629	2024-08-07	Deep learning as a predictive tool for fetal heart pregnancy following time-lapse incubation and blastocyst transfer 2019-06-04, Human reproduction (Oxford, England) DOI:10.1093/humrep/dez064 PMID:31111884	研究论文	本研究开发了一种名为IVY的深度学习模型，能够从原始时间流逝视频中直接预测胎儿心脏妊娠的概率，无需任何手动形态动力学注释或囊胚形态评估。	该模型提供了一个客观且完全自动化的系统，用于从时间流逝视频中预测妊娠概率，避免了传统方法中的人为主观性和变异性。	本研究为回顾性分析，显示了深度学习模型的高预测能力，但其临床影响尚不确定，需要进一步的前瞻性随机对照试验来评估其临床意义。此外，模型目前仅适用于第5天的胚胎，对于第3天移植的情况需要额外调整。	开发一种深度学习模型，用于从时间流逝视频中预测胎儿心脏妊娠的概率。	时间流逝视频和临床结果。	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	视频	10,638个胚胎
20630	2024-08-07	Biomedical Image Processing with Containers and Deep Learning: An Automated Analysis Pipeline: Data architecture, artificial intelligence, automated processing, containerization, and clusters orchestration ease the transition from data acquisition to insights in medium-to-large datasets 2019-06, BioEssays : news and reviews in molecular, cellular and developmental biology IF:3.2Q1 DOI:10.1002/bies.201900004 PMID:31094000	研究论文	本文介绍了一种结合数据管理、人工智能、容器化、集群编排和质量控制的统一分析管道，用于处理中型到大型生物医学图像数据集	提出了一个结合多种技术的新型分析方法，能够加速研究进程	NA	开发一种自动化的分析管道，以简化从数据采集到洞察的过程	中型到大型生物医学图像数据集	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
20631	2024-08-07	DeepConv-DTI: Prediction of drug-target interactions via deep learning with convolution on protein sequences 2019-06, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1007129 PMID:31199797	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的药物-靶点相互作用预测模型DeepConv-DTI，通过在蛋白质序列上进行卷积操作来捕捉参与药物-靶点相互作用的蛋白质局部残基模式	该模型在原始蛋白质序列上执行卷积操作，能够捕捉到更广泛的蛋白质类别中的局部残基模式，并且在预测性能上优于以往基于蛋白质描述符的模型和近期开发的深度学习模型	NA	开发一种新的计算模型，用于提高药物-靶点相互作用的预测准确性	药物-靶点相互作用	机器学习	NA	卷积神经网络(CNN)	CNN	蛋白质序列	大规模的药物-靶点相互作用信息
20632	2024-08-07	PPR-Meta: a tool for identifying phages and plasmids from metagenomic fragments using deep learning 2019-06-01, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giz066 PMID:31220250	研究论文	介绍了一种名为PPR-Meta的工具，利用深度学习技术从宏基因组片段中同时识别噬菌体和质粒	PPR-Meta是首个能够同时高效可靠地识别噬菌体和质粒片段的工具	NA	开发一种能够同时识别宏基因组数据中噬菌体和质粒片段的工具	噬菌体和质粒片段	机器学习	NA	深度学习	Bi-path Convolutional Neural Network	序列	使用人工拼接和真实宏基因组数据进行测试
20633	2024-08-07	Intelligent ICU for Autonomous Patient Monitoring Using Pervasive Sensing and Deep Learning 2019-05-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-019-44004-w PMID:31142754	研究论文	本研究探讨了使用无处不在的传感技术和人工智能在重症监护室（ICU）中进行自主和细致监测的可行性	本研究展示了使用非侵入性系统对重症患者及其环境进行细致和自主监测的潜力	本研究为试点研究，样本量较小，需要进一步的大规模研究验证	研究在ICU中使用传感技术和人工智能进行自主监测的可行性	重症监护室中的患者及其环境	机器学习	NA	深度学习	NA	图像、声音、光强度	本研究未明确提及具体样本数量
20634	2024-08-07	Deep Learning Convolutional Neural Networks for the Automatic Quantification of Muscle Fat Infiltration Following Whiplash Injury 2019-05-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-019-44416-8 PMID:31138878	研究论文	本研究使用深度学习卷积神经网络（CNN）自动量化鞭打损伤后的肌肉脂肪浸润（MFI）	本研究首次使用CNN模型自动量化MFI，并展示了其高测试可靠性和准确性	NA	研究目的是提高肌肉测量效率和客观性，以便量化监测颈椎及其他疾病中的肌肉特性	研究对象为39名鞭打损伤后3个月的参与者	计算机视觉	颈椎疾病	深度学习卷积神经网络（CNN）	CNN	高分辨率脂肪-水图像	39名参与者（26名女性，平均年龄=31.7±9.3岁）
20635	2024-08-07	The Use of Deep Learning to Predict Stroke Patient Mortality 2019-05-28, International journal of environmental research and public health DOI:10.3390/ijerph16111876 PMID:31141892	研究论文	本文利用深度神经网络通过医疗使用和健康行为数据预测中风患者的死亡率	采用量化缩放的主成分分析（PCA）从医疗记录中提取相关背景特征，并使用深度神经网络（DNN）进行预测	NA	研究如何通过医疗使用和健康行为数据预测中风患者的死亡率	中风患者	机器学习	NA	主成分分析（PCA）	深度神经网络（DNN）	医疗记录数据	15,099名中风患者
20636	2024-08-07	A photometric stereo-based 3D imaging system using computer vision and deep learning for tracking plant growth 2019-05-01, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giz056 PMID:31127811	研究论文	本文介绍了一种基于光度立体技术的低成本便携式3D植物表型平台PS-Plant，用于跟踪和预测不同环境下植物的生长表现	首次将光度立体技术应用于植物表型分析，并开发了定制的计算机视觉算法和深度神经网络架构	NA	提高自动化植物表型分析的准确性，并加速表型与基因型之间的联系	模型植物拟南芥在不同环境下的生长结构	计算机视觉	NA	光度立体技术	深度神经网络	图像	221个手动注释的拟南芥花序，共1,768张图像
20637	2024-08-07	Deep Learning in Image Cytometry: A Review 2019-04, Cytometry. Part A : the journal of the International Society for Analytical Cytology DOI:10.1002/cyto.a.23701 PMID:30565841	综述	本文综述了深度学习在细胞和组织样本显微图像数据中的应用	介绍了深度学习与传统图像数据信息提取方法的区别	未提供应用这些方法到自己数据的完整手册	旨在增加对深度学习方法的理解，并强调输入数据要求、计算资源、挑战和局限性	深度学习在图像细胞学中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA
20638	2024-08-07	Segmentation of retinal fluid based on deep learning: application of three-dimensional fully convolutional neural networks in optical coherence tomography images 2019, International journal of ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.18240/ijo.2019.06.22 PMID:31236362	研究论文	本文探讨了一种基于深度学习的视网膜液体分割算法，以实现对视网膜液体患者的准确诊断和治疗	提出了一个三维全卷积神经网络用于视网膜OCT图像的分割，减少了类别不平衡的影响，并实现了端到端的体积图像分割	NA	探索基于深度学习的分割算法，以提高视网膜液体诊断的准确性	视网膜液体	计算机视觉	NA	全卷积神经网络	CNN	图像	NA
20639	2024-08-07	Adversarial Learning of Knowledge Embeddings for the Unified Medical Language System 2019, AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings. AMIA Joint Summits on Translational Science PMID:31259009	研究论文	本文提出了一种使用生成对抗网络（GANs）从统一医学语言系统（UMLS）中的知识图谱学习知识嵌入的技术，并展示了其在临床预测模型中的应用	利用生成对抗网络学习UMLS嵌入，提高了临床预测模型的性能	NA	探索如何将UMLS中的知识整合到深度学习方法中	UMLS中的知识图谱，包括Metathesaurus和Semantic Network	机器学习	NA	生成对抗网络（GANs）	GAN	知识图谱	NA
20640	2024-08-07	Objective and Automated Detection of Diffuse White Matter Abnormality in Preterm Infants Using Deep Convolutional Neural Networks 2019, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2019.00610 PMID:31275101	研究论文	本文提出了一种使用深度卷积神经网络自动检测早产儿脑白质异常的方法	采用深度学习方法自动识别T1加权MRI图像上的脑白质异常区域，模型性能优于其他流行的机器学习模型	NA	开发一种客观且自动化的方法来准确识别早产儿的脑白质异常	早产儿的脑白质异常	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	95名早产儿用于交叉验证和保留验证，28名早产儿用于外部验证