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
21681	2024-08-05	Comparative Performance of ChatGPT 3.5 and GPT4 on Rhinology Standardized Board Examination Questions 2024 Apr-Jun, OTO open IF:1.8Q2 DOI:10.1002/oto2.164 PMID:38938507	研究论文	本研究评估了ChatGPT 3.5和GPT4在耳鼻喉科标准化考试问题上的表现	评估新一代大型语言模型在医学教育中的应用潜力	仅使用了一小部分问题进行分析，样本量有限	评价大型语言模型在耳鼻喉科教育中的表现	耳鼻喉科标准化考试的问题以及相关的住院医生	计算机视觉	NA	深度学习	ChatGPT 3.5和GPT4	文本和图像	127道问题，93道文本题和34道图像题
21682	2024-08-05	Variants in Candidate Genes for Phenotype Heterogeneity in Patients with the 22q11.2 Deletion Syndrome 2024, Genetics research IF:1.4Q4 DOI:10.1155/2024/5549592 PMID:38586596	研究论文	本研究探讨了22q11.2缺失综合症患者表型异质性的候选基因变异	通过对九个候选基因进行靶向下一代测序，发现了与22q11.2缺失相关的新的遗传变异	研究仅基于巴西一个相对较大的22q11.2DS人群，可能限制了结果的普遍性	探究可能作为遗传修饰因子并影响22q11.2缺失综合症表型异质性的遗传变异	对60名22q11.2DS患者进行基因变异的研究	数字病理学	NA	下一代测序（NGS）	深度学习模型（GARFIELD-NGS）	基因组数据	60名22q11.2DS患者
21683	2024-08-05	Multiparametric MRI-based radiomics approach with deep transfer learning for preoperative prediction of Ki-67 status in sinonasal squamous cell carcinoma 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1305836 PMID:38939344	研究论文	本文开发了一种结合传统手工特征和深度迁移学习特征的多参数MRI放射组学方法，以预测鼻窦鳞状细胞癌的Ki-67状态	创新之处在于结合了传统手工特征与深度迁移学习特征以提高预测能力	在病理、临床和MRI特征中未发现独立预测因子	研究旨在基于多参数MRI预测鼻窦鳞状细胞癌患者的Ki-67状态	研究对象为231名鼻窦鳞状细胞癌患者	数字病理学	鼻窦鳞状细胞癌	多参数MRI	支持向量机和其他集成学习模型（LightGBM, ExtraTrees）	影像	231名患者（训练组185名，测试组46名）
21684	2024-08-05	Attribution classification method of APT malware based on multi-feature fusion 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0304066 PMID:38935673	研究论文	提出了一种基于多特征融合的APT恶意软件归属分类方法	构建了基于API指令和相关操作的事件行为图，并提出了多特征、多输入的深度学习模型	未讨论使用其他特征集的潜在影响，且对DLL链接库和隐藏文件地址的考虑可能不足	解决APT恶意软件归属分类中的不足，提升分类性能	使用公开数据集评估APT恶意软件的归属分类	计算机视觉	NA	深度学习	GNNs	图像	公开数据集
21685	2024-08-05	DEKR-SPrior: An Efficient Bottom-Up Keypoint Detection Model for Accurate Pod Phenotyping in Soybean 2024, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.34133/plantphenomics.0198 PMID:38939747	研究论文	提出了一种底部向上的模型DEKR-SPrior，旨在提高大豆荚的表型准确性	设计了新颖的结构先验模块(SPrior)，利用余弦相似性来提高特征区分度	对深度学习模型在拥挤荚的表型识别中的有效性仍有待进一步研究	提高大豆荚和种子的高通量表型测定精度	密集堆叠和重叠的大豆荚和种子	数字植物学	NA	深度学习(DL)	DEKR-SPrior	图像	使用了多个图像数据集进行实验
21686	2024-08-07	Moving From PQRST to AI: Advancing Transparency, Reliability, and Clinical Translation in ECG Deep Learning 2023-Dec, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2023.100682 PMID:38938477	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
21687	2024-08-05	Deep Learning to Estimate Left Ventricular Ejection Fraction From Routine Coronary Angiographic Images 2023-Nov, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2023.100632 PMID:38938722	研究论文	该文章主要研究通过常规冠状动脉造影图像估算左心室射血分数的深度学习模型	提出了一种结合3D卷积神经网络和变换器的创新深度学习算法，可快速准确评估左心室射血分数	研究受限于数据集仅来自Mayo Clinic，且患者在训练、验证和测试集中的分配较为固定	评估机器学习模型从常规冠状动脉造影图像中估算左心室射血分数的能力	涉及17,346名患者的18,809个冠状动脉造影图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	3D卷积神经网络和变换器	影像	18,809个冠状动脉造影图像来自17,346名患者
21688	2024-08-05	Automated labelling of radiology reports using natural language processing: Comparison of traditional and newer methods 2023-Apr, Health care science DOI:10.1002/hcs2.40 PMID:38938764	研究论文	使用自然语言处理自动标记放射学报告的方法及其性能比较	提出了不同的自动标记方法，并比较了它们在放射学报告标记中的性能	基于规则的模型需对负面词的处理进行妥善安排	研究使用自然语言处理自动标记放射学报告的方法	比较传统与新型自动标记方法在放射学报告中的应用效果	自然语言处理	NA	自然语言处理	BERT、长短期记忆网络	文本	大型放射学研究数据集
21689	2024-08-07	Identification of robust deep neural network models of longitudinal clinical measurements 2022-Jul-27, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-022-00651-4 PMID:35896817	研究论文	本文比较了九种深度学习框架在模拟纵向临床测量数据上的表现，并评估了模型在不同参数下的性能	首次系统地研究了从模拟纵向临床测量中学习的方法，并发现了基于形状变化的识别比基于幅度的变化更具挑战性	NA	评估深度学习方法在疾病预测中的应用，特别是在纵向临床测量数据上的表现	模拟的体重指数(BMI)、血糖和收缩压轨迹数据	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络(CNN)	时间序列数据	模拟数据包括体重指数(BMI)、血糖和收缩压轨迹，真实世界评估中使用了BMI轨迹
21690	2024-08-07	A Deep Learning Model for Inferring Elevated Pulmonary Capillary Wedge Pressures From the 12-Lead Electrocardiogram 2022-Mar, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2022.100003 PMID:38939079	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从12导联心电图推断肺毛细血管楔压升高的情况	提出了一种非侵入性方法来识别升高的平均肺毛细血管楔压，并开发了一个相关的不可靠性评分，用于识别模型预测可能不可信的情况	模型性能在不可靠性高的患者子集中表现较差	开发一种非侵入性方法来识别升高的平均肺毛细血管楔压	从12导联心电图推断肺毛细血管楔压升高的情况	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图数据	248,955份临床记录，其中6,739份包含直接测量值
21691	2024-08-07	Deep Learning in Medicine 2022-Mar, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2022.100017 PMID:38939084	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
21692	2024-08-07	Self-Supervised Rigid Registration for Multimodal Retinal Images 2022, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2022.3201476 PMID:36040946	研究论文	本文提出了一种自监督的多模态视网膜图像配准方法，旨在自动配准多模态视网膜图像而无需任何人工标注	该方法采用自监督学习，无需人工标注，减轻了准备训练数据的时间和成本	NA	开发一种无需人工标注的自监督多模态视网膜图像配准方法	多模态视网膜图像，特别是彩色眼底图像与红外反射和荧光素血管造影图像的配准	计算机视觉	NA	自监督学习	NA	图像	NA
21693	2024-08-05	Learning a stable approximation of an existing but unknown inverse mapping: application to the half-time circular Radon transform 2024-Aug-01, Inverse problems IF:2.0Q2 DOI:10.1088/1361-6420/ad4f0a PMID:38933410	研究论文	本研究探讨了一种稳定逼近已知但未被解析表达的逆映射的图像重建方法	该研究开发了一种基于深度学习的过滤反投影方法，能够稳定地逼近未知的过滤操作	尚未验证该方法在所有类型数据上的有效性，可能在某些数据情况下表现不佳	研究稳定的图像重建方法，适用于半时间圆周Radon变换数据	图像重建问题，特别是利用半时间测量数据的Radon变换	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	NA
21694	2024-08-05	Deep Learning Auto-Segmentation Network for Pediatric Computed Tomography Data Sets: Can We Extrapolate From Adults? 2024-Jul-15, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.01.201 PMID:38246249	研究论文	本研究评估了基于人工智能的自动分割模型在儿童CT数据集上的表现及其跨扫描仪兼容性	探讨了使用包含儿童数据的训练模型对提高分割性能的重要性	主要集中在特定的盆腔/胸部器官，可能无法推广至其他类型的医疗影像	评估成人CT数据训练的AI模型在儿童数据集上的性能	成人和儿童的CT扫描数据集，涵盖459个儿童CT扫描和950个成年CT扫描	数字病理学	NA	自动分割模型	nnU-Net	CT图像	儿童CT扫描459例，成人CT扫描950例
21695	2024-08-05	MOUNT: Learning 6DoF Motion Prediction Based on Uncertainty Estimation for Delayed AR Rendering 2024-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2022.3228807 PMID:37015352	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的6DoF运动预测方法，用于补偿增强现实中的时间延迟	本文提出的MOUNT网络通过估计输入数据的不确定性来提高运动预测的准确性和流畅性	NA	研究增强现实设备中运动预测的优化方法	研究复杂的人体运动	计算机视觉	NA	深度学习	MOtion UNcerTainty encode decode network (MOUNT)	传感器数据	在EuRoC数据集和我们收集的数据集中进行了实验
21696	2024-08-05	Keyframe Control of Music-Driven 3D Dance Generation 2024-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2023.3235538 PMID:37021894	研究论文	本研究提出了一种用于音乐驱动的舞蹈生成的关键帧插值方法	引入了关键帧插值和新颖的转换生成技术，以在舞蹈生成中实现更高的控制力	没有讨论对音乐类型或舞蹈风格的限制	提高音乐驱动的舞蹈生成的控制性和多样性	生成与音乐节拍和关键姿势相匹配的舞蹈动作	计算机视觉	NA	归一化流	NA	舞蹈动作	NA
21697	2024-08-05	Laplacian2Mesh: Laplacian-Based Mesh Understanding 2024-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2023.3259044 PMID:37030768	研究论文	本研究提出了一种名为Laplacian2Mesh的新型卷积神经网络框架，用于处理不规则三角网格的形状理解任务	Laplacian2Mesh通过将输入网格映射到多维拉普拉斯-贝尔特拉米空间，实现了对不规则网格结构的有效处理，并引入了网格池化操作和通道自注意力块	本研究未具体提及可能存在的限制	本研究旨在提高在计算机图形学中对形状分类与语义分割任务的理解能力	研究对象为不规则的三角网格结构	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	CNN	NA	进行了多种数据集的广泛测试
21698	2024-08-05	Can ChatGPT Answer Patient Questions Regarding Total Knee Arthroplasty? 2024-Jul, The journal of knee surgery IF:1.6Q3 DOI:10.1055/s-0044-1782233 PMID:38442904	研究论文	本文探讨了ChatGPT在回答有关全膝关节置换手术的常见患者问题的准确性。	文章首次评估了人工智能聊天应用程序在提供有关全膝关节置换手术信息中的有效性。	本研究只在一次在线互动中测试了10个常见问题，可能不足以全面评估其准确性。	研究旨在确定ChatGPT在提供全膝关节置换手术相关常见问题解答的准确性。	研究对象是针对全膝关节置换的常见问题（FAQ）与ChatGPT的交互。	自然语言处理	NA	深度学习	NA	文本	10个常见问题
21699	2024-08-05	Bidirectional Hybrid LSTM Based Recurrent Neural Network for Multi-View Stereo 2024-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2022.3165860 PMID:35394911	研究论文	本文提出了一种有效的双向混合LSTM基于递归神经网络的多视图立体重建方法	采用双向混合长短期记忆结构进行成本体积正则化，提高了准确性并节省了运行时内存	可能在特定情况下性能受限于数据集的多样性	提高多视图立体重建的准确性和效率	密集点云重建	计算机视觉	NA	深度学习	双向混合LSTM	点云	在DTU、Tanks and Temples和ETH3D数据集上进行了广泛实验
21700	2024-08-05	Non-invasive screening of bladder cancer using digital microfluidics and FLIM technology combined with deep learning 2024-Jun-28, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400192 PMID:38938144	研究论文	本文介绍了一种结合数字微流体和荧光寿命成像显微技术非侵入性筛查膀胱癌的新方法	本研究引入了一种新颖的非侵入性膀胱癌筛查技术，结合了数字微流体和FLIM技术	样本量较小，仅涉及54名参与者	研究旨在开发一种有效的非侵入性膀胱癌筛查方法	研究对象为54名参与者的尿液样本	数字病理学	膀胱癌	数字微流体和荧光寿命成像显微技术	深度学习残差卷积神经网络	图像	54个参与者的尿液样本