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
21721	2024-08-21	Stent detection with very thick tissue coverage in intravascular OCT 2021-Dec-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.444336 PMID:35003848	研究论文	本文开发了一种深度学习方法，用于自动分析具有薄和非常厚组织覆盖的支架，并提出了一种算法来准确分析植入多个支架的血管区域	本文首次提出了一种能够处理非常厚组织覆盖的支架分析的深度学习方法，并能够有效分析植入多个支架的血管区域	NA	开发一种自动分析具有不同组织覆盖厚度的支架的方法，以提高评估支架植入和支架后组织覆盖的效率	冠状动脉支架及其组织覆盖情况	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	25203张图像来自56次OCT回拉和41名患者
21722	2024-08-21	An empirical study of using radiology reports and images to improve ICU-mortality prediction 2021-Aug, Proceedings. IEEE International Conference on Healthcare Informatics DOI:10.1109/ichi52183.2021.00088 PMID:35531070	研究论文	本研究构建了一个基于深度学习的生存预测模型，利用多模态数据预测ICU死亡率	本研究首次结合生理测量数据、预定义的胸部疾病标签、基于BERT的文本表示和胸部X光图像特征，通过深度学习方法显著提高了ICU死亡率的预测准确性	NA	提高ICU死亡率的预测准确性	ICU患者的死亡率	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	多模态数据	使用了Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV)数据集
21723	2024-08-21	Novel loss functions for ensemble-based medical image classification 2021, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0261307 PMID:34968393	研究论文	本文研究了基于集成学习的医学图像分类中损失函数的优化	提出了改进的损失函数用于多类别分类任务，并通过集成学习提高了分类性能	未提及	分析并选择适合当前分类任务的损失函数	儿科胸片数据集，包括正常图像及细菌性和病毒性肺炎的图像	计算机视觉	NA	深度神经网络	集成模型	图像	未明确提及具体数量
21724	2024-08-20	Mechanical strength recognition and classification of thermal protective fabric images after thermal aging based on deep learning 2024-Sep, International journal of occupational safety and ergonomics : JOSE IF:1.6Q3 DOI:10.1080/10803548.2024.2345511 PMID:38741556	研究论文	本研究提出了一种基于迁移学习的图像识别策略，用于区分经过热老化的热防护织物的机械强度	采用数据增强技术克服了训练样本不足的问题，并利用四种预训练模型在三种样本分类模式下探索其性能	对于处于强度下降中间阶段的织物样本，三分类模式优于四分类和六分类模式	评估热老化后热防护服装的安全使用寿命，降低职业人员的风险	热防护织物的热老化后机械强度	计算机视觉	NA	迁移学习	VGG-19	图像	实验中使用了四种预训练模型在三种样本分类模式下进行探索
21725	2024-08-20	Deep learning improves quality of intracranial vessel wall MRI for better characterization of potentially culprit plaques 2024-08-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69750-4 PMID:39152167	研究论文	本研究通过深度学习技术提高颅内血管壁磁共振成像的质量，以更好地识别潜在的罪魁祸首斑块	深度学习技术显著提高了颅内血管壁成像的图像质量，包括信号噪声比和对比噪声比，并增强了斑块和内斑块出血的检测能力	研究为回顾性分析，样本量相对较小	提高颅内血管壁成像的质量，以便更准确地识别和评估潜在的罪魁祸首斑块	颅内血管壁成像的质量和深度学习技术的应用	计算机视觉	心血管疾病	磁共振成像	深度学习	图像	117名患者
21726	2024-08-20	Variational tensor neural networks for deep learning 2024-Aug-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69366-8 PMID:39152160	研究论文	本文提出将张量网络（TN）与神经网络框架结合，采用变分DMRG启发式训练技术，构建可扩展的张量神经网络（TNN）架构	引入张量网络与神经网络结合的方法，以及变分DMRG启发式训练技术，提高了神经网络在大规模参数空间中的训练效率	NA	解决深度神经网络在大规模神经元情况下遇到的扩展性限制问题	设计并验证张量神经网络在回归、分类和图像识别任务中的准确性和效率	机器学习	NA	张量网络（TN）	张量神经网络（TNN）	图像	MNIST手写数字数据集
21727	2024-08-20	A comparative analysis of classical and machine learning methods for forecasting TB/HIV co-infection 2024-08-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69580-4 PMID:39152187	研究论文	本研究比较了经典统计和机器学习模型在预测TB/HIV合并感染病例方面的效果	研究发现深度学习模型，特别是双向LSTM和CNN-LSTM，显著优于经典方法	NA	评估和比较不同模型在预测TB/HIV合并感染病例中的表现	TB/HIV合并感染病例的预测	机器学习	NA	NA	SVR, XGBoost, LSTM, CNN, GRU, CNN-GRU, CNN-LSTM	时间序列数据	NA
21728	2024-08-20	Metaheuristics based dimensionality reduction with deep learning driven false data injection attack detection for enhanced network security 2024-Aug-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69806-5 PMID:39152172	研究论文	本文提出了一种基于混合元启发式降维与深度学习的虚假数据注入攻击检测技术，以增强网络安全性	引入了一种新的混合元启发式降维与深度学习技术（HMDR-DLFDIA），用于检测分布系统中的虚假数据注入攻击	未提及具体限制	旨在识别和分类分布系统中的虚假数据注入攻击，以提高网络安全性	分布系统中的虚假数据注入攻击	机器学习	NA	混合元启发式降维，深度学习	堆叠自编码器（SAE）	数据	未提及具体样本数量
21729	2024-08-20	Biologically interpretable multi-task deep learning pipeline predicts molecular alterations, grade, and prognosis in glioma patients 2024-Aug-16, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00670-2 PMID:39152182	研究论文	开发了一种端到端的多任务深度学习（MDL）管道，用于同时预测胶质瘤患者的分子改变、组织学分级和预后，并提供模型预测的生物学机制	该研究开发了一种生物学可解释的多任务深度学习管道，能够同时预测胶质瘤的分子改变、分级和预后，并提供了生物学机制的解释	NA	开发一种能够同时预测胶质瘤分子改变、分级和预后的多任务深度学习管道，并解释其生物学机制	胶质瘤患者的分子改变、组织学分级和预后	机器学习	脑肿瘤	深度学习	多任务深度学习模型	MRI图像	2776名胶质瘤患者
21730	2024-08-20	Deep learning-based prediction of indication for cracked tooth extraction using panoramic radiography 2024-Aug-16, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-04721-9 PMID:39152384	研究论文	本文研究了使用全景放射摄影和深度学习模型预测裂牙拔除指征的可行性	首次尝试使用深度学习模型通过全景放射摄影预测裂牙拔除的指征	模型的特异性较低，范围在52.63-60.77%	确定使用深度学习预测裂牙拔除指征的可行性	418颗牙齿的全景放射图像，包括209颗正常牙齿和209颗裂牙	计算机视觉	NA	深度学习	InceptionV3, ResNet50, EfficientNetB0	图像	418颗牙齿
21731	2024-08-20	Artificial Intelligence Enabled Interpretation of ECG Images to Predict Hematopoietic Cell Transplantation Toxicity 2024-Aug-16, Blood advances IF:7.4Q1 DOI:10.1182/bloodadvances.2024013636 PMID:39158065	研究论文	本文利用人工智能技术解读心电图图像，预测造血细胞移植后的心脏并发症和总体生存率	AI-ECG技术为造血细胞移植后的个性化风险评估提供了一种新策略	NA	探讨AI-ECG技术在预测造血细胞移植后心脏并发症和总体生存率方面的应用	接受造血细胞移植的血液恶性肿瘤患者	机器学习	血液恶性肿瘤	深度学习	NA	图像	1377名患者（849名自体造血细胞移植和528名异基因造血细胞移植接受者）
21732	2024-08-20	Technical note: MR image-based synthesis CT for CyberKnife robotic stereotactic radiosurgery 2024-Aug-13, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad6a62 PMID:39094608	研究论文	本研究旨在探讨基于深度学习的合成CT图像是否能在CyberKnife机器人立体定向放射手术中实现精确的剂量计算。	本研究将基于MR的合成CT预测扩展到CyberKnife机器人立体定向放射手术，扩展了仅MR放射治疗的应用场景。	NA	研究基于深度学习的合成CT图像在CyberKnife机器人立体定向放射手术中的剂量计算准确性。	研究对象为CyberKnife机器人立体定向放射手术中的MR图像和CT图像。	计算机视觉	NA	深度学习	U-net卷积神经网络	图像	使用了2446对MR-CT图像进行训练，并使用551张MR图像进行测试。
21733	2024-08-20	Bridging pharmacology and neural networks: A deep dive into neural ordinary differential equations 2024-Aug, CPT: pharmacometrics & systems pharmacology DOI:10.1002/psp4.13149 PMID:38992975	综述	本文深入探讨了神经常微分方程（Neural ODEs）在药物开发和临床药理学中的应用	Neural ODEs结合了机制模型和深度学习模型，能够精确模拟连续动态系统	将Neural ODEs应用于临床试验数据集（具有稀疏和不规则时间测量）存在挑战	探讨Neural ODEs在模型指导的药物开发中的应用	Neural ODEs在处理稀疏和不规则数据方面的能力	机器学习	NA	Neural ODEs	混合模型	临床数据	NA
21734	2024-08-20	MRI-based deep learning and radiomics for prediction of occult cervical lymph node metastasis and prognosis in early-stage oral and oropharyngeal squamous cell carcinoma: a diagnostic study 2024-Aug-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000001578 PMID:38729119	研究论文	本文构建并评估了一种基于深度学习特征和放射组学特征的术前诊断方法，用于预测早期口腔和口咽鳞状细胞癌中的隐匿性颈部淋巴结转移	提出了基于MRI的Resnet50深度学习模型，该模型在诊断隐匿性颈部淋巴结转移和预测早期口腔和口咽鳞状细胞癌的预后方面表现出高能力	NA	开发和评估一种新的术前诊断方法，以预测早期口腔和口咽鳞状细胞癌中的隐匿性颈部淋巴结转移	早期口腔和口咽鳞状细胞癌患者	机器学习	口腔癌	MRI	Resnet50	图像	319名患者
21735	2024-08-20	Estimating three-dimensional foot bone kinematics from skin markers using a deep learning neural network model 2024-Aug, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2024.112252 PMID:39116677	研究论文	本研究提出了一种深度学习神经网络模型，用于通过皮肤标记估计三维足骨运动学	该研究首次使用非侵入性方法通过皮肤标记来估计足骨的运动学，填补了这一领域的空白	NA	旨在开发一种非侵入性方法来测量足骨在运动中的运动学	人类足部的26块骨头及其在运动中的协调运动	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	11名健康成年人和13具尸体标本
21736	2024-08-20	[Deep Learning-Based Artificial Intelligence Model for Automatic Carotid Plaque Identification] 2024-Jul-30, Zhongguo yi liao qi xie za zhi = Chinese journal of medical instrumentation DOI:10.12455/j.issn.1671-7104.240009 PMID:39155246	研究论文	本研究开发了一个用于检测颈动脉超声图像中斑块存在的数据集，并利用结合双线性卷积神经网络与残差神经网络的单输入BCNN-ResNet模型进行诊断	提出的单输入BCNN-ResNet网络模型在内部和外部验证中均显示出优于ResNet-34网络模型的诊断能力	NA	开发一个自动检测颈动脉斑块的人工智能模型	颈动脉斑块的自动识别	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	BCNN-ResNet	图像	1761张超声图像，来自1165名参与者
21737	2024-08-20	[Development of an Intelligent Multi-Parameter Sleep Diagnosis and Analysis System] 2024-Jul-30, Zhongguo yi liao qi xie za zhi = Chinese journal of medical instrumentation DOI:10.12455/j.issn.1671-7104.240036 PMID:39155248	研究论文	开发了一种智能多参数睡眠诊断与分析系统，旨在改善睡眠障碍呼吸（SDB）的诊断方法	该系统引入了数据质量控制、气体代谢评估和血流动力学监测功能，并采用深度学习方法进行智能数据分析	NA	开发一种新的智能PSG系统，以提高SDB的诊断效率和准确性	睡眠障碍呼吸（SDB）患者	生物医学工程	睡眠障碍	深度学习	NA	生理信号数据	NA
21738	2024-08-20	[Practical Application of Intelligent Vision Measurement System Based on Deep Learning] 2024-Jul-30, Zhongguo yi liao qi xie za zhi = Chinese journal of medical instrumentation DOI:10.12455/j.issn.1671-7104.230652 PMID:39155249	研究论文	设计并开发了一种基于深度学习的智能视觉测量系统，用于从侧面检测和分析干眼症患者的眨眼特征	采用深度学习关键点识别技术从侧面分析眼睑特征，并自动计算完整和不完整眨眼的比率	NA	全面评估临床干眼症患者的真实视觉功能及眨眼特征对视觉功能的影响	干眼症患者的眨眼特征	计算机视觉	干眼症	深度学习	NA	图像	NA
21739	2024-08-20	[Application of Photoplethysmography Combined with Deep Learning in Postoperative Monitoring of Flaps] 2024-Jul-30, Zhongguo yi liao qi xie za zhi = Chinese journal of medical instrumentation DOI:10.12455/j.issn.1671-7104.230624 PMID:39155256	研究论文	本研究探讨了光电容积描记术（PPG）与一维卷积神经网络（1D-CNN）结合在皮肤瓣动脉术后监测中区分栓塞程度和定位栓塞部位的能力	首次结合PPG与1D-CNN进行皮肤瓣动脉的术后监测，能够有效识别栓塞程度和定位栓塞部位	NA	探索PPG与1D-CNN结合在皮肤瓣动脉术后监测中的应用	皮肤瓣动脉的栓塞程度和栓塞部位	机器学习	NA	光电容积描记术（PPG）	一维卷积神经网络（1D-CNN）	数据	使用了皮肤瓣动脉模型和兔皮肤瓣模型进行数据收集和验证
21740	2024-08-20	Using VIS-NIR hyperspectral imaging and deep learning for non-destructive high-throughput quantification and visualization of nutrients in wheat grains 2024-Jul-29, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2024.140651 PMID:39154465	研究论文	本研究提出了一种利用可见-近红外高光谱成像和深度学习技术对小麦中的营养成分进行高通量、无损量化和可视化的方法	本研究首次提出了一种改进的pix2pix条件生成网络模型，用于可视化营养成分分布，并展示了比原始模型更好的结果	NA	开发一种高通量、低成本的方法来量化作物谷物中的营养成分，以促进食品加工和营养研究	小麦中的营养成分	机器学习	NA	可见-近红外高光谱成像	pix2pix条件生成网络	高光谱图像	数百种营养成分