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
21901	2024-08-07	Uncertainty estimation and evaluation of deformation image registration based convolutional neural networks 2024-May-30, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad4c4f PMID:38749468	研究论文	本文开发并评估了一种能够在几秒钟内进行快速变形图像配准（DIR）并预测其不确定性的模型	引入了基于卷积神经网络的概率多分辨率图像配准模型，用于估计多模态图像配准问题中的多元正态分布密集位移场（DDF），并提出了一种基于Kullback-Leibler散度的新度量标准来评估DDF分布的质量	模型在估计不确定性的可靠性和变形准确性之间存在权衡	开发和评估一种能够快速进行变形图像配准并预测其不确定性的模型	变形图像配准及其不确定性估计	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	治疗计划计算机断层扫描（CT）与随访锥束CT的配准
21902	2024-08-07	All-optical complex field imaging using diffractive processors 2024-May-28, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01482-6 PMID:38802376	研究论文	本文介绍了一种使用衍射处理器实现全光复杂场成像的设计	设计了一种无需数字处理即可在基于强度的传感器阵列上同时捕获输入场的振幅和定量相位信息的复杂场成像器	NA	开发一种能够在不使用数字图像重建算法的情况下捕获复杂场振幅和相位信息的技术	复杂场的振幅和相位信息	计算机视觉	NA	衍射处理器	深度学习优化	图像	使用3D打印原型在太赫兹频谱上进行实验验证
21903	2024-08-07	Impact of functional electrical stimulation on nerve-damaged muscles by quantifying fat infiltration using deep learning 2024-05-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-62805-6 PMID:38802457	研究论文	本研究通过深度学习量化脂肪浸润，评估长期功能性电刺激（FES）对受损后环杓后肌（PCA）的影响	采用深度神经网络IMFSegNet进行自动化分析，比传统机器学习方法更准确	NA	验证长期FES对PCA的脂肪浸润无显著影响	后环杓后肌（PCA）的肌肉横截面脂肪浸润情况	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	图像	超过300张H&E染色的肌肉横截面图像，来自22只羊
21904	2024-08-07	Proximal femur fracture detection on plain radiography via feature pyramid networks 2024-05-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63001-2 PMID:38802519	研究论文	本研究开发了一种基于特征金字塔网络（FPN）的深度学习模型，用于从普通X光片中检测和定位近端股骨骨折	本研究模型在检测近端股骨骨折方面比传统FPN模型和基于DINO网络的先进transformer模型表现出更高的灵敏度和准确性，且处理时间更短	NA	开发和评估一种深度学习模型，用于自动检测和定位近端股骨骨折	近端股骨骨折的检测和定位	计算机视觉	骨折	NA	特征金字塔网络（FPN）	图像	823张髋部X光片，包括150名近端股骨骨折患者和362名对照组
21905	2024-08-07	SEM Image Processing Assisted by Deep Learning to Quantify Mesoporous γ-Alumina Spatial Heterogeneity and Its Predicted Impact on Mass Transfer 2024-May-23, The journal of physical chemistry. C, Nanomaterials and interfaces DOI:10.1021/acs.jpcc.4c00323 PMID:38807629	研究论文	本研究结合氮吸附和脱附、汞孔隙度测定以及先进的扫描电子显微镜（SEM）成像和处理方法，量化了γ-氧化铝的空间异质性，并探讨了其对质量传递的影响。	利用深度学习语义分割和灰度校准下的孔隙度测量等先进SEM图像分析技术，量化了包含体体积分数和界面孔隙度差异，并基于有效介质理论（EMT）模型预测了有效扭曲因子。	研究发现，对于所研究的氧化铝，空间孔隙异质性对有效扭曲因子的影响可以忽略不计，除非包含体含量至少为30%且界面孔隙度差异超过20%。	旨在通过量化γ-氧化铝的空间异质性，指导设计具有更高活性和选择性以及更好抗失活能力的异质催化剂。	研究对象为γ-氧化铝，一种具有重要工业意义的催化剂载体。	数字病理学	NA	扫描电子显微镜（SEM）	深度学习	图像	未明确提及具体样本数量
21906	2024-08-07	Self-supervised deep representation learning of a foundation transformer model enabling efficient ECG-based assessment of cardiac and coronary function with limited labels 2024-May-21, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.10.25.23297552 PMID:37961713	研究论文	本文开发并预训练了一个自监督的基础视觉变换器模型，用于从大量未标记的ECG波形中学习表示，并针对临床任务进行微调，以评估心脏和冠状功能	使用自监督学习预训练的视觉变换器模型，提高了在有限标签数据下对心脏和冠状功能的评估准确性	需要进一步验证模型在更广泛临床环境中的适用性和泛化能力	探索使用自监督学习方法从ECG数据中识别心脏和冠状功能异常	心脏和冠状功能异常的识别	机器学习	心血管疾病	自监督学习	视觉变换器	ECG波形数据	800,035个未标记ECG波形，4167个标记ECG波形，1031个PET MPI患者，6635个SPECT MPI患者
21907	2024-08-07	Clinical Case of Mild Tatton-Brown-Rahman Syndrome Caused by a Nonsense Variant in DNMT3A Gene 2024-May-21, Clinics and practice IF:1.7Q2 DOI:10.3390/clinpract14030073 PMID:38804405	研究论文	本文报告了一例由DNMT3A基因无义突变引起的轻度Tatton-Brown-Rahman综合征的临床案例	首次报道了DNMT3A基因中的一个复发性无义突变，提示该基因可能是一个突变热点	NA	探讨Tatton-Brown-Rahman综合征的临床多样性，并扩展该综合征的表型谱	一例10岁男孩的Tatton-Brown-Rahman综合征	NA	遗传性疾病	全外显子测序	深度学习	基因序列	一例患者及其父母
21908	2024-08-07	In Vivo Intelligent Fluorescence Endo-Microscopy by Varifocal Meta-Device and Deep Learning 2024-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202307837 PMID:38488694	研究论文	本文开发了一种基于变焦超构透镜和深度学习的智能荧光内窥显微镜，实现了小鼠大脑的活体3D成像	利用变焦超构透镜和深度学习技术，实现了快速、高分辨率的活体3D成像，简化了系统复杂性	NA	开发一种新型的智能荧光内窥显微镜，以实现更高效和精确的活体3D成像	小鼠大脑的活体3D成像	计算机视觉	NA	深度学习	DL网络	图像	小鼠大脑
21909	2024-08-07	Fine Optimization of Colloidal Photonic Crystal Structural Color for Physically Unclonable Multiplex Encryption and Anti-Counterfeiting 2024-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202305876 PMID:38576190	研究论文	本文提出了一种结合荧光和结构色的物理不可克隆多重加密系统（PUMES），用于高价值物品的防伪	通过调整胶体光子墨水的物理化学性质，构建了全面的印刷相图，并优化了喷墨打印的胶体光子晶体结构色的亮度和色彩饱和度，同时引入了荧光以增强系统的随机性和编码能力	NA	开发一种新型的防伪技术，以实现高级别的加密和易于认证	胶体光子墨水的物理化学性质，喷墨打印的胶体光子晶体结构色，以及荧光特性	NA	NA	喷墨打印技术，深度学习算法	深度学习算法	图像	NA
21910	2024-08-07	Discrete latent embedding of single-cell chromatin accessibility sequencing data for uncovering cell heterogeneity 2024-May, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00625-4 PMID:38730185	研究论文	提出了一种基于向量量化变分自编码器框架的深度生成模型CASTLE，用于提取单细胞染色质可及性测序数据的离散潜在嵌入	CASTLE模型能够有效整合现有的海量参考数据集，并以弱监督或监督方式直观地提取细胞类型特异性特征谱，揭示细胞异质性和生物学意义	NA	解决单细胞表观基因组数据的高维度和稀疏性问题，提高细胞类型识别的准确性和可视化效果	单细胞染色质可及性测序数据	机器学习	NA	单细胞测序	变分自编码器	测序数据	NA
21911	2024-08-07	Artificial intelligence in surgery 2024-May, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-02970-3 PMID:38740998	综述	本文综述了人工智能在手术领域的应用，重点讨论了其在术前、术中和术后对手术护理的多方面改进	介绍了基础模型架构、可穿戴技术和手术数据基础设施的进步如何促进AI干预和应用的快速发展	NA	探讨成熟的人工智能方法如何潜在地改善患者结果、促进外科教育并优化手术护理	人工智能在手术领域的应用	机器学习	NA	深度学习	基础模型	NA	NA
21912	2024-08-07	Robust Highly-accelerated MR Fingerprinting Using Transformer-based Deep Learning 2024-May, Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine ... Scientific Meeting and Exhibition. International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Scientific Meeting and Exhibition PMID:38798756	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
21913	2024-08-07	Automated discovery of symbolic laws governing skill acquisition from naturally occurring data 2024-May, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00629-0 PMID:38811819	研究论文	本文旨在从大规模训练日志数据中发现技能学习的规律	开发了一种两阶段算法来解决不可观察的认知状态和搜索中的算法爆炸问题，并使用深度学习模型和符号回归算法来解析神经网络模型	NA	发现技能学习的规律	技能学习	机器学习	NA	深度学习模型，符号回归算法	深度学习模型	日志数据	大规模训练数据
21914	2024-08-07	From Pixels to Prognosis: A Narrative Review on Artificial Intelligence's Pioneering Role in Colorectal Carcinoma Histopathology 2024-Apr, Cureus DOI:10.7759/cureus.59171 PMID:38807833	综述	本文综述了人工智能在结直肠癌组织病理学中的开创性作用，包括其发展、技术和进展	人工智能算法，特别是机器学习和深度学习，革新了图像分析，有助于准确诊断和预后预测	挑战包括数据质量、可解释性和整合	探讨人工智能在结直肠癌组织病理学中的应用及其对未来肿瘤学研究和临床实践的影响	结直肠癌的组织病理学评估	数字病理学	结直肠癌	机器学习、深度学习	NA	图像	NA
21915	2024-08-07	DeepPPThermo: A Deep Learning Framework for Predicting Protein Thermostability Combining Protein-Level and Amino Acid-Level Features 2024-02, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1089/cmb.2023.0097 PMID:38100126	研究论文	提出了一种名为DeepPPThermo的深度学习框架，结合蛋白质级和氨基酸级特征预测蛋白质热稳定性	利用深度神经网络（DNN）和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）挖掘隐藏特征，并通过局部和全局注意力机制赋予多视角特征不同重要性	NA	研究如何有效利用多视角序列信息预测蛋白质热稳定性	热稳定性和中温性蛋白质的分类	机器学习	NA	深度学习	DNN, Bi-LSTM	序列信息	未具体说明
21916	2024-08-07	Survey of Denoising, Segmentation and Classification of Pancreatic Cancer Imaging 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/1573405620666230515090523 PMID:37189279	综述	本文综述了胰腺癌影像的去噪、分割和分类的不同方法	在分割方面，基于图谱的区域增长方法表现优于现有技术；在分类方面，深度学习方法优于其他方法	NA	探讨计算机辅助诊断系统在胰腺癌检测中的应用	胰腺癌影像的去噪、分割和分类	计算机视觉	胰腺癌	计算机辅助诊断系统（CADs）	深度学习	影像	NA
21917	2024-08-07	A Comprehensive Review on MRI-based Knee Joint Segmentation and Analysis Techniques 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/1573405620666230515090557 PMID:37189281	综述	本文综述了基于MRI的膝关节分割与分析技术	介绍了近年来基于深度学习的全自动分割方法，这些方法不仅比传统技术提供更好的结果，还开辟了医学影像研究的新领域	NA	旨在介绍不同科学文章中发表的膝关节骨、软骨和半月板的全自动和半自动分割方法	膝关节骨、软骨和半月板的分割	医学影像	骨关节炎	MRI	深度学习	图像	NA
21918	2024-08-07	Deep Learning-reconstructed Parallel Accelerated Imaging for Knee MRI 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/1573405620666230524151816 PMID:37226797	研究论文	本研究比较了深度学习（DL）重建的并行加速成像技术在膝关节MRI中的图像质量	使用深度学习技术重建的并行加速成像技术在膝关节MRI中显著降低了噪声，同时保持了图像的锐度和诊断质量	研究仅限于膝关节MRI，且样本量相对较小	比较深度学习重建的并行加速成像技术与传统技术在膝关节MRI中的图像质量	44个膝关节MRI扫描，来自38名成年患者	计算机视觉	NA	深度学习（DL）重建的并行加速成像技术	NA	图像	44个膝关节MRI扫描，38名成年患者
21919	2024-08-07	Image Quality Improvement of Low-dose Abdominal CT using Deep Learning Image Reconstruction Compared with the Second Generation Iterative Reconstruction 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/1573405620666230525104809 PMID:37231764	研究论文	本研究探讨了深度学习图像重建（DLIR）在降低辐射剂量的情况下，是否能提高腹部CT图像质量，并与第二代自适应统计迭代重建（ASiR-V）进行比较	DLIR算法在提高图像对比度噪声比（CNR）、图像质量、主观噪声和病变显著性方面表现优于ASiR-V	本研究为回顾性研究，样本量有限，且仅比较了同一供应商的不同型号扫描仪	确定DLIR是否能在降低辐射剂量的同时提供更好的图像质量	腹部CT图像质量及辐射剂量	计算机视觉	NA	深度学习图像重建	DLIR	图像	102名患者
21920	2024-08-07	Chest CT Image based Lung Disease Classification - A Review 2024, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056248176230923143105 PMID:38389342	综述	本文对基于胸部CT图像的肺疾病分类方法进行了广泛的分析	深度学习技术在早期识别肺部疾病方面带来了革命性的变化	现有的机器学习技术仍存在挑战	帮助年轻研究人员构建更先进的肺疾病分类系统	肺疾病分类方法及其性能	计算机视觉	肺疾病	NA	NA	图像	NA