深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
25721	2024-09-20	Ultrastretchable, Ultralow Hysteresis, High-Toughness Hydrogel Strain Sensor for Pressure Recognition with Deep Learning 2024-Sep-18, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c12419 PMID:39230598	研究论文	本文介绍了一种具有超拉伸性、低滞后性和高韧性的水凝胶应变传感器，并展示了其在压力识别中的应用	提出了一种双重物理交联的聚丙烯酰胺/透明质酸/蒙脱土水凝胶，实现了超高的拉伸性、低滞后性和高韧性	NA	开发一种具有优异机械性能的水凝胶材料，并探索其在柔性可穿戴设备中的应用	聚丙烯酰胺/透明质酸/蒙脱土水凝胶及其在应变传感器中的应用	NA	NA	NA	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
25722	2024-09-20	Deep Learning for Echo Analysis, Tracking, and Evaluation of Mitral Regurgitation (DELINEATE-MR) 2024-Sep-17, Circulation IF:35.5Q1 DOI:10.1161/CIRCULATIONAHA.124.068996 PMID:38881496	研究论文	本文开发了一种深度学习系统，用于分析、追踪和评估二尖瓣反流，并测试了其在内部和外部测试集中的性能	本文提出了一种新颖的深度学习系统，能够处理完整的经胸超声心动图，识别彩色多普勒视频，并根据阅读心脏病专家的标准确定二尖瓣反流的严重程度	大多数误分类差异出现在无/微量和轻度二尖瓣反流之间，且在偏心性二尖瓣反流病例中的表现略低	开发和验证一种端到端的深度学习系统，用于准确分类二尖瓣反流的严重程度	二尖瓣反流的严重程度分类	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习系统	视频	总共61,689例经胸超声心动图，分为训练集（43,811例）、验证集（8,891例）、内部测试集（8,987例）和外部测试集（8,208例）	NA	NA	NA	NA
25723	2024-09-20	High-Throughput Deep Learning Detection of Mitral Regurgitation 2024-Sep-17, Circulation IF:35.5Q1 DOI:10.1161/CIRCULATIONAHA.124.069047 PMID:39129623	研究论文	研究开发并验证了一种全自动深度学习管道，用于识别带有彩色多普勒超声心动图的顶端四腔视图视频，并检测经胸超声心动图中的临床显著性二尖瓣反流	提出了一种新颖的全自动管道，用于从完整的经胸超声心动图研究中识别临床显著性二尖瓣反流	NA	开发和验证一种全自动深度学习管道，用于检测临床显著性二尖瓣反流	二尖瓣反流	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	视频	58614例经胸超声心动图（2587538个视频）用于开发和测试，1800例研究（80833个视频）用于内部测试，915例研究（46890个视频）用于外部评估	NA	NA	NA	NA
25724	2024-09-20	Predicting stroke volume variation using central venous pressure waveform: a deep learning approach 2024-Sep-17, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad75e4 PMID:39214128	研究论文	本研究评估了一种深度学习方法从中心静脉压波形预测每搏量变异（SVV）的性能	使用长短期记忆（LSTM）和前馈神经网络的序列模型从中心静脉压波形中预测每搏量变异（SVV）	NA	评估深度学习模型从中心静脉压波形预测每搏量变异的准确性	中心静脉压波形和每搏量变异	机器学习	NA	深度学习	LSTM 和前馈神经网络	波形	224 例，包含 1717978 个中心静脉压波形和 EV1000/SVV 数据	NA	NA	NA	NA
25725	2024-09-20	Single-cell AI-based detection and prognostic and predictive value of DNA mismatch repair deficiency in colorectal cancer 2024-Sep-17, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2024.101727 PMID:39293403	研究论文	本文介绍了一种基于人工智能的方法AIMMeR，用于在常规病理样本中检测结直肠癌中的DNA错配修复缺陷	AIMMeR能够在单细胞水平上确定错配修复蛋白表达，显示出高准确性和特异性，有助于精准医学	AIMMeR与微卫星不稳定性测试的一致性较低，反映了MMR和MSI PCR之间的不一致性	开发一种自动化方法来检测结直肠癌中的DNA错配修复缺陷，并评估其预后和预测价值	结直肠癌中的DNA错配修复缺陷	数字病理学	结直肠癌	人工智能	NA	图像	两个试验队列中的II/III期样本	NA	NA	NA	NA
25726	2024-09-20	Bayesian optimized multimodal deep hybrid learning approach for tomato leaf disease classification 2024-09-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72237-x PMID:39277634	研究论文	提出了一种利用贝叶斯优化多模态深度混合学习方法来自动分类番茄叶病的系统	利用贝叶斯优化和深度混合学习模型，结合卷积神经网络和经典机器学习技术，实现了对番茄叶病的自动分类	NA	开发一种自动、早期且精确的番茄叶病识别系统，以帮助农民及时干预疾病传播	番茄叶病分类	机器学习	NA	卷积神经网络 (CNN), 随机森林 (RF), XGBoost, 高斯朴素贝叶斯 (GNB), 支持向量机 (SVM), 多项逻辑回归 (MLR), K近邻 (KNN)	深度混合学习模型	图像	使用了PlantVillage数据集，包含十种类型的番茄叶（九种病叶和一种健康叶）	NA	NA	NA	NA
25727	2024-09-20	General loss of proteostasis links Huntington disease to Cockayne syndrome 2024-Sep-14, Neurobiology of disease IF:5.1Q1 DOI:10.1016/j.nbd.2024.106668 PMID:39284372	研究论文	本文通过RNA-seq数据和深度学习方法，探讨了Cockayne综合征与亨廷顿病之间的联系，发现两者在蛋白质稳态失调方面存在共同机制	首次揭示了Cockayne综合征与亨廷顿病在蛋白质稳态失调方面的共同机制	研究主要基于细胞系和动物模型，尚未在人体组织中进行验证	探讨Cockayne综合征与亨廷顿病之间的病理联系	Cockayne综合征和亨廷顿病的细胞系及动物模型	生物信息学	NA	RNA-seq	深度学习	转录组数据	两个Cockayne综合征突变细胞系和多个亨廷顿病细胞培养模型	NA	NA	NA	NA
25728	2024-09-20	Automatic generation of diffusion tensor imaging for the lumbar nerve using convolutional neural networks 2024-Sep-13, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2024.110237 PMID:39278577	研究论文	本研究旨在利用深度学习语义分割技术，自动生成腰椎神经的扩散张量成像（DTI）	首次使用深度学习语义分割模型U-Net自动提取腰椎神经并生成神经束追踪图	研究样本量较小，仅涉及90名患者的数据	开发一种自动化的系统，用于提取腰椎神经并生成神经束追踪图，以提高DTI在临床中的应用	腰椎神经的扩散张量成像及其自动生成	计算机视觉	腰椎退行性疾病	扩散张量成像（DTI）	U-Net	图像	90名患有腰椎退行性疾病的患者，共839张轴向扩散加权图像（DWI）	NA	NA	NA	NA
25729	2024-09-20	Tailoring nonsurgical therapy for elderly patients with head and neck squamous cell carcinoma: A deep learning-based approach 2024-Sep-13, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000039659 PMID:39287264	研究论文	评估深度学习模型在为无法手术的老年头颈鳞状细胞癌患者选择个性化化疗方案中的应用，并量化基线特征对治疗效果的影响	使用自归一化平衡个体治疗效果模型进行生存数据分析，超越了其他模型和国家综合癌症网络指南	研究结果需要在临床环境中进一步验证	评估深度学习模型在个性化化疗选择中的应用，并分析基线特征对治疗效果的影响	无法手术的老年头颈鳞状细胞癌患者	机器学习	头颈鳞状细胞癌	深度学习	自归一化平衡个体治疗效果模型	生存数据	4276名老年头颈鳞状细胞癌患者	NA	NA	NA	NA
25730	2024-09-20	Single-cell analysis via manifold fitting: A framework for RNA clustering and beyond 2024-Sep-10, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2400002121 PMID:39226348	研究论文	本文介绍了一种名为scAMF的框架，通过流形拟合技术提高单细胞RNA测序数据的聚类精度和可视化效果	提出了scAMF框架，通过流形拟合模块有效去噪单细胞RNA测序数据，提高了聚类效率和数据可视化清晰度	NA	提高单细胞RNA测序数据分析的精度和可靠性	单细胞RNA测序数据	数字病理学	NA	单细胞RNA测序	流形拟合	基因表达数据	25个公开的单细胞RNA测序数据集，涵盖多种测序平台、物种和器官类型	NA	NA	NA	NA
25731	2024-09-20	Automated condylar seating assessment using a deep learning-based three-step approach 2024-Sep-04, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-024-05895-w PMID:39227487	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的三步法自动评估髁突就位情况的方法	本文的创新点在于将多步骤分割、光线投射和前馈神经网络相结合，实现了髁突就位评估的自动化	NA	开发并验证一种基于深度学习算法的工具，自动评估髁突就位情况	髁突就位情况	计算机视觉	NA	深度学习	前馈神经网络	图像	60个CBCT扫描（120个髁突）	NA	NA	NA	NA
25732	2024-09-20	Prediction of Axial Length From Macular Optical Coherence Tomography Using Deep Learning Model 2024-Sep-03, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.9.14 PMID:39264604	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从光学相干断层扫描（OCT）图像预测眼睛的轴长（AL）	利用深度学习模型从OCT图像中预测眼睛轴长，并采用双输入模型提高了预测精度	NA	开发一种深度学习模型，用于从OCT图像中预测眼睛的轴长	眼睛的轴长和OCT图像	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-152	图像	9064只眼睛，5349名患者，共18128张图像	NA	NA	NA	NA
25733	2024-09-20	Development of a deep learning-based fully automated segmentation of rotator cuff muscles from clinical MR scans 2024-Sep, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851241262325 PMID:39043149	研究论文	开发了一种基于深度学习的全自动分割方法，用于从临床MRI扫描中分割肩袖肌肉	提出了一个全自动的深度神经网络方法，用于从临床MRI扫描中分割肩袖肌肉和骨骼	在某些情况下，如teres minor的分割，算法表现存在显著误差	开发一种准确可靠的量化方法，用于评估肩袖肌肉的脂肪浸润和萎缩	肩袖肌肉的脂肪浸润和萎缩	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	图像	训练和内部验证数据集包含94个肩部MRI扫描，外部验证数据集包含20个来自另一机构的MRI扫描	NA	NA	NA	NA
25734	2024-09-20	Deep learning image reconstruction for low-kiloelectron volt virtual monoenergetic images in abdominal dual-energy CT: medium strength provides higher lesion conspicuity 2024-Sep, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851241262765 PMID:39033390	研究论文	研究了深度学习图像重建算法在腹部低千电子伏特虚拟单能图像中的最佳设置	提出了40千电子伏特作为腹部常规虚拟单能图像重建的新标准，并发现中等强度的深度学习图像重建算法在诊断接受度和病灶显著性方面优于高强度算法	NA	确定深度学习图像重建算法在腹部低千电子伏特虚拟单能图像中的最佳设置	腹部低千电子伏特虚拟单能图像的重建算法设置	计算机视觉	NA	深度学习图像重建	NA	图像	109名参与者和152个病灶	NA	NA	NA	NA
25735	2024-09-20	Development and Multicenter, Multiprotocol Validation of Neural Network for Aberrant Right Subclavian Artery Detection 2024-Sep, Yonsei medical journal IF:2.6Q1 DOI:10.3349/ymj.2023.0590 PMID:39193761	研究论文	本研究开发并验证了一种用于检测异常右锁骨下动脉的卷积神经网络模型	开发了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用于自动检测甲状腺癌评估中的异常右锁骨下动脉	NA	开发并验证一种自动检测异常右锁骨下动脉的卷积神经网络模型	异常右锁骨下动脉的检测	计算机视觉	甲状腺癌	卷积神经网络	CNN	图像	训练集包括556例异常右锁骨下动脉和312例正常主动脉弓的CT图像，验证集包括来自两个机构的112和126例CT图像，独立数据集包括1683例连续颈部CT图像	NA	NA	NA	NA
25736	2024-09-20	Environmental water quality prediction based on COOT-CSO-LSTM deep learning 2024-Sep, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-024-34750-4 PMID:39196324	研究论文	本文提出了一种基于COOT-CSO-LSTM深度学习模型的环境水质预测方法	本文提出了一种增强的LSTM模型，并结合COOT方法优化参数，以克服水质数据中的非平稳性、不可预测性和非线性问题	NA	预测流域系统中的水质指标，包括溶解氧（DO）	Vaigai河的水质数据	机器学习	NA	LSTM	LSTM	水质数据	印度泰米尔纳德邦马杜赖Vaigai河的原始每周水质数据	NA	NA	NA	NA
25737	2024-09-20	A deep learning model based on magnifying endoscopy with narrow-band imaging to evaluate intestinal metaplasia grading and OLGIM staging: A multicenter study 2024-Sep, Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.dld.2024.02.001 PMID:38402085	研究论文	本文构建了一个基于放大内镜窄带成像的深度学习模型，用于评估胃肠道化生分级和OLGIM分期	开发了一种基于放大内镜窄带成像的深度学习模型，用于无创评估胃肠道化生分级和OLGIM分期	模型在外部验证集上的表现略低于内部验证集，且未与更多不同经验水平的内镜医师进行比较	构建一个深度学习模型，用于通过放大内镜窄带成像评估OLGIM分期，以筛查胃癌高风险患者	胃肠道化生分级和OLGIM分期	计算机视觉	胃癌	放大内镜窄带成像	Faster Region-Convolutional Neural Network	图像	4473张图像，来自803名患者，涉及三个内镜中心	NA	NA	NA	NA
25738	2024-09-20	Deep learning-based structure segmentation and intramuscular fat annotation on lumbar magnetic resonance imaging 2024-Sep, JOR spine IF:3.4Q1 DOI:10.1002/jsp2.70003 PMID:39291096	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的双模型，用于腰椎磁共振成像中的肌肉分割和肌内脂肪注释，以辅助临床医生全面评估腰椎间盘突出症（LDH）情况	本研究的创新点在于开发了一种双模型，能够自动进行肌肉分割和肌内脂肪注释，相比传统的阈值算法，模型在肌内脂肪测量中的误差更低	模型在外部测试集上的表现有所下降，表明其泛化能力有待提高	本研究的目的是开发一种自动化的方法，用于在腰椎磁共振成像中评估腰椎间盘突出症患者的肌肉状况和肌内脂肪浸润情况	研究对象为腰椎间盘突出症患者，主要关注其腰背部肌肉的萎缩和脂肪浸润情况	计算机视觉	腰椎间盘突出症	深度学习	双模型	磁共振成像	共评估了417名患者，包括216名男性和201名女性，平均年龄为49±15岁	NA	NA	NA	NA
25739	2024-09-20	Development and validation of deep learning models for identifying the brand of pedicle screws on plain spine radiographs 2024-Sep, JOR spine IF:3.4Q1 DOI:10.1002/jsp2.70001 PMID:39291095	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习模型，用于在脊柱X光片上识别椎弓根螺钉的品牌	本研究首次使用深度学习模型来识别脊柱X光片上的椎弓根螺钉品牌，并通过集成方法提高了模型的区分性能	本研究为回顾性研究，样本仅来自七家制造商，未来需在更多样本和制造商上进行验证	开发并验证一种能够准确识别脊柱X光片上椎弓根螺钉品牌的深度学习模型	脊柱X光片上的椎弓根螺钉品牌识别	计算机视觉	NA	深度学习	EfficientNet-b0	图像	529名接受椎弓根螺钉植入的患者	NA	NA	NA	NA
25740	2024-09-20	Optimizing High-Resolution MR Angiography: The Synergistic Effects of 3D Wheel Sampling and Deep Learning-Based Reconstruction 2024 Sep-Oct 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001590 PMID:38346820	研究论文	本研究评估了3D轮采样和基于深度学习的重建（DLR）在3T高分辨率时间飞跃法磁共振血管造影（HR-TOF-MRA）中的联合应用效果	本研究首次探讨了3D轮采样与深度学习重建相结合在颅内高分辨率TOF-MRA中的应用	本研究样本量较小，仅包括20名患者，可能影响结果的普遍性	评估3D轮采样和深度学习重建在颅内高分辨率TOF-MRA中的应用效果	颅内高分辨率TOF-MRA图像的质量和血管可视化效果	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）	深度学习	图像	20名接受头部MRI检查的患者	NA	NA	NA	NA