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
10601	2024-12-20	Dual-stage semantic segmentation of endoscopic surgical instruments 2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17397 PMID:39255375	研究论文	本文提出了一种双阶段语义分割方法，用于内窥镜手术器械的分割	设计了一个双阶段模型，包括图像分类和器械分割，并引入了标志缓存机制和模糊检测模块，以提高连续帧中图像特征的利用效率	NA	开发一种方法来分割内窥镜视频中的手术器械，以提高机器人辅助脊柱内窥镜手术的安全性	内窥镜视频中的手术器械	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	分割数据集包括7456张训练图像、829张验证图像和921张测试图像；分类数据集包括2400张训练图像和600张验证图像
10602	2024-12-20	Leveraging deep learning for identification and segmentation of "CAF-1/p60-positive" nuclei in oral squamous cell carcinoma tissue samples 2024-Dec, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2024.100407 PMID:39697387	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习方法识别和分割口腔鳞状细胞癌组织样本中CAF-1/p60阳性细胞核的独特方法	本文创新性地采用了StarDist架构，结合多模态信息，实现了对口腔鳞状细胞癌细胞核中CAF-1/p60蛋白表达的自动化分析	NA	本文旨在利用深度学习和多模态信息，提高对口腔鳞状细胞癌中特定蛋白表达模式的自动化分析能力	本文的研究对象是口腔鳞状细胞癌组织样本中CAF-1/p60阳性细胞核	数字病理学	口腔鳞状细胞癌	深度学习	StarDist	图像	NA
10603	2024-12-20	Earth Observation Data to Support Environmental Justice: Linking Non-Permitted Poultry Operations to Social Vulnerability Indices 2024-Dec, GeoHealth IF:4.3Q1 DOI:10.1029/2024GH001179 PMID:39697399	研究论文	本研究利用地球观测数据和深度学习技术，精确定位未获许可的家禽养殖场，并分析其与社会脆弱性指数的关系	首次利用地球观测数据和深度学习技术精确定位未获许可的家禽养殖场，并揭示其与社会脆弱性指数的关联	研究主要集中在北卡罗来纳州和美国南部及东南部地区，可能无法完全代表其他地区的状况	探讨未获许可的家禽养殖场对环境正义的影响，并提出改进数据质量的必要性	未获许可的家禽养殖场及其对社会脆弱性指数的影响	NA	NA	深度学习	NA	地球观测数据	涉及北卡罗来纳州和美国多个地区的家禽养殖场数据
10604	2024-12-20	Automatic jawbone structure segmentation on dental CBCT images via deep learning 2024-Nov-28, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-024-06061-y PMID:39604672	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的两阶段系统，用于在牙科CBCT图像上自动分割下颌骨皮质骨、下颌骨松质骨、上颌骨皮质骨和上颌骨松质骨	提出了一个两阶段的深度学习系统，用于自动分割颌骨结构，并在CBCT图像上实现了高精度的分割	质量异常对分割性能有负面影响	开发一种准确且高效的自动分割颌骨结构的方法	下颌骨皮质骨、下颌骨松质骨、上颌骨皮质骨和上颌骨松质骨	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	155个CBCT扫描数据
10605	2024-12-20	scDCA: deciphering the dominant cell communication assembly of downstream functional events from single-cell RNA-seq data 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae663 PMID:39694816	研究论文	提出了一种基于深度学习的方法scDCA，用于从单细胞RNA-seq数据中解析对特定功能事件有较大影响的细胞通信组合	首次提出了一种基于多视图图卷积网络和注意力机制的深度学习方法，用于量化细胞类型对特定功能过程的贡献	仅在肾细胞癌样本中进行了验证，未来需要在更多疾病和样本中进行验证	开发一种新的计算方法，用于解析细胞通信对特定功能事件的影响，以促进癌症治疗的精准化	单细胞RNA-seq数据中的细胞通信组合及其对特定功能事件的影响	机器学习	肾细胞癌	单细胞RNA-seq	多视图图卷积网络	RNA-seq数据	肾细胞癌样本
10606	2024-12-20	Automatic detection and proximity quantification of inferior alveolar nerve and mandibular third molar on cone-beam computed tomography 2024-Nov-20, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-024-05967-x PMID:39567447	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的工具，用于在锥束CT图像中自动检测并量化下颌第三磨牙与下牙槽神经的接近程度	本研究首次提出了一种基于深度学习的模型，能够快速且准确地检测和量化下牙槽神经与下颌第三磨牙在锥束CT图像中的接近程度	NA	开发一种自动工具，用于在锥束CT图像中量化下颌第三磨牙与下牙槽神经的接近程度，以减少手术风险	下颌第三磨牙和下牙槽神经在锥束CT图像中的接近程度	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习网络	图像	302个锥束CT扫描图像，包含546颗下颌第三磨牙
10607	2024-12-20	Detection of C-shaped mandibular second molars on panoramic radiographs using deep convolutional neural networks 2024-Nov-18, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-024-06049-8 PMID:39557710	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习系统，用于在全景X光片上检测C形下颌第二磨牙	使用CBCT生成的全景图像作为替代数据集，提高了CNN模型的训练效果，并在检测C形下颌第二磨牙方面表现优于牙科专业人员	NA	开发一种基于CNN的深度学习系统，用于在全景X光片上诊断C形下颌第二磨牙	C形下颌第二磨牙的全景X光片	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	730名患者的1453个下颌第二磨牙图像（组A）和610名患者的1211个下颌第二磨牙图像（组B）
10608	2024-12-20	An artificial intelligence mechanism for detecting cystic lesions on CBCT images using deep learning 2024-Nov-17, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.102152 PMID:39551180	研究论文	本研究旨在开发和评估一种基于深度学习的人工智能机制，用于在锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像上检测囊性病变	本研究的创新点在于使用深度卷积神经网络（CNN）进行自动病变检测和囊性病变类型的诊断，并通过数据增强提高了模型的性能	本研究的局限性在于样本量相对较小，且仅限于两种类型的囊性病变（牙源性囊肿和根尖囊肿）	开发和评估一种人工智能机制，用于在CBCT图像上检测囊性病变	牙源性囊肿（DC）和根尖囊肿（PC）的检测与分类	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	CNN	图像	150个样本，包括50个无病变样本、50个牙源性囊肿和50个根尖囊肿
10609	2024-12-20	Pulmonary Embolism Education: Role of Generative Artificial Intelligence Models 2024 Nov-Dec, Missouri medicine PMID:39697584	研究论文	研究探讨了生成式人工智能模型在提高急性肺栓塞患者健康素养中的作用	首次评估了公开可用的人工智能模型生成的响应的可读性，并发现这些模型目前不满足美国的可读性建议	研究仅评估了当前生成式人工智能模型的可读性，未探讨其在长期使用中的适应性	评估生成式人工智能模型在提高急性肺栓塞患者健康素养中的潜力	生成式人工智能模型生成的响应的可读性	机器学习	肺栓塞	生成式人工智能	生成式AI模型	文本	NA
10610	2024-12-20	Fast inter-frame motion correction in contrast-free ultrasound quantitative microvasculature imaging using deep learning 2024-10-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-77610-4 PMID:39478021	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的低复杂度网络，用于在无对比超声定量微血管成像中进行快速帧间运动校正	本研究创新性地使用了深度学习网络，结合深度可分离卷积层和混合自适应及压缩激励注意力机制，显著提高了帧间运动校正的效率和准确性	本研究的验证主要基于模拟的帧间运动和生理性帧间运动，实际临床应用中的效果仍需进一步验证	本研究旨在减少高帧率超声成像中的帧间运动伪影，以更准确地可视化肿瘤微血管特征	本研究主要针对人体甲状腺中的微血管图像，特别是由于颈动脉搏动引起的帧间运动	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习网络	图像	使用了模拟帧间运动的数据和体内甲状腺数据进行验证
10611	2024-12-20	Deep Learning Models for Predicting Malignancy Risk in CT-Detected Pulmonary Nodules: A Systematic Review and Meta-analysis 2024-10, Lung IF:4.6Q1 DOI:10.1007/s00408-024-00706-1 PMID:38782779	综述	本研究系统回顾并分析了基于深度学习的计算机辅助诊断模型在预测CT检测到的肺结节恶性风险中的诊断性能	本研究通过元分析方法评估了深度学习模型在肺结节恶性风险预测中的诊断性能，发现其相较于传统临床风险模型和医生判断具有更高的敏感性和特异性	本研究仅限于已发表的实验或观察性文章，未考虑未发表的研究或灰色文献，可能存在发表偏倚	评估基于深度学习的计算机辅助诊断模型在预测CT检测到的肺结节恶性风险中的诊断性能	基于深度学习的计算机辅助诊断模型与传统临床风险模型和医生判断的诊断性能比较	机器学习	肺癌	深度学习	NA	图像	8553名参与者和9884个结节
10612	2024-12-20	Recommender-based bone tumour classification with radiographs-a link to the past 2024-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10672-0 PMID:38488971	研究论文	开发了一种基于放射影像的算法，通过链接未诊断患者与既往患者的历史记录，并同时对多种骨肿瘤进行分类，以实现早期和特异性诊断	提出了一种结合ResNet和transformer模型的新方法，通过深度学习提取图像特征，并使用基于哈希的最近邻推荐方法进行图像聚类和多数投票分类，显著提高了骨肿瘤分类的准确性	研究是回顾性的，数据仅来自特定时间段和特定数据库，可能存在样本偏倚	开发一种能够通过放射影像链接既往患者历史记录并同时分类多种骨肿瘤的算法，以提高诊断的准确性和特异性	未诊断患者的放射影像数据以及既往患者的临床和放射影像数据	计算机视觉	骨肿瘤	深度学习	ResNet和transformer模型	图像	809名患者（1792张放射影像），包括80%的训练集和20%的测试集
10613	2024-12-20	Enhancing gadoxetic acid-enhanced liver MRI: a synergistic approach with deep learning CAIPIRINHA-VIBE and optimized fat suppression techniques 2024-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10693-9 PMID:38492004	研究论文	研究深度学习控制的CAIPIRINHA-VIBE技术在增强肝MRI中的图像质量、病灶显著性和检测效果	深度学习和HR-DL CAIPIRINHA-VIBE技术显著提高了图像质量和病灶显著性，并缩短了采集时间	深度学习和HR-DL CAIPIRINHA-VIBE技术生成的图像具有更强的合成外观	探讨深度学习控制的CAIPIRINHA-VIBE技术在增强肝MRI中的应用效果	168名接受gadoxetic酸增强肝MRI的患者	医学影像	肝病	CAIPIRINHA-VIBE技术	深度学习	图像	168名患者
10614	2024-12-20	Enhancing a deep learning model for pulmonary nodule malignancy risk estimation in chest CT with uncertainty estimation 2024-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10714-7 PMID:38536463	研究论文	本文研究了不确定性估计对深度学习算法在肺结节恶性风险评估中的性能影响	本文创新性地将不确定性估计方法集成到现有的深度学习算法中，以提高其在肺结节恶性风险评估中的性能	本文的研究是回顾性的，且样本量相对较小，可能影响结果的普适性	研究不确定性估计对深度学习算法在肺结节恶性风险评估中的性能影响	肺结节的恶性风险评估	计算机视觉	肺癌	深度学习	深度学习算法	图像	883个结节（其中65个为恶性）用于开发不确定性阈值，374个结节（其中207个为恶性）用于外部验证
10615	2024-12-20	Reduction of false positives using zone-specific prostate-specific antigen density for prostate MRI-based biopsy decision strategies 2024-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10700-z PMID:38538841	研究论文	本研究开发并测试了结合区域特异性前列腺特异性抗原密度（sPSAD）和PI-RADS来指导前列腺活检决策策略	本研究创新性地结合了区域特异性前列腺特异性抗原密度（sPSAD）和PI-RADS，以减少假阳性并提高前列腺癌检测的准确性	本研究为回顾性研究，样本量有限，可能存在选择偏倚	开发和验证一种新的方法，通过结合区域特异性前列腺特异性抗原密度和PI-RADS来优化前列腺活检决策策略	前列腺癌的检测和诊断	数字病理学	前列腺癌	深度学习系统（DLS）	nnU-Net	图像	1604名患者
10616	2024-12-20	Automated abdominal CT contrast phase detection using an interpretable and open-source artificial intelligence algorithm 2024-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10769-6 PMID:38683384	研究论文	开发并验证了一种开源的人工智能算法，用于自动检测腹部CT扫描中的对比期	提出了一个开源且可解释的人工智能算法，用于准确检测腹部CT扫描中的对比期，并通过Shapley特征归因分析解释了关键特征	研究是回顾性的，且样本量相对较小	开发并验证一种能够准确检测腹部CT扫描中对比期的开源人工智能算法	腹部CT扫描中的对比期检测	计算机视觉	NA	深度学习	梯度提升分类器	图像	训练集包含172名患者，内部测试集包含28名患者，外部验证集使用VinDr-Multiphase CT数据集
10617	2024-12-20	Semi-supervised model based on implicit neural representation and mutual learning (SIMN) for multi-center nasopharyngeal carcinoma segmentation on MRI 2024-06, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108368 PMID:38663351	研究论文	本文提出了一种基于隐式神经表示和互学习的半监督模型SIMN，用于多中心鼻咽癌MRI图像的分割	本文创新性地结合了不确定性隐式神经表示和深度互学习方法，并引入了动态阈值和领域自适应算法，以提高模型在多中心数据上的分割性能	本文未详细讨论模型在不同医院数据上的泛化能力差异，以及在极端标注数据情况下的表现	开发一种能够在有限标注数据下，对多中心鼻咽癌MRI图像进行准确分割的半监督学习模型	鼻咽癌的GTV和MLN在多中心MRI图像上的分割	计算机视觉	鼻咽癌	深度学习	CNN和Transformer	图像	918名患者的MRI图像，来自三家医院
10618	2024-12-20	MulStack: An ensemble learning prediction model of multilabel mRNA subcellular localization 2024-06, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108289 PMID:38688123	研究论文	提出了一种基于随机森林和深度学习的集成学习预测模型MulStack，用于多标签mRNA亚细胞定位预测	首次在mRNA亚细胞定位领域引入位置编码，并结合序列级和残基级特征进行预测	未提及具体限制	开发一种新的计算方法来预测mRNA的亚细胞定位	mRNA的亚细胞定位	机器学习	NA	随机森林、深度学习、卷积神经网络(CNN)	集成学习模型	序列数据	未提及具体样本数量
10619	2024-12-20	Prediction of systemic lupus erythematosus-related genes based on graph attention network and deep neural network 2024-06, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108371 PMID:38691916	研究论文	本文提出了一种基于图注意力网络和深度神经网络的方法SLEDL，用于预测系统性红斑狼疮相关的基因	本文创新性地将深度学习方法应用于系统性红斑狼疮相关基因的预测，利用图神经网络捕捉基因相互作用网络中的特征	本文未详细讨论模型的可解释性和泛化能力	通过深度学习方法识别系统性红斑狼疮相关的基因，减少生物实验的资源消耗	系统性红斑狼疮相关的基因	机器学习	自身免疫性疾病	深度学习	图注意力网络和深度神经网络	基因相互作用网络	未明确提及具体样本数量
10620	2024-12-20	Fine-grained Patient Similarity Measuring using Contrastive Graph Similarity Networks 2024-Jun, Proceedings. IEEE International Conference on Healthcare Informatics DOI:10.1109/ichi61247.2024.00009 PMID:39698046	研究论文	本文提出了一种新的对比图相似网络，用于在大规模电子健康记录数据集中计算患者之间的相似度	本文的创新点在于应用基于图的相似性分析，明确提取每个患者的临床特征，并通过聚合同类患者的信息生成丰富的患者表示	NA	研究目的是改进电子健康记录数据分析中的患者表示学习，特别是在临床推理场景中考虑患者相似性	研究对象是电子健康记录数据中的患者相似性计算	机器学习	NA	深度学习	对比图相似网络	电子健康记录	大规模电子健康记录数据库