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
11341	2024-11-27	Spatial resolution enhancement using deep learning improves chest disease diagnosis based on thick slice CT 2024-Nov-23, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01338-8 PMID:39580609	研究论文	本研究开发了一种深度学习合成模型，通过卷积-Transformer混合编码器-解码器架构，从厚层CT生成薄层CT，以提高胸部疾病诊断的准确性	本研究首次采用卷积-Transformer混合编码器-解码器架构，生成高质量的合成薄层CT，显著提高了胸部疾病诊断的准确性	本研究仅在一个中心进行了模型开发，并在三个跨区域中心进行了验证，未来需在更多中心进行验证以确保模型的普适性	开发一种能够从厚层CT生成高质量薄层CT的深度学习模型，以提高胸部疾病诊断的准确性	厚层CT和薄层CT图像，以及社区获得性肺炎和肺结节的诊断准确性	计算机视觉	胸部疾病	深度学习	卷积-Transformer混合编码器-解码器架构	CT图像	1576名参与者用于模型开发，1228名参与者用于跨区域验证
11342	2024-11-27	A novel deep learning approach to identify embryo morphokinetics in multiple time lapse systems 2024-11-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80565-1 PMID:39578525	研究论文	本文提出了一种新的深度学习方法，用于在多个时间流逝系统中识别胚胎形态动力学	本文提出了一种基于Transformer的视频骨干网络，并结合Gated Recurrent Unit (GRU)序列模型，以自动检测11个动力学事件	本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同实验室条件下的表现	开发一种能够自动检测胚胎发育过程中关键动力学事件的深度学习模型	胚胎发育过程中的11个动力学事件	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, GRU	视频	1909个胚胎样本
11343	2024-11-27	The development of an attention mechanism enhanced deep learning model and its application for body composition assessment with L3 CT images 2024-11-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79915-w PMID:39578556	研究论文	本文开发了一种基于注意力机制增强的深度学习模型，用于自动评估L3 CT图像中的骨骼肌、内脏脂肪组织和皮下脂肪组织区域	本文创新性地结合了UNet框架与注意力门、挤压激励块和空洞空间金字塔池化模块，构建了L3BCSM模型，并在多个外部测试数据集上验证了其有效性	NA	开发一种基于L3 CT图像的自动化身体成分评估服务	骨骼肌、内脏脂肪组织和皮下脂肪组织	计算机视觉	NA	深度学习	UNet	图像	1500张L3 CT图像，其中70%用于训练，30%用于验证
11344	2024-11-27	Attention-based multi-residual network for lung segmentation in diseased lungs with custom data augmentation 2024-11-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79494-w PMID:39578613	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的多残差Unet++网络AMRU++，用于在胸部X光片中对正常和严重异常的肺部进行分割	引入了注意力模块和多残差块，以捕捉空间信息并提取丰富的上下文和判别特征；提出了一种数据增强技术，模拟CXR病理特征，解决标注数据有限的问题	NA	提高深度学习模型在胸部X光片中对肺部分割的鲁棒性和准确性，特别是在面对复杂结构如肺部不透明时	胸部X光片中的肺部分割	计算机视觉	肺病	深度学习	Unet++	图像	350例尘肺病、COVID-19和肺结核病例
11345	2024-11-27	Heterogeneous virus classification using a functional deep learning model based on transmission electron microscopy images 2024-11-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80013-0 PMID:39578636	研究论文	本文提出了一种基于透射电子显微镜图像的深度学习模型，用于异质病毒分类	利用透射电子显微镜图像和卷积神经网络模型进行病毒分类，提高了分类准确性和速度	NA	开发一种快速且可靠的病毒分类方法	透射电子显微镜图像中的病毒类型	计算机视觉	NA	透射电子显微镜	卷积神经网络	图像	14种病毒类型
11346	2024-11-27	OrganoLabeler: A Quick and Accurate Annotation Tool for Organoid Images 2024-Nov-19, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c06450 PMID:39583683	研究论文	本文介绍了一种名为OrganoLabeler的快速且准确的器官芯片图像标注工具	OrganoLabeler能够通过多种图像处理方法（如对比度调整、K-means聚类、CLAHE、二值化和Otsu阈值处理）自动生成分割图像，显著提高了标注效率和准确性	NA	开发一种能够替代手动标注的自动化工具，以提高器官芯片研究的效率和准确性	器官芯片图像的自动标注	计算机视觉	NA	图像处理	U-Net	图像	胚胎体和脑器官芯片数据集
11347	2024-11-27	An ergonomic evaluation using a deep learning approach for assessing postural risks in a virtual reality-based smart manufacturing context 2024-Nov, Ergonomics IF:2.0Q3 DOI:10.1080/00140139.2024.2349757 PMID:38742363	研究论文	本研究提出了一种集成的人体工程学评估方法，用于在基于虚拟现实的智能制造环境中识别不安全姿势	利用计算机视觉和深度学习卷积神经网络方法识别身体关键点的质心位移，以识别不安全姿势	未提及	评估智能制造环境中工业工作中的姿势风险	不安全姿势和姿势风险水平	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	未提及
11348	2024-11-27	Exploring the benefits and challenges of AI-driven large language models in gastroenterology: Think out of the box 2024-Nov, Biomedical papers of the Medical Faculty of the University Palacky, Olomouc, Czechoslovakia DOI:10.5507/bp.2024.027 PMID:39234774	研究论文	探讨人工智能驱动的大型语言模型在胃肠病学中的优势与挑战	介绍了大型语言模型如ChatGPT在胃肠病学中的潜在应用，包括诊断、治疗、教育和决策支持	存在AI能力有限、数据偏差、数据错误、安全和隐私问题以及实施成本等挑战	研究AI驱动的大型语言模型在胃肠病学中的应用及其潜在影响	大型语言模型在胃肠病学中的应用及其对诊断、治疗、教育和决策支持的影响	自然语言处理	胃肠病	大型语言模型	NA	文本	NA
11349	2024-11-27	Using deep learning and pretreatment EEG to predict response to sertraline, bupropion, and placebo 2024-Nov, Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.clinph.2024.09.002 PMID:39332081	研究论文	使用深度学习和治疗前脑电图预测对舍曲林、安非他酮和安慰剂的反应	提出了一种基于脑电图连接性的卷积神经网络方法，用于预测抗抑郁药物的反应	样本量较小，且仅限于特定的抗抑郁药物和安慰剂	开发一种基于脑电图的方法，用于预测抗抑郁药物治疗的反应	主要抑郁症患者的抗抑郁药物治疗反应	机器学习	精神疾病	脑电图	卷积神经网络	脑电图数据	105名舍曲林患者，119名安慰剂患者，35名安非他酮患者
11350	2024-11-27	Machine learning for air quality index (AQI) forecasting: shallow learning or deep learning? 2024-Nov, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-024-35404-1 PMID:39467867	研究论文	本研究使用多种机器学习模型（包括浅层学习和深度学习模型）预测空气质量指数（AQI），并比较其性能	本研究首次系统比较了浅层学习模型和深度学习模型在AQI预测中的表现，发现深度学习模型（尤其是CNN）在预测准确性上显著优于浅层学习模型	空气质量数据的监测不规律可能影响预测的稳健性，需要更一致的数据收集以确保污染水平的准确表示	分析和预测空气质量指数（AQI），并比较不同机器学习模型在AQI预测中的表现	空气质量指数（AQI）及其分类	机器学习	NA	机器学习	CNN, LSTM, GRU, RNN, ANN, RF, KNN, WKNN, SVM	数值数据	2013年3月至2022年2月期间Zabol的每日PM浓度和九个气象参数
11351	2024-11-27	Automated segmentation of soft X-ray tomography: native cellular structure with sub-micron resolution at high throughput for whole-cell quantitative imaging in yeast 2024-Nov-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.31.621371 PMID:39554159	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的自动分割管道，用于软X射线断层扫描（SXT）中细胞结构的分割和标记	利用深度学习技术实现了对细胞结构的高通量自动分割，提高了分割精度和分析效率	依赖于手动迭代细化来提高关键结构的分割准确性	开发一种高通量、高精度的细胞结构分割方法，用于定量分析细胞形态学特征	酵母细胞中的细胞体、细胞核、液泡和脂滴等结构	计算机视觉	NA	软X射线断层扫描（SXT）	深度学习	图像	数百个细胞，涵盖三种酵母菌株
11352	2024-11-27	Correlating Electrocardiograms with Echocardiographic Parameters in Hemodynamically-Significant Aortic Regurgitation Using Deep Learning 2024-Nov, Acta Cardiologica Sinica IF:1.8Q3 DOI:10.6515/ACS.202411_40(6).20240918B PMID:39582843	研究论文	本文研究了使用深度学习模型将心电图与主动脉瓣反流患者的超声心动图参数相关联	首次评估了基于深度学习的心电图模型预测与血流动力学显著的主动脉瓣反流相关的左心室重构参数的能力	研究是回顾性的，样本量有限，且仅限于特定患者群体	评估深度学习模型预测与主动脉瓣反流相关的左心室重构参数的能力	心电图与超声心动图参数的相关性	机器学习	心血管疾病	深度学习	ResNet	心电图	573名患者，1457份12导联心电图
11353	2024-11-27	SCC-NET: segmentation of clinical cancer image for head and neck squamous cell carcinoma 2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.6.065501 PMID:39583005	研究论文	本文提出了一种基于神经架构搜索-U-Net的改进模型SCC-Net，用于头颈部鳞状细胞癌的临床图像分割	引入了可学习的离散小波池化技术和通道注意力模块，结合CSPnet的跨阶段部分设计，提高了模型性能	NA	开发一种高效的深度学习模型用于头颈部鳞状细胞癌的图像分割	头颈部鳞状细胞癌的临床内窥镜图像	计算机视觉	头颈部鳞状细胞癌	深度学习	U-Net	图像	556张病理证实的鳞状细胞癌照片
11354	2024-11-27	Reconstructing the Tropical Pacific Upper Ocean Using Online Data Assimilation With a Deep Learning Model 2024-Nov, Journal of advances in modeling earth systems IF:4.4Q1 DOI:10.1029/2024MS004422 PMID:39583161	研究论文	本文使用基于Transformer架构的深度学习模型，在热带太平洋地区进行海洋上层重构，并与标准线性反演模型进行比较	本文提出了一种新的膨胀技术，通过添加来自后报实验的噪声来解决深度学习模型中的信号衰减问题	深度学习模型存在信号衰减问题，需要通过膨胀技术进行修正	研究深度学习模型在热带太平洋海洋上层重构中的应用，并评估其与传统模型的性能差异	热带太平洋地区的海洋上层结构	机器学习	NA	深度学习	Transformer	气候模型数据集	24个海表面温度观测数据
11355	2024-11-27	ENKIE: a package for predicting enzyme kinetic parameter values and their uncertainties 2024-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae652 PMID:39495107	研究论文	本文介绍了一个名为ENKIE的软件包，用于预测酶动力学参数值及其不确定性	ENKIE使用贝叶斯多层次模型来预测KM和kcat参数的值和不确定性，其预测性能与使用序列和结构信息的深度学习方法相当	NA	开发一个工具，简化代谢的贝叶斯动力学模型的先验构建	酶动力学参数KM和kcat的预测	生物信息学	NA	贝叶斯多层次模型	贝叶斯多层次模型	酶动力学参数	NA
11356	2024-11-27	A recurrent neural network and parallel hidden Markov model algorithm to segment and detect heart murmurs in phonocardiograms 2024-Nov, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000436 PMID:39585836	研究论文	提出了一种用于心音图中心脏杂音分割和检测的循环神经网络和并行隐马尔可夫模型算法	该算法结合了循环神经网络和隐半马尔可夫模型，能够同时进行信号分割和心脏杂音检测，避免了传统两阶段算法的需要	需要进一步在大规模和更具代表性的临床数据集上验证	提高心音图中心脏疾病检测的可及性和准确性	心音图中的心脏杂音	机器学习	心血管疾病	循环神经网络、隐半马尔可夫模型	循环神经网络、隐半马尔可夫模型	音频	NA
11357	2024-11-27	Deep Learning Assessment of Small Renal Masses 2024-Nov, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.241619 PMID:39589240	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11358	2024-11-27	Application of multimodal deep learning and multi-instance learning fusion techniques in predicting STN-DBS outcomes for Parkinson's disease patients 2024-Oct, Neurotherapeutics : the journal of the American Society for Experimental NeuroTherapeutics IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.neurot.2024.e00471 PMID:39419638	研究论文	本研究利用多模态深度学习和多实例学习融合技术预测帕金森病患者STN-DBS治疗效果	开发了一种新的2.5D深度学习方法，结合多切片表示提取详细的ROI特征，并通过多实例学习融合技术整合多个切片的预测结果，提升了模型性能	本研究为回顾性研究，样本量有限，未来需在前瞻性研究中验证模型效果	提高帕金森病患者STN-DBS治疗效果预测的准确性，支持个性化治疗计划	127名接受STN-DBS治疗的帕金森病患者	机器学习	帕金森病	多实例学习融合技术	深度学习模型	医学影像数据	127名帕金森病患者
11359	2024-11-27	The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Cardiovascular Imaging and Diagnosis: Current Insights and Future Directions 2024-Oct, Cureus DOI:10.7759/cureus.72311 PMID:39583537	综述	本文综述了人工智能和机器学习在心血管影像和诊断中的应用现状及未来发展方向	人工智能和机器学习技术显著提升了心血管影像的诊断准确性和效率	NA	探讨人工智能和机器学习在心血管影像中的应用、优势、挑战及未来发展方向	心血管疾病诊断和影像分析	机器学习	心血管疾病	NA	卷积神经网络（CNN）	影像	NA
11360	2024-11-27	Whole-cell multi-target single-molecule super-resolution imaging in 3D with microfluidics and a single-objective tilted light sheet 2024-Sep-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.09.27.559876 PMID:37808751	研究论文	本文开发了一种可操控的、抖动的单物镜倾斜光片，结合微流控系统和深度学习技术，实现了全细胞多目标三维单分子超分辨成像	本文的创新点在于开发了一种新的微流控制造流程，结合了反射光学元件和高效的溶液交换系统，以及使用深度学习分析重叠发射器和Exchange-PAINT技术进行多目标成像	NA	提高全细胞多目标三维单分子超分辨成像的精度和速度	全细胞内的多个亚细胞结构	生物成像	NA	单分子超分辨荧光显微镜	深度学习	图像	NA