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
11481	2024-12-11	Deep Learning Detection of Hand Motion During Microvascular Anastomosis Simulations Performed by Expert Cerebrovascular Neurosurgeons 2024-Dec, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2024.09.069 PMID:39305985	研究论文	本文使用深度学习技术对经验丰富的脑血管神经外科医生在模拟显微血管吻合术中的手部运动进行定量评估	本文首次使用深度学习技术进行无物理传感器的手部运动跟踪，并定量评估手术动作	本文仅评估了5位专家的手部运动数据，样本量较小	研究深度学习在手术训练中的应用，评估专家手术动作的差异	经验丰富的脑血管神经外科医生在模拟显微血管吻合术中的手部运动	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频	5位经验丰富的脑血管神经外科医生
11482	2024-12-11	Automatic sleep staging based on 24/7 EEG SubQ (UNEEG medical) data displays strong agreement with polysomnography in healthy adults 2024-Dec, Sleep health IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.sleh.2024.08.007 PMID:39406630	研究论文	本文评估了基于24/7皮下脑电图（UNEEG医疗）数据的自动睡眠分期系统在健康成年人中的表现	使用UNEEG医疗的24/7皮下脑电图设备和深度学习模型U-SleepSQ进行自动睡眠分期，并与多导睡眠图进行比较	研究仅在健康成年人中进行，样本量较小	评估自动睡眠分期系统在健康成年人中的表现	健康成年人	机器学习	NA	24/7皮下脑电图（UNEEG医疗）	U-SleepSQ	脑电图数据	22名健康成年人，每人1-6次记录
11483	2024-12-11	Understanding Occlusion and Temporomandibular Joint Function Using Deep Learning and Predictive Modeling 2024-Dec, Clinical and experimental dental research IF:1.7Q3 DOI:10.1002/cre2.70028 PMID:39563180	综述	本文探讨了使用深度学习和预测建模来理解咬合和颞下颌关节功能，并提供了关于复杂牙科疾病如颞下颌紊乱症的见解	本文介绍了人工智能驱动的预测建模在牙科领域的应用，特别是深度学习在量化和分析咬合与颞下颌关节功能复杂关系中的作用	本文主要为综述性质，未提供具体的实验数据或模型验证结果	探讨预测建模和人工智能在理解咬合和颞下颌关节功能中的应用，并提供关于颞下颌紊乱症的诊断和治疗见解	咬合、颞下颌关节功能以及颞下颌紊乱症	机器学习	颞下颌紊乱症	深度学习	NA	图像	NA
11484	2024-12-11	Toward automated small bowel capsule endoscopy reporting using a summarizing machine learning algorithm: The SUM UP study 2024-Nov-30, Clinics and research in hepatology and gastroenterology IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.clinre.2024.102509 PMID:39622290	研究论文	本文研究了使用机器学习算法自动生成小肠胶囊内窥镜报告的方法	提出了一个基于深度学习和随机森林算法的自动化小肠胶囊内窥镜报告生成系统，显著减少了报告生成时间并提高了诊断准确性	研究样本量较小，且仅限于小肠血管病变的检测	改进深度学习算法，通过机器学习分类器对血管异常进行特征化，并选择最相关的图像插入报告	小肠胶囊内窥镜视频中的血管病变	机器学习	NA	深度学习，随机森林	随机森林	视频	训练数据集包含75个小肠胶囊内窥镜视频，测试数据集包含73个完整的小肠胶囊内窥镜视频
11485	2024-12-11	Deep Learning of Cellular Metabolic Flux Distributions Predicts Lifespan 2024-Nov-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.22.623650 PMID:39651232	研究论文	本文研究了单细胞酵母的代谢通量分布与寿命之间的关系，发现代谢网络的冗余性足以解释寿命的差异	首次通过深度学习方法分析代谢通量分布与寿命的关系，揭示了控制衰老速率的核心代谢网络，并发现了三种代谢通量的元稳定状态	研究仅限于单细胞酵母，结果的普适性有待进一步验证	探讨代谢通量分布与寿命之间的关系	单细胞酵母的代谢通量分布及其对寿命的影响	机器学习	NA	深度学习	CNN, RNN, CfNN	图像, 文本	812个可存活突变体，66,400个单细胞
11486	2024-12-11	Image biomarkers and explainable AI: handcrafted features versus deep learned features 2024-Nov-19, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-024-00529-y PMID:39560820	研究论文	本文讨论了从医学数据中提取和选择特征的方法，比较了手工特征与深度学习特征在图像生物标志物发现中的应用	本文强调了非深度学习方法在模型可解释性方面的优势，并提出了可解释人工智能的需求	数据集大小和多样性是关键因素，可能导致过拟合或模型不稳定	提供处理图像特征以提取可靠和稳健图像生物标志物的关键概念	医学数据中的特征提取和选择	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN)	卷积神经网络 (CNN)	图像	大规模数据集，样本多样性较低可能导致过拟合
11487	2024-12-11	Augmenting Human Expertise in Weighted Ensemble Simulations through Deep Learning based Information Bottleneck 2024-Nov-15, ArXiv PMID:38947925	研究论文	本文提出了一种结合深度学习信息瓶颈和专家知识的加权集成模拟方法，以增强采样效率和数据分析能力	本文的创新点在于将基于深度学习的信息瓶颈方法与专家知识相结合，形成了一种混合方法，能够有效引导加权集成模拟，减少运行差异并增强数据分析	NA	本文的研究目的是通过结合数据驱动和专家知识的方法，提升加权集成模拟的效率和数据分析能力	本文的研究对象是加权集成模拟中的集体变量选择和采样策略	机器学习	NA	加权集成方法（WE），状态预测信息瓶颈（SPIB）	信息瓶颈模型	模拟数据	本文使用了丙氨酸二肽和chignoin系统进行基准测试
11488	2024-12-11	WelQrate: Defining the Gold Standard in Small Molecule Drug Discovery Benchmarking 2024-Nov-14, ArXiv PMID:39606732	研究论文	本文旨在为小分子药物发现建立一个新的黄金标准基准	引入了精心策划的9个数据集，涵盖5种治疗靶点类别，并提出了一个标准化的模型评估框架	未提及	建立小分子药物发现的新基准	小分子药物发现的数据集和模型评估框架	机器学习	NA	深度学习	NA	数据集	9个数据集，涵盖5种治疗靶点类别
11489	2024-12-11	CMCN: Chinese medical concept normalization using continual learning and knowledge-enhanced 2024-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2024.102965 PMID:39241561	研究论文	本研究通过深度学习方法，提出了一种利用多态语义信息和知识增强的多任务学习模型，用于中文医学概念归一化	本研究引入了持续学习和知识增强的多任务学习模型，能够保留更重要的医学特征，并在中文疾病数据集上取得了较高的准确率	NA	推进知识挖掘和医学概念归一化领域的发展，并增强人工智能在医疗健康领域的整合与应用	中文医学概念归一化，特别是疾病名称的归一化	自然语言处理	NA	深度学习	多任务学习模型	文本	中文疾病数据集
11490	2024-12-11	Deep-Learning-Based Segmentation of Cells and Analysis (DL-SCAN) 2024-Oct-23, Biomolecules IF:4.8Q1 DOI:10.3390/biom14111348 PMID:39595525	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的工具DL-SCAN，用于自动分割和分析荧光显微镜图像中的细胞体	DL-SCAN利用深度学习技术实现了对荧光显微镜图像中细胞体的自动分割和分析，解决了传统方法依赖制造商软件、需要大量培训且缺乏自动化能力的问题	NA	开发一种能够自动分割和分析荧光显微镜图像中细胞体的工具，以提高分析效率和客观性	荧光显微镜图像中的细胞体，特别是神经元和星形胶质细胞中的Na和Ca成像数据	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
11491	2024-12-11	SKGC: A General Semantic-Level Knowledge Guided Classification Framework for Fetal Congenital Heart Disease 2024-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3426068 PMID:38985556	研究论文	提出了一种基于语义级知识引导的分类框架SKGC，用于胎儿先天性心脏病的诊断	SKGC框架结合了语义级知识提取模块、多知识融合模块和分类模块，通过少量标注掩码显著提高了分类准确率	实验仅在两个数据集上进行了验证，可能需要更多数据集的验证以证明其通用性	开发一种新的方法来提高胎儿先天性心脏病超声图像的分类准确率	胎儿四腔心超声图像的正常与异常分类	计算机视觉	先天性心脏病	深度学习	CNN	图像	使用了NA-4CH和FEST两个数据集，具体样本数量未明确提及
11492	2024-12-11	OVAR-BPnet: A General Pulse Wave Deep Learning Approach for Cuffless Blood Pressure Measurement 2024-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3423461 PMID:38963748	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的无袖带血压测量方法，名为OVAR-BPnet，用于从多种脉搏波中捕捉复杂特征并进行血压估计	首次验证了深度学习方法在三种脉搏波（光电容积描记法、前额成像光电容积描记法和桡动脉脉搏波形）上的血压估计性能，并采用了数据增强策略和标签序列正则化策略	NA	开发一种通用的脉搏波深度学习方法，用于无袖带血压测量	脉搏波特征和血压估计	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN、Vision Transformer、多层感知器	脉搏波	多种类型的脉搏波数据
11493	2024-12-11	MS-DINO: Masked Self-Supervised Distributed Learning Using Vision Transformer 2024-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3423797 PMID:38968015	研究论文	本文提出了一种名为MS-DINO的自监督掩码采样蒸馏技术，适用于视觉Transformer架构，旨在解决医疗领域中数据稀缺、隐私问题和数据所有权争议	提出了MS-DINO方法，通过自监督掩码采样蒸馏技术，减少了通信需求，增强了隐私保护，并减轻了客户端设备的计算负担	未提及具体限制	解决医疗领域中数据稀缺、隐私问题和数据所有权争议，同时减少通信和计算开销	自监督分布式学习方法在医疗领域的应用	计算机视觉	NA	自监督学习	Transformer	图像	未提及具体样本数量
11494	2024-12-11	Review of Machine Learning Techniques in Soft Tissue Biomechanics and Biomaterials 2024-Oct, Cardiovascular engineering and technology IF:1.6Q4 DOI:10.1007/s13239-024-00737-y PMID:38956008	综述	本文综述了机器学习技术在软组织生物力学和生物材料中的应用，重点介绍了心血管工程中的应用	机器学习技术在软组织生物力学领域的应用相较于传统方法具有显著优势，尤其是在评估软生物组织和生物材料的机械特性方面	本文主要基于现有文献进行综述，未提出新的算法或模型，且未涉及具体实验验证	探讨机器学习技术在软组织生物力学和生物材料中的应用，尤其是心血管工程中的应用	软生物组织和生物材料的机械特性评估	机器学习	心血管疾病	机器学习	神经网络	图像	NA
11495	2024-12-11	PSTNet: Enhanced Polyp Segmentation With Multi-Scale Alignment and Frequency Domain Integration 2024-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3421550 PMID:38954569	研究论文	提出了一种名为PSTNet的新型网络，通过多尺度对齐和频率域集成来增强结肠息肉的分割	引入了频率域信息，并设计了三个关键模块（FCAM、FSAM和CPM）来提高息肉分割的准确性	未提及	提高结肠镜图像中结肠息肉的分割准确性，从而更有效地诊断和管理结直肠癌	结肠息肉的分割	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	PSTNet	图像	未提及
11496	2024-12-11	Cross-Anatomy Transfer Learning via Shape-Aware Adaptive Fine-Tuning for 3D Vessel Segmentation 2024-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3422177 PMID:38954568	研究论文	本文提出了一种跨解剖结构的迁移学习框架，用于3D血管分割，通过形状感知的自适应微调策略来克服不同解剖结构之间的域偏移问题	提出了一个形状感知的自适应微调策略，并开发了基于高斯的有符号距离图来显式编码血管特定的形状上下文，以辅助分割网络捕捉几何感知知识	实验仅在冠状动脉和脑部血管的小规模数据集上进行了验证，尚未在大规模多解剖结构数据集上进行广泛测试	解决跨解剖结构血管分割中的域偏移问题，提高分割精度	跨解剖结构的血管分割，特别是肝脏、冠状动脉和脑部血管	计算机视觉	NA	迁移学习	3D分割网络	3D图像	两个小规模数据集，包括冠状动脉和脑部血管
11497	2024-12-11	Development of a Miniaturized Mechanoacoustic Sensor for Continuous, Objective Cough Detection, Characterization and Physiologic Monitoring in Children With Cystic Fibrosis 2024-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3415479 PMID:38885105	研究论文	本文开发了一种微型力声传感器，用于在囊性纤维化儿童中连续、客观地检测、表征咳嗽并监测生理参数	本文首次在儿童中应用力声传感器，并通过深度学习算法提高了咳嗽检测和分类的准确性，同时改进了设备的便携性和数据管理	这是一项单中心试点研究，样本量较小，需要进一步的多中心研究验证	开发一种客观、自动化的咳嗽检测工具，用于囊性纤维化儿童的长期监测	36名囊性纤维化儿童	NA	囊性纤维化	深度学习算法	深度学习模型	生理信号	36名囊性纤维化儿童
11498	2024-12-11	Deep Learning-Based Microscopic Cell Detection Using Inverse Distance Transform and Auxiliary Counting 2024-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3417229 PMID:38900626	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的显微细胞检测框架，通过逆距离变换和辅助计数网络提高细胞检测的准确性	引入了一种新的逆距离变换检测图生成方法，并结合辅助计数网络和自定义的计数辅助细胞中心提取策略，显著提高了细胞检测的准确性	未提及具体限制	提高显微细胞检测的自动化程度和准确性	显微图像中的细胞检测	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	使用了VGG、MBM和ADI数据集进行评估
11499	2024-12-11	NuSEA: Nuclei Segmentation With Ellipse Annotations 2024-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3418106 PMID:38913516	研究论文	本文提出了一种名为NuSEA的高效核注释工具，用于实现准确的核分割	提出了轻量级的U-Light网络和Elliptical Field Loss及Texture Loss来增强边缘分割和平滑度约束	NA	提高病理微环境定量分析中核分割的效率和准确性	病理图像中的细胞核	数字病理学	NA	深度学习	U-Light	图像	118,857个标注的细胞核来自12个器官的全切片图像
11500	2024-12-11	Exploratory Training for Universal Lesion Detection: Enhancing Lesion Mining Quality Through Temporal Verification 2024-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3417274 PMID:38905094	研究论文	本文提出了一种基于探索性训练的通用病变检测方法（ET-ULD），通过时间验证提高挖掘病变质量	本文的创新点在于引入时间验证机制，通过记录挖掘时间戳并进行多轮训练，筛选出可靠的挖掘病变用于重新训练	本文未提及具体的局限性	研究目的是提高通用病变检测的准确性，特别是在标注数据不完整的情况下	研究对象是不同器官的多种病变	计算机视觉	NA	深度学习	教师-学生检测模型	图像	两个不同的病变图像数据集