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
11901	2024-12-06	Validation of SynthSeg segmentation performance on CT using paired MRI from radiotherapy patients 2024-Dec-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120922 PMID:39557139	研究论文	本研究验证了SynthSeg在CT图像上的脑部分割性能，使用来自放疗患者的配对MRI数据	首次验证了SynthSeg在CT图像上的脑部分割性能，并展示了其在不同中心数据集上的鲁棒性	CT图像上的分割精度低于MRI，仅适用于对精度要求不高的应用	验证SynthSeg在CT图像上的自动脑部分割性能	放疗患者的CT和MRI图像	计算机视觉	NA	深度学习	SynthSeg	图像	260对CT和MRI图像
11902	2024-12-06	Dual attention model with reinforcement learning for classification of histology whole-slide images 2024-Dec, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102466 PMID:39579453	研究论文	本文提出了一种用于组织学全切片图像分类的双注意力模型，结合强化学习方法，通过处理低放大率视图来识别感兴趣区域，并从选定的区域中提取多样且空间上不同的图像块进行分类	提出了双注意力模型，包括软注意力模型和硬注意力分类模型，并使用强化学习训练硬注意力模型，以预测多分辨率视图的位置，从而减少计算量并提高分类性能	NA	开发一种高效的全切片图像分类方法，减少计算负担并保留关键信息	组织学全切片图像的分类	数字病理学	乳腺癌和结直肠癌	强化学习	双注意力模型	图像	两个全切片图像分类问题的数据集，包括乳腺癌和结直肠癌的组织学图像
11903	2024-12-06	CIS-UNet: Multi-class segmentation of the aorta in computed tomography angiography via context-aware shifted window self-attention 2024-Dec, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102470 PMID:39579454	研究论文	本文介绍了一种名为CIS-UNet的深度学习模型，用于在计算机断层扫描血管造影中对主动脉及其分支进行多类分割	CIS-UNet结合了卷积神经网络和Swin变换器的优势，引入了新的上下文感知移位窗口自注意力模块（CSW-SA），该模块在瓶颈层应用时提供了更高的计算效率和分割精度	NA	开发一种能够准确分割主动脉及其分支的深度学习模型，以提高介入治疗的规划精度	主动脉及其13个分支的多类分割	计算机视觉	NA	深度学习	CIS-UNet	CT扫描图像	59名患者的CT扫描数据
11904	2024-12-06	Prostate cancer prognosis using machine learning: A critical review of survival analysis methods 2024-Dec, Pathology, research and practice DOI:10.1016/j.prp.2024.155687 PMID:39541766	综述	本文综述了利用机器学习和软计算技术进行前列腺癌生存分析的方法	通过系统性文献回顾，总结了现有研究的关键见解，并进行了不同方法的全面比较	指出了先前研究中的空白，并提出了未来研究的方向和建议	探讨前列腺癌生存分析中机器学习和软计算技术的应用	前列腺癌患者的生存分析和治疗预测	机器学习	前列腺癌	机器学习、数据科学、深度学习	NA	电子数据	NA
11905	2024-12-06	Models for the marrow: A comprehensive review of AI-based cell classification methods and malignancy detection in bone marrow aspirate smears 2024-Dec, HemaSphere IF:7.6Q1 DOI:10.1002/hem3.70048 PMID:39629240	综述	本文综述了基于人工智能的细胞分类方法和骨髓抽吸涂片中恶性肿瘤检测的模型	本文介绍了人工智能在识别遗传突变表型方面的能力，并探讨了其在临床常规中对骨髓进行初步快速分析的潜力	血液疾病的内在复杂性为自动形态学评估带来了挑战，确保在多个医疗中心广泛应用和高准确性需要高度异质性的训练数据集	系统分析过去五年内发表的用于细胞分类和检测血液恶性肿瘤的深度学习模型，探讨这些任务的挑战和机遇	骨髓抽吸涂片中的细胞分类和恶性肿瘤检测	数字病理学	血液疾病	深度学习	CNN	图像	NA
11906	2024-12-06	Self-supervised neural network-based endoscopic monocular 3D reconstruction method 2024-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-023-00262-7 PMID:38093716	研究论文	本文提出了一种基于自监督神经网络的内窥镜单目3D重建方法	引入了基于光流的神经网络来解决帧间亮度不一致问题，并使用注意力模块和跨层损失来处理临床手术环境的复杂性	主要在实验室环境中进行研究，缺乏处理复杂临床手术环境的经验	开发一种适用于临床手术环境的内窥镜单目3D重建方法	内窥镜图像的3D重建	计算机视觉	NA	自监督学习	神经网络	图像	使用了临床数据集和SCARED数据集进行验证
11907	2024-12-06	Enhancing ASD detection accuracy: a combined approach of machine learning and deep learning models with natural language processing 2024-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-024-00281-y PMID:38455725	研究论文	研究探讨了人工智能在自闭症谱系障碍（ASD）诊断中的应用，特别是通过机器学习和深度学习模型分析社交媒体文本	结合机器学习和深度学习模型，利用自然语言处理技术提高ASD检测的准确性	研究仅基于Twitter数据，可能无法全面反映所有ASD患者的特征	探索人工智能在ASD诊断中的应用，提高诊断准确性	通过分析社交媒体文本检测ASD潜在病例	自然语言处理	自闭症谱系障碍	自然语言处理	双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）、双向编码器表示（BERT和BERTweet）	文本	404,627条Twitter推文，其中90,000条用于训练和测试
11908	2024-12-06	Optimised deep k-nearest neighbour's based diabetic retinopathy diagnosis(ODeep-NN) using retinal images 2024-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-024-00282-x PMID:38469456	研究论文	本文提出了一种优化的深度k近邻模型用于糖尿病视网膜病变的诊断	结合了深度学习模型的特征提取能力和自然启发式元启发算法的特征选择，使用k近邻算法进行分类	未提及具体限制	提高糖尿病视网膜病变的诊断准确性	糖尿病视网膜病变	计算机视觉	糖尿病	深度学习	深度k近邻	图像	两个不同数据集，分别达到97.67%和98.05%的准确率
11909	2024-12-06	A review of machine learning-based methods for predicting drug-target interactions 2024-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-024-00287-6 PMID:38617016	综述	本文综述了基于机器学习的方法在预测药物-靶点相互作用中的应用	介绍了五种药物表示和四种蛋白质表示方法，并提出了一种新的深度神经网络模型分类法	未提及具体限制	探讨机器学习方法在药物发现和开发中的应用	药物-靶点相互作用的预测	机器学习	NA	机器学习	深度神经网络	数据集	NA
11910	2024-12-06	Exploiting biochemical data to improve osteosarcoma diagnosis with deep learning 2024-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-024-00288-5 PMID:38645838	研究论文	本文探讨了利用深度学习模型结合生物化学数据提高骨肉瘤诊断的准确性、可解释性和通用性	本文创新性地将生物化学数据（碱性磷酸酶和乳酸脱氢酶）与X射线图像特征通过后期融合方法结合，提高了诊断模型的准确性和可解释性	NA	提高骨肉瘤诊断的准确性、可解释性和通用性	骨肉瘤（OS）的早期和准确诊断	机器学习	骨肉瘤	深度学习	NA	图像和数值数据	848名年龄在4至81岁之间的患者
11911	2024-12-06	A hybrid approach based on multipath Swin transformer and ConvMixer for white blood cells classification 2024-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-024-00291-w PMID:38685986	研究论文	提出了一种基于多路径Swin Transformer和ConvMixer的混合方法用于白细胞分类	引入了一种新的多路径混合网络，结合了ConvMixer和Swin Transformer的优点，以提高白细胞分类的准确性	NA	研究白细胞分类在医学诊断中的重要性，并提出一种新的深度学习模型来提高分类准确性	白细胞及其在血液中的分类	计算机视觉	NA	深度学习	混合模型（Swin Transformer和ConvMixer）	图像	使用了三个白细胞数据集，分别包含4类（BCCD）、8类（PBC）和5类（Raabin）
11912	2024-12-06	RPDNet: A reconstruction-regularized parallel decoders network for rectal tumor and rectum co-segmentation 2024-Dec, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102453 PMID:39489099	研究论文	本文提出了一种名为RPDNet的网络，用于直肠肿瘤和直肠的联合分割，通过重建正则化的并行解码器结构来解决信息丢失问题	引入了一个辅助重建分支，通过计算重建图像与输入图像之间的一致性损失来保留足够的解剖结构信息，并提出了一个无参数的目标自适应注意力模块，以增强直肠肿瘤与正常组织之间的特征级对比度	未提及	提高直肠肿瘤和直肠在磁共振成像（MRI）中的分割精度，以支持肿瘤的精确诊断和治疗计划制定	直肠肿瘤和直肠	计算机视觉	直肠癌	磁共振成像（MRI）	RPDNet	图像	未提及
11913	2024-12-06	NACNet: A histology context-aware transformer graph convolution network for predicting treatment response to neoadjuvant chemotherapy in Triple Negative Breast Cancer 2024-Dec, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102467 PMID:39591709	研究论文	开发了一种基于组织学上下文感知的变压器图卷积网络（NACNet），用于预测三阴性乳腺癌患者对新辅助化疗的反应	提出了NACNet，结合了组织学上下文和图卷积网络，能够捕捉肿瘤微环境中的空间组织学相互作用，从而提高预测准确性	NA	开发一种能够准确预测三阴性乳腺癌患者对新辅助化疗反应的深度学习方法	三阴性乳腺癌患者的组织学图像和治疗反应	数字病理学	乳腺癌	图卷积网络	变压器图卷积网络	图像	105名三阴性乳腺癌患者
11914	2024-12-06	Surgical Insight-guided Deep Learning for Colorectal Lesion Management 2024-Dec-01, Surgical laparoscopy, endoscopy & percutaneous techniques DOI:10.1097/SLE.0000000000001298 PMID:39632423	研究论文	本研究开发并评估了一种用于结肠镜图像中检测病变的深度学习模型ColoNet	ColoNet模型能够检测潜在恶性的病变，为早期诊断和管理结直肠癌提供了新的工具	需要进一步的多中心前瞻性研究和验证以实现其临床应用和影响	开发和评估一种深度学习模型，用于在结肠镜检查中辅助外科医生识别病变	结肠镜图像中的病变检测	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	YOLOv8	图像	1760张图像，来自306名患者
11915	2024-12-06	A Single-Cell Interrogation System from Scratch: Microfluidics and Deep Learning 2024-Nov-28, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.4c02745 PMID:39547656	研究论文	本文为微生物学家提供了一个从零开始构建自定义活细胞检测系统的指南，结合了微流控技术和深度学习技术	本文首次为微生物学家提供了从零开始构建自定义活细胞检测系统的详细指南，并展示了如何使用最先进的深度学习技术设计图像处理算法	本文主要面向具有微流控技术基础的微生物学家，可能对其他领域的研究人员不适用	为微生物学家提供构建自定义活细胞检测系统的指南，并展示如何使用深度学习技术进行图像处理	活细胞检测系统的设计与构建，以及图像处理算法的设计	微流控技术	NA	微流控技术，深度学习	深度学习	图像	数千个细菌细胞周期
11916	2024-12-06	Densely Populated Cell and Organelles Segmentation With Multi-Plane Deep Learning Pipeline 2024-Nov-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.19.623228 PMID:39605330	研究论文	开发了一种用于细胞和细胞器分割的机器视觉管道，通过多平面深度学习方法处理vEM数据集	利用2D神经网络捕捉3D相关性，实现了高效的细胞和细胞器分割，并在CREMI神经元分割挑战中取得了先进成果	NA	开发一种高效的细胞和细胞器分割方法，并应用于大规模血小板研究	血小板和细胞器	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	数百个血小板
11917	2024-12-06	Deep learning-based spike sorting: a survey 2024-Nov-14, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad8b6c PMID:39454590	综述	本文深入评估了基于深度学习的尖峰排序方法、方法论和结果，揭示了当前最先进的技术	本文综述了24篇关于基于深度学习的尖峰排序的文章，涵盖了尖峰检测、特征提取和分类三个子问题，并探讨了集成系统在解决尖峰排序问题中的潜力	尽管大多数算法是为单通道记录开发的，但多通道数据模型已经显示出有希望的结果，但仍需进一步研究和优化	综述基于深度学习的尖峰排序方法，评估其当前状态和未来发展方向	神经科学中的尖峰排序问题，包括尖峰检测、特征提取和分类	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络、自编码器	神经信号	24篇文章
11918	2024-12-06	Mixed Effects Deep Learning for the interpretable analysis of single cell RNA sequencing data by quantifying and visualizing batch effects 2024-Nov-13, ArXiv PMID:39606715	研究论文	提出了一种混合效应深度学习（MEDL）自编码器框架，用于单细胞RNA测序数据的解释性分析，通过量化和可视化批次效应	通过分离批次不变（固定效应）和批次特定（随机效应）成分，将两者整合到预测模型中，同时生成2D可视化，增强了解释性	NA	解决单细胞RNA测序数据中的批次效应问题，并提高预测准确性	单细胞RNA测序数据中的批次效应和生物学状态	机器学习	心血管疾病, 自闭症谱系障碍, 急性髓系白血病	单细胞RNA测序	自编码器	基因表达数据	三个数据集，包括健康心脏、自闭症谱系障碍和急性髓系白血病，共147个批次
11919	2024-12-06	Sustainable sentiment analysis on E-commerce platforms using a weighted parallel hybrid deep learning approach for smart cities applications 2024-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78318-1 PMID:39489784	研究论文	本文介绍了一种基于加权并行混合深度学习方法的电子商务平台情感分析系统	提出了名为WPHDL-SAEPR的独特方法，结合了受限玻尔兹曼机和奇异值分解模型	未提及	提高电子商务平台上用户评价的情感分析准确性	电子商务平台上的用户评价	自然语言处理	NA	自然语言处理和机器学习	加权并行混合深度学习模型	文本	使用了一个消费者评论数据库进行评估
11920	2024-12-06	Development of high-quality artificial intelligence for computer-aided diagnosis in determining subtypes of colorectal cancer 2024-Nov, Journal of gastroenterology and hepatology IF:3.7Q2 DOI:10.1111/jgh.16661 PMID:38923607	研究论文	开发了一种基于深度学习的高质量计算机辅助诊断系统，用于区分结直肠癌亚型	首次开发了一种能够准确诊断结直肠癌亚型的计算机辅助诊断系统，并引入了稀疏注意力机制以提高诊断性能	研究样本量较小，仅包括29例早期结直肠癌病例	开发一种能够准确区分结直肠癌亚型的计算机辅助诊断系统	结直肠癌的亚型分类	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	ResNet	图像	1072张病理图像，包括29例早期结直肠癌病例