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
12061	2024-11-08	Novel large empirical study of deep transfer learning for COVID-19 classification based on CT and X-ray images 2024-11-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76498-4 PMID:39489731	研究论文	本文通过大规模实验研究了基于CT和X光图像的COVID-19分类的深度迁移学习模型	首次扩展模型空间并从10,000个构建的深度迁移学习模型中识别出性能更好的模型	NA	开发基于AI的模型以加速COVID-19的诊断过程	COVID-19和非COVID-19患者的CT和X光图像	计算机视觉	COVID-19	深度迁移学习	ConvNeXt, EfficientNetV2, DenseNet121, ResNet34	图像	4481张CT和X光图像
12062	2024-11-08	Ultrasensitive Wearable Pressure Sensors with Stress-Concentrated Tip-Array Design for Long-Term Bimodal Identification 2024-Nov, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202406235 PMID:39007254	研究论文	本文介绍了一种超灵敏的可穿戴压力传感器，通过引入应力集中尖端阵列设计和自粘性界面来提高检测限	设计了一种双金字塔微结构，将机械传递效率从72.6%提高到98.4%，并通过增加模量差异将灵敏度提高到8.5 V kPa，检测限为0.14 Pa	NA	提高现有可穿戴压力传感器的传感性能和界面粘附性	可穿戴压力传感器的设计和性能优化	NA	NA	NA	深度学习双模态融合网络	信号	NA
12063	2024-11-08	An Artificial Intelligence-assisted Diagnostic System Improves Upper Urine Tract Cytology Diagnosis 2024 Nov-Dec, In vivo (Athens, Greece) DOI:10.21873/invivo.13785 PMID:39477382	研究论文	评估基于深度学习的人工智能工具AIxURO系统在提高上尿路细胞学诊断准确性和可靠性方面的效果	AIxURO系统能够精确检测非典型尿路上皮细胞，减少评估中的主观性，显著提高诊断准确性和一致性	NA	评估AIxURO系统在诊断上尿路癌症中的效果	上尿路细胞学样本	计算机视觉	泌尿系统癌症	深度学习	NA	图像	185个上尿路细胞学样本，包括168个非高级别尿路上皮癌（NHGUC）、14个非典型尿路上皮细胞（AUC）、2个疑似高级别尿路上皮癌（SHGUC）和1个高级别尿路上皮癌（HGUC）
12064	2024-11-08	Morphological analysis of Pd/C nanoparticles using SEM imaging and advanced deep learning 2024-Oct-29, RSC advances IF:3.9Q2 DOI:10.1039/d4ra06113f PMID:39502866	研究论文	本文提出了一种利用扫描电子显微镜（SEM）图像和深度学习技术对钯碳（Pd/C）纳米颗粒进行形态分析的综合方法	本文创新性地使用了基于注意力机制的深度学习检测模型来准确识别和描绘未标记SEM图像中的小纳米颗粒，并采用图网络和基于密度的噪声应用空间聚类方法进行进一步分析	NA	研究目的是通过先进的深度学习技术对Pd/C纳米颗粒进行形态分析，以揭示其形态分布和结构组织	研究对象是钯碳（Pd/C）纳米颗粒	计算机视觉	NA	扫描电子显微镜（SEM）	基于注意力机制的深度学习模型	图像	未明确提及具体样本数量
12065	2024-11-08	Deep learning application in prediction of cancer molecular alterations based on pathological images: a bibliographic analysis via CiteSpace 2024-Oct-18, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05992-z PMID:39422817	综述	本文通过CiteSpace工具对基于病理图像预测癌症分子改变的深度学习应用进行了文献计量和可视化分析	本文利用CiteSpace工具对相关文献进行了全面的分析，揭示了该领域的研究热点和趋势	本文主要依赖于文献计量分析，未涉及具体的实验或模型构建	总结分子病理图像识别领域的研究热点和趋势	基于病理图像预测癌症分子改变的深度学习应用	数字病理	结直肠癌	深度学习	NA	图像	110篇相关文章
12066	2024-11-08	A Feasibility Study of Thermography for Detecting Pressure Injuries Across Diverse Skin Tones 2024-Oct-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.10.14.24315465 PMID:39484234	研究论文	研究使用热成像技术在不同肤色下检测压力性损伤的可行性	首次评估了热成像技术在检测不同肤色压力性损伤中的表现，并引入了新的数据集和冷却及拔罐协议	研究样本量较小，仅包括35名参与者	探索热成像技术在不同肤色下检测压力性损伤的可行性	压力性损伤在不同肤色下的检测	计算机视觉	NA	热成像技术	卷积神经网络 (CNN)	图像	35名参与者，主要关注较深肤色
12067	2024-11-08	RNA-Seq analysis for breast cancer detection: a study on paired tissue samples using hybrid optimization and deep learning techniques 2024-Oct-10, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05968-z PMID:39390265	研究论文	本研究开发了一种先进的深度学习模型，用于使用RNA-Seq基因表达数据准确检测乳腺癌	引入了一种结合Harris Hawk优化和鲸鱼优化算法的混合基因选择方法，以提高特征选择和分类准确性	NA	开发一种能够准确检测乳腺癌的深度学习模型，并有效应对基因表达数据的高维度和复杂性挑战	乳腺癌患者的正常和癌变组织样本	机器学习	乳腺癌	RNA-Seq	深度学习	基因表达数据	66对正常和癌变组织样本，来自55名女性乳腺癌患者
12068	2024-11-08	Novel deep learning radiomics nomogram-based multiparametric MRI for predicting the lymph node metastasis in rectal cancer: A dual-center study 2024-Oct-09, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05986-x PMID:39379733	研究论文	本文开发并评估了一种结合临床参数和深度学习放射组学（DLR）的列线图，用于预测直肠癌术前淋巴结转移	本文创新性地将深度学习放射组学与临床参数结合，构建了一个新的列线图模型，显著提高了直肠癌淋巴结转移的预测准确性	本文的研究是回顾性的，且样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发和评估一种新的列线图模型，用于提高直肠癌术前淋巴结转移的预测准确性	直肠癌患者的术前淋巴结转移情况	机器学习	直肠癌	磁共振成像（MRI）	逻辑回归分类器	图像	356名直肠癌患者，其中286名用于训练集，70名用于外部验证集
12069	2024-11-08	Survival prediction in diffuse large B-cell lymphoma patients: multimodal PET/CT deep features radiomic model utilizing automated machine learning 2024-Oct-09, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05905-0 PMID:39382750	研究论文	本文开发了一种基于多模态PET/CT深度特征放射组学签名的模型，用于预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的生存率	利用多模态PET/CT图像和自动化机器学习构建深度特征放射组学签名，结合临床指标提高预测准确性	NA	开发一种有效的模型来预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的生存率	弥漫性大B细胞淋巴瘤患者	计算机视觉	淋巴瘤	深度学习	AutoML	图像	369名弥漫性大B细胞淋巴瘤患者
12070	2024-11-08	External validation of an artificial intelligence multi-label deep learning model capable of ankle fracture classification 2024-Oct-04, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-024-07884-2 PMID:39367349	研究论文	本文通过外部验证评估了一种用于踝关节骨折分类的人工智能多标签深度学习模型的性能	该研究展示了模型在外部验证数据集上的良好表现，并提出了通过有针对性的训练来纠正差异的方法	研究中使用的数据集存在显著差异，这可能影响模型的泛化能力	验证一种用于踝关节骨折分类的深度学习模型在外部数据集上的有效性，并探讨提高外部验证有效性的方法	踝关节骨折的分类	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	内部验证数据集包含409个研究，外部验证数据集包含399个研究
12071	2024-11-08	Enhancing origin prediction: deep learning model for diagnosing premature ventricular contractions with dual-rhythm analysis focused on cardiac rotation 2024-Oct-03, Europace : European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology : journal of the working groups on cardiac pacing, arrhythmias, and cardiac cellular electrophysiology of the European Society of Cardiology IF:7.9Q1 DOI:10.1093/europace/euae240 PMID:39271126	研究论文	本文研究了使用深度学习模型通过双节奏分析（包括窦性心律和室性早搏）来诊断室性早搏的起源，并比较了双节奏模型和仅使用室性早搏模型的效果	本文创新性地结合了窦性心律和室性早搏的形态特征，提出了一种基于深度学习的双节奏模型，显著提高了室性早搏起源的预测准确性	本文的研究主要集中在室性早搏的起源预测上，未涉及其他心律失常的诊断	研究如何通过深度学习模型提高室性早搏起源的预测准确性	室性早搏的起源预测	机器学习	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）和Transformer模型	心电图（ECG）	593名患者，来自11个中心，其中493名来自日本和德国，100名来自比利时
12072	2024-11-08	A flexible deep learning framework for liver tumor diagnosis using variable multi-phase contrast-enhanced CT scans 2024-Oct-03, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-024-05977-y PMID:39361193	研究论文	本研究开发了一种基于多相增强CT图像的自动诊断模型，用于区分肝细胞癌、肝内胆管癌和正常个体	设计了一种分层长短期记忆（H-LSTM）模型，能够处理不完整相位和不同数量的CT图像层，适用于实际决策支持场景	NA	开发一种自动诊断模型，用于区分肝细胞癌、肝内胆管癌和正常个体	肝细胞癌、肝内胆管癌和正常个体	计算机视觉	肝癌	多相增强CT扫描	分层长短期记忆（H-LSTM）模型	图像	NA
12073	2024-11-08	Cachexia in preclinical rheumatoid arthritis: Longitudinal observational study of thigh magnetic resonance imaging from osteoarthritis initiative cohort 2024-Oct, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle DOI:10.1002/jcsm.13533 PMID:38923846	研究论文	研究了前临床类风湿性关节炎（Pre-RA）阶段与肌肉和脂肪组织变化的关系	首次探讨了Pre-RA阶段与肌肉萎缩和脂肪组织增加的关联	样本量相对较小，且仅基于OAI队列	探讨Pre-RA阶段是否存在与临床RA相似的肌肉萎缩和脂肪组织增加现象	Pre-RA患者与匹配对照组的肌肉和脂肪组织变化	数字病理学	类风湿性关节炎	磁共振成像（MRI）	深度学习算法	图像	322名参与者，包括102名Pre-RA患者和306名对照组
12074	2024-11-08	A multicenter study on deep learning for glioblastoma auto-segmentation with prior knowledge in multimodal imaging 2024-Oct, Cancer science IF:4.5Q1 DOI:10.1111/cas.16304 PMID:39119927	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的胶质母细胞瘤自动分割方法，利用多模态影像的先验知识，并在多中心数据集上进行了验证	提出了一种新的深度学习方法（PKMI-Net），利用多模态影像的先验知识进行胶质母细胞瘤的自动分割	NA	提高胶质母细胞瘤放射治疗中肿瘤分割的准确性和效率	胶质母细胞瘤（GBM）的肿瘤体积（GTV）和临床靶体积（CTV1和CTV2）的自动分割	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	PKMI-Net	影像	148名符合条件的患者，来自四个多中心数据集
12075	2024-11-08	Detectability of Hypoattenuating Liver Lesions with Deep Learning CT Reconstruction: A Phantom and Patient Study 2024-Oct, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232749 PMID:39377679	研究论文	研究深度学习CT重建（DLIR）与自适应统计迭代重建-V（ASIR-V）在低对比度肝病变检测中的效果	DLIR在中等和高强度重建中显示出比ASIR-V更高的病变与背景对比噪声比	研究未发现DLIR与ASIR-V在低对比度病变检测能力上的显著差异	评估DLIR与ASIR-V在CT扫描中低对比度肝病变检测能力的差异	肝病变和低对比度分辨率体模	计算机视觉	肝病	深度学习图像重建（DLIR）	NA	图像	50名患者和86个肝病变
12076	2024-11-08	Evaluating the Performance and Bias of Natural Language Processing Tools in Labeling Chest Radiograph Reports 2024-Oct, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232746 PMID:39436298	研究论文	评估四种自然语言处理工具在标注胸部X光报告中的性能和偏差	首次系统评估了四种自然语言处理工具在不同人口统计群体中的准确性和偏差	研究主要集中在胸部X光报告，未涵盖其他类型的放射学报告	评估自然语言处理工具在标注胸部X光报告中的准确性和人口统计偏差	四种自然语言处理工具在两个胸部X光数据集上的性能	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习	文本	692名患者（MIMIC数据集）和3665名患者（IU数据集）
12077	2024-11-08	Analyzing Wav2Vec 1.0 Embeddings for Cross-Database Parkinson's Disease Detection and Speech Features Extraction 2024-Aug-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24175520 PMID:39275431	研究论文	研究使用未微调的wav2vec 1.0架构进行跨数据库的帕金森病检测和语音特征提取	wav2vec 1.0在跨数据库分类和回归任务中表现出色，特别是在检测帕金森病和预测语音特征方面，显示出比传统特征提取方法更高的准确性	研究主要集中在跨数据库的分类和回归任务上，未涉及其他类型的语音数据或任务	分析wav2vec 1.0嵌入在跨数据库帕金森病检测和语音特征提取中的应用	帕金森病患者的语音数据	机器学习	神经退行性疾病	wav2vec 1.0	机器学习模型	语音数据	三个多语言帕金森病数据集
12078	2024-11-08	[Research status and prospect of the application of artificial intelligence in the acupuncture and moxibustion field based on bibliometric] 2024-Aug-12, Zhongguo zhen jiu = Chinese acupuncture & moxibustion DOI:10.13703/j.0255-2930.20231128-k0007 PMID:39111799	综述	通过文献计量方法探讨人工智能在针灸领域应用的研究热点、发展趋势及存在的问题	分析了人工智能技术在针灸诊断治疗、疗效预测、教学及智能设备开发等方面的应用	人工智能在针灸领域的应用研究处于初步发展阶段，未来需加强团队间的交流与合作，进一步探索符合针灸诊疗特点的人工智能系统	探讨人工智能在针灸领域应用的研究热点、发展趋势及存在的问题	人工智能在针灸领域的应用	NA	NA	机器学习、神经网络、深度学习、数据挖掘	NA	文献	共纳入443篇中文文章和68篇英文文章
12079	2024-11-08	A systematic literature review on the significance of deep learning and machine learning in predicting Alzheimer's disease 2024-08, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2024.102928 PMID:39029377	综述	本文系统回顾了深度学习和机器学习在阿尔茨海默病预测中的应用	NA	NA	调查不同阿尔茨海默病检测技术、数据集、输入模态、算法、库和性能评估指标，以确定哪种模型或策略可能提供更优越的性能	阿尔茨海默病的检测技术、数据集、输入模态、算法、库和性能评估指标	机器学习	阿尔茨海默病	磁共振成像 (MRI)、正电子发射断层扫描 (PET)、APOe4 基因型、扩散张量成像 (DTI) 和脑脊液 (CSF) 生物标志物	卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM)	图像	100 篇研究文章
12080	2024-11-08	Deep learning-based pathway-centric approach to characterize recurrent hepatocellular carcinoma after liver transplantation 2024-06-05, Human genomics IF:3.8Q2 DOI:10.1186/s40246-024-00624-6 PMID:38840185	研究论文	研究利用深度学习方法分析肝移植后肝细胞癌复发的转录组数据，识别差异表达基因和相关通路	首次采用深度学习方法分析肝移植后肝细胞癌复发的基因表达数据，识别出与复发相关的关键基因和通路	研究样本量较小，仅包含7对患者的样本	研究肝移植后肝细胞癌复发的分子机制	肝移植后复发的肝细胞癌患者的转录组数据	机器学习	肝癌	深度学习	深度学习模型	转录组数据	7对肝移植后复发的肝细胞癌患者样本