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
12221	2024-12-06	Highly stable and ultra-fast vibration-responsive flexible iontronic sensors for accurate acoustic signal recognition 2024-Dec-05, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d4nr03370a PMID:39523814	研究论文	本文介绍了一种高度稳定且超快响应的柔性离子电传感器，用于精确识别声学信号	通过在介电层中引入蛋白质微纤维和亲水性离子水凝胶之间的氢键，解决了传统离子电传感器响应速度慢和机械不稳定性问题	NA	开发一种用于声学振动信号采集的高性能柔性离子电传感器	柔性离子电传感器及其在声学信号识别中的应用	机器学习	NA	NA	一维卷积神经网络 (1D-CNN)	声学信号	NA
12222	2024-12-06	A Robust Malaria Cell Detection Framework Using Adaptive and Atrous Convolution-Based Recurrent Mobilenetv2 with Trans-MobileUNet + + -Based Abnormality Segmentation 2024-Dec-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01311-7 PMID:39633208	研究论文	本文提出了一种基于自适应和空洞卷积的循环MobilenetV2与Trans-MobileUNet++异常分割相结合的鲁棒疟疾细胞检测框架	本文创新性地结合了Trans-MobileUNet++网络进行异常分割，并设计了AA-CRMV2模型进行有效的疟疾细胞识别，同时使用URP-FFO算法优化参数	NA	开发一种高效且准确的疟疾细胞检测方法	疟疾细胞的检测与识别	计算机视觉	疟疾	深度学习	CNN	图像	NA
12223	2024-12-06	Cone Beam Computed Tomography Image-Quality Improvement Using "One-Shot" Super-resolution 2024-Dec-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01346-w PMID:39633213	研究论文	本文提出了一种基于“一次性”超分辨率（OSSR）方法的锥束CT图像质量改进模型	该模型基于“零样本”超分辨率方法，仅需少量训练数据即可提高CBCT图像质量	研究仅使用了30名前列腺癌患者的骨盆CBCT和治疗计划CT图像进行验证	旨在改进锥束CT图像质量，减少对大量训练数据的依赖	前列腺癌患者的骨盆CBCT图像和治疗计划CT图像	计算机视觉	前列腺癌	超分辨率	OSSR	图像	30名前列腺癌患者
12224	2024-12-06	Machine Learning Based on Digital Mammography to Reduce the Need for Invasive Biopsies of Benign Calcifications Classified in BI-RADS Category 4 2024-Dec-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01347-9 PMID:39633212	研究论文	本研究旨在开发基于数字乳腺X线摄影的机器学习模型，以减少BI-RADS 4类钙化患者的侵入性活检需求	本研究创新性地结合了放射组学模型和深度学习模型，并通过信息融合方法提高了预测准确性	本研究仅在两个医院的数据集上进行了验证，可能存在样本偏倚	减少BI-RADS 4类钙化患者的侵入性活检需求	BI-RADS 4类钙化患者	机器学习	乳腺疾病	nnUnet	融合模型	图像	372名女性患者
12225	2024-12-06	A multi-scene deep learning model for automated segmentation of acute vertebral compression fractures from radiographs: a multicenter cohort study 2024-Dec-02, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01861-y PMID:39621135	研究论文	开发了一种多场景深度学习模型，用于从脊柱X光片中自动分割急性椎体压缩性骨折	首次开发了一种多场景深度学习模型，能够从脊柱X光片中分割急性椎体压缩性骨折，模型架构包括两个关键模块：注意力引导模块和监督解码模块	NA	开发一种能够自动分割脊柱X光片中急性椎体压缩性骨折的多场景模型	急性椎体压缩性骨折和健康对照	计算机视觉	骨骼疾病	深度学习	PFNet	图像	训练数据集包含1071名参与者，验证数据集包含458名参与者，外部测试数据集1-3分别包含301、223和261名参与者
12226	2024-12-06	Integrating graph and reinforcement learning for vaccination strategies in complex networks 2024-12-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78626-6 PMID:39622907	研究论文	本文提出了一种结合图神经网络和深度强化学习的新框架，用于在复杂网络中优化疫苗分配策略	该方法整合了网络结构学习和战略决策，旨在通过定位和移除关键传播节点来有效破坏网络结构，从而阻止疾病传播	该方法的有效性依赖于网络的独特特征，且在实际应用中需要考虑节点间的相互影响	研究如何在复杂网络中有效分配疫苗以抑制病毒传播	关键传播节点（即网络中的有影响力节点）	机器学习	NA	图神经网络 (GNN) 和深度强化学习 (DRL)	图神经网络 (GNN) 和深度强化学习 (DRL)	网络数据	涉及多种网络类型，包括合成数据集和真实世界数据集
12227	2024-12-06	Using deep learning and word embeddings for predicting human agreeableness behavior 2024-12-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81506-8 PMID:39622946	研究论文	本文利用深度学习和词嵌入技术预测人类随和性行为	本文采用Bi-LSTM算法结合句子嵌入，在预测人类随和性行为方面达到了91.57%的高准确率	NA	预测人类的随和性人格特质	人类的随和性行为	自然语言处理	NA	深度学习	Bi-LSTM	文本	使用了MBTI数据集
12228	2024-12-06	The analysis of rural tourism image optimization under the internet of things and deep learning 2024-Dec-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81868-z PMID:39622993	研究论文	研究利用深度学习技术优化乡村旅游形象，提升游客体验并促进可持续发展	通过部署传感器进行实时环境监测和游客流量监控，结合DenseNet实现乡村景观的自动识别和分析	NA	利用深度学习技术优化乡村旅游形象，提升游客体验并促进可持续发展	乡村旅游形象的优化	计算机视觉	NA	深度学习	DenseNet	图像	以黄河沿岸的乡村旅游为例
12229	2024-12-06	Extreme wrinkling of the nuclear lamina is a morphological marker of cancer 2024-Dec-02, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00775-8 PMID:39623008	研究论文	研究探讨了核膜皱褶作为癌症形态学标志的可能性	首次通过深度学习和傅里叶分析证实了极端核膜皱褶在癌症组织中的存在，并提出其作为癌症诊断标志的潜力	研究仅限于对核膜皱褶的形态学分析，未涉及其生物学功能或分子机制	验证极端核膜皱褶作为癌症标志的可行性，并探讨其在癌症诊断中的应用	人类组织中的正常和癌症细胞核	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	患者组织样本
12230	2024-12-06	Probabilistic regression for autonomous terrain relative navigation via multi-modal feature learning 2024-Dec-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81377-z PMID:39623052	研究论文	本文提出了一种基于多模态特征学习的概率回归方法，用于自主地形相对导航，特别是在行星着陆的动力下降阶段	本文提出了一种新的CNN架构，通过多层级联结构和分类概率作为回归权重，来估计着陆器的位置	NA	开发一种新的自主导航算法，以应对复杂任务架构和扩展的太空飞行领域	行星着陆过程中的自主导航算法	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像和深度数据	多个模拟场景
12231	2024-12-06	Combining immunoscore and tumor budding in colon cancer: an insightful prognostication based on the tumor-host interface 2024-Dec-02, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-024-05818-z PMID:39623479	研究论文	本文研究了结直肠癌中免疫评分和肿瘤芽的结合对患者无病生存期的影响	首次探讨了免疫评分和肿瘤芽的结合在结直肠癌中的预后价值	样本量有限，仅包括pTNM分期I-III的结直肠癌患者	研究免疫评分和肿瘤芽的结合在结直肠癌中的预后作用	pTNM分期I-III的结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	深度学习网络	NA	图像	654例pTNM分期I-III的结直肠癌患者
12232	2024-12-06	Improving laryngeal cancer detection using chaotic metaheuristics integration with squeeze-and-excitation resnet model 2024-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-024-00296-5 PMID:39006830	研究论文	本文提出了一种基于混沌元启发式算法与挤压激励残差网络模型相结合的方法，用于提高喉癌检测的效率	本文创新性地将混沌元启发式算法与挤压激励残差网络模型结合，用于喉癌的检测和分类，显著提高了检测的准确性和效率	NA	本文旨在开发一种高效的喉癌检测方法，以提高早期喉癌的诊断准确性	本文的研究对象是喉癌及其在喉部区域的图像	计算机视觉	喉癌	挤压激励残差网络模型	挤压激励残差网络模型	图像	使用了一个基准的喉部区域图像数据库进行性能评估
12233	2024-12-06	Detection and Localization of Spine Disorders from Plain Radiography 2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01175-x PMID:38937344	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的脊柱疾病检测和定位方法，使用Transformer网络从X光片中识别和定位脊柱疾病	首次采用Transformer网络进行脊柱疾病的端到端检测和定位，显著提高了检测准确性	NA	开发一种自动化的脊柱疾病检测和定位工具，以提高诊断准确性和效率	脊柱压缩性骨折和脊柱滑脱	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	脊柱压缩性骨折数据集包含337张图像，脊柱滑脱数据集包含413张图像
12234	2024-12-06	A transfer learning enabled approach for ocular disease detection and classification 2024-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-024-00293-8 PMID:38868156	研究论文	本文提出了一种基于迁移学习的深度学习模型Ocular Net，用于眼部疾病的检测和分类	本文的创新点在于使用迁移学习、平均池化层、Clipped Relu、Leaky Relu等技术，提出了一种新的深度学习模型Ocular Net，用于眼部疾病的检测和分类	本文的局限性在于仅使用了6200张眼部图像进行模型训练和测试，样本量相对较小	本文的研究目的是开发一种准确且高效的眼部疾病检测和分类方法	本文的研究对象是包括白内障、糖尿病、葡萄膜炎和青光眼在内的眼部疾病	计算机视觉	眼部疾病	深度学习	Ocular Net	图像	6200张眼部图像，其中4000张用于训练，2200张用于测试
12235	2024-12-06	Iterative Motion Correction Technique with Deep Learning Reconstruction for Brain MRI: A Volunteer and Patient Study 2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01184-w PMID:38942939	研究论文	研究了迭代运动校正（IMC）对减少脑部磁共振成像（MRI）中运动伪影的影响，并使用深度学习重建（DLR）进行图像重建	首次探讨了IMC与DLR结合在脑部MRI中的应用，显著减少了运动伪影	研究中志愿者和患者的样本量较小，且噪声增加的问题需要进一步解决	研究IMC对减少脑部MRI中运动伪影的效果	志愿者和患者的脑部MRI图像	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）	深度学习重建（DLR）	图像	10名志愿者和30名患者
12236	2024-12-06	Automated Segmentation of Lymph Nodes on Neck CT Scans Using Deep Learning 2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01114-w PMID:38937342	研究论文	研究开发了一种用于颈部CT扫描中淋巴结自动分割的深度学习算法	首次使用深度学习算法自动分割颈部CT扫描中的淋巴结，特别是针对5-10毫米的小淋巴结	研究仅限于正常颈部对比增强CT扫描，未涉及癌症患者	开发一种非侵入性的深度学习算法，用于检测和自动分割颈部CT扫描中的淋巴结	颈部CT扫描中的淋巴结	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net 和空间上下文网络	CT扫描图像	25,119张CT切片，来自221例无头颈部癌症患者的正常颈部对比增强CT扫描
12237	2024-12-06	Deep Learning for Describing Breast Ultrasound Images with BI-RADS Terms 2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01155-1 PMID:38926264	研究论文	本文提出了一种基于深度神经网络的计算机辅助诊断系统，用于描述乳腺超声图像中的肿瘤，并使用BI-RADS术语进行分类	本文的创新点在于结合YOLO检测算法和多类分类架构，显著提高了与专家意见的一致性，并增强了模型的可解释性	本文的局限性在于仅使用了公开数据集中的749个结节进行训练和测试，样本量相对较小	本文的研究目的是开发一种能够辅助医生诊断乳腺肿瘤的计算机辅助诊断系统	本文的研究对象是乳腺超声图像中的肿瘤	计算机视觉	乳腺癌	YOLO检测算法	多类分类架构	图像	749个结节，其中600个用于10折交叉验证，149个用于测试
12238	2024-12-06	RDLR: A Robust Deep Learning-Based Image Registration Method for Pediatric Retinal Images 2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01154-2 PMID:38874699	研究论文	提出了一种基于深度学习的图像配准方法RDLR，用于儿童视网膜图像的精确配准	RDLR方法结合了全局和局部特征信息，并学习了图像方向的先验信息，能够有效重建全景图像中的空间信息	NA	提高儿童视网膜图像配准的准确性，以辅助疾病诊断	儿童视网膜图像	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	RDLR	图像	超过280,000张儿童视网膜图像
12239	2024-12-06	Time-Dependent Deep Learning Prediction of Multiple Sclerosis Disability 2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01031-y PMID:38871944	研究论文	本文提出了一种基于视频视觉变换器（ViViT）和卷积神经网络-长短期记忆（CNN-LSTM）架构的组合分析方法，用于预测多发性硬化症（MS）患者的长期残疾程度	本文创新性地将时间依赖性分析引入深度学习模型，以预测多发性硬化症患者的长期残疾程度，并比较了不同模型在不同时间点MRI数据上的表现	本文的实验结果表明，尽管时间依赖性深度学习模型在预测多发性硬化症残疾方面表现良好，但在精确的EDSS分类方面表现较差	研究目的是开发一种能够预测多发性硬化症患者长期残疾程度的深度学习模型	研究对象是多发性硬化症患者，特别是基于颈椎MRI影像的残疾进展	机器学习	神经系统疾病	深度学习	视频视觉变换器（ViViT）、卷积神经网络-长短期记忆（CNN-LSTM）、视觉变换器-长短期记忆（ViT-LSTM）	影像	703名患者的颈椎MRI影像
12240	2024-12-06	Deep Learning Model for Automatic Identification and Classification of Distal Radius Fracture 2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01144-4 PMID:38862852	研究论文	本文构建了一个深度学习模型，用于手腕X光片的自动分割，并进一步进行远端桡骨骨折的自动识别和分类	本文首次使用深度学习模型进行手腕X光片的自动分割和远端桡骨骨折的自动识别与分类	本文仅在一个医院的2240名参与者中进行了验证，样本量和数据来源有限	开发一种自动识别和分类远端桡骨骨折的深度学习模型	手腕X光片和远端桡骨骨折	计算机视觉	骨折	深度学习	Unet、Fast-RCNN、DenseNet121、ResNet50、VGG-19、InceptionV3	图像	2240名参与者