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
12841	2024-10-28	Predictive value of 18F-FDG PET/CT radiomics for EGFR mutation status in non-small cell lung cancer: a systematic review and meta-analysis 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1281572 PMID:38361781	meta-analysis	本研究通过meta分析评估了18F-FDG PET/CT放射组学在预测非小细胞肺癌EGFR基因突变状态中的价值	首次通过meta分析系统评估了18F-FDG PET/CT放射组学在预测非小细胞肺癌EGFR突变中的应用	研究存在异质性，主要来源于深度学习和研究区域的不同	评估18F-FDG PET/CT放射组学在预测非小细胞肺癌EGFR基因突变中的价值	非小细胞肺癌患者及其EGFR基因突变状态	digital pathology	lung cancer	18F-FDG PET/CT放射组学	NA	image	共纳入17项研究，涉及3763例非小细胞肺癌患者
12842	2024-10-28	Dyslexia Data Consortium Repository: A Data Sharing and Delivery Platform for Research 2023-Aug, Brain informatics : 16th International Conference, BI 2023, Hoboken, NJ, USA, August 1-3, 2023, Proceedings. International Conference on Brain Informatics (16th : 2023 : Hoboken, N.J.) DOI:10.1007/978-3-031-43075-6_15 PMID:38352916	研究论文	开发了一个在线平台，用于共享和交付与阅读障碍相关的数据，以促进研究	提供了一个集成了机器学习算法和工具的平台，生成与阅读障碍相关的次级数据集	NA	推进对阅读障碍的理解，该障碍对儿童及其家庭和社会有重大影响	阅读障碍的神经生物学研究	机器学习	阅读障碍	机器学习算法	NA	次级数据集（如皮质厚度、区域脑体积指标）	NA
12843	2024-10-28	R-Mixup: Riemannian Mixup for Biological Networks 2023-Aug, KDD : proceedings. International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining DOI:10.1145/3580305.3599483 PMID:38343707	研究论文	本文提出了一种基于黎曼流形的混合数据增强技术R-Mixup，用于处理生物网络中的高维度和低样本量问题	R-Mixup利用对数欧几里得距离度量，解决了传统Mixup方法在处理生物网络邻接矩阵时的局限性	NA	解决生物网络中深度学习模型过拟合问题	生物网络及其邻接矩阵	机器学习	NA	R-Mixup	NA	生物网络数据	五个真实世界生物网络数据集
12844	2024-10-28	A DEEP LEARNING FRAMEWORK TO LOCALIZE THE EPILEPTOGENIC ZONE FROM DYNAMIC FUNCTIONAL CONNECTIVITY USING A COMBINED GRAPH CONVOLUTIONAL AND TRANSFORMER NETWORK 2023-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi53787.2023.10230831 PMID:39450418	研究论文	本文提出了一种使用动态功能连接的深度学习框架，结合图卷积网络和Transformer网络，用于定位癫痫病灶区	首次提出了一种自动化框架，利用静息态fMRI的动态功能连接来定位癫痫病灶区，并结合图卷积网络和Transformer网络进行特征提取和时间点选择	NA	开发一种新的深度学习框架，用于从动态功能连接中定位癫痫病灶区	癫痫病灶区的定位	机器学习	癫痫	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）	图卷积网络（GCN）和Transformer网络	功能连接数据	训练数据来自人类连接组项目，评估数据来自临床癫痫数据集
12845	2024-10-28	Federated Learning with Research Prototypes: Application to Multi-Center MRI-based Detection of Prostate Cancer with Diverse Histopathology 2023-04, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2023.02.012 PMID:36914501	研究论文	本文介绍了一种灵活的联邦学习框架，用于跨站点训练、验证和评估定制的深度学习前列腺癌检测算法	提出了一个灵活的联邦学习框架，支持跨站点训练和评估，并开源了FLtools系统以促进联邦学习的应用	需要更多数据和参与机构来提高前列腺癌分类模型的绝对性能	提高前列腺癌检测模型在不同机构间的泛化性能，同时保护患者健康信息和机构特定代码及数据	前列腺癌的检测和分期	计算机视觉	前列腺癌	联邦学习	3D UNet	MRI图像	1400+个异质性多参数前列腺MRI检查
12846	2024-10-28	Artificial intelligence: a critical review of current applications in pancreatic imaging 2021-Jun, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-021-01098-5 PMID:33550513	综述	本文综述了人工智能在胰腺疾病影像学中的应用	介绍了机器学习和深度学习在胰腺疾病影像学中的最新进展和当前成果	讨论了人工智能在胰腺疾病影像学中的局限性和未来展望	探讨人工智能在胰腺疾病影像学中的应用	胰腺导管腺癌和其他胰腺肿瘤的检测与特征分析	计算机视觉	胰腺癌	机器学习深度学习	NA	影像	NA
12847	2024-10-27	Implementation of deep learning artificial intelligence in vision-threatening disease screenings for an underserved community during COVID-19 2024-Dec, Journal of telemedicine and telecare IF:3.5Q1 DOI:10.1177/1357633X231158832 PMID:36908254	研究论文	研究探讨了在COVID-19期间，深度学习人工智能在学生主导的非散瞳筛查中对未受充分服务社区的视觉威胁性疾病的应用	首次在前瞻性研究中应用深度学习人工智能于学生主导的非散瞳筛查，特别是在未受充分服务的社区中	深度学习人工智能标记了38.9%的眼睛为不可评估，远高于人类标准的2.6%	评估深度学习人工智能在视觉威胁性疾病筛查中的应用效果	年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变和青光眼等视觉威胁性疾病	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	385只眼睛，来自195名筛查参与者
12848	2024-10-27	Deep learning and its associated factors among Chinese nursing undergraduates: A cross-sectional study 2024-11, Nurse education today IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.nedt.2024.106356 PMID:39167874	研究论文	研究了中国护理本科生的深度学习水平及其相关因素	首次探讨了中国护理本科生的深度学习及其相关因素	研究采用横断面设计，无法确定因果关系	描述中国护理本科生的深度学习水平并探索其相关因素	中国护理本科生	NA	NA	NA	NA	NA	271名护理本科生
12849	2024-10-20	Designed with interactome-based deep learning 2024-Nov, Nature chemical biology IF:12.9Q1 DOI:10.1038/s41589-024-01754-7 PMID:39424957	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
12850	2024-10-27	Smartphone-Assisted Nanozyme Colorimetric Sensor Array Combined "Image Segmentation-Feature Extraction" Deep Learning for Detecting Unsaturated Fatty Acids 2024-Oct-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01142 PMID:39298721	研究论文	开发了一种智能手机辅助的纳米酶比色传感器阵列与图像分割-特征提取深度学习相结合的智能平台，用于检测不饱和脂肪酸	结合了智能手机辅助的比色传感器阵列和图像分割-特征提取深度学习方法，实现了对不饱和脂肪酸的快速、低成本分析	NA	开发一种智能平台，用于快速、低成本地检测不饱和脂肪酸	不饱和脂肪酸（如油酸、亚油酸、α-亚麻酸）及其混合物，以及不同种类的食用植物油和掺假山茶油	机器学习	NA	图像分割-特征提取深度学习	MobileNetV3	图像	38,868张图像
12851	2024-10-27	Identification of nitric oxide-mediated necroptosis as the predominant death route in Parkinson's disease 2024-Oct-24, Molecular biomedicine IF:6.3Q1 DOI:10.1186/s43556-024-00213-y PMID:39443410	研究论文	本研究通过RNA测序和深度学习算法Scaden，识别了帕金森病中一氧化氮介导的坏死性凋亡作为主要的细胞死亡途径	首次揭示了一氧化氮介导的坏死性凋亡在帕金森病进展中的主导作用，并发现其在其他神经退行性疾病中的普遍性	研究主要基于体外实验和模型动物，需要进一步的人体临床验证	探讨帕金森病进展中主要的细胞死亡途径	帕金森病中的神经细胞死亡途径	神经科学	帕金森病	RNA测序	深度学习算法Scaden	基因表达数据	多个脑组织样本
12852	2024-10-27	Optimising ovarian tumor classification using a novel CT sequence selection algorithm 2024-10-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-75555-2 PMID:39443517	研究论文	本研究旨在通过应用先进的深度学习方法和开发一种新的CT序列选择算法来提高卵巢肿瘤分类的准确性	本研究开发了一种新的CT序列选择算法，用于优化CT图像的使用，以更精确地分类卵巢肿瘤	NA	提高卵巢肿瘤分类的准确性，特别是区分恶性肿瘤和早期病例	卵巢肿瘤的分类	计算机视觉	妇科疾病	深度学习	ResNet50V2FPN	图像	使用公开的CT扫描数据进行训练和评估
12853	2024-10-27	Automated deep learning-based bone mineral density assessment for opportunistic osteoporosis screening using various CT protocols with multi-vendor scanners 2024-10-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73709-w PMID:39443535	研究论文	本研究评估了基于深度学习的自动化骨密度测量方法在不同CT协议和多厂商扫描仪下的诊断效能	提出了基于深度学习的自动化骨密度测量方法，并展示了其在不同CT协议和多厂商扫描仪下的准确性和可靠性	研究为回顾性研究，样本量和数据类型有限	评估基于深度学习的骨密度测量方法在骨质疏松筛查中的诊断效能	422个来自四个厂商的CT数据集，包括159个胸部、156个腹部和107个腰椎数据集	计算机视觉	骨质疏松	深度学习	NA	CT图像	422个CT数据集，包括159个胸部、156个腹部和107个腰椎数据集
12854	2024-10-27	Leveraging weak complementary labels enhances semantic segmentation of hepatocellular carcinoma and intrahepatic cholangiocarcinoma 2024-10-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-75256-w PMID:39443575	研究论文	本文提出了一种利用弱互补标签增强肝细胞癌和肝内胆管癌语义分割的深度学习方法	通过引入互补标签，利用临床诊断中的弱信息来改进模型训练，从而提高分割性能和鲁棒性	NA	提高肝细胞癌和肝内胆管癌的语义分割准确性和鲁棒性	肝细胞癌和肝内胆管癌的病理图像	计算机视觉	肝癌	深度学习	NA	图像	165名患者的病理图像
12855	2024-10-27	Automating cancer diagnosis using advanced deep learning techniques for multi-cancer image classification 2024-10-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-75876-2 PMID:39443621	研究论文	本文利用深度学习模型自动化癌症诊断，特别是针对多癌症图像分类	本文首次评估了多种深度学习模型在七种癌症图像分类中的表现，并发现DenseNet121模型在验证准确性和损失方面表现最佳	本文仅评估了特定类型的癌症图像，未涵盖所有癌症类型	提高癌症检测的效率和准确性	七种癌症的图像数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	七种癌症的图像数据
12856	2024-10-27	Improving the accuracy of dynamic inclination measurement by machine learning 2024-Oct-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76032-6 PMID:39443645	研究论文	本文提出了一种结合钻具姿态传感器数据和人工神经网络的方法，以提高动态倾角测量的准确性	本文首次将机器学习技术应用于钻具姿态测量，通过深度学习模型反演x和y轴加速度信号，实现了高精度的动态倾角测量	本文仅在模拟测量条件下进行了实验，尚未在实际钻井环境中验证	提高钻井过程中动态倾角测量的准确性	钻具姿态传感器数据和动态倾角	机器学习	NA	机器学习	LSTM	传感器信号	不同转速下的模拟测量条件
12857	2024-10-27	Comparing SMILES and SELFIES tokenization for enhanced chemical language modeling 2024-10-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76440-8 PMID:39443676	研究论文	研究比较了SMILES和SELFIES的tokenization方法在化学语言模型中的应用效果	提出了Atom Pair Encoding (APE)方法，显著提高了化学语言模型的分类准确性	NA	评估不同tokenization技术对化学语言模型在生物物理学和生理学分类任务中性能的影响	SMILES和SELFIES的tokenization方法	自然语言处理	NA	Byte Pair Encoding (BPE), Atom Pair Encoding (APE)	BERT	文本	使用了三个不同的数据集：HIV、毒理学和血脑屏障渗透
12858	2024-10-27	Detection of hypertension from pharyngeal images using deep learning algorithm in primary care settings in Japan 2024-Oct-23, BMJ health & care informatics IF:4.1Q2 DOI:10.1136/bmjhci-2023-100824 PMID:39448071	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习算法的人工智能模型，用于通过咽喉图像检测高血压	利用咽喉图像中的血管形态信息，结合深度学习算法，实现了无需物理接触或额外设备的高血压早期检测	研究数据仅来自日本的多所初级护理诊所，样本量和地域限制可能影响模型的普适性	开发一种基于深度学习的高血压检测算法，以提高远程医疗时代的护理质量	咽喉图像和患者的人口统计信息	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	多实例卷积神经网络	图像	7710名患者，来自64家诊所
12859	2024-10-27	Generating Protein Structures for Pathway Discovery Using Deep Learning 2024-Oct-22, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00816 PMID:39388723	研究论文	本文提出了一种基于表示学习的解决方案，通过在抽象表示空间中进行插值和外推来合成潜在的过渡状态，并使用分子动力学模拟进行自动验证，以实现路径发现	本文创新性地使用表示学习方法来合成潜在的过渡状态，并通过迭代框架进行目标路径采样	本文的实验仅限于RAS-RAF蛋白域从无膜到与膜相互作用的过渡，未涵盖更广泛的应用场景	解决分子水平上生物现象的复杂细节解析问题，特别是路径发现中的过渡状态合成	RAS-RAF蛋白域从无膜到与膜相互作用的过渡过程	生物信息学	NA	分子动力学模拟	表示学习	蛋白质结构	NA
12860	2024-10-27	Automated volumetric analysis of the inner ear fluid space from hydrops magnetic resonance imaging using 3D neural networks 2024-10-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76035-3 PMID:39433848	研究论文	本文使用3D神经网络模型对内耳积液空间进行自动体积分析	提出了一种基于3D深度神经网络模型的内耳积液空间自动分割和体积比计算方法	NA	开发一种准确且自动化的方法来计算内耳积液的体积比，以帮助诊断内耳疾病	内耳的耳蜗、前庭和半规管的积液空间	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）	3D深度神经网络	图像	包含耳蜗、前庭和半规管的积液空间分割标签的MR cisternography (MRC) 和 HYDROPS-Mi2 数据集