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
13401	2024-10-21	Retinal Disease Diagnosis Using Deep Learning on Ultra-Wide-Field Fundus Images 2024-Jan-03, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14010105 PMID:38201414	研究论文	研究使用深度学习模型对超广角眼底图像进行视网膜疾病诊断	开发了一个自动化系统，通过亮度对比度增强、特征提取、数据增强和图像分类等步骤，结合卷积神经网络进行图像分析，并使用预训练模型进行迁移学习	NA	探讨深度学习模型在超广角眼底图像中检测眼疾病的应用	超广角眼底图像中的视网膜疾病	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	4697张图像
13402	2024-10-21	Cryo2StructData: A Large Labeled Cryo-EM Density Map Dataset for AI-based Modeling of Protein Structures 2024-Jan-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.06.14.545024 PMID:37398020	研究论文	本文介绍了一个名为Cryo2StructData的大型标记冷冻电镜密度图数据集，用于基于AI的蛋白质结构建模	本文创建了一个包含7600个预处理冷冻电镜密度图的数据集，其体素根据已知的原子结构进行标记，用于训练和测试AI方法，以从冷冻电镜密度图中构建原子模型	NA	解决从高分辨率冷冻电镜密度图中自动且准确地构建原子模型的问题	冷冻电镜密度图及其对应的蛋白质结构	结构生物学	NA	冷冻电镜	深度学习模型	密度图	7600个预处理的冷冻电镜密度图
13403	2024-10-21	Mental Health Counseling From Conversational Content With Transformer-Based Machine Learning 2024-01-02, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2023.52590 PMID:38252437	研究论文	研究使用基于Transformer的机器学习模型评估文本咨询中的临床内容和客户报告结果	首次使用基于Transformer的深度学习模型自动分类治疗师干预类型和临床内容摘要	研究仅限于特定时间段内的文本咨询数据，且样本主要为女性和白人	评估机器学习在文本咨询中对临床内容和客户报告结果的评估能力	文本咨询中的临床内容和客户报告结果	机器学习	NA	Transformer	深度学习模型	文本	166,644名客户和4,973名治疗师，共20,600,274条消息
13404	2024-10-21	Visualization of Optic Nerve Structural Patterns in Papilledema Using Deep Learning Variational Autoencoders 2024-01-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.1.13 PMID:38231498	研究论文	使用深度学习变分自编码器（biVAE）模型可视化和量化视神经水肿的结构模式	提出了一种新的双通道深度学习变分自编码器（biVAE）模型，用于可视化和量化视神经水肿的结构模式	NA	可视化和量化视神经水肿的结构模式	视神经水肿的结构模式	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描（OCT）	变分自编码器（VAE）	图像	1498个OCT扫描（125个受试者）和791个OCT扫描（96个对照受试者）
13405	2024-10-21	ADT Network: A Novel Nonlinear Method for Decoding Speech Envelopes From EEG Signals 2024 Jan-Dec, Trends in hearing IF:2.6Q1 DOI:10.1177/23312165241282872 PMID:39397786	研究论文	提出了一种名为听觉解码变压器（ADT）网络的深度学习模型，用于从脑电图（EEG）信号中重建语音包络	ADT网络采用时空卷积进行特征提取，并使用变压器解码器解码语音包络，通过反因果掩蔽仅考虑当前和未来的EEG特征，以匹配语音和EEG的自然关系	NA	开发一种能够从EEG信号中高精度且可解释地解码语音包络的方法，以客观评估听觉处理	EEG信号和语音包络	机器学习	NA	深度学习	变压器网络	脑电图信号	SparrKULee和DTU数据集
13406	2024-10-21	A deep learning approach to investigate the filtration bleb functionality after glaucoma surgery: a preliminary study 2024-Jan, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-023-06170-6 PMID:37530849	研究论文	本研究利用深度学习模型对青光眼手术后滤泡功能进行分类	首次将深度学习应用于青光眼手术后滤泡功能的分类	研究样本量较小，且仅限于多中心回顾性数据	开发和验证一种人工智能分类算法，用于区分青光眼手术后滤泡的功能状态	青光眼手术后滤泡的功能	计算机视觉	青光眼	深度学习	ResNet	图像	119张术后滤泡图像
13407	2024-10-21	Automated volumetric assessment of pituitary adenoma 2024-Jan, Endocrine IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s12020-023-03529-x PMID:37749388	研究论文	本文开发了一种用于垂体腺瘤体积自动评估的深度学习方法	使用深度学习技术进行垂体腺瘤的自动分割和体积测量，提供更客观和快速的体积评估	术后残留肿瘤的客观和精确检测仍不成功，需要更大规模的数据集和更复杂的模型来提高性能	开发一种自动化的垂体腺瘤体积评估方法	垂体腺瘤的体积和切除范围	计算机视觉	垂体腺瘤	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	193组图像用于训练，20组用于验证
13408	2024-10-21	On the use of deep learning for phase recovery 2024-Jan-01, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-023-01340-x PMID:38161203	综述	本文综述了深度学习在相位恢复中的应用	深度学习通过深度神经网络为计算成像提供了前所未有的支持，为各种相位恢复问题提供了更高效的解决方案	NA	探讨深度学习在相位恢复中的应用及其在不同阶段的贡献	相位恢复技术及其在成像系统中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	图像	NA
13409	2024-10-21	Brain structure ages-A new biomarker for multi-disease classification 2024-Jan, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.26558 PMID:38224546	研究论文	本文提出了一种新的生物标志物——脑结构年龄，用于多疾病分类	通过使用结构磁共振成像估计脑结构年龄，扩展了传统的全局脑年龄概念，并提出了一个深度学习模型集合来生成3D老化图	NA	开发一种新的生物标志物，用于多疾病分类和异常检测	脑结构年龄及其在多疾病分类中的应用	计算机视觉	NA	结构磁共振成像	深度学习模型	图像	NA
13410	2024-10-21	AMDDLmodel: Android smartphones malware detection using deep learning model 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0296722 PMID:38241330	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习模型的安卓智能手机恶意软件检测方法	提出了AMDDLmodel，一种使用卷积神经网络的深度学习技术，通过创新的特征工程和全面的性能评估，提高了安卓恶意软件检测的准确性和用户安全性	NA	开发一种高效的安卓恶意软件检测和分类方法，以保护用户隐私并避免系统损害	安卓智能手机上的恶意软件	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	特征数据	使用了包含215个特征的Drebin数据集
13411	2024-10-21	Comparing the performance of statistical, machine learning, and deep learning algorithms to predict time-to-event: A simulation study for conversion to mild cognitive impairment 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0297190 PMID:38252622	研究论文	比较统计学、机器学习和深度学习算法在预测时间到事件方面的性能，特别是预测轻度认知障碍的转化时间	发现当考虑异质性时，具有较少训练权重的统计模型（CoxPH）在准确性上与深度学习模型（DeepSurv）和机器学习模型（RSF）相当	研究基于模拟数据，实际应用中可能存在差异	比较不同算法在预测轻度认知障碍转化时间方面的性能	轻度认知障碍的转化时间预测	机器学习	老年疾病	NA	CoxPH, RSF, DeepSurv	时间到事件数据	6000个样本
13412	2024-10-21	A fully automated pipeline for the extraction of pectoralis muscle area from chest computed tomography scans 2024-Jan, ERJ open research IF:4.3Q1 DOI:10.1183/23120541.00485-2023 PMID:38259805	研究论文	开发并验证了一种全自动的胸部CT扫描中胸大肌面积提取管道	首次开发了全自动的胸大肌面积提取管道，能够自动识别主动脉弓切片并进行胸大肌分割	NA	开发并验证一种全自动的胸大肌面积提取管道，用于COPD患者的预后评估	胸大肌面积的自动提取	数字病理学	慢性阻塞性肺病	深度学习	深度学习模型	图像	训练集90名参与者，外部测试集32名参与者
13413	2024-10-21	Indoor surface classification for mobile robots 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.1730 PMID:38259883	研究论文	本文研究了室内表面分类对移动机器人的重要性，并提出了一种轻量级的深度学习模型用于表面分类	本文提出了一种基于MobileNetV2改进的轻量级模型，减少了模型参数和权重文件大小，适用于计算资源有限的机器人系统	NA	研究如何提高移动机器人在室内环境中对表面类型的识别能力	室内环境中的地毯、瓷砖和木质表面	计算机视觉	NA	深度学习	MobileNetV2	图像	2081张表面图像
13414	2024-10-21	Evaluating deep learning variants for cyber-attacks detection and multi-class classification in IoT networks 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.1793 PMID:38259893	研究论文	评估深度学习变体在物联网网络中检测网络攻击和进行多类分类的有效性	提出了一种基于深度学习的方法，使用多种深度学习模型（如DNN、CNN和RNN）来检测物联网网络中的网络攻击，并展示了RNN模型在检测中的最高准确率	仅使用了CICDIoT2023数据集进行验证，可能需要更多数据集来验证方法的普适性	研究如何利用深度学习技术有效检测物联网网络中的网络攻击	物联网网络中的网络攻击检测	机器学习	NA	深度学习	DNN、CNN、RNN	网络流量数据	使用了加拿大网络安全研究所的CICDIoT2023数据集
13415	2024-10-21	DDoS attack detection in smart grid network using reconstructive machine learning models 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.1784 PMID:38259891	研究论文	本文提出了一种基于重构深度学习模型的智能电网网络DDoS攻击检测方法	本文的创新点在于提出了一种无需完全重新训练模型即可检测新攻击类别的重构深度学习技术	NA	本文的研究目的是提高智能电网网络对DDoS攻击的检测能力，确保网络的稳定性和可靠性	本文的研究对象是智能电网网络中的DDoS攻击	机器学习	NA	重构深度学习	深度学习模型	数据	使用了两个公认的标准DDoS攻击数据库及其子集进行多次实验
13416	2024-10-21	Attention-enhanced gated recurrent unit for action recognition in tennis 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.1804 PMID:38259901	研究论文	本文研究了基于注意力增强的门控循环单元（GRU）在网球动作识别中的应用	本文提出了一种结合GRU架构和注意力机制的模型，显著提高了预测能力	实验结果显示，EfficientNetB5模型的性能相对较低，可能是由于数据集的限制	开发一种高效的网球动作识别系统	网球动作的识别	计算机视觉	NA	深度学习	GRU	视频序列	使用了THETIS数据集，这是一个用于细粒度网球动作的标准中型数据集
13417	2024-10-21	Analyzing patients satisfaction level for medical services using twitter data 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.1697 PMID:38259896	研究论文	研究利用Twitter数据分析患者对医疗服务的满意度	提出了一种基于迁移学习的LSTM-ETC模型，显著提高了情感分类的准确性	研究未进行广泛的比较分析和验证	分析全球范围内人们对医疗服务的情感倾向，并评估机器学习和深度学习方法在医疗推文情感分类中的有效性	Twitter上的医疗相关推文	自然语言处理	NA	机器学习	LSTM	文本	使用了三个标签#healthcare, #healthcare services, 和 #medical facilities的推文数据
13418	2024-10-21	Attention-Gated Deep-Learning-Based Automatic Digitization of Interstitial Needles in High-Dose-Rate Brachytherapy for Cervical Cancer 2024-Jan, Advances in radiation oncology IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.adro.2023.101340 PMID:38260236	研究论文	本文设计了一种基于注意力门控的深度学习模型，用于自动数字化宫颈癌高剂量率近距离放射治疗中的间质针	本文引入了空间和通道注意力门控机制，增强了三维卷积神经网络对针特征的识别能力，提高了自动数字化针的准确性	本文仅在17名患者的56个计划中进行了验证，样本量较小，可能影响模型的泛化能力	设计一种新的注意力门控深度学习模型，以提高宫颈癌高剂量率近距离放射治疗中间质针自动数字化的准确性	宫颈癌患者的高剂量率近距离放射治疗计划中的间质针	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	17名宫颈癌患者，56个高剂量率近距离放射治疗计划
13419	2024-10-21	External validation of a deep learning algorithm for automated echocardiographic strain measurements 2024-Jan, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztad072 PMID:38264705	研究论文	本文验证了一种深度学习算法在自动测量超声心动图应变中的应用	首次验证了深度学习算法在自动测量超声心动图应变中的应用，并展示了其在不同人群中的准确性	研究仅限于特定人群和特定类型的应变测量，未涵盖所有可能的应用场景	验证深度学习算法在自动测量超声心动图应变中的准确性和应用潜力	左心室应变测量和区域应变测量	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	图像	共分析了3741例台湾队列、176例PROMIS-HFpEF研究和158例HMC-QU-MI研究
13420	2024-10-21	Discrimination of object information by bat echolocation deciphered from acoustic simulations 2024-Jan, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.231415 PMID:38269077	研究论文	研究探讨了蝙蝠通过回声定位识别目标遮挡信息的能力	首次通过三维声学模拟研究蝙蝠如何利用回声定位识别目标的遮挡结构和纹理	研究仅限于模拟环境，未在实际自然环境中验证	探讨蝙蝠是否能通过回声定位获取目标的遮挡信息	蝙蝠和不同几何形状的目标	生物声学	NA	三维声学模拟	NA	声学数据	五个不同目标