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
13621	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
13622	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
13623	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
13624	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
13625	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
13626	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
13627	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
13628	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
13629	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
13630	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
13631	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
13632	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
13633	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
13634	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
13635	2024-10-21	Reconstructing growth and dynamic trajectories from single-cell transcriptomics data 2024, Nature machine intelligence IF:18.8Q1 DOI:10.1038/s42256-023-00763-w PMID:38274364	研究论文	本文介绍了一种名为TIGON的动态非平衡最优传输算法，用于从单细胞转录组数据中重建动态轨迹和种群增长	提出了TIGON算法，结合深度学习方法和Wasserstein-Fisher-Rao距离，解决了高维最优传输问题	NA	研究如何从单细胞转录组数据中重建动态轨迹和种群增长	单细胞转录组数据中的动态轨迹和种群增长	生物信息学	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	深度学习模型	转录组数据	三个scRNA-seq数据集
13636	2024-10-21	Predicting suicidality in late-life depression by 3D convolutional neural network and cross-sample entropy analysis of resting-state fMRI 2024-01, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.3348 PMID:38376042	研究论文	本文利用3D卷积神经网络和交叉样本熵分析静息态fMRI数据，预测老年抑郁症患者的自杀倾向	结合交叉样本熵分析和3D卷积神经网络，识别与自杀倾向相关的脑区	样本量相对较小，且仅限于老年抑郁症患者	应用深度学习算法预测老年抑郁症患者的自杀风险	老年抑郁症患者的自杀倾向	机器学习	老年疾病	fMRI	3D卷积神经网络	图像	83名老年抑郁症患者，其中35名非自杀倾向，48名自杀倾向
13637	2024-10-21	Validation of a Deep Learning Chest X-ray Interpretation Model: Integrating Large-Scale AI and Large Language Models for Comparative Analysis with ChatGPT 2023-Dec-30, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14010090 PMID:38201398	研究论文	本研究评估了两种人工智能技术在胸部X光读片中的诊断准确性和临床效用，并比较了KARA-CXR和ChatGPT的表现	本研究首次将大规模AI和大型语言模型（LLMs）应用于胸部X光读片的辅助技术KARA-CXR与ChatGPT进行比较分析	研究仅使用了单一机构的2000张胸部X光图像，样本量和机构代表性有限	验证KARA-CXR和ChatGPT在胸部X光读片中的性能，并探讨其在医学影像诊断领域的潜在应用	KARA-CXR和ChatGPT在胸部X光读片中的诊断准确性和临床效用	计算机视觉	NA	大型语言模型（LLMs）	人工神经网络	图像	2000张胸部X光图像
13638	2024-10-21	Identification of Hypertrophic Cardiomyopathy on Electrocardiographic Images with Deep Learning 2023-Dec-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.12.23.23300490 PMID:38234746	研究论文	本文开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于从心电图图像中识别肥厚型心肌病	该模型克服了心电图原始电压数据不易获取的限制，能够从12导联心电图图像中检测肥厚型心肌病	NA	开发一种自动化的筛查策略，用于识别肥厚型心肌病	肥厚型心肌病的心电图图像	机器学习	心血管疾病	深度学习	NA	图像	124,553张心电图图像，来自66,987名个体
13639	2024-10-21	Machine Learning Algorithm: Texture Analysis in CNO and Application in Distinguishing CNO and Bone Marrow Growth-Related Changes on Whole-Body MRI 2023-Dec-27, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14010061 PMID:38201370	研究论文	本研究分析了慢性非细菌性骨髓炎（CNO）骨病变的纹理特征，并通过机器学习和深度学习方法区分CNO病变与骨髓生长相关变化	本研究首次将机器学习和深度学习方法应用于区分CNO病变与骨髓生长相关变化，并展示了神经网络在分类中的最佳表现	本研究仅限于儿童人群，且样本量较小	分析CNO骨病变的纹理特征，并通过机器学习和深度学习方法区分CNO病变与骨髓生长相关变化	慢性非细菌性骨髓炎（CNO）骨病变和骨髓生长相关变化	机器学习	慢性非细菌性骨髓炎	纹理分析（TA）	神经网络（NN）	图像	66名确诊CNO患者和28名疑似全身性疾病患者
13640	2024-10-21	Dry Eye Subtype Classification Using Videokeratography and Deep Learning 2023-Dec-26, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14010052 PMID:38201361	研究论文	本文介绍了一种利用视频角膜地形图和深度学习进行干眼亚型分类的新方法	提出了一种名为'AI-supported TFOD'的非侵入性方法，使用视频角膜地形图和'模糊值'作为新的指标，结合深度学习进行干眼亚型分类	研究样本量较小，且分类准确率在某些亚型中仍有提升空间	开发一种新的干眼亚型分类方法，以提高诊断的准确性和效率	243例干眼病例，包括严重水液缺乏型、轻中度水液缺乏型、湿润度下降型和蒸发增加型	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	3D卷积神经网络	图像	243例干眼病例，包括23名男性和220名女性，平均年龄64.4岁