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
13721	2024-10-19	Multi-modal segmentation with missing image data for automatic delineation of gross tumor volumes in head and neck cancers 2024-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17260 PMID:38896829	研究论文	本文开发了一种深度学习分割框架，用于自动描绘头颈部癌症的肿瘤体积，并解决了PET数据缺失的问题	提出了“空白通道”方法，使模型能够处理PET图像缺失的情况，从而提高了模型的灵活性和实用性	NA	开发一种能够处理PET图像缺失的深度学习分割框架，用于自动描绘头颈部癌症的肿瘤体积	头颈部癌症的肿瘤体积	计算机视觉	头颈部癌症	深度学习	深度学习模型	图像	524个训练样本和359个测试样本（来自不同机构），以及90个测试样本（来自本地机构）
13722	2024-10-19	Radiogenomics as an Integrated Approach to Glioblastoma Precision Medicine 2024-Oct, Current oncology reports IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s11912-024-01580-z PMID:39009914	综述	本文综述了将放射基因组学作为集成方法应用于胶质母细胞瘤精准医学的最新进展	结合扩散和灌注磁共振成像创建多参数扫描，增强诊断能力，并克服标准成像对肿瘤特征化的不可靠性；将深度学习算法与多参数扫描结合，确保整个肿瘤被捕捉，从而改变诊断和监测患者的方式	缺乏大规模队列、缺乏标准化指南以及深度学习算法的'黑箱'性质，这些挑战必须在临床实践中应用此工作流程之前被克服	探讨放射基因组学在胶质母细胞瘤精准医学中的应用，特别是通过结合深度学习算法提高诊断和治疗效果	胶质母细胞瘤，特别是异柠檬酸脱氢酶野生型胶质母细胞瘤	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习算法	图像	NA
13723	2024-10-19	Patient-specific deep learning for 3D protoacoustic image reconstruction and dose verification in proton therapy 2024-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17294 PMID:38980065	研究论文	本文开发了一种针对患者的深度学习方法，用于提高质子治疗中质子声学成像的重建质量和剂量验证的准确性	本文提出了一种患者特异性的深度学习方法，通过迁移学习和数据增强技术，显著提高了质子声学成像的重建质量和剂量验证的准确性	本文的研究结果需要在更多临床研究中验证其临床影响	开发一种患者特异性的深度学习方法，以提高质子声学成像的重建质量和剂量验证的准确性	前列腺癌患者的质子声学成像和剂量验证	机器学习	前列腺癌	深度学习	深度学习网络	图像	10名前列腺癌患者
13724	2024-10-19	Selection of Convolutional Neural Network Model for Bladder Tumor Classification of Cystoscopy Images and Comparison with Humans 2024-Oct, Journal of endourology IF:2.9Q1 DOI:10.1089/end.2024.0250 PMID:38877795	研究论文	研究了多种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，以选择适合膀胱肿瘤分类的AI模型，并将其性能与医学生和泌尿科医生的诊断性能进行比较	提出了一种基于EfficientNetB0的AI模型，其在膀胱肿瘤分类中的表现优于医学生，并接近泌尿科医生的水平	未详细讨论模型的泛化能力和在不同数据集上的表现	选择和评估用于膀胱肿瘤分类的卷积神经网络模型，并将其性能与人类专家进行比较	膀胱肿瘤的分类和诊断	计算机视觉	膀胱癌	卷积神经网络（CNN）	EfficientNetB0	图像	3731张膀胱镜图像，包含2191张肿瘤图像和219张正常图像
13725	2024-10-19	CardioGuard: AI-driven ECG authentication hybrid neural network for predictive health monitoring in telehealth systems 2024-Oct, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2024.100193 PMID:39307457	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的ECG信号认证系统CardioGuard，用于远程医疗系统中的预测性健康监测	提出了一个混合卷积和长短期记忆网络模型，用于从ECG信号中提取丰富特征并进行认证，同时具备预测心血管异常的功能	未提及具体限制	开发一种更安全且用户友好的认证方法，以增强远程医疗系统中的患者数据管理	ECG信号的认证和心血管异常的早期预测	机器学习	心血管疾病	深度学习	混合卷积和长短期记忆网络	ECG信号	未提及具体样本数量
13726	2024-10-19	YOLO-Faster: An efficient remote sensing object detection method based on AMFFN 2024 Oct-Dec, Science progress IF:2.6Q2 DOI:10.1177/00368504241280765 PMID:39360473	研究论文	本文提出了一种基于AMFFN的高效遥感目标检测方法YOLO-Faster	引入了轻量级网络和自适应多尺度特征融合网络，提高了检测速度和不同尺度目标的检测能力，并增强了背景噪声下的鲁棒性	未提及具体限制	提高遥感目标检测的效率和准确性，使其适用于移动设备	遥感图像中的目标检测	计算机视觉	NA	YOLOv5, AMFFN	YOLO-Faster	图像	使用公开的遥感目标检测数据集DOTA进行验证
13727	2024-10-19	Learning to explain is a good biomedical few-shot learner 2024-Oct-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae589 PMID:39360976	研究论文	本文研究了在生物医学领域中，利用解释性学习来提升少样本学习的效果	提出了一种新的多任务生成方法LetEx，通过利用大型语言模型（LLMs）的推理解释来增强少样本学习的归纳推理能力	实验仅在六个生物医学基准数据集上进行，可能需要更多数据集验证其广泛适用性	探索解释性学习对生物医学少样本学习的影响	生物医学领域的少样本学习任务	自然语言处理	NA	大型语言模型（LLMs）	多任务生成模型	文本	在三个少样本设置下，涉及六个生物医学基准数据集
13728	2024-10-19	A novel end-to-end dual-camera system for eye gaze synchrony assessment in face-to-face interaction 2024-Oct, Attention, perception & psychophysics DOI:10.3758/s13414-023-02679-4 PMID:37099200	研究论文	本文介绍了一种用于面对面互动中眼动同步评估的新型端到端双摄像头系统	提出了一种结合双摄像头系统和个性化优化深度学习方法的眼动追踪解决方案，旨在克服现有商业解决方案的局限性	未提及	开发一种新的眼动追踪系统，用于在面对面互动中准确评估眼动同步	面对面互动中的眼动同步	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	两个个体
13729	2024-10-19	Automated Identification of Clinically Relevant Regions in Glaucoma OCT Reports Using Expert Eye Tracking Data and Deep Learning 2024-Oct-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.10.24 PMID:39405074	研究论文	提出了一种基于深度学习的方法，利用眼动追踪数据预测眼科医生在光学相干断层扫描（OCT）报告中关注的区域，以辅助诊断青光眼	利用眼动追踪数据指导深度学习模型识别OCT报告中重要的医学相关区域	NA	开发一种辅助眼科医生诊断青光眼的深度学习方法	光学相干断层扫描（OCT）报告中的关键区域	计算机视觉	青光眼	眼动追踪	U-Net	图像	眼科住院医师、研究员和教职人员的眼动追踪数据
13730	2024-10-19	Structured Debriefing to Assess Performance of Entrustable Professional Activities 2024-Oct, Journal of graduate medical education DOI:10.4300/JGME-D-24-00247.1 PMID:39416407	研究论文	研究了在医疗工作场所中，通过结构化反馈评估可委托专业活动（EPAs）的表现	提出了在医疗工作场所中利用结构化反馈促进深度学习对话的方法	研究仅限于科罗拉多大学和犹他大学的特定临床轮转和EPAs	调查教职员工和学员对私人面对面结构化反馈的接受程度	教职员工和学员对可委托专业活动（EPAs）表现的反馈	NA	NA	NA	NA	NA	17名学员和18名教职员工参与了访谈和焦点小组讨论
13731	2024-10-19	Strong Diagnostic Performance of Single Energy 256-row Multidetector Computed Tomography with Deep Learning Image Reconstruction in the Assessment of Myocardial Fibrosis 2024-Sep-15, Internal medicine (Tokyo, Japan) DOI:10.2169/internalmedicine.2615-23 PMID:38346744	研究论文	研究了使用深度学习图像重建的256排多探测器计算机断层扫描在评估心肌纤维化中的诊断性能	首次探讨了使用低管电压单能量扫描和深度学习图像重建的256排多探测器CT在检测心肌异常晚期增强和测量心肌细胞外体积中的应用	研究样本量较小，仅包括50名患者	评估新型256排多探测器CT结合深度学习图像重建在检测心肌异常晚期增强和测量心肌细胞外体积中的诊断准确性	心肌纤维化和心肌细胞外体积	计算机视觉	心血管疾病	深度学习图像重建	深度学习模型	图像	50名疑似心肌病的患者
13732	2024-10-19	Deep learning-based low-dose CT simulator for non-linear reconstruction methods 2024-Sep, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17232 PMID:38843540	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的图像域方法，用于从临床剂量CT图像生成低剂量CT图像，适用于非线性重建方法	本文的创新点在于提出了一种基于深度学习的图像域方法，能够在没有投影数据或重建方法访问权限的情况下生成低剂量CT图像	本文的局限性在于仅使用了脑部CT扫描数据进行验证，未来可能需要扩展到其他类型的CT扫描	开发一种基于深度学习的图像域方法，用于生成适用于非线性重建方法的低剂量CT图像	临床剂量CT图像和低剂量CT图像	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	U-net	图像	326对脑部CT扫描图像，分为训练集（251对）、验证集（25对）和测试集（50对）
13733	2024-10-19	Managing spatio-temporal heterogeneity of susceptibles by embedding it into an homogeneous model: A mechanistic and deep learning study 2024-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012497 PMID:39348420	研究论文	本研究提出了一种新的建模框架，通过引入连续招募过程将易感者的时空异质性整合到同质模型中，并使用神经网络近似招募率来开发通用微分方程（UDE）模型	本研究的创新点在于将易感者的时空异质性整合到同质模型中，并通过神经网络近似招募率来开发UDE模型，同时预设特定的招募率形式并开发机械模型	本研究的局限性在于仅使用了上海COVID Omicron变种爆发的数据进行模型训练和校准，可能限制了模型的普适性	本研究旨在通过整合易感者的时空异质性来提高传染病预测的准确性，并为控制传染病提供决策支持	本研究的主要研究对象是易感者的时空异质性及其对传染病传播的影响	机器学习	NA	神经网络	UDE模型	数据	本研究使用了上海COVID Omicron变种爆发的数据进行模型训练和校准
13734	2024-10-19	Deep learning architecture for scatter estimation in cone-beam computed tomography head imaging with varying field-of-measurement settings 2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.5.053501 PMID:39416361	研究论文	本文研究了在不同测量场大小设置下，利用深度学习架构估计锥束计算机断层扫描头部成像中的散射	本文提出了一种利用测量场大小信息来提高散射估计性能的方法，并通过实验验证了其有效性	本文仅探讨了测量场大小对散射估计的影响，未来可以进一步研究其他变量如管电压、扫描几何和患者大小	评估深度学习网络在不同测量场大小下的散射估计性能，并开发利用测量场大小信息提高性能的方法	锥束计算机断层扫描图像中的散射估计	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net, Spline-Net, DSE-Net	图像	训练集包含18种测量场大小，测试集包含30种未见过的测量场大小，以及水和临床CBCT扫描数据
13735	2024-10-19	Implementing Triage-Bot: Supporting the Current Practice for Triage Nurses 2024-07-15, Surgical technology international DOI:10.52198/24.STI.44.WH1804 PMID:39151148	研究论文	本文介绍了一种名为Triage-Bot的AI系统，旨在协助急诊护士进行患者分诊	Triage-Bot系统结合了创新的分析方法、自动化常规操作和高效处理技术，能够通过语音和视频提问，自动测量患者的生命体征，并使用深度学习模型分析用户的面部表情和语音语调	系统在没有护士指导的情况下访问时，用户需要了解何时应访问医疗提供者或急诊室；系统需要不断改进以适应不同能力患者的可访问性，并考虑语言、文化和年龄因素对语音和文本交互的影响	探讨AI系统在急诊护理中的应用，特别是如何通过Triage-Bot系统提高患者分诊的效率和质量	急诊护士和患者	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	语音和视频	NA
13736	2024-10-19	[Deep transfer learning radiomics model based on temporal bone CT for assisting in the diagnosis of inner ear malformations] 2024-Jun, Lin chuang er bi yan hou tou jing wai ke za zhi = Journal of clinical otorhinolaryngology, head, and neck surgery DOI:10.13201/j.issn.2096-7993.2024.06.017 PMID:38858123	研究论文	评估传统放射组学、深度学习和深度学习放射组学在区分正常和内耳畸形方面的诊断效果	结合深度学习和放射组学特征，通过特征融合建立模型，提高了诊断准确性	模型之间的差异未达到统计学显著性	评估不同方法在诊断内耳畸形中的效果	内耳畸形和正常内耳的CT图像	计算机视觉	耳鼻喉疾病	深度迁移学习	深度学习放射组学模型	CT图像	572例颞骨CT数据，包括201例内耳畸形和371例正常内耳
13737	2024-10-19	Synthetically accessible de novo design using reaction vectors: Application to PARP1 inhibitors 2024-Apr, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.202300183 PMID:38258328	研究论文	本文介绍了基于反应向量的从头设计方法，应用于合成可及且具有生物活性的PARP1抑制剂	本文提出了一种基于反应向量的从头设计方法，通过模拟合成化学和已知的反应步骤，直接解决合成可及性问题	使用少量手工编码的转换限制了可访问的化学空间，且在文献中成功设计和执行分子及其合成路线的例子较少	验证基于反应向量的软件在设计合成可及且具有生物活性的化合物方面的有效性	设计合成可及且具有生物活性的PARP1抑制剂	NA	NA	NA	NA	NA	NA
13738	2024-10-19	Path of career planning and employment strategy based on deep learning in the information age 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0308654 PMID:39405324	研究论文	本文深入研究了信息时代基于深度学习的职业规划和就业策略路径	本文提出了一种基于深度学习的职业规划和就业策略路径，通过深度学习模型分析问卷数据，帮助学生提高职业意识和自我提升能力	本文主要依赖问卷数据进行分析，可能存在样本偏差和数据收集的局限性	探讨如何通过深度学习提高学生的就业竞争力和职业规划能力	大学生及其职业规划和就业策略	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	问卷数据	控制组和实验组，具体样本数量未明确说明
13739	2024-10-19	DeepVol: volatility forecasting from high-frequency data with dilated causal convolutions 2024, Quantitative finance IF:1.5Q2 DOI:10.1080/14697688.2024.2387222 PMID:39410924	研究论文	本文提出了一种基于扩张因果卷积的模型DeepVol，用于从高频数据中预测次日波动率	使用扩张因果卷积从高频日内金融时间序列中提取相关信息，避免了传统模型使用每日数据时的模型误设或手工设计特征的局限	未提及	改进波动率预测的准确性	高频日内数据中的波动率预测	机器学习	NA	扩张因果卷积	扩张因果卷积模型	时间序列	两年NASDAQ-100的日内数据
13740	2024-10-17	Editorial: Deep learning methods and applications in brain imaging for the diagnosis of neurological and psychiatric disorders 2024, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2024.1497417 PMID:39411146	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA