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
14121	2024-10-13	Adaptive assessment based on fractional CBCT images for cervical cancer 2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14462 PMID:39072895	研究论文	本研究开发了一种基于分次锥束CT图像的适应性评估工作流程，用于支持在线适应性放射治疗	本研究整合了基于AI的技术和基于GPU的蒙特卡罗技术，以高效精确地评估剂量分布	NA	开发一种高效精确的适应性评估方法，以支持在线适应性放射治疗	基于分次锥束CT图像的剂量分布评估	数字病理	宫颈癌	锥束CT成像	CycleGAN	图像	NA
14122	2024-10-13	Diagnostic and Prognostic Electrocardiogram-Based Models for Rapid Clinical Applications 2024-Oct, The Canadian journal of cardiology DOI:10.1016/j.cjca.2024.07.003 PMID:38992812	综述	本文综述了过去五年中利用人工智能（AI）分析心电图（ECG）在心血管疾病早期检测、诊断和预后评估中的临床应用	本文总结了AI增强的ECG临床应用，并讨论了当前面临的挑战和潜在解决方案	大多数研究是单中心的回顾性概念验证研究，缺乏外部验证，且仅有不到15%的研究是前瞻性的	综述AI在ECG分析中的应用现状，并为未来的研究方向奠定基础	心电图（ECG）在心血管疾病中的诊断和预后评估	机器学习	心血管疾病	深度学习	NA	心电图	NA
14123	2024-10-13	Applying Artificial Intelligence for Phenotyping of Inherited Arrhythmia Syndromes 2024-Oct, The Canadian journal of cardiology DOI:10.1016/j.cjca.2024.04.014 PMID:38670456	综述	本文综述了人工智能在遗传性心律失常综合征表型分析中的应用	人工智能能够处理大量患者数据并识别疾病模式，超越传统方法，在疾病检测和基因型与表型识别方面显示出巨大潜力	NA	探讨人工智能在遗传性心律失常综合征诊断和风险分层中的应用	遗传性心律失常综合征，包括长QT综合征、Brugada综合征、肥厚型心肌病和心律失常性心肌病	机器学习	心血管疾病	机器学习和深度学习	NA	患者数据	NA
14124	2024-10-13	Diagnostic accuracy of deep learning using speech samples in depression: a systematic review and meta-analysis 2024-Oct-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae189 PMID:39013193	meta-analysis	本研究旨在通过系统综述和荟萃分析评估使用语音样本的深度学习在抑郁症诊断中的准确性	本研究首次对使用语音样本的深度学习在抑郁症检测中的诊断性能进行了荟萃分析	所有纳入荟萃分析的研究均使用了卷积神经网络（CNN）模型，无法评估其他深度学习算法的性能	评估使用语音样本的深度学习在抑郁症诊断中的准确性	抑郁症的诊断	machine learning	精神疾病	深度学习	CNN	语音	25项研究符合纳入标准，其中8项用于荟萃分析
14125	2024-10-13	Deep learning based clinical target volumes contouring for prostate cancer: Easy and efficient application 2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14482 PMID:39120487	研究论文	本研究构建了一个基于深度学习的自动勾画模型，用于前列腺癌的临床靶区体积（CTVs）勾画	本研究首次将深度学习和注意力机制应用于前列腺癌的CTVs自动勾画，显著提高了勾画效率和一致性	本研究仅使用了197例前列腺癌患者的CT数据，样本量较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种高效且一致性高的自动勾画模型，用于前列腺癌的放射治疗	前列腺癌患者的临床靶区体积（CTVs），包括盆腔淋巴结和前列腺肿瘤或前列腺肿瘤床	数字病理学	前列腺癌	深度学习	NA	CT图像	197例前列腺癌患者
14126	2024-10-13	Dual-branch Transformer for semi-supervised medical image segmentation 2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14483 PMID:39133901	研究论文	本文提出了一种双分支Transformer网络用于半监督医学图像分割	引入了一种新的双分支结构，结合了不同尺寸窗口的Swin模块，以捕捉多尺度特征，并采用水平集函数来增强半监督学习中未标记数据的利用	未详细讨论模型的计算复杂性和训练时间，且未在更多不同类型的医学图像数据集上进行验证	解决医学图像分割中标注数据稀缺和局部特征提取不足的问题	COVID-19 CT数据集和DRIVE数据集	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	COVID-19 CT数据集和DRIVE数据集
14127	2024-10-13	AI-based diagnosis and phenotype - Genotype correlations in syndromic craniosynostoses 2024-Oct, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2024.02.010 PMID:39187417	研究论文	本文研究了基于人工智能的模型在综合征性颅缝早闭症诊断中的应用，并探索了基因型与表型之间的关联	提出了一种新的基于人工智能的方法来自动检测综合征性颅缝早闭症，并使用XGboost模型进行分类	研究仅限于Apert、Crouzon、Muenke、Pfeiffer和Saethre Chotzen综合征，且样本量相对较小	开发一种基于人工智能的模型来辅助综合征性颅缝早闭症的诊断，并探索基因型与表型之间的关联	Apert、Crouzon、Muenke、Pfeiffer和Saethre Chotzen综合征患者及其基因型与表型	机器学习	颅缝早闭症	XGboost	XGboost	图像	2228张面部照片，对应541名患者
14128	2024-10-13	Prediction of antibiotic resistance mechanisms using a protein language model 2024-Oct-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae550 PMID:39254573	研究论文	本文介绍了一种使用蛋白质语言模型ProteinBERT预测抗生素抗性基因（ARG）抗性机制的新方法	该方法在多样化的ARG数据集上表现优于现有技术，特别是在与训练数据相似度低的ARG上，突显了其在预测未知ARG抗性机制方面的潜力	NA	预测抗生素抗性基因的抗性机制，以理解和对抗抗生素抗性问题	抗生素抗性基因及其抗性机制	生物信息学	NA	深度学习	蛋白质语言模型（pLM）	蛋白质序列	多样化ARG数据集，包括与训练数据相似度低的数据
14129	2024-10-13	DeepGenomeScan of 15 Worldwide Bovine Populations Detects Spatially Varying Positive Selection Signals 2024-Oct, Omics : a journal of integrative biology IF:2.2Q3 DOI:10.1089/omi.2024.0154 PMID:39315920	研究论文	利用深度学习框架DeepGenomeScan分析15个全球牛种群的基因组，检测空间变异的正选择信号	首次使用深度学习方法检测牛基因组中的空间变异选择信号，发现了传统方法未检测到的新基因	NA	揭示牛基因组中空间变异的正选择信号，理解其对物种进化和适应的遗传机制	15个全球牛种群的基因组	基因组学	NA	深度学习	DeepGenomeScan	基因组数据	15个全球牛种群
14130	2024-10-13	Deep bone oncology Diagnostics: Computed tomography based Machine learning for detection of bone tumors from breast cancer metastasis 2024-Oct, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2024.100638 PMID:39391583	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和影像组学的诊断工具，用于从乳腺癌转移中区分CT图像上的骨肿瘤	本研究首次结合CT影像组学和深度学习技术，用于准确检测乳腺癌骨转移	未来研究需要在更大的数据集上验证这些发现，并探索其在个性化治疗计划中的应用	开发一种新的诊断工具，用于区分乳腺癌骨转移的骨肿瘤	CT图像上的骨肿瘤	数字病理学	乳腺癌	深度学习	SVM	图像	178名患者，包括78例乳腺癌骨转移和100例非乳腺癌骨转移
14131	2024-10-13	Diagnostic test accuracy of externally validated convolutional neural network (CNN) artificial intelligence (AI) models for emergency head CT scans - A systematic review 2024-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105523 PMID:38901270	系统综述	本文系统综述了外部验证的卷积神经网络（CNN）人工智能（AI）模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性	本文的创新点在于系统评估了外部验证的CNN-CADx模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性，并评估了其对报告指南的遵守情况	本文的局限性在于符合资格的研究数量极少，无法进行荟萃分析，且研究方法和报告质量存在不足	研究目的是系统评估外部验证的CNN-CADx模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性，并评估其对报告指南的遵守情况	研究对象是外部验证的CNN-CADx模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	5636项研究中仅有6项符合资格
14132	2024-10-13	Exploring the potential of structure-based deep learning approaches for T cell receptor design 2024-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012489 PMID:39348412	研究论文	本文探讨了基于结构的深度学习方法在T细胞受体设计中的潜力	本文首次探索了两种基于结构的深度学习蛋白质设计方法（ProteinMPNN和ESM-IF1）在固定骨架T细胞受体设计中的应用	本文指出了现有物理学方法在设计T细胞受体相互作用中的不足，并提出了改进方向	研究目的是探索基于结构的深度学习方法在设计T细胞受体以结合目标抗原肽方面的潜力	研究对象是T细胞受体及其与目标抗原肽的结合	机器学习	癌症	深度学习	ProteinMPNN, ESM-IF1	蛋白质3D结构和序列	NA
14133	2024-10-13	Machine learning, deep learning and hernia surgery. Are we pushing the limits of abdominal core health? A qualitative systematic review 2024-08, Hernia : the journal of hernias and abdominal wall surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s10029-024-03069-x PMID:38761300	综述	本文系统综述了机器学习和深度学习在疝气手术中的应用	展示了机器学习在预测手术结果和识别术后并发症相关因素方面的潜力	研究数量有限，且研究对象和使用的模型类型各异	评估机器学习和人工智能在疝气手术中的应用	疝气手术中的机器学习和深度学习应用	机器学习	NA	机器学习, 深度学习	深度学习模型 (DLM)	视频, 图像	共包含13篇研究文章，涉及腹股沟疝、腹壁疝或切口疝
14134	2024-10-13	1 Million Segmented Red Blood Cells With 240 K Classified in 9 Shapes and 47 K Patches of 25 Manual Blood Smears 2024-Jul-02, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03570-z PMID:38956115	研究论文	本文介绍了一个包含100万个分割红细胞和24万个分类红细胞的数据集，用于开发和测试基于深度学习的红细胞形态/形状检查自动化技术	本文首次提供了一个大规模的红细胞形态数据集，并提供了用于图像处理和深度学习模型训练的代码	数据集仅包含25个手动制备的血涂片，可能不足以涵盖所有可能的红细胞形态	开发和测试基于深度学习的红细胞形态/形状检查自动化技术	红细胞的形态和形状	数字病理学	NA	深度学习	图像分类器	图像	25个手动制备的血涂片，共47000多个图像/补丁，包含100万个分割红细胞和24万个分类红细胞
14135	2024-10-13	Attention-based Imputation of Missing Values in Electronic Health Records Tabular Data 2024-Jun, Proceedings. IEEE International Conference on Healthcare Informatics DOI:10.1109/ichi61247.2024.00030 PMID:39387063	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的电子健康记录表格数据缺失值插补框架	利用特征间（自注意力）或样本间注意力来重建缺失数据，并采用对比学习中的数据处理方法提高插补模型的泛化能力	未提及具体局限性	提高机器学习在患者特定预测建模中对电子健康记录表格数据缺失值插补的准确性	电子健康记录表格数据中的缺失值	机器学习	NA	注意力机制	自注意力模型	表格数据	五个表格数据集和两个电子健康记录数据集
14136	2024-10-13	Knowledge mapping and bibliometric analysis of medical knee magnetic resonance imaging for knee osteoarthritis (2004-2023) 2024, Frontiers in surgery IF:1.6Q2 DOI:10.3389/fsurg.2024.1387351 PMID:39345660	研究论文	本研究系统分析了2004年至2023年间全球关于膝关节磁共振成像（MRI）在膝骨关节炎（KOA）治疗中应用的研究现状，并通过知识图谱展示研究热点和未来趋势	本研究首次通过知识图谱形式展示膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究热点和未来趋势	研究仅基于Web of Science核心数据库的文献，可能存在数据偏差	系统分析全球膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究现状，探索研究热点和未来趋势	2004年至2023年间关于膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究	数字病理学	骨关节炎	磁共振成像（MRI）	NA	文本	共纳入2904篇文章
14137	2024-10-13	DynProfiler: a Python package for comprehensive analysis and interpretation of signaling dynamics leveraged by deep learning techniques 2024, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae145 PMID:39391633	研究论文	本文介绍了一个名为DynProfiler的Python包，利用深度学习技术对信号传导动力学进行全面分析和解释	DynProfiler利用整个信号传导动力学（包括中间变量）作为输入，并利用深度学习技术提取信息特征，无需任何标签，并结合现代可解释AI解决方案提供每个动力学的定量时间依赖性重要性评分	NA	开发一种能够有效提取信号传导动力学信息特征的工具，用于后续分析如患者分层和生存预测	信号传导动力学及其在乳腺癌患者中的应用	机器学习	乳腺癌	深度学习技术	NA	模拟信号传导动力学数据	NA
14138	2024-10-13	Estimation of sorghum seedling number from drone image based on support vector machine and YOLO algorithms 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1399872 PMID:39391781	研究论文	本文研究了基于支持向量机和YOLO算法从无人机图像中估算高粱幼苗数量的方法	本文提出了三种模型（支持向量机、YOLOv5和YOLOv8）用于从无人机RGB图像中快速自动地计数高粱幼苗，并验证了YOLOv8模型在不同飞行高度下的准确性	本文仅在特定飞行高度下验证了模型的准确性，未涵盖所有可能的环境条件	测试并比较三种模型在不同飞行高度下从无人机图像中估算高粱幼苗数量的准确性	高粱幼苗的数量	计算机视觉	NA	支持向量机、YOLO算法	支持向量机、YOLOv5、YOLOv8	图像	在15米、30米和45米飞行高度下采集的RGB图像
14139	2024-10-13	Sen-2 LULC: Land use land cover dataset for deep learning approaches 2023-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2023.109724 PMID:37965594	研究论文	本文介绍了一个名为Sen-2 LULC的数据集，用于支持深度学习方法在土地利用和土地覆盖分类中的应用	该数据集填补了高质量数据集在现代计算机视觉和遥感数据分析之间的空白，促进了环境理解和城市规划的突破	NA	促进土地利用和土地覆盖分类的研究，特别是在印度地区	土地利用和土地覆盖分类	计算机视觉	NA	遥感技术	CNN	图像	213,761张预处理的10米分辨率图像，涵盖七种土地利用和土地覆盖类别
14140	2024-10-13	Protein language models can capture protein quaternary state 2023-Nov-14, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-023-05549-w PMID:37964216	研究论文	本文探讨了蛋白质语言模型在预测蛋白质四级结构中的应用	首次研究了嵌入技术在预测蛋白质四级结构中的能力	模型性能不如基于已解析晶体结构的方法	探索蛋白质语言模型在预测蛋白质四级结构中的潜力	蛋白质的四级结构	机器学习	NA	深度学习	蛋白质语言模型（如ESM-2）	蛋白质序列	来自QSbio数据集的大量蛋白质数据