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
14361	2024-10-09	When Metal Nanoclusters Meet Smart Synthesis 2024-Oct-08, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c09597 PMID:39316700	研究论文	本文探讨了原子精确金属纳米团簇（MNCs）的智能合成方法及其在科学领域的应用前景	引入智能合成方法，包括自动化闭环框架、数据解释和AI反馈，以解决MNCs合成中的挑战	智能合成方法在MNCs合成中的应用仍处于研究前沿，存在固有的挑战和机遇	总结智能合成在纳米材料中的应用，并探讨智能合成在MNCs领域的研究前沿	原子精确金属纳米团簇（MNCs）及其智能合成方法	NA	NA	智能合成方法，包括自动化闭环框架、数据解释和AI反馈	深度学习算法	NA	NA
14362	2024-10-09	[Opportunities and challenges in the development of artificial intelligence research in spinal surgery] 2024-Oct-08, Zhonghua yi xue za zhi DOI:10.3760/cma.j.cn112137-20240410-00840 PMID:39375126	研究论文	本文探讨了人工智能在脊柱外科研究中的应用及其面临的机遇与挑战	人工智能在脊柱疾病的诊断、治疗策略制定、手术导航、预后评估和术后康复中展现出巨大潜力	当前研究仍处于初级阶段，面临标准化数据库缺乏、算法学习模型简单、多模态临床信息融合不足和临床适用性有限等挑战	推动脊柱外科诊断和治疗技术的创新与完善	脊柱疾病及其相关治疗和康复	机器学习	脊柱疾病	深度学习	NA	多模态临床信息	NA
14363	2024-10-09	[Accuracy and efficiency of 2D/3D single-vertebra spine navigation registration method based on dual-view feature fusion] 2024-Oct-08, Zhonghua yi xue za zhi DOI:10.3760/cma.j.cn112137-20240408-00815 PMID:39375133	研究论文	研究基于双视图特征融合的脊柱2D/3D单椎体导航注册方法的准确性和效率	提出了一种基于双视图特征融合的脊柱2D/3D单椎体导航注册方法，通过融合前后位和侧位X光图像特征，显著提高了注册精度和效率	NA	探讨脊柱2D/3D术前CT和术中X光注册的准确性和效率	140例腰椎脊柱患者的术前CT和术中前后位及侧位X光图像	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN)	CNN	图像	140例腰椎脊柱患者
14364	2024-10-09	Solving Zero-Shot Sparse-View CT Reconstruction With Variational Score Solver 2024-Oct-07, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3475516 PMID:39374276	研究论文	本文提出了一种名为变分分数求解器（VSS）的新方法，用于解决零样本稀疏视图CT重建问题	本文的创新点在于使用变分分数求解器（VSS）进行稀疏视图CT重建，无需配对数据，并通过潜在扩散模型获取概率分布，实现高质量重建	本文未提及具体的局限性	研究目的是解决稀疏视图CT重建问题，减少对配对数据的依赖，提高重建质量	研究对象是稀疏视图CT重建技术	计算机视觉	NA	潜在扩散模型	变分分数求解器（VSS）	CT图像	未提及具体样本数量
14365	2024-10-09	A Deep Learning-Driven Sampling Technique to Explore the Phase Space of an RNA Stem-Loop 2024-Oct-07, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00669 PMID:39374435	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的采样技术，用于探索RNA茎环的相空间	本文将原本用于蛋白质折叠的深度学习驱动采样技术DeepDriveMD（DDMD）应用于RNA茎环折叠问题，克服了传统方法在计算成本和先验知识需求上的挑战	NA	探索RNA茎环折叠的相空间，优化计算资源的使用	RNA茎环的折叠和展开过程	机器学习	NA	深度学习驱动采样技术	DeepDriveMD	接触图	NA
14366	2024-10-09	E-SAT: An extreme learning machine based self attention approach for decoding motor imagery EEG in subject-speciﬁc tasks 2024-Oct-07, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad83f4 PMID:39374625	研究论文	本文提出了一种基于极限学习机的自注意力机制（E-SAT），用于解码特定任务中的运动想象脑电信号	引入了一种新的基于极限学习机的自注意力机制（E-SAT），以提高特定任务中运动想象脑电信号的分类性能	NA	提高脑机接口（BCI）在解码运动想象任务中的性能	运动想象脑电信号	机器学习	NA	极限学习机（ELM）	自注意力机制（E-SAT）	脑电信号（EEG）	使用了多个数据集，包括BCI Competition III Dataset IV-a、IV-b和BCI Competition IV Datasets 1、2a、2b、3
14367	2024-10-09	Rapid detection of mouse spermatogenic defects by testicular cellular composition analysis via enhanced deep learning model 2024-Oct-07, Andrology IF:3.2Q1 DOI:10.1111/andr.13773 PMID:39375288	研究论文	本文介绍了一种通过增强的深度学习模型快速检测小鼠睾丸细胞组成以识别精子发生缺陷的方法	开发了一种名为SCSD-Net的增强深度学习模型，能够在3小时内快速检测H&E染色的小鼠睾丸切片中的生殖缺陷，并提供定量和定性评估	NA	建立一种快速的历史病理学分析方法，用于检测突变小鼠睾丸切片的精子发生缺陷	六种关键生殖基因家族（DAZ和PUMILIO基因家族）的突变小鼠的睾丸切片	数字病理学	NA	深度学习	深度学习模型（SCSD-Net）	图像	8张H&E染色的小鼠睾丸切片
14368	2024-10-09	LungHist700: A dataset of histological images for deep learning in pulmonary pathology 2024-Oct-05, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03944-3 PMID:39368979	研究论文	本文介绍了一个名为LungHist700的数据集，用于肺部病理学中的深度学习	提出了一个包含691张高分辨率肺部组织病理学图像的数据集，涵盖了不同分化程度的腺癌、鳞状细胞癌和正常组织	数据集仅包含45名患者的样本，可能不足以代表所有肺部病理情况	开发一个用于肺部恶性肿瘤检测和分类的高质量数据集，以提高早期诊断和治疗计划的准确性	肺部组织病理学图像，包括腺癌、鳞状细胞癌和正常组织	数字病理学	肺癌	深度神经网络和多实例学习	深度神经网络	图像	691张高分辨率图像，来自45名患者
14369	2024-10-09	Imputing spatial transcriptomics through gene network constructed from protein language model 2024-Oct-05, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-024-06964-2 PMID:39369061	研究论文	本文介绍了一种基于蛋白质语言模型构建基因网络的空间转录组学插补方法stImpute	stImpute利用蛋白质语言模型ESM-2构建基因网络，并通过图神经网络进行基因表达插补，显著提高了插补和聚类的准确性	NA	开发一种新的计算方法来克服空间转录组学技术中基因数量有限的挑战	空间转录组学数据和单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	空间转录组学	图神经网络	基因表达数据	多个数据集
14370	2024-10-09	Deep learning-based characterization of pathological subtypes in lung invasive adenocarcinoma utilizing 18F-deoxyglucose positron emission tomography imaging 2024-Oct-05, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-024-13018-7 PMID:39369213	研究论文	评估基于PET/CT图像的深度学习模型在区分和预测肺浸润性腺癌不同病理亚型中的诊断效能	使用深度学习模型提高了对肺浸润性腺癌不同病理亚型的诊断准确性	NA	评估深度学习模型在区分和预测肺浸润性腺癌不同病理亚型中的诊断效能	肺浸润性腺癌的不同病理亚型	计算机视觉	肺癌	PET/CT成像	U-Net网络架构和ResNet残差网络	图像	250名被诊断为肺浸润性腺癌的患者
14371	2024-10-09	A multicenter dataset for lymph node clinical target volume delineation of nasopharyngeal carcinoma 2024-Oct-04, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03890-0 PMID:39366975	研究论文	本文介绍了用于鼻咽癌淋巴结临床靶体积勾画的深度学习模型开发的多中心数据集	首次构建了用于自动淋巴结临床靶体积勾画开发和评估的多中心数据集	数据集仅包含262个病例，样本量有限	开发和评估用于鼻咽癌放射治疗中淋巴结临床靶体积勾画的深度学习模型	鼻咽癌患者的淋巴结临床靶体积	计算机视觉	鼻咽癌	深度学习	分割算法	图像	262个病例，包含440张CT图像
14372	2024-10-09	Using Machine Learning for Endoscopic Detection of Low-Grade Subglottic Stenosis: A Proof of Principle 2024-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.901 PMID:39015068	研究论文	本研究训练、测试并评估了一种深度学习算法，用于在内窥镜图像中检测声门下狭窄	首次使用深度学习算法在内窥镜图像中检测声门下狭窄	样本量较小，模型准确率有待提高	验证深度学习算法在内窥镜图像中检测声门下狭窄的可行性	声门下狭窄的内窥镜图像	计算机视觉	NA	深度学习	Resnet50	图像	159张图像，包括106张正常大小的气道图像和122张声门下狭窄图像
14373	2024-10-09	A Label-Efficient Framework for Automated Sinonasal CT Segmentation in Image-Guided Surgery 2024-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.868 PMID:38922721	研究论文	本文评估了一种标签高效的深度学习管道，用于在CT扫描中对鼻窦结构进行语义分割	提出了一种标签高效的深度学习框架，仅需少量标注扫描即可实现鼻窦结构的语义分割	研究样本量较小，仅使用了40个CT扫描	评估一种标签高效的深度学习管道，以实现鼻窦结构的自动分割	鼻中隔、下鼻甲、上颌窦和视神经等鼻窦结构	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	40个CT扫描，其中16个进行了手动标注
14374	2024-10-09	Artificial intelligence in hepatocellular carcinoma diagnosis: a comprehensive review of current literature 2024-Oct, Journal of gastroenterology and hepatology IF:3.7Q2 DOI:10.1111/jgh.16663 PMID:38923550	综述	本文全面回顾了当前文献中关于人工智能在肝细胞癌诊断中的应用	本文分析和评估了在肝细胞癌诊断领域提出的各种人工智能模型，展示了这些模型在诊断性能上的显著提升	NA	本文旨在通过回顾现有文献，评估人工智能技术在肝细胞癌诊断中的应用效果	本文研究对象为肝细胞癌诊断中的人工智能模型	计算机视觉	肝癌	机器学习	深度学习	图像	NA
14375	2024-10-09	Automatic Recognition of Auditory Brainstem Response Waveforms Using a Deep Learning-Based Framework 2024-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.840 PMID:38822760	研究论文	研究使用深度学习框架自动识别听觉脑干反应波形	提出了一种增强的Wide&Deep模型，结合Light-多层感知器（MLP）模型来训练听觉脑干反应波形的识别	Wide&Deep模型的性能略低于Light-MLP模型，特别是由于样本量有限	研究深度学习框架以提高不同年龄和听力水平参与者听觉脑干反应波形的自动识别	听觉脑干反应波形	机器学习	NA	深度学习	Wide&Deep模型，Light-多层感知器（MLP）模型	时间域和频率域的听觉脑干反应信号	100名参与者
14376	2024-10-09	Separating group- and individual-level brain signatures in the newborn functional connectome: A deep learning approach 2024-Oct-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120806 PMID:39179011	研究论文	本文探讨了新生儿功能连接组中群体和个体水平脑信号的分离，采用深度生成模型VAE进行研究	本文首次使用VAE模型在新生儿功能连接数据中区分年龄相关变化和个体独特性，并发现某些皮质功能网络在捕捉个体特征方面表现出色	本文仅使用了两个公开数据集，样本量有限，且未探讨其他可能影响结果的因素	探讨新生儿功能连接组中个体独特性的存在及其与认知差异的关系	新生儿和成人的静息态功能磁共振成像数据	计算机视觉	NA	功能磁共振成像(fMRI)	变分自编码器(VAE)	图像	成人100例，新生儿464例
14377	2024-10-09	Overcoming the Barrier of Incompleteness: A Hyperspectral Image Classification Full Model 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3279377 PMID:37279129	研究论文	本文提出了一种用于高光谱图像分类的全模型，通过创新的三要素解决了分类不完整的问题	首次提出了完整分类的三要素：广泛探索可用特征、充分重用代表性特征和差异化融合多领域特征	NA	解决高光谱图像分类中的不完整性问题	高光谱图像	计算机视觉	NA	NA	Transformer	图像	四个数据集，从小规模到大规模，每类仅使用五个训练样本
14378	2024-10-09	A Survey of Automated Data Augmentation for Image Classification: Learning to Compose, Mix, and Generate 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3282258 PMID:37342945	综述	本文综述了图像分类中自动数据增强技术的最新进展	将数据增强过程视为学习任务，并寻找最有效的数据增强方法	主要依赖于手工操作的数据增强方法，缺乏自动化和智能化的提升	探讨自动数据增强技术在图像分类中的应用及其未来发展方向	图像分类中的数据增强方法	计算机视觉	NA	自动数据增强	NA	图像	NA
14379	2024-10-09	Enhancing pap smear image classification: integrating transfer learning and attention mechanisms for improved detection of cervical abnormalities 2024-Sep-30, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad7bc0 PMID:39377445	研究论文	本研究通过结合迁移学习和注意力机制，改进了宫颈异常的宫颈涂片图像分类	本研究创新性地结合了迁移学习和注意力机制，并应用了图像预处理技术，显著提高了宫颈癌检测的准确性	NA	提高宫颈癌检测的准确性和效率	宫颈涂片图像	计算机视觉	宫颈癌	迁移学习、注意力机制、图像预处理	ResNet、Xception	图像	使用了Mendeley液基细胞学数据集，包含由专家细胞病理学家标注的宫颈细胞学图像
14380	2024-10-09	Deep learning for identifying personal and family history of suicidal thoughts and behaviors from EHRs 2024-Sep-28, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01266-7 PMID:39341983	研究论文	本研究开发了利用变压器模型（Bio_ClinicalBERT和GatorTron）的深度学习工具，用于从电子健康记录的临床笔记中自动识别个人和家庭自杀想法和行为的历史	本研究首次利用深度学习技术自动识别电子健康记录中的个人和家庭自杀想法和行为的历史，并展示了其在性能上优于基于规则的自然语言处理工具	本研究仅在三个学术医学中心的临床笔记上进行了验证，可能需要进一步的跨机构验证	开发和评估用于自动识别电子健康记录中个人和家庭自杀想法和行为历史的深度学习工具	个人和家庭自杀想法和行为的历史	自然语言处理	NA	深度学习	变压器模型（Bio_ClinicalBERT和GatorTron）	文本	来自三个学术医学中心的临床笔记