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
14381	2024-10-14	4D-CT deformable image registration using unsupervised recursive cascaded full-resolution residual networks 2023-Nov, Bioengineering & translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1002/btm2.10587 PMID:38023695	研究论文	提出了一种用于腹部四维计算机断层扫描（4D-CT）图像配准的新型递归级联全分辨率残差网络（RCFRR-Net）	该网络采用无监督学习方法，无需变形向量场的真实值，通过级联三个不同架构的全分辨率残差子网络实现渐进式配准	NA	开发一种在医学图像配准中表现优越且具有广泛应用前景的新方法	腹部四维计算机断层扫描（4D-CT）图像的配准	计算机视觉	NA	递归级联全分辨率残差网络（RCFRR-Net）	递归级联全分辨率残差网络（RCFRR-Net）	图像	使用了内部4D-CT数据集、公开的DIRLAB 4D-CT数据集和4D锥束CT（4D-CBCT）数据集进行广泛的网络测试
14382	2024-10-14	Virtual differential phase-contrast and dark-field imaging of x-ray absorption images via deep learning 2023-Nov, Bioengineering & translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1002/btm2.10494 PMID:38023711	研究论文	本文展示了使用深度卷积神经网络将X射线吸收图像转换为差分相衬和暗场图像的方法	通过生成对抗网络训练的深度卷积神经网络，能够直接将X射线吸收图像转换为差分相衬和暗场图像，效果可与同步辐射光源和实验室设备获得的图像相媲美	NA	解决生物组织中弱吸收对比度问题，扩展X射线图像对比度生成的方法	X射线吸收图像转换为差分相衬和暗场图像	计算机视觉	NA	深度学习	深度卷积神经网络	图像	NA
14383	2024-10-14	Updates in Diagnostic Imaging for Infectious Keratitis: A Review 2023-Oct-31, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics13213358 PMID:37958254	综述	本文综述了感染性角膜炎诊断成像技术的最新进展	介绍了深度学习模型在感染性角膜炎诊断中的应用潜力，并探讨了生成对抗网络等新技术在克服现有模型局限性方面的可能性	深度学习模型需要大量图像数据进行训练，且在识别不同类型感染性角膜炎的特殊特征、模型训练不平衡、缺乏图像协议和分类偏差等方面存在挑战	探讨感染性角膜炎诊断成像技术的最新进展及其在临床应用中的潜力	感染性角膜炎的诊断成像技术，包括裂隙灯显微镜、光学相干断层扫描、体内共聚焦显微镜和深度学习模型	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）、体内共聚焦显微镜（IVCM）、深度学习（DL）	卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）	图像	NA
14384	2024-10-14	Impact of Imaging Biomarkers and AI on Breast Cancer Management: A Brief Review 2023-Oct-30, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers15215216 PMID:37958390	综述	本文回顾了BI-RADS的历史，探讨了先进的乳腺成像技术，并介绍了人工智能在乳腺癌管理中的应用	本文整合了最新的成像技术和人工智能算法，旨在提高放射科医生对乳腺癌患者的个性化需求的服务能力	NA	探讨成像生物标志物和人工智能在乳腺癌管理中的应用	乳腺成像技术、成像生物标志物、治疗反应评估以及人工智能在乳腺癌诊断中的应用	计算机视觉	乳腺癌	NA	NA	图像	NA
14385	2024-10-14	Deep Learning-Based Denoising of CEST MR Data: A Feasibility Study on Applying Synthetic Phantoms in Medical Imaging 2023-Oct-27, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics13213326 PMID:37958222	研究论文	本研究探讨了使用合成幻影数据在医学影像中应用深度学习进行CEST MRI数据去噪的可行性	本研究首次使用合成幻影数据和神经网络（特别是ResUNet架构）进行CEST MRI数据去噪，并展示了其在高噪声环境下的优越性能	神经网络在体内数据应用中面临噪声特征变化的挑战，需要进一步研究其在临床环境中的应用	研究深度学习在CEST MRI数据去噪中的应用，并评估其在不同噪声水平下的性能	合成生成的CEST MRI图像和传统去噪方法的比较	计算机视觉	NA	深度学习	ResUNet	图像	使用合成生成的幻影数据进行实验
14386	2024-10-14	Progress in Active Infrared Imaging for Defect Detection in the Renewable and Electronic Industries 2023-Oct-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23218780 PMID:37960480	综述	本文综述了主动红外热成像技术在可再生能源和电子行业中的缺陷检测应用	结合红外热成像与深度学习技术，提出了一种高效且高精度的光伏板缺陷检测解决方案	讨论了红外热成像技术在激励源、光伏行业、电子行业和人工智能方面的优势与挑战	综述红外热成像技术在可再生能源和电子行业中的应用，并探讨其未来研究方向	红外热成像技术在光伏板和电路板缺陷检测中的应用	计算机视觉	NA	红外热成像	深度学习	图像	NA
14387	2024-10-14	DeepVision: Enhanced Drone Detection and Recognition in Visible Imagery through Deep Learning Networks 2023-Oct-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23218711 PMID:37960411	研究论文	本文介绍了一种创新的深度学习方法，用于在可见图像中有效区分无人机和鸟类	提出了一种基于SqueezeNet模型的深度学习方法，通过图像分块技术提高了对小型无人机的检测性能，并在平均精度（AP）和检测时间上优于其他现有方法	NA	解决无人机在机场等关键基础设施中的潜在滥用问题，提高无人机检测的准确性和实时性	无人机和鸟类	计算机视觉	NA	深度学习	SqueezeNet	图像	使用了由多所大学和研究机构提供的真实世界数据集，作为2020年无人机与鸟类检测挑战的一部分
14388	2024-10-14	Protein Language Models Uncover Carbohydrate-Active Enzyme Function in Metagenomics 2023-Oct-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.23.563620 PMID:37961379	研究论文	本文介绍了CAZyLingua工具，该工具利用蛋白质语言模型嵌入构建深度学习框架，用于元基因组数据中碳水化合物活性酶（CAZymes）的功能注释	首次利用蛋白质语言模型嵌入构建深度学习框架进行CAZymes的功能注释，并在多个数据集上展示了比传统序列同源性方法更高的F1分数	NA	开发一种新的工具来提高元基因组数据中碳水化合物活性酶的功能注释准确性	碳水化合物活性酶（CAZymes）及其在元基因组数据中的功能注释	机器学习	NA	蛋白质语言模型嵌入	深度学习模型	元基因组数据	包括母亲/婴儿纵向数据集和纤维化倾向疾病（如克罗恩病和IgG4相关疾病）患者的元基因组数据集
14389	2024-10-14	Exploring the Roles of RNAs in Chromatin Architecture Using Deep Learning 2023-Oct-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.22.563498 PMID:37961712	研究论文	本文提出了一种名为AkitaR的深度学习框架，利用基因组序列和全基因组RNA-DNA相互作用来研究染色质相关RNAs（caRNAs）在HFFc6细胞中基因组折叠中的作用	本文首次提出了AkitaR框架，通过结合基因组序列和RNA-DNA相互作用来解析caRNAs在基因组折叠中的作用，并发现了新的可能调节染色质结构的非编码RNAs	本文主要集中在HFFc6细胞中，研究结果的普适性有待进一步验证	研究染色质相关RNAs在基因组三维组织中的作用	染色质相关RNAs（caRNAs）及其在基因组折叠中的作用	机器学习	NA	深度学习	深度学习框架	基因组序列和RNA-DNA相互作用数据	HFFc6细胞
14390	2024-10-14	Binding affinity predictions with hybrid quantum-classical convolutional neural networks 2023-Oct-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-45269-y PMID:37864075	研究论文	本文介绍了一种混合量子-经典卷积神经网络用于预测药物与蛋白质的结合亲和力	提出了一种混合量子-经典卷积神经网络，相比传统方法减少了20%的复杂性，并在训练阶段节省了40%的成本和时间	NA	提高药物设计的效率和准确性	药物与蛋白质的结合亲和力	机器学习	NA	量子机器学习	卷积神经网络	结合亲和力数据	NA
14391	2024-10-14	Leveraging Large Language Models (LLM) for the Plastic Surgery Resident Training: Do They Have a Role? 2023-Oct, Indian journal of plastic surgery : official publication of the Association of Plastic Surgeons of India IF:0.7Q4 DOI:10.1055/s-0043-1772704 PMID:38026769	研究论文	探讨大型语言模型（LLM）在整形外科住院医师培训中的作用	研究首次探索了LLM作为教学助理（TA）在整形外科中的应用，并评估了其生成内容的准确性和实用性	研究仅基于ChatGPT模型，未涵盖其他LLM模型，且样本量较小，仅涉及八位研究作者的评估	评估LLM在整形外科住院医师培训中的潜在作用	整形外科住院医师培训中的教学助理角色	自然语言处理	NA	深度学习技术，包括微调和基于人类反馈的强化学习	Transformer	文本	八位研究作者
14392	2024-10-14	Challenges and solutions of echocardiography generalization for deep learning: a study in patients with constrictive pericarditis 2023-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.10.5.054502 PMID:37840850	研究论文	本文提出了一种创新的自动化框架，用于解决在限制性心包炎和心脏淀粉样变性区分任务中，超声心动图深度学习模型泛化的问题	提出了一个创新的预处理和图像泛化框架，用于处理图像以训练ResNet50、ResNeXt101和EfficientNetB2模型	NA	开发一种基于超声心动图的深度学习模型，能够准确区分限制性心包炎、心脏淀粉样变性和正常病例	限制性心包炎和心脏淀粉样变性患者以及正常病例的超声心动图图像	机器学习	心血管疾病	深度学习	EfficientNetB2	图像	945例超声心动图研究，包括720例来自Mayo Rochester和225例来自Mayo Arizona
14393	2024-10-14	Comprehensive Functional Annotation of Metagenomes and Microbial Genomes Using a Deep Learning-Based Method 2023-04-27, mSystems IF:5.0Q1 DOI:10.1128/msystems.01178-22 PMID:37010293	研究论文	开发了一种新的元基因组分析工作流程，整合了基因组重建、分类学分析和基于深度学习的功能注释，以提高微生物基因的功能注释覆盖率	首次将基于深度学习的功能注释应用于元基因组学，显著提高了基因功能注释的覆盖率	DeepFRI的注释比eggNOG的注释更广泛但不那么具体，并且在已知物种上的注释敏感性较低	提高微生物基因的功能注释覆盖率，揭示人类肠道微生物群在健康和疾病中的功能特征	人类肠道微生物群的基因功能注释	机器学习	NA	深度学习	DeepFRI	基因组	1070个婴儿元基因组
14394	2024-10-14	Computational single cell oncology: state of the art 2023, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2023.1256991 PMID:38028624	综述	本文综述了单细胞计算分析在肿瘤学领域的最新进展	本文介绍了单细胞计算分析在肿瘤学中的应用，包括识别新的细胞状态、表征肿瘤亚型、发现生物标志物和预测治疗反应	本文讨论了单细胞数据处理中的挑战，包括数据质量控制、归一化、降维、聚类和轨迹推断	本文旨在为研究人员提供利用计算方法解锁单细胞分析在理解癌症生物学中的全部潜力的路线图	单细胞计算分析在肿瘤学中的应用	数字病理学	NA	计算算法和生物信息学方法	机器学习和深度学习	单细胞数据	NA
14395	2024-10-14	Deep learning fusion of satellite and social information to estimate human migratory flows 2022-Sep, Transactions in GIS : TG IF:2.1Q2 DOI:10.1111/tgis.12953 PMID:38024452	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的数据融合技术，结合卫星和人口普查数据来估计从墨西哥到美国的移民流动	本文创新性地将卫星图像和构建的社会经济矩阵相结合，通过卷积神经网络来估计移民流动	NA	研究目的是通过多模态数据融合来提高移民流动模型的准确性	研究对象是从墨西哥到美国的移民流动	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络	图像和矩阵数据	涉及墨西哥各市的社会经济信息和卫星图像数据
14396	2024-10-14	Deep learning identified pathological abnormalities predictive of graft loss in kidney transplant biopsies 2022-02, Kidney international IF:14.8Q1 DOI:10.1016/j.kint.2021.09.028 PMID:34757124	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的管道，用于识别和量化肾移植活检中的病理异常，以预测移植失败	本文提出的深度学习模型能够更敏感地检测Banff评分阈值以下的细微病理变化，并且在预测移植失败方面优于传统的Banff评分和临床预测因子	NA	开发一种客观、定量的病理评估方法，以提高对肾移植失败预测的准确性	肾移植活检中的间质纤维化、肾小管萎缩和炎症等病理异常	数字病理学	肾移植	深度学习	深度学习模型	图像	789例肾移植活检样本（478例基线样本和311例移植后12个月的协议活检样本）
14397	2024-10-14	Infrared Metasurface Augmented by Deep Learning for Monitoring Dynamics between All Major Classes of Biomolecules 2021-Apr, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202006054 PMID:33615570	研究论文	本文介绍了一种结合深度学习的化学特异性纳米等离子体技术，用于在不干扰天然过程的情况下，以无标签方式区分所有主要类别的生物分子	本文提出了一种新的深度学习增强的纳米等离子体技术，能够在微流控设备中增强中红外光谱的吸收，并实时收集大量光谱时间数据，用于构建深度神经网络以准确区分所有主要类别的生物分子	NA	开发一种能够监测生物分子间动态交互的新技术，以促进疾病诊断和药物开发	蛋白质、核酸、碳水化合物和脂质等主要类别的生物分子	生物学	NA	纳米等离子体技术	深度神经网络	光谱时间数据	包含蔗糖和核苷酸的脂质体与小分子脂质膜穿孔肽的多步生物测定
14398	2024-10-13	Cardiac MR Fingerprinting: Overview, Technical Developments, and Applications 2024-Nov, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29206 PMID:38153855	综述	本文详细介绍了心脏磁共振指纹技术（MRF）的概述、技术进展和临床应用	介绍了心脏MRF的多参数成像技术，包括同时多切片和3D采样、运动校正算法、电影MRF、合成多对比度成像等	NA	探讨如何简化并缩短心脏磁共振成像（CMR）检查，以提高其可及性和效率，同时提供可重复的定量测量	心脏磁共振成像（CMR）及其指纹技术（MRF）	医学影像	心血管疾病	心脏磁共振指纹技术（MRF）	NA	图像	NA
14399	2024-10-13	Deep learning reconstruction for zero echo time lung magnetic resonance imaging: impact on image quality and lesion detection 2024-Nov, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.07.011 PMID:39112100	研究论文	研究深度学习重建（DLR）对零回波时间（ZTE）肺部磁共振成像（MRI）图像质量和病变检测的影响	首次探讨了深度学习重建技术在零回波时间肺部MRI中的应用，并展示了其在图像质量和病变检测方面的显著改进	研究样本量较小，且仅限于特定类型的肺部病变检测	评估深度学习重建技术对零回波时间肺部MRI图像质量和病变检测的影响	59名接受胸部CT和零回波时间肺部MRI的患者	计算机视觉	肺部疾病	深度学习重建（DLR）	NA	图像	59名患者
14400	2024-10-13	Deep learning-based computer-aided detection of ultrasound in breast cancer diagnosis: A systematic review and meta-analysis 2024-Nov, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.08.002 PMID:39217049	meta-analysis	本文通过系统综述和meta分析评估了深度学习和超声在乳腺癌诊断中的诊断性能	本文创新性地将研究分为B模式超声诊断子组和多模态超声诊断子组，并比较了深度学习算法在乳腺癌诊断中使用B模式超声或多模态超声的性能差异	NA	评估深度学习和超声在乳腺癌诊断中的诊断性能	乳腺癌患者和良性或其他乳腺病变患者	computer vision	breast cancer	深度学习	NA	超声图像	共包含20项研究，总计14,955例病例，其中4197例用于模型测试，包括1582例乳腺癌患者和2615例良性或其他乳腺病变患者