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
15361	2024-10-04	Hierarchically Nano-Decorated Poly(lactic acid) Nanofibers for Humidity-Resistant Respiratory Healthcare and High-Accuracy Disease Diagnosis 2024-Oct-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c11843 PMID:39297301	研究论文	本文介绍了一种微波辅助方法制备的ZnO@PDA纳米介电材料，通过电纺-电喷技术将其修饰在PLA纳米纤维上，显著提升了PLA纳米纤维膜的电活性、介电常数和表面电位，从而提高了空气过滤性能和摩擦电性能，并开发了一种基于深度学习的智能诊断系统，实现了高精度的疾病诊断	首次通过微波辅助方法制备ZnO@PDA纳米介电材料，并将其应用于PLA纳米纤维的修饰，显著提升了PLA纳米纤维膜的性能，并开发了基于深度学习的智能诊断系统	NA	提升PLA纳米纤维膜的性能，并开发智能诊断系统	PLA纳米纤维膜的性能提升和智能诊断系统	NA	NA	微波辅助方法、电纺-电喷技术	深度学习	呼吸驱动信号模式	NA
15362	2024-09-24	Machine Learning-Assisted Gesture Sensor Made with Graphene/Carbon Nanotubes for Sign Language Recognition 2024-Oct-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c10872 PMID:39297553	研究论文	本文提出了一种基于石墨烯/碳纳米管的新型手势传感器，结合深度学习技术用于手语识别	受蜘蛛丝结构启发，设计了一种具有核壳结构的手势传感器，具有高灵敏度和宽响应范围，并结合深度学习技术实现了高精度的手语识别	NA	提高手势传感器在人机交互中的灵敏度和响应范围，并结合深度学习技术实现高精度的手语识别	手势传感器和手语识别系统	机器学习	NA	深度学习	神经网络	手势数据	NA
15363	2024-10-04	Reinforcement Learning for Improving Chemical Reaction Performance 2024-Oct-02, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.4c08866 PMID:39356950	研究论文	本文介绍了一种结合深度强化学习和基于RNN的深度生成模型的新方法RE-EXPLORE，用于改进化学反应性能	引入了一种新的奖励函数，包括基于Tanimoto的独特性因子，以改进环境探索并积累更大的回报	NA	旨在通过强化学习方法改进化学反应的产率和选择性	化学反应中的新反应物和催化剂	机器学习	NA	深度强化学习 (RL)	RNN	分子数据	使用了三个化学数据库（ChEMBL, ZINC, COCONUT），包含五十万到一百万个未标记的分子
15364	2024-10-04	Automatic deep learning detection of overhanging restorations in bitewing radiographs 2024-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae036 PMID:39024043	研究论文	本研究评估了深度卷积神经网络（CNN）算法在咬翼片放射图像中检测和分割悬突牙修复体的效果	本研究首次使用YOLOv5模型进行悬突牙修复体的检测和分割	研究样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	评估深度CNN算法在咬翼片放射图像中检测和分割悬突牙修复体的有效性	悬突牙修复体在咬翼片放射图像中的检测和分割	计算机视觉	NA	深度卷积神经网络（CNN）	YOLOv5	图像	1160张匿名咬翼片放射图像，分为训练集（930张，2399个标签）、验证集（115张，273个标签）和测试集（115张，306个标签）
15365	2024-10-04	Extra-abdominal trocar and instrument detection for enhanced surgical workflow understanding 2024-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03220-0 PMID:39008232	研究论文	本文研究了通过外部摄像头检测腹腔镜手术中的穿刺器及其占用状态，以增强手术工作流程的理解	提出了一种使用外部摄像头检测穿刺器并分类其占用状态的方法，以补充现有的腹腔内解决方案	当前方法的数据集较小，未来需要扩大数据集并结合腹腔内成像以提高准确性	增强腹腔镜手术工作流程的理解	腹腔镜手术中的穿刺器及其占用状态	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	视频	四例腹腔镜手术记录
15366	2024-10-04	3D mobile regression vision transformer for collateral imaging in acute ischemic stroke 2024-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03229-5 PMID:39002099	研究论文	本文提出了一种用于急性缺血性中风侧支成像的3D移动回归视觉Transformer模型	利用轻量级卷积和Transformer架构，提出了一种移动、轻量级的深度回归神经网络，平衡了模型复杂性和性能	未提及具体局限性	开发一种快速且精确的侧支状态评估方法，以改善急性缺血性中风患者的诊断和治疗	急性缺血性中风患者的侧支成像	计算机视觉	中风	动态磁敏感对比MR灌注（DSC-MRP）	Transformer	图像	952名患者
15367	2024-10-04	Needle tracking in low-resolution ultrasound volumes using deep learning 2024-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03234-8 PMID:39002100	研究论文	本文提出了一种利用深度学习从低分辨率超声体积中直接提取3D针尖位置的方法	本文的创新点在于利用深度学习技术从低分辨率超声体积中提取3D针尖位置，以实现实时导航	本文的局限性在于实验仅在水中和鸡肝组织中进行，尚未在临床环境中验证	本文的研究目的是提高临床针插入过程中的实时导航能力，减少针和探头的错位	本文的研究对象是低分辨率超声体积中的针尖位置	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	实验中使用了大量的低分辨率超声体积数据，采集频率为4Hz
15368	2024-10-04	Automatic evaluation of Nail Psoriasis Severity Index using deep learning algorithm 2024-Oct, The Journal of dermatology IF:2.9Q2 DOI:10.1111/1346-8138.17313 PMID:38847292	研究论文	本文开发了一种基于深度学习算法的自动评估指甲银屑病严重指数（NAPSI）的方法	首次使用深度学习算法（YOLOv7）自动评估NAPSI，显著提高了评估速度和准确性	模型在测试集上的准确率为67.6%，仍有提升空间	开发一种快速且可靠的NAPSI评估方法，以克服传统评估方法耗时且难以在临床环境中应用的问题	指甲银屑病患者的指甲图像	计算机视觉	银屑病	深度学习算法	YOLOv7	图像	7054张单个指甲图像，来自634名银屑病患者
15369	2024-10-04	PolypNextLSTM: a lightweight and fast polyp video segmentation network using ConvNext and ConvLSTM 2024-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03244-6 PMID:39115609	研究论文	本文提出了一种轻量级且快速的息肉视频分割网络PolypNextLSTM，结合了ConvNext和ConvLSTM技术，以提高分割性能并减少参数开销	本文的创新点在于PolypNextLSTM模型，该模型在参数数量和速度方面表现出色，超越了五个最先进的图像和视频分割模型	NA	本文旨在通过利用视频数据中的时间信息，提高息肉分割的准确性，并减少模型参数，使其适用于边缘设备	本文的研究对象是息肉视频的分割	计算机视觉	NA	ConvNext, ConvLSTM	UNet, ConvNext-Tiny, ConvLSTM	视频	SUN-SEG数据集，包括易检测和难检测的息肉场景，以及包含快速运动和遮挡等挑战性伪影的视频
15370	2024-10-04	Predicting the potential associations between circRNA and drug sensitivity using a multisource feature-based approach 2024-Oct, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.18591 PMID:39347936	研究论文	本文介绍了一种名为SNMGCDA的新型深度学习模型，用于预测circRNA与药物敏感性之间的潜在关联	SNMGCDA模型整合了多种相似性网络，通过三种不同的计算方法提取circRNA和药物的特征向量，并结合多层感知器进行预测	NA	开发高效的计算技术来预测circRNA与药物敏感性之间的潜在关联	circRNA与药物敏感性之间的关系	机器学习	NA	非负矩阵分解 (NMF), 多层感知器 (MLP), 多头图注意力网络	深度学习模型	特征向量	NA
15371	2024-10-04	Advances and prospects of multi-modal ophthalmic artificial intelligence based on deep learning: a review 2024-Oct-01, Eye and vision (London, England) DOI:10.1186/s40662-024-00405-1 PMID:39350240	综述	本文综述了基于深度学习的多模态眼科人工智能的进展和前景	利用多模态数据，深度学习为基础的多模态AI技术在辅助诊断多种眼科疾病方面表现出优异的诊断效果	多模态技术在眼科AI中的应用仍面临许多挑战，尚未能在临床环境中有效应用	总结多模态眼科AI技术的概念、融合形式及进展，并探讨当前技术应用的挑战和未来可行的研究方向	多模态眼科AI技术及其在眼科疾病诊断中的应用	人工智能	眼科疾病	深度学习	多模态AI技术	多模态数据	NA
15372	2024-10-04	Deep Learning-Based Image Classification and Segmentation on Digital Histopathology for Oral Squamous Cell Carcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis 2024-Oct, Journal of oral pathology & medicine : official publication of the International Association of Oral Pathologists and the American Academy of Oral Pathology IF:2.7Q2 DOI:10.1111/jop.13578 PMID:39256895	meta-analysis	本文对基于深度学习的口腔鳞状细胞癌（OSCC）数字病理图像分类和分割进行了系统综述和荟萃分析	深度学习方法在OSCC检测中表现出与人类专家相当的高准确性，代表了数字病理学的根本性转变	AI模型无法完全替代经验丰富的病理学家，但可以辅助提高诊断的客观性和重复性，减少病理学家疲劳带来的误差	评估深度学习模型在口腔鳞状细胞癌（OSCC）病理图像检测中的诊断性能	口腔鳞状细胞癌（OSCC）的病理图像	digital pathology	口腔癌	深度学习	CNN	image	17项研究符合最终纳入标准，使用了11项图像分类和3项分割方法，以及3项结合方法
15373	2024-10-04	ANI/EFP: Modeling Long-Range Interactions in ANI Neural Network with Effective Fragment Potentials 2024-Oct-01, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c01052 PMID:39352841	研究论文	本文提出了一种改进的ANI神经网络模型，通过引入有效片段势能（EFP）来模拟长程相互作用	通过引入有效片段势能（EFP）作为额外的输入特征，改进了ANI神经网络对长程相互作用的描述能力	目前仅在训练数据集上验证了其准确性，尚未在更广泛的分子系统中进行验证	旨在改进深度学习神经网络在分子建模中的长程相互作用描述能力，以提高其在扩展分子系统中的适用性	ANI神经网络及其在分子系统中的长程相互作用	机器学习	NA	深度学习神经网络	神经网络	分子数据	训练数据集中的溶质-溶剂相互作用能量
15374	2024-10-04	Frequency aware high-quality computer-generated holography via multilevel wavelet learning and channel attention 2024-Oct-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.532049 PMID:39353006	研究论文	本文提出了一种基于多级小波学习和通道注意力机制的频率感知网络，用于生成高质量的相位全息图	本文创新性地设计了多级小波通道注意力网络（MW-CANet），通过多尺度小波变换有效捕捉高低频特征，并利用注意力机制增强对关键高频成分的关注	NA	解决现有基于卷积神经网络的相位全息图生成方法中存在的高频成分学习不足的问题	相位全息图（POHs）的高质量生成	计算机视觉	NA	多级小波变换、通道注意力机制	CNN	图像	NA
15375	2024-10-04	Holography optimization based on combining iterative Green's function algorithm and deep learning method 2024-Oct-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.531648 PMID:39353020	研究论文	本文提出了一种结合数值迭代算法和物理信息神经网络（PINN）架构的新方法，用于解决亥姆霍兹方程，实现高度通用的折射率调制全息术	首次将数值迭代算法与物理信息神经网络结合，用于解决亥姆霍兹方程，并设计了非均匀折射率卷积神经网络（NRI-CNN）和U-net来处理光场和相位的残差	NA	解决亥姆霍兹方程，实现高度通用的折射率调制全息术	亥姆霍兹方程的求解和光场分布的获取	计算机视觉	NA	数值迭代算法	卷积神经网络（CNN）、物理信息神经网络（PINN）、U-net	光场分布	多种类型的光束
15376	2024-10-04	MobileNet-V2: An Enhanced Skin Disease Classification by Attention and Multi-Scale Features 2024-Oct-01, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01271-y PMID:39354294	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习技术进行皮肤疾病分类的新模型	该模型结合了MobileNet-V2主干网络、Squeeze-and-Excitation块、Atrous空间金字塔池化（ASPP）和通道注意力机制，显著提升了特征提取能力	研究指出了模型的局限性，并提出了未来研究的方向	开发一种准确且高效的皮肤疾病分类工具	皮肤疾病分类	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	MobileNet-V2	图像	四个不同数据集，包括PH2数据集、Skin Cancer MNIST: HAM10000数据集、DermNet数据集和Skin Cancer ISIC数据集
15377	2024-10-04	Diagnosis and Screening of Velocardiofacial Syndrome by Evaluating Facial Photographs Using a Deep Learning-Based Algorithm 2024-Oct-01, Plastic and reconstructive surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1097/PRS.0000000000011792 PMID:39356705	研究论文	研究使用深度学习算法通过面部照片诊断和筛查Velocardiofacial综合征（VCFS）	首次使用多任务级联卷积神经网络（MTCNN）模型通过面部照片诊断VCFS	分类准确率在不同角度照片下有所波动	探索深度学习算法在早期检测罕见遗传疾病中的应用	Velocardiofacial综合征（VCFS）患者和非VCFS对照组	计算机视觉	遗传疾病	深度学习	多任务级联卷积神经网络（MTCNN）	图像	98名VCFS患者（920张面部照片）和91名非VCFS对照组（463张面部照片）
15378	2024-10-04	Automatic segmentation of surgical instruments in endoscopic spine surgery: A deep learning-based analysis 2024-Oct-01, Asian journal of surgery IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.asjsur.2024.09.128 PMID:39358142	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
15379	2024-10-04	Evaluation of deep learning estimation of whole heart anatomy from automated cardiovascular magnetic resonance short- and long-axis analyses in UK Biobank 2024-Sep-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeae123 PMID:38723059	研究论文	本文评估了深度学习神经网络从心血管磁共振成像（CMR）的短轴和长轴分析中自动预测全心脏解剖结构的准确性，并比较了其与传统体积估算方法在心血管风险因素和疾病关联性上的差异	本文首次使用深度学习神经网络从CMR图像中自动预测全心脏的三维解剖结构，并展示了其与传统方法相比在关联心血管风险因素和疾病方面的优势	本文仅在UK Biobank的数据集上进行了验证，未来需要在更多样化的数据集上进行进一步验证	评估深度学习方法在自动预测心脏解剖结构及其与心血管风险因素和疾病关联性方面的有效性	左心室、右心室、左心房和右心房的体积及其与心血管风险因素和疾病的关联性	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	神经网络	图像	4723名心血管疾病患者和5733名无心血管疾病者
15380	2024-10-04	Federated influencer learning for secure and efficient collaborative learning in realistic medical database environment 2024-09-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73863-1 PMID:39349569	研究论文	提出了一种名为联邦影响者学习（FIL）的新型安全高效协作学习范式，以解决现有联邦学习（FL）在实际医疗数据库环境中面临的挑战	FIL采用平等地位的参与者结构，无需模型参数交易、中央服务器和生成模型，支持模型无关训练，提高了安全性	未提及具体局限性	提高深度学习在医疗数据环境中的性能和安全性	医疗图像数据（X射线、MRI、PET）和自然图像数据（CIFAR-10）	机器学习	NA	联邦学习（FL）	模型无关	图像	涉及大型医疗和自然图像数据集，具体样本数量未提及