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
15801	2024-08-07	Deep learning segmentation of endothelial cell images using an active learning paradigm with guided label corrections 2024-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.1.014006 PMID:38188935	研究论文	本文介绍了一种基于主动学习范式的角膜内皮细胞图像分割方法，通过引导修正软件进行手动编辑，以提高分割准确性。	提出了一种引导修正软件，用于手动编辑自动生成的角膜内皮细胞分割结果，并应用于主动学习范式中，以提高深度学习模型的性能。	NA	开发引导修正软件，以改进自动生成的角膜内皮细胞分割结果，并应用于主动学习范式中。	角膜内皮细胞图像的分割	计算机视觉	NA	U-Net, DeepLabV3+	U-Net, DeepLabV3+	图像	741个训练图像和100个测试图像
15802	2024-08-07	Differentiation of benign and malignant parotid gland tumors based on the fusion of radiomics and deep learning features on ultrasound images 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1384105 PMID:38803533	研究论文	本研究旨在基于超声图像构建并比较临床模型、传统放射组学模型、深度学习模型和深度学习放射组学模型在区分良性腮腺肿瘤和恶性腮腺肿瘤中的性能	本研究引入了基于超声图像的深度学习放射组学模型，该模型结合了传统放射组学和深度学习特征，显著提高了区分良性腮腺肿瘤和恶性腮腺肿瘤的准确性	NA	研究目的是构建和比较不同模型在区分良性腮腺肿瘤和恶性腮腺肿瘤中的性能	研究对象是良性腮腺肿瘤和恶性腮腺肿瘤	机器学习	腮腺肿瘤	深度学习	DenseNet121, VGG19, ResNet50	图像	526名患者
15803	2024-08-07	Cusp bifurcation in a metastatic regulatory network 2023-11-07, Journal of theoretical biology IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.jtbi.2023.111630 PMID:37804940	研究论文	本文探讨了利用尖点分岔理论来模拟转移性乳腺癌系统的可能性	首次将双参数分岔理论应用于转移性系统，并提出了一种基于数学理论的转移性细胞状态转换的新视角	NA	旨在从基础生物学和临床角度理解癌症转移的潜力	转移性乳腺癌系统	NA	乳腺癌	常微分方程 (ODEs)	NA	NA	NA
15804	2024-08-07	Editorial Comment: Implementing Deep Learning to Extrapolate Hepatic Proton Density Fat Fraction From T1-Weighted In-Phase and Opposed-Phase MRI 2023-11, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.23.29918 PMID:37466191	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
15805	2024-08-07	Explainable semi-supervised deep learning shows that dementia is associated with small, avocado-shaped clocks with irregularly placed hands 2023-05-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-34518-9 PMID:37149670	研究论文	本研究使用相关性因子变分自编码器（RF-VAE）深度生成神经网络，对来自多个机构的数字化钟表绘图进行表征，以无监督方式识别钟表绘图的独特构造特征，并区分痴呆与非痴呆患者。	本研究首次使用RF-VAE网络在无监督情况下识别钟表绘图的独特构造特征，这些特征在先前研究中未被广泛探讨。	NA	研究目的是通过钟表绘图测试识别痴呆患者的独特构造特征。	研究对象为数字化钟表绘图，来自多个机构。	机器学习	痴呆	相关性因子变分自编码器（RF-VAE）	变分自编码器（VAE）	图像	多个机构的数字化钟表绘图
15806	2024-08-07	A unifying Bayesian framework for merging X-ray diffraction data 2022-12-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-022-35280-8 PMID:36522310	研究论文	本文提出了一种统一的贝叶斯框架，用于合并X射线衍射数据，通过深度学习和变分推断同时重新缩放和合并反射观测	利用深度学习和变分推断技术，提出了一种新的贝叶斯方法来处理和合并X射线衍射数据中的反射观测	NA	开发一种新的方法来处理和合并X射线衍射数据，以更准确地检测生物分子功能动态中的细微构象变化	X射线衍射数据中的反射观测	计算机视觉	NA	X射线衍射	深度学习	衍射数据	NA
15807	2024-08-07	Evaluation of Deep Learning to Augment Image-Guided Radiotherapy for Head and Neck and Prostate Cancers 2020-11-02, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2020.27426 PMID:33252691	研究论文	本研究评估了深度学习技术在头颈和前列腺癌症图像引导放射治疗中的应用，旨在探索临床可接受的自动轮廓解决方案。	本研究开发了能够减少手动轮廓时间并保持与专家间变异性相当的临床准确性的模型。	NA	探索并实现临床可接受的自动轮廓解决方案，以优化放射治疗计划。	头颈和前列腺癌症患者的CT扫描图像。	机器学习	头颈癌, 前列腺癌	深度学习	NA	图像	519例前列腺癌患者和242例头颈癌患者的CT扫描图像。
15808	2024-08-07	Improved noise reduction in photon-counting detector CT using prior knowledge-aware iterative denoising neural network 2024-Dec, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.S1.S12804 PMID:38799270	研究论文	本文旨在通过开发一种先验知识感知迭代去噪神经网络（PKAID-Net），减少光子计数探测器（PCD）CT扫描中高分辨率虚拟单能图像（VMIs）的图像噪声	PKAID-Net利用低噪声VMI（如70 keV）作为先验输入，并通过迭代构建改进的训练数据集来提高神经网络的去噪性能	NA	减少光子计数探测器CT扫描中高分辨率虚拟单能图像的图像噪声	光子计数探测器CT扫描中的高分辨率虚拟单能图像	计算机视觉	NA	光子计数探测器CT扫描	神经网络	图像	10例患者冠状动脉CT血管造影检查
15809	2024-08-07	Computational modeling for deciphering tissue microenvironment heterogeneity from spatially resolved transcriptomics 2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.05.028 PMID:38800634	研究论文	本文探讨了从空间转录组学数据中解析组织微环境异质性的计算建模方法	文章分类并讨论了基于机器学习、概率模型和深度学习的三类计算方法，并展望了未来计算方法的发展方向	NA	开发计算方法以揭示空间转录组学数据中的组织微环境异质性	空间转录组学数据中的空间域检测和空间解卷积	生物信息学	NA	空间转录组学	机器学习、概率模型、深度学习	转录组学数据	NA
15810	2024-08-07	Contagious infection-free medical interaction system with machine vision controlled by remote hand gesture during an operation 2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.05.006 PMID:38800692	研究论文	本文介绍了一种无接触感染的医疗交互系统，通过远程手势控制机器视觉在手术中操作医疗图像	开发了一种集成系统，包括手部地标检测、手部指向和手势识别三个关键模块，以及一种深度增强算法和地标几何约束算法	NA	旨在开发一种无接触感染的医疗交互系统，以减少手术中因直接接触设备而导致的感染风险	医疗图像操作和手势识别技术	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA
15811	2024-08-07	From explainable to interpretable deep learning for natural language processing in healthcare: How far from reality? 2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.05.004 PMID:38800693	综述	本文对医疗领域自然语言处理中可解释和可理解的深度学习进行了全面的范围审查	引入了“可解释和可理解的人工智能”（XIAI）这一术语，并分析了注意力机制作为最普遍的新兴IAI技术，以及结合深度学习与因果逻辑的潜力	大多数XIAI未探索“全局”建模过程，缺乏最佳实践和系统评估及基准	探讨在医疗自然语言处理中实现深度学习模型的可解释性和可理解性	深度学习在医疗自然语言处理中的应用及其可解释性和可理解性	自然语言处理	NA	注意力机制	深度学习模型	文本	NA
15812	2024-08-07	Deep learning-assisted monitoring of trastuzumab efficacy in HER2-Overexpressing breast cancer via SERS immunoassays of tumor-derived urinary exosomal biomarkers 2024-Aug-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2024.116347 PMID:38723332	研究论文	本文介绍了一种基于表面增强拉曼光谱（SERS）免疫分析和深度学习的监测系统，用于评估HER2过表达乳腺癌中曲妥珠单抗的治疗效果	开发了一种新的深度学习辅助监测系统，通过SERS免疫分析检测尿液外泌体中的生物标志物，以评估药物疗效	NA	监测曲妥珠单抗在HER2过表达乳腺癌中的治疗效果	HER2过表达的乳腺癌患者及小鼠模型	数字病理学	乳腺癌	表面增强拉曼光谱（SERS）	深度学习算法	拉曼光谱信号	五种细胞来源的外泌体及曲妥珠单抗治疗的小鼠尿液外泌体
15813	2024-08-07	mRNA-CLA: An interpretable deep learning approach for predicting mRNA subcellular localization 2024-Jul, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2024.04.018 PMID:38705502	research paper	提出了一种名为mRNA-CLA的可解释深度学习框架，用于预测mRNA的亚细胞定位	利用多标签亚细胞定位预测框架，结合多尺度卷积层和多头自注意力机制，提高了预测性能并增强了模型的可解释性	NA	改进和增强mRNA亚细胞定位预测方法	mRNA序列及其亚细胞定位	machine learning	NA	深度学习	CNN	序列	NA
15814	2024-08-07	N-GlycoPred: A hybrid deep learning model for accurate identification of N-glycosylation sites 2024-Jul, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2024.05.002 PMID:38734394	研究论文	本文构建了一个基于双层卷积、配对注意力机制和BiLSTM的混合深度学习模型N-GlycoPred，用于准确识别N-糖基化位点	采用双层卷积、配对注意力机制和BiLSTM构建混合深度学习模型，提高了N-糖基化位点识别的准确性	NA	解决以往模型对不同物种预测结果差异显著的问题	N-糖基化位点的准确识别	机器学习	NA	深度学习	混合深度学习模型	蛋白质序列	基于六个独立测试数据集
15815	2024-08-07	Natural language processing systems for extracting information from electronic health records about activities of daily living. A systematic review 2024-Jul, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooae044 PMID:38798774	综述	本文通过系统综述方法，评估了自然语言处理（NLP）系统从电子健康记录（EHR）中提取日常生活活动（ADL）信息的状态、可用性和性能	NLP系统在从非结构化EHR笔记中提取ADL信息方面显示出潜力	由于研究多样性和数据集挑战（如数据访问限制、文档不充分、缺乏粒度和小数据集），比较NLP系统的性能较为困难	旨在深入了解NLP系统从EHR中提取ADL信息的现状和性能	NLP系统从EHR中提取ADL信息的能力	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习与基于规则的方法或机器学习结合	文本	22项研究
15816	2024-08-07	Enhancing infectious diseases early warning: A deep learning approach for influenza surveillance in China 2024-Jul, Preventive medicine reports IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.pmedr.2024.102761 PMID:38798906	研究论文	本研究旨在开发一种普遍适用的、基于反馈的自激发注意力残差网络（SEAR）模型，用于动态适应疾病趋势和监测系统变化，从而提高早期预警系统的有效性	提出了一种新型的自激发注意力残差网络（SEAR）模型，该模型通过深度学习算法动态适应疾病趋势和监测系统变化，增强早期预警系统的有效性	模型的预警性能随着早期预警值和预警天数的增加而下降，尽管在所有场景中ROC值保持在0.7以上	开发一种普遍适用的、基于反馈的自激发注意力残差网络（SEAR）模型，用于增强传染病早期预警系统	流感样疾病（ILI）的监测数据，包括中国北方、南方、北京和云南等地区	机器学习	传染病	深度学习算法	自激发注意力残差网络（SEAR）	监测数据	包括中国北方、南方、北京和云南等地区的流感样疾病（ILI）监测数据
15817	2024-08-07	Enhancing tropical cyclone intensity forecasting with explainable deep learning integrating satellite observations and numerical model outputs 2024-Jun-21, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.109905 PMID:38799561	研究论文	本研究提出了一种结合卫星观测数据和数值模型输出的混合卷积神经网络（hybrid-CNN），用于提高热带气旋强度预测的准确性	本研究的创新点在于使用hybrid-CNN模型，有效结合了卫星空间特征和数值预测模型输出，显著提高了热带气旋强度预测的准确性	NA	本研究旨在提高热带气旋强度预测的准确性，并探索其在气象预报领域的应用潜力	本研究的研究对象是热带气旋的强度变化	机器学习	NA	混合卷积神经网络（hybrid-CNN）	CNN	卫星观测数据和数值模型输出	NA
15818	2024-08-07	Non-invasive assessment of response to transcatheter arterial chemoembolization for hepatocellular carcinoma with the deep neural networks-based radiomics nomogram 2024-Jun, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851241229185 PMID:38489805	研究论文	研究开发了一种基于深度神经网络的诺模图，用于非侵入性且精确地预测肝细胞癌患者对经导管动脉化疗栓塞术的反应	研究首次采用深度神经网络结合拉索回归（DNN_LASSO）模型，提高了预测肝细胞癌患者对经导管动脉化疗栓塞术反应的准确性	研究为回顾性分析，样本量相对较小，未来需进行更大规模的前瞻性研究以验证结果的普遍性	开发一种非侵入性的方法，用于精确预测肝细胞癌患者对经导管动脉化疗栓塞术的反应	肝细胞癌患者对经导管动脉化疗栓塞术的反应	机器学习	肝细胞癌	NA	深度神经网络（DNN）	影像数据	110名接受经导管动脉化疗栓塞术的肝细胞癌患者
15819	2024-08-07	Transcatheter Aortic Valve Replacement and Coronary Protection Guided by Deep Learning and 3-Dimensional Printing 2024-Jun, Surgical innovation IF:1.2Q3 DOI:10.1177/15533506241244571 PMID:38565982	案例报告	本文讨论了深度学习和三维打印技术在经导管主动脉瓣置换术和冠状动脉支架植入术围手术期的辅助作用	利用深度学习和三维打印技术进行术前评估和模拟，指导手术策略的制定	NA	探讨深度学习和三维打印技术在经导管主动脉瓣置换术和冠状动脉支架植入术中的应用	一名68岁男性患者，患有严重主动脉瓣狭窄合并反流和胸腔积液	数字病理学	心血管疾病	深度学习, 三维打印	深度学习模型	影像数据	1名患者
15820	2024-08-07	The value of CT radiomics combined with deep transfer learning in predicting the nature of gallbladder polypoid lesions 2024-Jun, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851241245970 PMID:38623640	研究论文	研究结合CT影像组学和深度迁移学习在预测胆囊息肉病变性质中的应用	首次使用CT影像组学结合深度迁移学习来识别术前未充分评估的胆固醇性和腺瘤性胆囊息肉	研究为回顾性分析，且样本量相对较小	探讨结合影像组学和深度迁移学习的多种机器学习模型在预测胆固醇性和腺瘤性胆囊息肉性质中的潜力	胆固醇性和腺瘤性胆囊息肉	机器学习	胆囊疾病	CT影像组学，深度迁移学习	机器学习算法	影像数据	100名经手术和病理证实的胆固醇性或腺瘤性息肉患者