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
16981	2024-10-08	Ankle fracture classification using deep learning: automating detailed AO Foundation/Orthopedic Trauma Association (AO/OTA) 2018 malleolar fracture identification reaches a high degree of correct classification 2021-02, Acta orthopaedica IF:2.5Q1 DOI:10.1080/17453674.2020.1837420 PMID:33103536	研究论文	研究使用深度学习算法自动分类踝关节骨折，特别是根据AO基金会/骨科创伤协会（AO/OTA）2018标准进行详细分类	开发了一种基于ResNet架构的神经网络，能够自动学习并分类踝关节骨折的复杂分类标准	研究主要集中在踝关节骨折的分类，未涉及其他身体部位的骨折分类	探索使用深度学习算法自动分类踝关节骨折，以辅助骨科决策	踝关节骨折的分类，特别是AO/OTA 2018标准的详细分类	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet	图像	4941例踝关节X光检查图像，其中400例用于测试
16982	2024-10-08	A Review on Deep Learning Techniques for the Diagnosis of Novel Coronavirus (COVID-19) 2021, IEEE access : practical innovations, open solutions IF:3.4Q2 DOI:10.1109/ACCESS.2021.3058537 PMID:34976571	综述	本文综述了基于深度学习技术用于新型冠状病毒（COVID-19）诊断的最新系统	本文提供了对使用不同医学成像模式（如CT和X射线）的深度学习系统的全面概述，并讨论了用于训练这些网络的知名数据集	本文指出了使用深度学习方法进行COVID-19检测的挑战，并提出了未来研究的趋势	旨在概述基于深度学习技术用于COVID-19诊断的系统，并为专家和技术人员提供理解这些技术如何被使用以及如何进一步利用它们来对抗COVID-19爆发的见解	COVID-19诊断的深度学习系统	计算机视觉	新型冠状病毒	深度学习	NA	图像	NA
16983	2024-10-08	M 3Lung-Sys: A Deep Learning System for Multi-Class Lung Pneumonia Screening From CT Imaging 2020-12, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2020.3030853 PMID:33048773	研究论文	本文提出了一种用于多类肺部肺炎筛查的深度学习系统M 3Lung-Sys，通过CT影像进行诊断	该系统仅由两个2D CNN网络组成，分别用于切片级和患者级分类，能够从大量CT切片中提取特征并恢复不同切片间的时间信息	NA	旨在提高COVID-19等肺部肺炎的准确诊断，以便及时隔离和治疗	COVID-19、H1N1、CAP和健康病例的CT影像	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	CNN	影像	734名患者（251名健康人，245名COVID-19患者，105名H1N1患者，133名CAP患者）
16984	2024-10-07	Structural modeling of ion channels using AlphaFold2, RoseTTAFold2, and ESMFold 2024-12, Channels (Austin, Tex.) DOI:10.1080/19336950.2024.2325032 PMID:38445990	review	本文综述了使用AlphaFold2、RoseTTAFold2和ESMFold进行离子通道结构建模的应用	本文通过比较这些模型与冷冻电镜结构的相似性和差异，揭示了当前最先进的深度学习计算方法在建模离子通道结构方面的优势和局限	本文主要集中在电压门控离子通道的结构建模，未涵盖所有类型的离子通道	评估和比较AlphaFold2、RoseTTAFold2和ESMFold在离子通道结构建模中的应用效果	电压门控离子通道，包括人类电压门控钠通道Na1.8、钙通道Ca1.1和钾通道K1.3	计算机视觉	NA	深度学习	AlphaFold2、RoseTTAFold2、ESMFold	蛋白质结构	包括人类电压门控钠通道Na1.8、钙通道Ca1.1和钾通道K1.3
16985	2024-10-07	Deep learning classification of EEG-based BCI monitoring of the attempted arm and hand movements 2024-Oct-28, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2023-0356 PMID:38826067	研究论文	研究利用深度学习技术对基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）进行分类，以监测手臂和手部运动尝试	结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）架构，提取EEG信号中的时空特征，并使用三种特征选择方法提高分类性能	研究主要集中在颈椎脊髓损伤（SCI）患者，未涵盖其他类型的运动障碍	提高颈椎脊髓损伤患者特定运动分类的平均性能	颈椎脊髓损伤患者的脑电图数据	机器学习	颈椎脊髓损伤	脑电图（EEG）	卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）	脑电图信号	来自格拉茨理工大学的低频多类脑电图数据集
16986	2024-10-07	AML leukocyte classification method for small samples based on ACGAN 2024-Oct-28, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2024-0028 PMID:38547466	研究论文	本文研究了基于辅助分类生成对抗网络（ACGAN）的小样本急性髓系白血病（AML）白细胞分类方法	本文首次将ACGAN应用于小样本白细胞分类任务，并展示了其在分类准确性上的竞争力	NA	评估ACGAN在小样本白细胞分类任务中的适用性	急性髓系白血病（AML）白细胞	机器学习	血液恶性肿瘤	生成对抗网络（GAN）	辅助分类生成对抗网络（ACGAN）	图像	小样本
16987	2024-10-07	Vein segmentation and visualization of upper and lower extremities using convolution neural network 2024-Oct-28, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2023-0331 PMID:38651783	研究论文	研究开发了一种基于深度学习自参数化卷积神经网络的静脉定位、识别和可视化框架，用于分割和可视化上下肢静脉图	提出了自参数化的U-Net模型，用于在不受约束条件下进行静脉分割和可视化，优于传统的CNN架构	研究样本量较小，仅涉及72名受试者	开发一种可靠的实时静脉定位和可视化系统，以辅助血管外科医生进行静脉穿刺、血管手术或慢性静脉疾病治疗	上下肢静脉的分割和可视化	计算机视觉	慢性静脉疾病	卷积神经网络	U-Net	图像	72名受试者的上下肢静脉数据
16988	2024-10-07	Repairing Noise-Contaminated Low-Frequency Vibrational Spectra with an Attention U-Net 2024-Oct-05, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.4c10893 PMID:39367839	研究论文	本文开发了一种基于注意力增强U-net架构的深度学习去噪协议，用于修复低频振动光谱中的噪声污染	利用高频和低频振动模式之间的内在相关性，有效重建低频光谱特征	NA	解决低频振动光谱检测和分析中的挑战	低频振动模式在红外和拉曼光谱中的应用	机器学习	NA	深度学习	注意力U-net	光谱	实验中使用了吸附在Ag表面上的-1,2-双(4-吡啶基)乙烯(BPE)作为代表性系统
16989	2024-10-07	A comparative study of early stage Alzheimer's disease classification using various transfer learning CNN frameworks 2024-Oct-05, Network (Bristol, England) DOI:10.1080/0954898X.2024.2406946 PMID:39367861	研究论文	本文研究了使用多种迁移学习CNN框架对早期阿尔茨海默病进行分类的效果	通过在基础CNN架构中加入批量归一化、dropout和全连接层，提高了模型对阿尔茨海默病分类的准确性和效率	未提及具体限制	评估和比较不同迁移学习CNN框架在早期阿尔茨海默病分类中的性能	早期阿尔茨海默病的分类	计算机视觉	阿尔茨海默病	迁移学习	CNN	图像	训练图像5120张，测试图像1280张
16990	2024-10-07	Enhanced image quality and lesion detection in FLAIR MRI of white matter hyperintensity through deep learning-based reconstruction 2024-Oct-04, Asian journal of surgery IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.asjsur.2024.09.156 PMID:39368951	研究论文	研究深度学习重建（DLR）在3.0T扫描仪上对白质高信号（WMH）的评估是否能提高图像质量和病灶检测能力，并与传统重建（CR）进行比较	深度学习重建（DLR）在图像质量和病灶检测敏感性方面显著优于传统重建（CR）	NA	研究深度学习重建（DLR）在白质高信号（WMH）评估中的应用效果	白质高信号（WMH）的图像质量和病灶检测能力	计算机视觉	NA	深度学习重建（DLR）	NA	图像	131名参与者（平均年龄46岁±17；46名男性）
16991	2024-10-07	Computer vision and deep transfer learning for automatic gauge reading detection 2024-10-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71270-0 PMID:39362865	研究论文	本文提出了一种使用深度学习和图像处理技术的自动模拟仪表读数检测系统	采用DenseNet 169、InceptionNet V3和VGG19等深度迁移学习模型进行自动读数检测，并展示了DenseNet 169在精度和泛化能力上的优势	VGG19模型存在过拟合问题，训练精度高但测试精度较低	开发一种自动化的模拟仪表读数检测系统，提高读数的准确性和效率	模拟仪表的读数检测	计算机视觉	NA	深度学习、机器学习、图像处理	DenseNet 169、InceptionNet V3、VGG19	图像	1011张标注图片，9个类别，读数范围从0到8
16992	2024-10-07	ChemAP: predicting drug approval with chemical structures before clinical trial phase by leveraging multi-modal embedding space and knowledge distillation 2024-10-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72868-0 PMID:39362916	研究论文	本文介绍了一种名为ChemAP的新型深度学习方案，用于在药物发现早期阶段预测药物批准	首次展示了仅使用药物结构信息通过深度学习技术定义批准和未批准药物的化学空间，从而预测药物批准的可能性	NA	开发一种仅使用化学结构数据在药物开发早期阶段进行决策的计算模型	药物批准预测	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	化学结构数据	使用了药物批准基准数据集和包含2023年FDA批准药物及2024年临床试验失败药物的外部数据集
16993	2024-10-07	Enhancing human computer interaction with coot optimization and deep learning for multi language identification 2024-10-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74327-2 PMID:39362948	研究论文	本文提出了一种结合Coot优化算法和深度学习的多语言识别技术，用于增强人机交互	开发了一种新的Coot优化算法与深度学习驱动的多语言识别和检测技术（COADL-MSLID），用于人机交互应用	NA	提高人机交互系统中多语言识别的准确性和效率	多语言识别技术在人机交互中的应用	自然语言处理	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	音频	基准数据集
16994	2024-10-07	Synergistic application of digital outcrop characterization techniques and deep learning algorithms in geological exploration 2024-Oct-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74903-6 PMID:39363057	研究论文	本研究开发了一个基于Cesium的野外数字露头可视化平台，结合改进的VGG19算法模型，提高了岩石纹理和复杂结构的识别精度	首次将数字露头表征技术与深度学习算法结合，提供了一种更快、更全面的野外地质条件理解手段	NA	开发一种新的技术平台，以提高地质学家在野外对露头数据的分析效率和易用性	地质露头数据及其在野外的可视化和分析	数字病理学	NA	UAV倾斜摄影	CNN	图像	NA
16995	2024-10-07	Postoperative facial prediction for mandibular defect based on surface mesh deformation 2024-Oct, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101973 PMID:39089509	研究论文	本研究提出了一种基于表面网格变形的新型预测模型，用于预测下颌骨缺损患者的术后面部轮廓	本研究通过使用表面三角网格和Mesh Convolutional Restricted Boltzmann Machines模型，显著提高了几何信息保留和可解释性	NA	开发一种新的预测模型，以提高下颌骨缺损患者术后面部轮廓预测的准确性和可解释性	下颌骨缺损患者的术后面部轮廓	计算机视觉	NA	表面网格理论和深度学习	Mesh Convolutional Restricted Boltzmann Machines (MCRBM)	三维变形场	NA
16996	2024-10-07	A deep learning approach to detection of oral cancer lesions from intra oral patient images: A preliminary retrospective study 2024-Oct, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101975 PMID:39043293	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习算法的人工智能软件在检测口腔癌病变中的表现	首次使用YOLOv5架构进行口腔癌病变的检测	样本量较小，成功率有待提高	评估人工智能在口腔癌病变预诊断中的潜力	口腔鳞状细胞癌病变	计算机视觉	口腔癌	深度学习	YOLOv5	图像	65张匿名的回顾性口腔内患者图像
16997	2024-10-07	Automatic detection of midfacial fractures in facial bone CT images using deep learning-based object detection models 2024-Oct, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.101914 PMID:38750725	研究论文	本文研究了使用深度学习对象检测模型自动检测面部骨CT图像中的中面部骨折	利用深度学习技术自动检测中面部骨折，提高了诊断的准确性和速度	样本量较小，仅包括100张CT图像	开发一个能够快速准确诊断中面部骨折的系统，以帮助急诊医生和患者	中面部骨折的自动检测	计算机视觉	NA	深度学习	对象检测模型（SSD和YOLOv8）	CT图像	100张包含中面部骨折的CT图像，其中80张用于训练，20张用于验证
16998	2024-10-07	Accuracy of deep learning in the differential diagnosis of coronary artery stenosis: a systematic review and meta-analysis 2024-Sep-16, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01403-4 PMID:39285323	meta-analysis	本研究系统评价和荟萃分析了基于冠状动脉造影（CAG）或冠状动脉CT造影（CCTA）图像的深度学习模型在诊断冠状动脉狭窄中的准确性	首次系统性地评估了深度学习在冠状动脉狭窄诊断中的准确性	对于不同程度的狭窄，深度学习模型的准确性仍需进一步提高	评估基于CAG和CCTA图像的深度学习模型在诊断冠状动脉狭窄中的准确性	冠状动脉狭窄的诊断	machine learning	心血管疾病	深度学习	NA	image	3568名患者和13,362张图像
16999	2024-10-07	Inferring single-cell spatial gene expression with tissue morphology via explainable deep learning 2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.12.598686 PMID:38915550	研究论文	开发了一种基于视觉变换器（ViT）的框架，用于从组织形态学图像推断单细胞空间基因表达	提出了名为SPiRiT的框架，通过整合交叉验证和模型解释在超参数调优中，显著提高了预测准确性	NA	探索利用组织形态学图像推断单细胞空间基因表达的可行性	人类乳腺癌和小鼠幼崽的组织形态学图像	计算机视觉	乳腺癌	NA	视觉变换器（ViT）	图像	人类乳腺癌和小鼠幼崽的组织样本
17000	2024-10-07	Deep learned representations of the resting 12-lead electrocardiogram to predict at peak exercise 2024-Jan-25, European journal of preventive cardiology IF:8.4Q1 DOI:10.1093/eurjpc/zwad321 PMID:37798122	研究论文	利用深度学习分析静息12导联心电图以预测峰值运动氧消耗	首次使用深度学习从静息12导联心电图中估计峰值氧消耗，无需进行心肺运动测试	研究样本主要来自马萨诸塞州总医院，外部验证样本较少，可能影响结果的普适性	利用深度学习技术从静息12导联心电图中估计峰值氧消耗，以实现高效的心血管风险分层	静息12导联心电图和峰值氧消耗	机器学习	心血管疾病	深度学习	线性模型	心电图数据	1891名进行心肺运动测试的个体，验证集448人，外部样本1076人