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
17121	2024-09-11	Comparing code-free and bespoke deep learning approaches in ophthalmology 2024-Sep, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-024-06432-x PMID:38446200	综述	本文综述了无代码深度学习（CFDL）在眼科领域的应用，并与定制深度学习（DL）方法进行了比较	CFDL允许没有编码专业知识的临床医生构建高质量的人工智能模型，无需编写代码	CFDL的讨论大多是单维度的，且适用性差距较大，需要多维度的分析和改进数据集质量、适用性问题和研究设计的不规范性	比较无代码深度学习和定制深度学习在眼科领域的优势	糖尿病视网膜病变筛查、视网膜多疾病分类、手术视频分类、眼科组学和资源管理等任务	机器学习	NA	深度学习	无代码深度学习（CFDL）和定制深度学习（DL）	文本	10项相关研究
17122	2024-09-11	Artificial intelligence in ovarian cancer drug resistance advanced 3PM approach: subtype classification and prognostic modeling 2024-Sep, The EPMA journal DOI:10.1007/s13167-024-00374-4 PMID:39239109	研究论文	本研究利用人工智能技术，通过单细胞水平的药物反应特征，构建了卵巢癌患者亚型分类和预测模型，以促进个性化医疗	本研究首次将KAN架构应用于深度学习预测模型，并结合多组学数据进行患者亚型分类和预后建模	NA	通过人工智能技术，识别卵巢癌患者对一线治疗药物的耐药特征，并构建分类和预测模型，以实现个性化医疗	卵巢癌患者及其对一线化疗药物的耐药性	机器学习	卵巢癌	Beyondcell算法	KAN架构	多组学数据	21,937个卵巢癌细胞样本和来自TCGA的训练集及三个外部验证集（GSE17260, GSE26712, GSE51088）
17123	2024-09-11	Hyperspectral imaging with deep learning for quantification of tissue hemoglobin, melanin, and scattering 2024-Sep, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.29.9.093507 PMID:39247058	研究论文	本文利用深度学习算法对高光谱成像数据进行分析，以量化组织中的血红蛋白、黑色素和散射成分	本文提出了一种利用深度学习算法快速分析高光谱数据的方法，相比传统迭代最小二乘法，计算速度提高了4000倍以上	NA	开发一种快速且准确的方法来量化组织中的吸收和散射成分	人体组织的血红蛋白、脱氧血红蛋白、黑色素和散射成分	计算机视觉	NA	高光谱成像	人工神经网络 (ANN)	光谱数据	24,000个随机组合的生理相关组织成分的模拟漫反射光谱
17124	2024-09-11	Hybrid ensemble - deep transfer model for early cassava leaf disease classification 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36097 PMID:39247275	研究论文	本文提出了一种基于混合集成-深度迁移模型的方法，用于早期木薯叶病害的分类	开发了三种新的混合模型，并展示了高准确率的结果	NA	提高木薯叶病害早期检测的准确性	木薯叶病害	计算机视觉	NA	深度学习	混合集成模型	图像	NA
17125	2024-09-11	An improved deep convolutional neural network-based YouTube video classification using textual features 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35812 PMID:39247283	研究论文	本文提出了一种基于深度卷积神经网络和文本特征的改进方法，用于YouTube视频分类	本文设计了一种深度卷积神经网络（DCNN），并结合循环神经网络（RNN）和门控循环单元（GRU）进行性能比较，实验结果表明该方法在YouTube视频分类中取得了最高的ROC AUC分数和准确率	NA	开发一种基于人工智能的方法来分类YouTube视频	YouTube视频及其相关的文本信息，如标题、描述、用户标签等	计算机视觉	NA	深度学习	深度卷积神经网络（DCNN）、循环神经网络（RNN）、门控循环单元（GRU）	文本	一个包含9个类别的大型数据集
17126	2024-09-11	Improved FasterViT model for citrus disease diagnosis 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36092 PMID:39247290	研究论文	本文提出了一种改进的FasterViT模型，用于柑橘病害诊断，通过结合CNN和ViT的优势，提高了模型在不同环境条件下识别植物叶片病害的能力	本文的创新点在于提出了一种先进的混合CNN-ViT框架，通过交叉阶段交替使用Mixup和Cutout方法，增强了模型的鲁棒性和泛化能力，并采用了Triplet Attention和AdaptiveAvgPool机制来降低训练成本	本文的局限性在于仅在柑橘病害数据集上进行了测试，未来需要在更多种类的植物病害数据集上验证模型的通用性	本文的研究目的是提高深度学习模型在不同环境条件下识别植物叶片病害的准确性，并降低训练成本	本文的研究对象是柑橘病害的诊断	计算机视觉	柑橘病害	深度学习	混合CNN-ViT框架	图像	本文使用了自建的小规模柑橘病害数据集（in-field small dataset）和PlantVillage数据集进行测试
17127	2024-09-11	Optimizing MobileNetV2 for improved accuracy in early gastric cancer detection based on dynamic pelican optimizer 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35854 PMID:39247334	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的胃癌自动诊断框架，使用定制的深度学习模型MobileNetV2，并通过动态鹈鹕优化算法（DPOA）进行优化	本文的创新点在于结合了MobileNetV2和动态鹈鹕优化算法（DPOA），以提高胃癌早期检测的准确性	尽管结果令人鼓舞，但仍需进一步研究，特别是需要更大和更多样化的数据集以及全面的临床验证来验证该方法的有效性	本文的研究目的是提高胃癌早期检测的准确性和速度	本文的研究对象是胃癌的早期检测	计算机视觉	胃癌	动态鹈鹕优化算法（DPOA）	MobileNetV2	图像	数据集分为训练集（80%）和测试集（20%）
17128	2024-09-11	Deep learning-based state of charge estimation for electric vehicle batteries: Overcoming technological bottlenecks 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35780 PMID:39253128	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的电动汽车电池荷电状态（SOC）估算方法，旨在解决电池管理中的关键挑战并提高电动汽车效率	该研究的创新点在于整合了来自宝马i3电动汽车的真实驾驶数据，使模型能够捕捉影响SOC的复杂动态因素，并显著提高估算精度	NA	提高电动汽车电池荷电状态估算的准确性，促进能源节约和碳减排	电动汽车电池的荷电状态	机器学习	NA	深度学习	深度学习网络	多维数据（包括环境因素、车辆参数和电池属性）	72次实际驾驶测试，包含25种环境变量
17129	2024-09-11	Expert-Level Detection of Referable Glaucoma from Fundus Photographs in a Safety Net Population: The AI and Teleophthalmology in Los Angeles Initiative 2024-Aug-26, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.25.24312563 PMID:39252888	研究论文	开发并测试了一种基于深度学习算法，用于检测洛杉矶县卫生服务部门远程视网膜筛查计划中的可转诊青光眼	该算法在检测可转诊青光眼方面的表现与眼科医生和验光师相当或超过，且不受经验水平影响	NA	开发和测试一种深度学习算法，用于检测可转诊青光眼	青光眼检测	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	VGG-19	图像	12,098张图像，来自5,616名患者（2,086名可转诊青光眼，3,530名非青光眼）
17130	2024-09-11	Automated Interpretation of Lung Sounds by Deep Learning in Children With Asthma: Scoping Review and Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats Analysis 2024-Aug-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/53662 PMID:39178033	综述	本文对人工智能辅助儿童哮喘肺音分析的文献进行了范围综述，并进行了优势、劣势、机会和威胁分析	本文创新性地结合了范围综述和SWOT分析，全面评估了人工智能在儿童哮喘肺音分析中的应用	纳入的研究质量普遍较低，缺乏外部验证，且数据收集和解释缺乏标准化	客观回顾人工智能辅助儿童哮喘肺音分析的文献，并提供其优势、劣势、机会和威胁的平衡评估	儿童哮喘患者的肺音分析	机器学习	哮喘	人工智能	NA	音频	学术文献搜索中纳入7项研究，灰色文献搜索中纳入11项研究
17131	2024-09-11	Anatomically constrained tractography of the fetal brain 2024-Aug-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120723 PMID:39029605	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的解剖学约束胎儿脑部纤维束追踪方法	通过在dMRI空间中直接进行胎儿脑组织准确分割，显著提高了纤维束追踪的准确性，并能重建高度弯曲的纤维束如视辐射	NA	改进胎儿脑部扩散加权磁共振成像中的纤维束追踪技术	胎儿脑部白质纤维束	计算机视觉	NA	扩散加权磁共振成像（dMRI）	深度学习方法	图像	独立测试数据
17132	2024-09-11	MRGM: An enhanced catalog of mouse gut microbial genomes substantially broadening taxonomic and functional landscapes 2024-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.12.607507 PMID:39211244	研究论文	本文介绍了MRGM，一个包含42,245个非冗余小鼠肠道细菌基因组的全面目录，显著扩展了小鼠肠道微生物的分类和功能范围	MRGM通过改进的基因组质量评估技术，捕获了先前未被充分代表的分类群，并将小鼠肠道微生物蛋白的基因本体注释率从3.2%提高到60%	NA	增强小鼠肠道微生物组研究的转化价值，提供详细和高品质的小鼠肠道微生物基因组目录	小鼠肠道微生物基因组	NA	NA	深度学习	NA	基因组	42,245个非冗余小鼠肠道细菌基因组，涵盖1,524个物种
17133	2024-09-11	A Deep Learning Approach to Predict Recanalization First-Pass Effect following Mechanical Thrombectomy in Patients with Acute Ischemic Stroke 2024-Aug-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8272 PMID:38871371	研究论文	研究利用深度学习方法预测急性缺血性中风患者在接受机械血栓切除术后首次通过效应的再通效果	首次提出完全自动化的深度学习方法，无需手动分割即可从术前CT和MR影像中预测首次通过效应	NA	开发一种完全自动化的深度学习方法，用于预测急性缺血性中风患者在接受机械血栓切除术后首次通过效应的再通效果	急性缺血性中风患者在接受机械血栓切除术后的首次通过效应	机器学习	中风	深度学习	混合变压器模型	影像	326名接受机械血栓切除术的患者
17134	2024-09-11	CT Reconstruction using Nonlinear Diffusion Posterior Sampling with Detector Blur Modeling 2024-Aug, Conference proceedings. International Conference on Image Formation in X-Ray Computed Tomography PMID:39247222	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和探测器模糊物理建模的CT重建方法，以提高空间分辨率	利用扩散模型作为深度图像先验，结合似然性前向模型进行测量，提出了一种非线性扩散后验采样方法	仅在模拟数据上进行了验证，尚未在实际临床数据上进行测试	提高CT重建中的空间分辨率	CT图像重建	计算机视觉	NA	深度学习	扩散模型	图像	模拟数据
17135	2024-09-11	AI-NERD: Elucidation of relaxation dynamics beyond equilibrium through AI-informed X-ray photon correlation spectroscopy 2024-Jul-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-49381-z PMID:39009571	研究论文	本文开发了一种无监督深度学习框架，用于从实验数据中自动分类弛豫动力学，无需任何先验物理知识	提出了一个无监督深度学习框架，用于自动分类弛豫动力学，并展示了其在大数据集探索中的应用	NA	理解和解释功能材料在原位环境中的动力学行为	功能材料的弛豫动力学	物理学	NA	X射线光子相关光谱（XPCS）	深度学习（DL）	实验数据	NA
17136	2024-09-11	Utilizing adaptive deformable convolution and position embedding for colon polyp segmentation with a visual transformer 2024-03-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-57993-0 PMID:38538774	研究论文	本文提出了一种基于视觉变换器的结肠息肉分割模型，结合了自适应可变形卷积和位置嵌入	本文提出的Polyp-Vision Transformer (Polyp-ViT)模型在传统Transformer架构基础上，增强了特征提取和位置嵌入的自适应机制	NA	开发一种自动化的结肠息肉检测系统，以辅助早期诊断结直肠癌	结肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	视觉变换器 (ViT)	Transformer	图像	在Kvasir-seg和CVC-Clinic DB数据集上进行了测试，分别包含NA和NA个样本
17137	2024-09-11	MRGM: an enhanced catalog of mouse gut microbial genomes substantially broadening taxonomic and functional landscapes 2024 Jan-Dec, Gut microbes IF:12.2Q1 DOI:10.1080/19490976.2024.2393791 PMID:39230075	研究论文	本文介绍了一种增强版的鼠肠道微生物基因组目录MRGM，显著扩展了分类和功能范围	MRGM包含了42,245个非冗余的鼠肠道细菌基因组，覆盖1,524个物种，通过改进的基因组质量评估技术，捕捉到先前未被充分代表的谱系，并使用深度学习将基因本体注释率提高了18倍	NA	增强鼠肠道微生物组研究的转化价值，提供详细的鼠肠道微生物基因组目录	鼠肠道微生物组	NA	NA	深度学习	NA	基因组	42,245个非冗余的鼠肠道细菌基因组，覆盖1,524个物种
17138	2024-09-11	Deep learning model shows pathologist-level detection of sentinel node metastasis of melanoma and intra-nodal nevi on whole slide images 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1418013 PMID:39238597	研究论文	本文研究了深度学习模型在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣方面的能力	深度学习模型在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移方面达到了病理学家水平，并能区分结内痣和转移	需要进一步验证	评估人工智能在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣方面的能力	黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣	数字病理学	黑色素瘤	深度学习	深度学习模型	图像	485张全切片图像，包括196个前哨淋巴结活检样本
17139	2024-09-11	A Deep Learning Based Intelligent Decision Support System for Automatic Detection of Brain Tumor 2024, Biomedical engineering and computational biology IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11795972241277322 PMID:39238891	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的智能决策支持系统，用于自动检测脑肿瘤	本文采用了从零开始构建的卷积神经网络（CNN）和迁移学习模型（VGG-16、VGG-19、LeNet-5），并通过数据增强和超参数调优来提高检测精度	NA	开发一种能够自动检测脑肿瘤的智能决策支持系统，以辅助医疗从业者进行诊断	脑肿瘤的自动检测	计算机视觉	脑肿瘤	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	大量脑部图像数据
17140	2024-09-11	RT-DETR-SoilCuc: detection method for cucumber germinationinsoil based environment 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1425103 PMID:39239193	研究论文	本文提出了一种基于RT-DETR的黄瓜发芽检测方法，适用于土壤环境	设计了一种轻量级的实时黄瓜发芽检测模型，通过引入在线图像增强、Adown下采样操作符、广义高效轻量网络、在线卷积重参数化机制和归一化高斯Wasserstein距离损失函数，提高了模型的训练效果和轻量化程度	NA	解决现有深度学习种子发芽检测技术在复杂土壤环境中识别准确率下降的问题	黄瓜发芽过程	计算机视觉	NA	Real-Time DEtection TRansformer (RT-DETR)	RT-DETR-SoilCuc	图像	不同盐浓度压力下的黄瓜发芽实验