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
17261	2024-09-10	Detecting suicide risk among U.S. servicemembers and veterans: a deep learning approach using social media data 2024-Sep-09, Psychological medicine IF:5.9Q1 DOI:10.1017/S0033291724001557 PMID:39245902	研究论文	本文开发了一种算法，利用社交媒体数据识别美国军人和退伍军人的自杀风险	首次使用深度学习模型RoBERTa结合社交媒体文本和元数据来检测自杀相关内容	研究样本仅限于一个军事特定的社交媒体平台，未来需要验证在其他平台上的适用性	开发一种能够识别社交媒体上自杀相关内容的算法，以帮助识别高自杀风险的军人和退伍军人	美国军人和退伍军人的社交媒体帖子	机器学习	NA	深度学习	RoBERTa	文本	8449条社交媒体帖子
17262	2024-09-10	High-quality AFM image acquisition of living cells by modified residual encoder-decoder network 2024-Sep, Journal of structural biology IF:3.0Q3 DOI:10.1016/j.jsb.2024.108107 PMID:38906499	研究论文	提出了一种基于残差编码器-解码器的自适应注意力图像重建网络，用于提高原子力显微镜成像质量	结合深度学习技术和原子力显微镜成像，提出了一种新的网络结构，显著提高了图像重建质量和细胞识别率	未提及	提高原子力显微镜成像质量，以便更好地进行细胞研究和分析	活细胞的原子力显微镜图像	计算机视觉	NA	原子力显微镜	残差编码器-解码器网络	图像	未提及
17263	2024-09-10	Challenges and opportunities in the development and clinical implementation of artificial intelligence based synthetic computed tomography for magnetic resonance only radiotherapy 2024-09, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110387 PMID:38885905	研究论文	本文讨论了基于人工智能的合成计算机断层扫描（sCT）在仅使用磁共振成像（MRI）的放射治疗中的开发和临床实施的挑战与机遇	本文提出了在没有共识的情况下，如何通过专家讨论来解决sCT在不同医院中的实施差异问题	本文主要集中在sCT的开发和实施方面，未深入探讨具体的算法和技术细节	探讨sCT在放射治疗中的临床应用及其面临的挑战	合成计算机断层扫描（sCT）在仅使用磁共振成像（MRI）的放射治疗中的应用	计算机视觉	NA	深度学习（DL）	NA	图像	NA
17264	2024-09-10	Artificial intelligence-assisted quantitative CT analysis of airway changes following SABR for central lung tumors 2024-09, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110376 PMID:38857700	研究论文	本文评估了一种基于人工智能的自动化评分方法，用于量化中央肺肿瘤患者接受立体定向消融放疗（SABR）后支气管变化	本文的创新点在于使用基于人工智能的气道自动分割技术，能够更早地检测到支气管狭窄/闭塞，并提高了检测率	本文的局限性在于仅在两个数据集上进行了验证，且样本量相对较小	研究目的是评估一种基于人工智能的自动化评分方法，用于量化中央肺肿瘤患者接受SABR后支气管变化	研究对象是接受SABR治疗的中央肺肿瘤患者	计算机视觉	肺癌	立体定向消融放疗（SABR）	深度学习模型（MEDPSeg）	CT扫描图像	共59名患者，其中26名来自阿姆斯特丹大学医学中心（AUMC），33名来自彼得·麦克卡勒姆癌症中心（PMCC）
17265	2024-08-26	Correction: PSMA‑positive prostatic volume prediction with deep learning based on T2‑weighted MRI 2024-Sep, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-024-01829-4 PMID:39180615	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
17266	2024-09-10	Ambulatory ECG noise reduction algorithm for conditional diffusion model based on multi-kernel convolutional transformer 2024-Sep-01, The Review of scientific instruments DOI:10.1063/5.0222123 PMID:39248622	研究论文	本文提出了一种基于多核卷积变压器的条件扩散模型，用于动态心电图噪声抑制	引入条件噪声增强扩散模型网络，设计多核卷积变压器网络结构，并整合扩散模型逆过程实现噪声抑制	NA	提高动态心电图信号的清晰度，以便更准确地分析心血管疾病	动态心电图信号及其噪声干扰	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	卷积变压器网络	心电图信号	QT数据库和MIT-BIH噪声应激测试数据库
17267	2024-09-10	Performance analysis of deep learning-based electric load forecasting model with particle swarm optimization 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35273 PMID:39247372	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和粒子群优化的电力负荷预测模型PSO-BiTC	该模型结合了时间卷积网络（TCN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM），并使用粒子群优化算法（PSO）优化模型参数，提高了预测性能和泛化能力	NA	提高电力负荷预测的准确性和效率	电力负荷预测模型	机器学习	NA	粒子群优化算法（PSO）	时间卷积网络（TCN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）	时间序列数据	四个广泛的数据集
17268	2024-09-10	Systematic review and meta-analysis of deep learning applications in computed tomography lung cancer segmentation 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110344 PMID:38806113	综述	本文对深度学习在计算机断层扫描（CT）肺癌分割中的应用进行了系统综述和荟萃分析	本文通过荟萃分析评估了深度学习算法在不同临床设置和肿瘤阶段中的有效性，并指出了影响算法性能的关键因素	研究中78%的评估存在数据间隔遗漏的风险，8%的研究因结节大小排除而存在泛化性问题	评估深度学习算法在肺癌分割中的有效性，并探讨影响其性能的因素	深度学习算法在不同临床设置和肿瘤阶段的肺癌分割效果	计算机视觉	肺癌	深度学习	NA	图像	37项研究
17269	2024-09-10	Generalizability of deep learning in organ-at-risk segmentation: A transfer learning study in cervical brachytherapy 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110332 PMID:38763356	研究论文	本文研究了在宫颈近距离放射治疗中，通过迁移学习提高深度学习模型对危及器官自动分割的泛化能力	本文首次展示了迁移学习在提高深度学习模型泛化能力方面的有效性，特别是在不同机构和扫描设备之间的应用	研究仅限于宫颈近距离放射治疗中的危及器官分割，未涵盖其他治疗场景或器官	研究迁移学习在提高深度学习模型泛化能力方面的效果，特别是在临床环境中	宫颈近距离放射治疗中的危及器官	计算机视觉	NA	迁移学习	深度学习模型	医学影像	120次扫描，包括环和双管施用器，使用3T磁共振扫描仪
17270	2024-09-10	Development and benchmarking of a Deep Learning-based MRI-guided gross tumor segmentation algorithm for Radiomics analyses in extremity soft tissue sarcomas 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110338 PMID:38782301	研究论文	本文开发并测试了一种基于深度学习的MRI引导的软组织肉瘤大肿瘤分割算法，用于放射组学分析	开发了一种基于深度学习的自动分割算法，用于预测软组织肉瘤的主要大肿瘤作为放射组学分析的感兴趣体积	算法在直接临床应用方面仍存在变异性，特别是在放射治疗计划中的应用	开发和验证一种自动分割算法，用于放射组学分析和放射治疗计划中的感兴趣体积分割	软组织肉瘤的MRI图像	计算机视觉	软组织肉瘤	深度学习	深度学习算法	MRI图像	训练集包含157名患者，测试集包含87名患者
17271	2024-09-10	Interpretable deep learning insights: Unveiling the role of 1 Gy volume on lymphopenia after radiotherapy in breast cancer 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110333 PMID:38772478	研究论文	本研究旨在开发和验证预测乳腺癌患者放疗后淋巴细胞减少的深度神经网络模型	首次揭示了1 Gy剂量体积在放疗后淋巴细胞减少中的重要作用	需要进一步研究以优化放疗计划	开发和验证预测乳腺癌患者放疗后淋巴细胞减少的模型	乳腺癌患者放疗后的淋巴细胞减少	机器学习	乳腺癌	深度神经网络	DNN	剂量-体积直方图数据和临床因素	918名连续的乳腺癌患者，其中589名用于训练，203名用于测试，126名用于外部验证
17272	2024-09-10	CBIL-VHPLI: a model for predicting viral-host protein-lncRNA interactions based on machine learning and transfer learning 2024-07-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68750-8 PMID:39080344	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和迁移学习的新模型CBIL-VHPLI，用于预测病毒-宿主蛋白-lncRNA相互作用	首次提出了一种结合卷积神经网络和双向长短时记忆网络模块的深度学习方法，并结合迁移学习来预测病毒-宿主蛋白-lncRNA相互作用	NA	解码病毒病原体和宿主免疫过程的分子机制	病毒-宿主蛋白-lncRNA相互作用	机器学习	NA	k-mer方法、one-hot编码、CTD方法、Z曲线方法	卷积神经网络、双向长短时记忆网络	蛋白质序列、lncRNA序列	包括植物、动物等的大量多样数据集
17273	2024-09-10	Knowledge, attitude, and perception of Arab medical students towards artificial intelligence in medicine and radiology: A multi-national cross-sectional study 2024-Jul, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-023-10509-2 PMID:38150076	研究论文	本文评估了阿拉伯医学生对医学和放射学中人工智能的知识、态度和认知	首次对阿拉伯医学生进行多国跨学科研究，评估他们对人工智能在医学和放射学中的知识、态度和认知	样本仅限于阿拉伯国家的医学生，可能无法代表全球医学生的观点	评估医学生对人工智能在医学和放射学中的知识、态度和认知	阿拉伯国家的医学生	NA	NA	NA	NA	NA	4492名医学生
17274	2024-09-10	Plant Parasitic Nematode Identification in Complex Samples with Deep Learning 2023-Feb, Journal of nematology IF:1.4Q2 DOI:10.2478/jofnem-2023-0045 PMID:37849469	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习技术在复杂样本中识别植物寄生线虫的新方法	本文提出了一个新的公共数据集，包含从异源土壤提取物中注释的植物寄生线虫图像，用于推动自动化方法的发展	NA	开发一种快速且自动化的方法来识别和量化植物寄生线虫，以减少作物损失	植物寄生线虫	计算机视觉	NA	深度学习	目标检测模型	图像	NA
17275	2024-09-10	UncertaintyFuseNet: Robust uncertainty-aware hierarchical feature fusion model with Ensemble Monte Carlo Dropout for COVID-19 detection 2023-Feb, An international journal on information fusion DOI:10.1016/j.inffus.2022.09.023 PMID:36217534	研究论文	本文提出了一种新的深度学习特征融合模型UncertaintyFuseNet，用于COVID-19检测，结合了CT和X射线图像数据	本文创新性地引入了不确定性感知和层次特征融合方法，并使用Ensemble Monte Carlo Dropout技术量化预测不确定性	NA	开发一种能够准确区分COVID-19与其他疾病的计算机辅助检测系统	COVID-19的CT和X射线图像数据	计算机视觉	COVID-19	Ensemble Monte Carlo Dropout	深度学习模型	图像	CT扫描和X射线数据集，分别达到99.08%和96.35%的预测准确率
17276	2024-09-10	Three-dimensional reconstructing undersampled photoacoustic microscopy images using deep learning 2023-Feb, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2022.100429 PMID:36544533	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的全重建欠采样三维光声显微镜图像的方法	本文首次报道了基于深度学习的全重建欠采样三维光声显微镜数据的方法，展示了在不同欠采样比例下优于插值重建方法的鲁棒性	NA	提高光声显微镜的成像速度和数据处理效率	欠采样的三维光声显微镜图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	三维体积数据	NA
17277	2024-09-10	Artificial Intelligence and Machine Learning in Prediction of Surgical Complications: Current State, Applications, and Implications 2023-Jan, The American surgeon DOI:10.1177/00031348221101488 PMID:35562124	综述	本文综述了人工智能（AI）在预测手术并发症中的应用现状，重点介绍了机器学习和深度学习算法在手术风险分层中的作用	AI驱动的模型能够准确识别高风险患者，并克服传统统计风险计算器的局限性	NA	探讨AI在预测手术并发症中的应用及其对未来基于个体患者因素的知情同意讨论的影响	手术并发症的预测和患者风险分层	机器学习	NA	机器学习和深度学习算法	NA	NA	NA
17278	2024-09-10	A Surgeon's Guide to Artificial Intelligence-Driven Predictive Models 2023-Jan, The American surgeon DOI:10.1177/00031348221103648 PMID:35588764	研究论文	本文为外科医生提供了人工智能驱动的预测模型的基本理解	介绍了常见的机器学习和深度学习算法、模型开发、性能指标和解释	未提及具体的研究限制	帮助外科医生理解人工智能驱动的预测模型	外科医生和人工智能驱动的预测模型	机器学习	NA	机器学习	机器学习和深度学习算法	NA	NA
17279	2024-09-10	Advanced deep learning approaches to predict supply chain risks under COVID-19 restrictions 2023-Jan, Expert systems with applications IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.eswa.2022.118604 PMID:35999828	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法来预测在COVID-19限制下的供应链风险	本文提出了两种深度学习模型变体（RNN和TCN）来预测供应链风险，并展示了TCN模型在预测风险方面的100%准确率	NA	预测在COVID-19限制下的供应链风险，以提高供应链的韧性	供应链中的货物运输风险	机器学习	NA	深度学习	RNN（LSTM、BiLSTM、GRU）和TCN	在线数据集	NA
17280	2024-09-10	SARS-CoV-2 virus classification based on stacked sparse autoencoder 2023, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2022.12.007 PMID:36530948	研究论文	本文提出了一种基于堆叠稀疏自编码器（SSAE）的SARS-CoV-2病毒分类方法	使用图像表示的完整基因组序列作为SSAE的输入，实现了高效的病毒分类	未在训练过程中使用SARS-CoV-2样本，仅在后续测试中使用	开发一种高效的病毒基因组分类方法，特别是针对SARS-CoV-2	SARS-CoV-2病毒的基因组序列	机器学习	NA	堆叠稀疏自编码器（SSAE）	堆叠稀疏自编码器（SSAE）	图像	未明确提及具体样本数量