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
17301	2024-09-14	Deep Learning-Based Medical Images Segmentation of Musculoskeletal Anatomical Structures: A Survey of Bottlenecks and Strategies 2023-Jan-19, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering10020137 PMID:36829631	综述	本文综述了基于深度学习的肌肉骨骼解剖结构医学图像分割的瓶颈和策略	本文系统地总结了肌肉骨骼结构分析中的常见瓶颈和相关策略	不同方法需要根据具体案例进行比较和讨论	旨在介绍肌肉骨骼结构分析中的常见瓶颈和相关策略	肌肉骨骼系统的解剖结构	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	140篇文章
17302	2024-09-14	Elucidating the functional roles of prokaryotic proteins using big data and artificial intelligence 2023-01-16, FEMS microbiology reviews IF:10.1Q1 DOI:10.1093/femsre/fuad003 PMID:36725215	综述	本文综述了利用大数据和人工智能技术阐明原核生物蛋白质功能的方法	本文介绍了利用人工智能技术处理大规模'组学'数据以填补假设蛋白质（HPs）功能知识空白的创新方法	NA	帮助生物学家应用AI工具进行全面的基因组注释，并协助计算机科学家参与这一前沿生物学研究	原核生物蛋白质的功能注释	生物信息学	NA	下一代测序技术	机器学习与深度学习算法	蛋白质序列数据	NA
17303	2024-09-14	Dual-branch collaborative learning network for crop disease identification 2023, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2023.1117478 PMID:36844059	研究论文	提出了一种用于作物病害识别的双分支协作学习网络DBCLNet	采用双分支协作模块提取图像的全局和局部特征，并嵌入通道注意力机制进行特征细化，设计了特征级联模块以进一步学习更抽象的特征	NA	提高作物病害识别的效率和准确性	38种作物病害的识别	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	Plant Village数据集中的811个样本
17304	2024-09-14	A lightweight attention deep learning method for human-vehicle recognition based on wireless sensing technology 2023, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2023.1135986 PMID:36845434	研究论文	提出了一种基于无线传感技术的轻量级注意力深度学习方法用于人车识别	提出了轻量级无线传感注意力深度学习模型（LW-WADL），结合深度可分离卷积和卷积块注意力机制（CBAM），显著提高了人车分类任务的性能并减少了模型大小	未提及	解决现有无线传感技术在人车识别任务中性能有限和执行时间慢的问题	人车识别任务	计算机视觉	NA	深度学习	深度可分离卷积和卷积块注意力机制（CBAM）	通道状态信息（CSI）	未提及具体样本数量
17305	2024-09-14	Knowledge graph analysis and visualization of artificial intelligence applied in electrocardiogram 2023, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2023.1118360 PMID:36846320	研究论文	本研究通过文献计量和可视化知识图谱方法，分析了人工智能在心电图研究中的应用发展过程	采用CiteSpace和VOSviewer平台进行综合计量和可视化分析，探索了人工智能在心电图应用中的合作、共现和共引情况	主要依赖于Web of Science Core Collection数据库中的文献，可能存在数据偏差	分析人工智能在心电图研究中的应用发展过程及其研究热点	2021年之前Web of Science Core Collection数据库中的2,229篇相关文献	机器学习	NA	知识图谱分析	NA	文本	2,229篇文献
17306	2024-09-14	Tree-level almond yield estimation from high resolution aerial imagery with convolutional neural network 2023, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2023.1070699 PMID:36875622	研究论文	本文研究了利用高分辨率航空影像和卷积神经网络（CNN）进行树级杏仁产量的估算	本文展示了深度学习在树级产量估算方面相对于传统线性回归和机器学习方法的显著改进	NA	研究树级杏仁产量的估算方法，以支持精准农业资源管理	加州'Independence'品种的杏仁果园	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	CNN	多光谱影像	约2000棵树
17307	2024-09-14	Sentiment analysis and emotion detection of post-COVID educational Tweets: Jordan case 2023, Social network analysis and mining IF:2.3Q3 DOI:10.1007/s13278-023-01041-8 PMID:36880094	研究论文	研究分析了约旦社区在新冠疫情后对混合教育模式的情感和观点	利用自然语言处理和深度学习模型分析推特数据，探讨了约旦社区对混合教育模式的情感反应	研究仅基于推特数据，可能无法全面反映所有社区成员的观点	探讨新冠疫情后约旦社区对混合教育模式的情感和观点	约旦社区在新冠疫情后对混合教育模式的情感和观点	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习模型	文本	分析了约旦社区的推特数据，样本量为100%的社区成员
17308	2024-09-14	Deep learning in breast imaging 2022, BJR open DOI:10.1259/bjro.20210060 PMID:36105427	review	本文综述了深度学习在乳腺癌影像中的应用，包括癌症检测和风险预测，并讨论了人工智能系统在该领域的挑战和未来方向	深度学习在医学影像任务中展现出超越人类水平的潜力，可能用于自动化乳腺癌筛查过程，提高癌症检测率，减少不必要的召回和活检，优化患者风险评估，并为疾病预后开辟新途径	需要前瞻性试验来验证这些工具，并开发新的监管框架以解决深度学习算法带来的独特伦理、医疗法律和质量控制问题	探讨深度学习在乳腺癌影像中的应用及其未来发展方向	乳腺癌影像的解读和处理	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	NA	影像	NA
17309	2024-09-14	An Overview of Organs-on-Chips Based on Deep Learning 2022, Research (Washington, D.C.) DOI:10.34133/2022/9869518 PMID:35136860	综述	本文综述了基于深度学习的器官芯片技术及其在生物医学和化学研究中的应用	探讨了深度学习与器官芯片技术的结合，展示了其在药物开发、疾病建模和个性化医学中的巨大潜力	讨论了当前应用中面临的问题，并提出了未来发展的展望和建议	探讨深度学习与器官芯片技术的结合及其在生物医学领域的应用	器官芯片技术和深度学习	生物医学工程	NA	微流控技术	深度学习	图像	NA
17310	2024-09-14	Challenges of deep learning methods for COVID-19 detection using public datasets 2022, Informatics in medicine unlocked DOI:10.1016/j.imu.2022.100945 PMID:35434261	研究论文	本文探讨了使用公开数据集进行COVID-19检测的深度学习方法所面临的挑战	提出了一个名为CVR-Net的多尺度多编码器集成模型，用于验证深度学习模型在不同数据源下的表现	现有公开数据集缺乏独立测试集，导致模型容易过拟合训练数据分布	评估现有深度学习方法和数据集在COVID-19检测中的潜力，并指出其面临的挑战	COVID-19检测的深度学习模型及其在不同数据源下的表现	计算机视觉	COVID-19	深度学习	卷积神经网络	图像	使用了来自单一、多个和独立数据源的训练和测试数据集，具体样本数量未明确提及
17311	2024-09-14	Automatic delineation of cardiac substructures using a region-based fully convolutional network 2021-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.14810 PMID:33655548	研究论文	本文提出了一种基于区域的全卷积网络用于自动描绘心脏亚结构	使用了一种基于深度学习的算法，通过区域卷积神经网络（RCNN）自动生成心脏亚结构的轮廓，以帮助回顾性或前瞻性剂量学研究	该方法在冠状动脉和心脏瓣膜的分割上表现较差，平均表面距离（MSD）较大	研究放射剂量与心脏亚结构毒性之间的关系	心脏亚结构，如心房和心室	计算机视觉	NA	区域卷积神经网络（RCNN）	全卷积网络	CT图像	55个患者CT数据集，其中22个有对比扫描，45个用于三折交叉验证，10个用于保留评估
17312	2024-09-14	Evaluation of deep learning approaches for identification of different corona-virus species and time series prediction 2021-06, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2021.101921 PMID:33930734	研究论文	本文评估了多种深度学习模型在新冠病毒物种识别和时间序列预测中的应用	本文首次将多种卷积神经网络模型（如VGG、LetNet-5、AlexNet和Resnet-50）应用于新冠病毒和SARS_MERS感染患者的肺部X光扫描分类，并使用LSTM模型进行新冠病毒病例的时间序列预测	由于不同冠状病毒类型的特征重叠，肺部X光扫描的分类任务具有挑战性	开发一种自动化系统，用于区分新冠病毒阳性患者和阴性患者，并预测未来10天内的新冠病毒病例	新冠病毒和SARS_MERS感染患者的肺部X光扫描图像，以及意大利未来10天内的新冠病毒病例	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）	CNN和LSTM	图像	NA
17313	2024-09-14	Echocardiographic image multi-structure segmentation using Cardiac-SegNet 2021-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.14818 PMID:33655564	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的超声心动图多结构分割方法，使用Cardiac-SegNet网络进行自动分割	本文提出了一种无锚点的掩码卷积神经网络Cardiac-SegNet，相比传统的Mask R-CNN方法，该网络能够更好地建模目标的空间关系，并采用空间注意力策略突出显著特征	NA	开发一种基于深度学习的自动多结构分割方法，用于超声心动图的心脏边界分割，以评估心脏功能和疾病诊断	超声心动图中的左心室心内膜、左心室心外膜和左心房	计算机视觉	心血管疾病	卷积神经网络	CNN	图像	450个患者数据集，采用五折交叉验证和保留测试
17314	2024-09-14	Synthetic dual-energy CT for MRI-only based proton therapy treatment planning using label-GAN 2021-03-09, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/abe736 PMID:33596558	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，利用label-GAN从MRI生成合成双能CT（sDECT），以计算质子治疗中的停止功率比（SPR）	本文提出了一种新的基于标签生成对抗网络（label-GAN）的模型，能够区分高能CT（HECT）和低能CT（LECT），并显著提高了sDECT的准确性	本文仅在57例头颈部癌症患者的数据集上验证了方法的有效性，未来需要在更大和更多样化的数据集上进行验证	开发一种从MRI生成合成双能CT的方法，以支持无CT的质子治疗计划	头颈部癌症患者的MRI和双能CT图像	计算机视觉	头颈部癌症	深度学习	生成对抗网络（GAN）	图像	57例头颈部癌症患者
17315	2024-09-14	Breast tumor segmentation in 3D automatic breast ultrasound using Mask scoring R-CNN 2021-Jan, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.14569 PMID:33128230	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的方法，使用Mask scoring R-CNN进行3D自动乳腺超声中的乳腺肿瘤自动分割	本文提出了一种新颖的Mask scoring R-CNN方法，用于自动分割3D自动乳腺超声图像中的乳腺肿瘤	NA	开发一种基于深度学习的方法，用于3D自动乳腺超声中的乳腺肿瘤自动分割	3D自动乳腺超声图像中的乳腺肿瘤	计算机视觉	乳腺癌	Mask scoring R-CNN	R-CNN	图像	70名经针刺活检确诊的乳腺癌患者，其中40名用于五折交叉验证，30名用于保留测试
17316	2024-09-14	A systematic review on recent trends in transmission, diagnosis, prevention and imaging features of COVID-19 2020-Nov, Process biochemistry (Barking, London, England) DOI:10.1016/j.procbio.2020.08.016 PMID:32843849	综述	本文综述了COVID-19的传播方式、诊断方法、预防措施以及影像学特征的最新趋势	介绍了人工智能和深度学习算法在COVID-19诊断中的应用潜力，并提出了无人机热成像筛查等新技术的发展方向	未详细讨论新技术在实际应用中的可行性和局限性	探讨COVID-19的传播、诊断、预防和影像学特征的最新进展	COVID-19的传播方式、诊断方法、预防措施以及影像学特征	NA	传染病	计算机断层扫描(CT)、反转录聚合酶链反应(RT-PCR)、免疫荧光色谱法	深度学习算法	NA	NA
17317	2024-09-14	Cone-beam CT-derived relative stopping power map generation via deep learning for proton radiotherapy 2020-Sep, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.14347 PMID:32579710	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于从锥形束CT图像中生成相对停止功率图，以实现质子放射治疗中的在线剂量计算	本文创新性地使用基于cycle-GAN架构的深度学习网络，通过设计复合损失函数来生成高质量的相对停止功率图，从而实现在线剂量计算	本文仅在23名头颈部癌症患者中进行了验证，未来需要在更多患者和不同类型的癌症中进行进一步验证	旨在提高质子放射治疗中剂量分布的准确性，减少对正常组织的过度照射	头颈部癌症患者	计算机视觉	头颈部癌症	深度学习	cycle-GAN	图像	23名头颈部癌症患者
17318	2024-09-14	High quality proton portal imaging using deep learning for proton radiation therapy: a phantom study 2020-04-27, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ab8a74 PMID:33438674	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，利用kV数字化重建放射图（DRR）来提高质子门户成像（PPI）的质量	本文创新性地使用残差生成对抗网络（GAN）框架来学习PPI和DRR之间的非线性映射，并通过残差块来强调两者之间的结构差异	本文仅在模拟数据上进行了验证，尚未在临床环境中进行测试	提高质子放射治疗中的质子门户成像质量，以便在治疗过程中验证肿瘤位置	质子门户成像（PPI）和数字化重建放射图（DRR）	计算机视觉	NA	深度学习	生成对抗网络（GAN）	图像	训练集包含149张图像，测试集包含30张图像
17319	2024-09-14	[Research and application of orthotopic DR chest radiograph quality control system based on artificial intelligence] 2020-Feb-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.201904017 PMID:32096390	研究论文	本文研究并应用了基于人工智能的正位DR胸部X光片质量控制系统	本文展示了深度学习算法在医学图像大数据有效训练中比传统图像处理算法更准确和高效，并开发了一套智能质量控制系统	NA	研究并实现计算机辅助的医学图像质量控制	正位DR胸部X光片的质量控制	计算机视觉	NA	深度学习算法	图像分割模型和图像分类模型	图像	涉及大量医学图像数据
17320	2024-09-14	[Deep residual convolutional neural network for recognition of electrocardiogram signal arrhythmias] 2019-Apr-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.201712031 PMID:31016934	研究论文	提出了一种结合小波自适应阈值去噪和深度残差卷积神经网络的算法，用于多类心律失常信号的识别	设计了一个包含多个残差块的20层卷积神经网络，解决了传统CNN在网络深度增加时的退化问题，并通过批量归一化提高了收敛性	NA	提高心电图信号中心律失常的识别准确率，并将其应用于家庭和养老院等非医院场景	心电图信号中的多类心律失常	机器学习	心血管疾病	小波自适应阈值去噪	深度残差卷积神经网络 (DR-CNN)	信号	94,091个2导联心搏数据