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
18181	2024-09-06	Deep Learning-Assisted Diffusion Tensor Imaging for Evaluation of the Physis and Metaphysis 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-00993-3 PMID:38321313	研究论文	本文探讨了使用深度学习辅助的扩散张量成像（DTI）技术来自动分割骺板和干骺端，以预测儿童身高的变化	本文提出了使用UNETR模型进行自动分割，相比传统的手动分割方法，显著提高了效率并减少了人为误差	研究样本量较小，且仅限于儿童群体，未来需要在大规模和多样化的样本中验证模型的有效性	开发一种自动化的方法来替代手动分割骺板DTI图像，以提高效率和准确性	骺板和干骺端的扩散张量成像	计算机视觉	NA	扩散张量成像（DTI）	UNETR	图像	385个DTI扫描，来自191名平均年龄为12.6岁±2.01岁的受试者
18182	2024-09-06	Automated Quantification of Total Cerebral Blood Flow from Phase-Contrast MRI and Deep Learning 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00948-0 PMID:38343224	研究论文	本文开发并验证了一种基于深度学习的自动化技术，用于从相位对比MRI中量化总脑血流量	提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于从相位对比MRI中量化总脑血流量，减少了手动选择脑供血动脉的时间和主观性	仅在内部和外部测试集上进行了验证，未提及在更大规模或不同人群中的应用	开发和验证一种自动化技术，用于从相位对比MRI中量化总脑血流量	总脑血流量（tCBF）的量化	计算机视觉	NA	相位对比磁共振成像（PC MRI）	U-Net	图像	218张训练图像，40张测试图像，20张外部数据集
18183	2024-09-06	Deep Learning-based Diagnosis of Pulmonary Tuberculosis on Chest X-ray in the Emergency Department: A Retrospective Study 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00952-4 PMID:38343228	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于在急诊科通过胸部X光片检测肺结核	使用EfficientNetV2架构和伪标签进行半监督学习，显著提高了检测性能	算法在不同类型的胸部X光片上的表现存在差异，特别是前-后位和便携式前-后位X光片	开发一种能够在急诊科快速准确检测肺结核的深度学习算法	胸部X光片图像	计算机视觉	肺结核	深度学习	EfficientNetV2	图像	3498张胸部X光片图像，包括来自台湾大学医院的2144张训练图像和1354张测试图像，以及来自NIH ChestX-ray14、Montgomery County和Shenzhen的公共数据库图像
18184	2024-09-06	MRI-Based Machine Learning Fusion Models to Distinguish Encephalitis and Gliomas 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00957-z PMID:38343248	研究论文	本文比较了经典机器学习模型和深度学习模型在区分脑炎和胶质瘤中的表现，并评估了融合放射组学在区分这两种疾病中的有效性	本文创新性地结合了经典机器学习和深度学习技术，提出了一种深度学习放射组学模型，显著提高了区分脑炎和胶质瘤的准确性	本文仅分析了116例患者的MRI图像，样本量较小，可能影响模型的泛化能力	比较经典机器学习模型和深度学习模型在区分脑炎和胶质瘤中的表现，并评估融合放射组学的有效性	脑炎和胶质瘤的MRI图像	机器学习	NA	机器学习	CNN	图像	116例患者
18185	2024-09-06	Development of Local Software for Automatic Measurement of Geometric Parameters in the Proximal Femur Using a Combination of a Deep Learning Approach and an Active Shape Model on X-ray Images 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00953-3 PMID:38343246	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和主动形状模型（ASM）的方法，用于在X光图像上自动测量近端股骨的几何参数	本文的创新点在于将深度学习神经网络与主动形状模型相结合，实现了对近端股骨几何参数的自动测量	本文的局限性在于仅使用了428张X光图像进行训练和测试，样本量相对较小	本文的研究目的是开发一种自动测量近端股骨几何参数的方法，以帮助医生早期识别髋部和股骨疾病	本文的研究对象是近端股骨的几何参数，包括股骨颈轴长（FNAL）、股骨头直径（FHD）、股骨颈宽度（FNW）、股骨干宽度（SW）、颈干角（NSA）和阿尔法角（AA）	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	神经网络	图像	428张X光图像，其中208张为男性，220张为女性
18186	2024-09-06	Enhancing Disease Classification with Deep Learning: a Two-Stage Optimization Approach for Monkeypox and Similar Skin Lesion Diseases 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00941-7 PMID:38343247	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的两阶段优化方法，用于区分猴痘和其他类似皮肤病	本研究通过迁移学习、微调和集成学习技术，优化了深度神经网络的准确性，并提出了一种新的集成模型EM3，显著提高了疾病分类的准确性	本研究主要针对猴痘、水痘和麻疹进行分类，未涵盖其他可能的皮肤病	开发一种快速且高度准确的决策支持系统，用于及时诊断猴痘，减少人为错误和手动流程，提高临床效率	猴痘、水痘和麻疹	计算机视觉	传染病	深度学习	ConvNeXtBase, Large, XLarge, RegNetX160, ResNetRS101, ResNet101	图像	71个预训练深度神经网络模型
18187	2024-09-06	Automatic 3D Segmentation and Identification of Anomalous Aortic Origin of the Coronary Arteries Combining Multi-view 2D Convolutional Neural Networks 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00950-6 PMID:38343261	研究论文	本文提出了一种基于多视角2D卷积神经网络的自动3D分割和识别冠状动脉异常起源于主动脉的方法	本文创新性地结合了多视角2D注意力U-Net和3D视图集成，实现了对冠状动脉异常起源于主动脉的自动分割和分类	本文仅在124个CTA样本上进行了训练和测试，样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	旨在通过卷积神经网络自动分割和分类冠状动脉的正常或异常起源，以提高临床诊断的效率和准确性	冠状动脉的正常或异常起源于主动脉的分割和分类	计算机视觉	心血管疾病	卷积神经网络	注意力U-Net	图像	124个CTA图像
18188	2024-09-06	Lightweight Attentive Graph Neural Network with Conditional Random Field for Diagnosis of Anterior Cruciate Ligament Tear 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00944-4 PMID:38343260	研究论文	本文提出了一种轻量级注意力图神经网络（GNN）与条件随机场（CRF）结合的方法，用于前交叉韧带（ACL）撕裂的诊断	引入了基于度量的元学习策略和轻量级特征嵌入网络，结合CRF和多种注意力机制，解决了小样本和不平衡数据的问题	NA	克服小样本和不平衡数据带来的挑战，实现快速准确的前交叉韧带撕裂分类	前交叉韧带撕裂的分类	计算机视觉	运动损伤	图神经网络（GNN），条件随机场（CRF）	轻量级注意力图神经网络（GNN）	图像	NA
18189	2024-09-06	Horse Herd Optimization with Gate Recurrent Unit for an Automatic Classification of Different Facial Skin Disease 2024-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-023-00962-2 PMID:38343253	研究论文	本文提出了一种基于门控循环单元（GRU）的深度学习模型，用于自动分类不同面部皮肤病	本文创新性地结合了马群优化算法（HOA）和门控循环单元（GRU），提高了面部皮肤病分类的准确性和效率	本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同数据集上的表现	开发一种高效准确的面部皮肤病自动分类方法	面部皮肤病，包括痤疮、湿疹、痣、黑色素瘤、酒渣鼻和其他真菌感染	计算机视觉	皮肤病	门控循环单元（GRU）	门控循环单元（GRU）	图像	使用Kaggle数据库中的面部皮肤病图像数据集，包括酒渣鼻、湿疹、基底细胞癌、光化性角化病和痤疮等
18190	2024-09-06	Intelligently Quantifying the Entire Irregular Dental Structure 2024-04, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345241226871 PMID:38372132	研究论文	本文提出了一种人工智能测量工具，用于对不规则牙结构进行整体定量分析	本文创新性地使用了轻量级模型LU-Net，并通过补偿模块解决了边界不清晰导致的分割难题，同时进行了额外的牙釉质分割以建立测量坐标系统	NA	开发一种能够对不规则牙结构进行整体定量分析的工具，以满足临床需求	不规则牙结构，特别是腭骨	计算机视觉	NA	深度学习语义分割	LU-Net	图像	测试集中包含腭骨和牙釉质的样本
18191	2024-09-06	B-mode US and Deep Learning Rivals Shear-Wave Elastography in Screening for Fibrosis 2024-04, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240868 PMID:38652032	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18192	2024-09-06	Context-dependent design of induced-fit enzymes using deep learning generates well-expressed, thermally stable and active enzymes 2024-Mar-12, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2313809121 PMID:38437538	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的酶设计策略CoSaNN，用于结构预测和序列优化，旨在提高酶的表达水平、热稳定性和催化多样性	引入CoSaNN策略，通过深度学习控制酶构象，扩展化学空间，采用上下文依赖的方法生成酶设计，并开发了预测蛋白质溶解度的图神经网络SolvIT	未提及具体限制	提高工程酶在工业应用中的表达水平、热稳定性和催化多样性	酶的表达水平、热稳定性和催化活性	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	蛋白质序列和结构数据	54%的酶在表达中成功，30%的酶热稳定性提高
18193	2024-09-06	Improved Vertebral Fracture Assessment: The Game-Changing Potential of Deep Learning with Multidetector CT 2024-03, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240409 PMID:38530170	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18194	2024-09-06	Deep learning and transfer learning identify breast cancer survival subtypes from single-cell imaging data 2023-Dec-19, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-023-00414-6 PMID:38114659	研究论文	本文通过深度学习和迁移学习方法，利用单细胞成像数据识别乳腺癌生存亚型	提出了一种量化单细胞分辨率细胞间相互作用特征的方法，并应用于神经网络模型以预测患者生存	NA	开发一种从单细胞水平信息到群体水平生存预测的方法	乳腺癌患者的生存亚型	数字病理学	乳腺癌	非负矩阵分解 (NMF)	神经网络	图像	数百个单细胞分辨率的细胞间相互作用特征
18195	2024-09-06	SpineQ: Unsupervised 3D Lumbar Quantitative Assessment 2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10485565 PMID:38557307	研究论文	本文提出了一种无监督的3D腰椎定量评估方法SpineQ，能够从不同视角分析MRI图像并生成多组织分割结果	本文的创新点在于结合了基于规则和深度学习的方法，实现了无监督的3D腰椎定量评估，无需繁琐的手动标注	本文的局限性在于仅进行了初步测试，尚未在更大规模的数据集上验证其有效性	开发一种无监督的3D腰椎定量评估方法，提高临床诊断和手术规划的效率和一致性	腰椎的MRI图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
18196	2024-09-06	Consonant-Vowel Transition Models Based on Deep Learning for Objective Evaluation of Articulation 2023, IEEE/ACM transactions on audio, speech, and language processing DOI:10.1109/taslp.2022.3209937 PMID:36712557	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的辅音-元音过渡模型，用于客观评估发音	提出了一个名为客观发音测量（OAM）的新指标，通过分析辅音-元音过渡区域来评估发音的准确性	NA	开发一种客观测量发音准确性的方法	辅音-元音过渡区域的发音准确性	自然语言处理	NA	卷积神经网络	CNN	语音	包括成人构音障碍语音、唇腭裂儿童语音以及母语为普通话和西班牙语的英语口音语音的数据库
18197	2024-09-06	Computer-aided diagnostic for classifying chest X-ray images using deep ensemble learning 2022-10-15, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-022-00904-4 PMID:36243705	研究论文	本文提出了一种基于深度集成学习的计算机辅助诊断系统，用于分类胸部X光图像	本文提出了一种新的卷积神经网络（CNN）集成架构，用于分类胸部X光图像，并引入了可解释的深度学习方法	本文未详细讨论模型的可解释性方法，且未扩展到其他疾病检测	开发一种更快速和准确的计算机辅助诊断系统，用于胸部X光图像分类	胸部X光图像，包括病毒性肺炎、肺结核、COVID-19和健康状态	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	使用了多个公共数据集混合创建的大规模数据集
18198	2024-09-06	Deep learning-based behavioral profiling of rodent stroke recovery 2022-10-15, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-022-01434-9 PMID:36243716	研究论文	本文介绍了基于深度学习的软件DeepLabCut在评估小鼠中风后行为恢复中的应用	使用DeepLabCut软件进行高精度的3D运动跟踪，并结合全面的后期分析，揭示了中风后小鼠运动行为的生物学差异	NA	评估小鼠中风后的行为恢复机制	小鼠中风后的行为恢复	机器学习	中风	深度学习	DeepLabCut	3D运动数据	涉及多种小鼠品系，跟踪了10个身体部位
18199	2024-09-06	A preliminary study on the application of deep learning methods based on convolutional network to the pathological diagnosis of PJI 2022-Oct-14, Arthroplasty (London, England) DOI:10.1186/s42836-022-00145-4 PMID:36229852	研究论文	本研究旨在建立基于卷积网络的深度学习方法，用于假体关节感染（PJI）的病理诊断初步研究	本研究首次使用卷积神经网络深度学习方法识别关节周围软组织病理切片的高倍镜图像，与急性感染诊断标准对照，实现了高精度和高召回率	需要不断升级扩展训练集以提高卷积网络深度学习的诊断准确性，才能应用于临床实践	建立基于卷积网络的深度学习方法，用于假体关节感染的病理诊断	关节置换术后修订患者的病理切片图像	数字病理学	假体关节感染	卷积神经网络	resNET模型	图像	20名关节置换术后修订患者，其中10名确诊感染，10名未感染
18200	2024-09-06	DENSEN: a convolutional neural network for estimating chronological ages from panoramic radiographs 2022-Oct-14, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-022-04935-0 PMID:36241969	研究论文	本文介绍了一种基于卷积神经网络的深度学习方法DENSEN，用于从全景X光片中估计个体的年龄	首次提出了一种基于深度学习的方法DENSEN，用于从全景X光片中估计年龄，适用于不同年龄段，并且相比现有方法减少了实验室工作量	NA	开发一种新的方法来从全景X光片中估计个体的年龄	从全景X光片中估计个体的年龄	计算机视觉	NA	卷积神经网络	卷积神经网络	图像	1903张临床全景X光片，年龄范围为3至85岁