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
18321	2024-09-05	Centralized contrastive loss with weakly supervised progressive feature extraction for fine-grained common thorax disease retrieval in chest x-ray 2023-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16144 PMID:36515554	研究论文	本文提出了一种新的细粒度医学图像检索方法，使用集中对比损失和弱监督渐进特征提取技术来提高胸部X光片中常见胸腔疾病的检索性能	引入了一种新的集中对比损失函数和弱监督渐进特征提取方法，有效结合全局和局部特征，提高了特征的区分性能并降低了算法的时间复杂度	文章未明确提及具体的局限性	开发一种高效的图像疾病检索系统，帮助医生进行疾病诊断和预后	胸部X光片中的14种不同胸腔疾病	计算机视觉	胸腔疾病	集中对比损失（CCLoss）	CNN	图像	未明确提及具体样本数量
18322	2024-09-05	Artificial Intelligence-Enabled Software Prototype to Inform Opioid Pharmacovigilance From Electronic Health Records: Development and Usability Study 2023 Jan-Dec, JMIR AI DOI:10.2196/45000 PMID:37771410	研究论文	开发了一种基于人工智能的软件原型，用于从电子健康记录中提取与阿片类药物相关的药物不良事件信号，以增强美国食品药品监督管理局（FDA）的药物安全性和研究活动	利用自然语言处理和其他人工智能技术，从电子健康记录中自动提取临床有用信息，提高药物安全信号检测的效率	需要进一步优化用户界面和功能，以满足不同用户的需求	开发一种新型人工智能驱动的软件原型，用于从电子健康记录的自由文本出院总结中识别药物不良事件安全信号，以增强阿片类药物的安全性和研究活动	阿片类药物的药物不良事件安全信号	自然语言处理	NA	自然语言处理（NLP）	深度学习	文本	15名FDA工作人员
18323	2024-09-05	Self-Supervised Electroencephalogram Representation Learning for Automatic Sleep Staging: Model Development and Evaluation Study 2023 Jan-Dec, JMIR AI DOI:10.2196/46769 PMID:38090533	研究论文	本研究开发并评估了一种自监督学习模型ContraWR，用于从大量未标记的脑电图（EEG）信号中学习鲁棒的向量表示，以自动化睡眠分期任务。	提出了一种新的自监督模型ContraWR，该模型使用数据集的全局统计信息（即平均表示）来区分不同睡眠阶段的信号，而不是使用一组负样本。	未来的研究方向包括探索任务特定的数据增强和将自监督方法与监督方法结合，以进一步提高性能。	旨在从大量未标记的EEG信号中学习鲁棒的向量表示，以提高睡眠分期任务的预测性能。	EEG信号的向量表示学习。	机器学习	NA	自监督学习	ContraWR	EEG数据	3个大型EEG数据集
18324	2024-09-05	Tackling the class imbalance problem of deep learning-based head and neck organ segmentation 2022-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-022-02649-5 PMID:35578086	研究论文	本文针对深度学习在头颈部器官分割中面临的类别不平衡问题，优化了nnU-Net框架的补丁大小，并引入了类别自适应Dice损失函数，以提高分割性能。	本文通过优化补丁大小和引入类别自适应Dice损失函数，有效解决了头颈部器官分割中的类别不平衡问题。	NA	提高深度学习在头颈部器官分割任务中的性能，特别是在处理类别不平衡问题方面。	头颈部区域的七个器官的分割。	计算机视觉	NA	深度学习	nnU-Net	图像	七个头颈部器官
18325	2024-09-05	Automated segmentation of head CT scans for computer-assisted craniomaxillofacial surgery applying a hierarchical patch-based stack of convolutional neural networks 2022-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-022-02673-5 PMID:35665881	研究论文	本研究旨在通过深度学习方法，利用分层基于补丁的3D卷积神经网络堆栈，实现头部CT扫描的自动分割，以辅助颅颌面外科手术。	本研究采用基于补丁工具箱的多尺度3D卷积神经网络堆栈，实现了对多种颅颌面结构的自动分割，具有高精度和灵活性。	本研究使用的训练数据量较小，可能影响模型的泛化能力。	研究自动分割头部CT扫描的深度学习方法，以辅助颅颌面外科手术。	头部CT扫描中的18种颅颌面结构。	计算机视觉	NA	3D卷积神经网络	CNN	图像	20个CT扫描，其中15个用于训练，5个用于验证。
18326	2024-09-05	DMs-MAFM+EfficientNet: a hybrid model for predicting dysthyroid optic neuropathy 2022-Nov, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-022-02663-4 PMID:36129645	研究论文	本研究提出了一种混合深度学习模型，用于通过计算机断层扫描（CT）准确识别疑似甲状腺眼病性视神经病变（DON）患者	该模型主要由双多尺度多注意力融合模块（DMs-MAFM）和深度卷积神经网络组成，包含多尺度特征融合算法和改进的通道注意力和空间注意力，能够捕捉图像中微小物体的特征	NA	开发一种高效准确的模型以辅助医生识别DON	甲状腺眼病性视神经病变（DON）患者	计算机视觉	甲状腺疾病	深度学习	混合模型	图像	NA
18327	2024-09-05	Epidemiologic information discovery from open-access COVID-19 case reports via pretrained language model 2022-Oct-21, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2022.105079 PMID:36093379	研究论文	本文提出了一种计算框架，用于从开放获取的COVID-19病例报告中自动提取流行病学信息	该框架结合了使用深度神经网络开发的语言模型和优化的数据标注策略编译的训练样本，性能优于其他最先进的深度学习模型	NA	开发一种能够自动从开放获取的COVID-19病例报告中提取流行病学信息的计算框架	COVID-19病例报告	自然语言处理	COVID-19	深度神经网络	语言模型	文本	COVID-19病例报告收集自中国大陆
18328	2024-09-05	Reticular Pseudodrusen: The Third Macular Risk Feature for Progression to Late Age-Related Macular Degeneration: Age-Related Eye Disease Study 2 Report 30 2022-10, Ophthalmology IF:13.1Q1 DOI:10.1016/j.ophtha.2022.05.021 PMID:35660417	研究论文	本文分析了网状假性玻璃膜疣（RPD）作为独立风险因素，与传统黄斑风险因素（软性玻璃膜疣和色素异常）共同影响晚期年龄相关性黄斑变性（AMD）的进展。	首次详细探讨了RPD在不同严重程度级别下对晚期AMD进展风险的影响，并建议将其纳入更新的AMD分类系统、风险计算器和临床试验中。	研究结果在AREDS和AREDS2两个队列中存在差异，表明RPD的风险关联可能受不同研究设计和样本量的影响。	分析RPD作为独立风险因素对晚期AMD进展的影响。	研究对象为AREDS和AREDS2中基线时无晚期AMD的眼睛。	NA	年龄相关性黄斑变性	彩色眼底摄影（CFP），眼底自发荧光成像，深度学习图像分级	比例风险回归分析	图像	AREDS队列包含6959只眼，3780名参与者；AREDS2队列包含3355只眼，2056名参与者。
18329	2024-09-05	Segmentation of laser induced retinal lesions using deep learning (December 2021) 2022-10, Lasers in surgery and medicine IF:2.2Q2 DOI:10.1002/lsm.23578 PMID:35781887	研究论文	本文研究使用深度学习方法对激光诱导的视网膜损伤进行分割	本文通过转移分类模型的权重来提高分割模型的性能，并使用Pearson相关系数来揭示网络特征的转移	NA	开发一种有效的深度学习方法来检测和分割视网膜激光损伤	激光诱导的视网膜损伤	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	使用了空军研究实验室过去30年收集的独特图像数据库
18330	2024-09-05	Artificial Intelligence in Rheumatoid Arthritis: Current Status and Future Perspectives: A State-of-the-Art Review 2022-Oct, Rheumatology and therapy IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s40744-022-00475-4 PMID:35849321	综述	本文综述了人工智能（AI）在类风湿性关节炎（RA）临床实践和研究中的应用进展，并探讨了未来的研究方向	AI算法在RA的筛查、诊断和管理中展现出革命性的潜力	尽管AI模型在早期诊断和管理RA患者方面取得了有希望的结果，但它们尚未完全准备好融入临床实践	探讨AI在类风湿性关节炎临床实践和研究中的应用及未来发展	类风湿性关节炎（RA）及其相关临床实践和研究	机器学习	类风湿性关节炎	机器学习（ML）和深度学习（DL）	支持向量机、随机森林、人工神经网络	组学数据、影像数据、临床数据、传感器数据	NA
18331	2024-09-05	PRDECT-ID: Indonesian product reviews dataset for emotions classification tasks 2022-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2022.108554 PMID:36091473	research paper	本文介绍了名为PRDECT-ID的印度尼西亚产品评论情感分类数据集	本研究贡献了5400条印度尼西亚语产品评论的数据集，这些评论来自29个不同的产品类别，并由临床心理学专家标注了五种情感	NA	旨在为产品评论中的情感识别提供数据支持	印度尼西亚语产品评论中的情感	自然语言处理	NA	机器学习或深度学习算法	NA	文本	5400条产品评论
18332	2024-09-05	A deep learning-based post-processing method for automated pulmonary lobe and airway trees segmentation using chest CT images in PET/CT 2022-Oct, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-21-1116 PMID:36185049	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的后处理方法，用于在PET/CT扫描中使用胸部CT图像自动分割肺叶和气道树	结合深度学习和后处理算法，提高了肺叶和气道树分割的性能	NA	开发和验证一种自动化的深度学习模型，结合后处理算法，用于在胸部CT图像中分割六个肺部解剖区域	肺部的五个肺叶和气道树	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	DenseVNet	图像	共640例
18333	2024-09-05	A hybrid generative adversarial network for weakly-supervised cloud detection in multispectral images 2022-Oct, Remote sensing of environment IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.rse.2022.113197 PMID:36193118	研究论文	本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）和物理基础云扭曲模型（CDM）的混合方法，用于多光谱图像中的弱监督云检测	该方法结合了GAN和CDM，仅需要块级标签进行训练，能够在训练和测试阶段生成像素级的云掩膜	NA	提高光学卫星图像处理中云检测的准确性	多光谱图像中的云检测	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	GAN	图像	使用了新的全球分布的Landsat 8数据集（WHUL8-CDb），包括图像块和相应的块级标签
18334	2024-09-05	Emotion recognition using effective connectivity and pre-trained convolutional neural networks in EEG signals 2022-Oct, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-021-09756-0 PMID:36237402	研究论文	本文提出了一种基于有效连接和微调卷积神经网络的多通道脑电图信号情感识别系统	利用直接定向传递函数方法计算脑电图信号间的信息流，并使用预训练的卷积神经网络模型进行情感状态分类	NA	开发一种有效的情感识别系统，用于情感脑机接口	多通道脑电图信号的情感状态	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	使用了MAHNOB-HCI和DEAP数据库中的数据
18335	2024-09-05	Limb, joint and pelvic kinematic control in the quail coping with steps upwards and downwards 2022-09-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-20247-y PMID:36151454	研究论文	本文分析了普通鹌鹑在应对上下台阶时使用的骨盆和腿部运动学策略	首次详细描述了鹌鹑在不同高度台阶上的运动学适应性变化	研究仅限于特定高度的台阶，未涵盖所有可能的复杂地形	探究小型奔跑鸟类在复杂地形中的神经力学控制策略	普通鹌鹑在上下台阶时的运动学策略	NA	NA	双平面荧光透视法，深度学习	NA	图像	普通鹌鹑
18336	2024-09-05	A pipeline for automated deep learning liver segmentation (PADLLS) from contrast enhanced CT exams 2022-09-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-20108-8 PMID:36138084	研究论文	本文介绍了一种自动化深度学习肝脏分割流水线（PADLLS），通过结合不同深度卷积神经网络（DCNN）架构的优势，实现了全自动肝脏分割。	PADLLS通过级联多个DCNN模型，显著提高了肝脏分割的准确性，优于现有的H-DenseUnet和V-net模型。	NA	开发一种能够自动进行肝脏分割的深度学习流水线，以提高分割准确性并解决过度分割问题。	肝脏分割	计算机视觉	NA	深度卷积神经网络（DCNN）	V-net, H-DenseUnet	CT扫描图像	超过200个CT扫描
18337	2024-09-05	Beyond deep learning 2022-Sep-20, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2214148119 PMID:36074815	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18338	2024-09-05	Critical Analysis of the Current Medical Image-Based Processing Techniques for Automatic Disease Evaluation: Systematic Literature Review 2022-Sep-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22187065 PMID:36146414	综述	本文综述了基于医学图像处理技术在疾病诊断中的应用	提供了对医学图像处理和分析技术的全面回顾，包括机器学习和深度学习方法	NA	评估和总结当前医学图像处理技术在自动疾病评估中的应用	医学图像分析技术及其在疾病诊断中的应用	数字病理学	NA	医学图像处理	机器学习和深度学习	图像	40篇研究文章
18339	2024-09-05	Comparing Out-of-Sample Performance of Machine Learning Methods to Forecast U.S. GDP Growth 2022-Sep-16, Computational economics IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s10614-022-10312-z PMID:36157276	研究论文	本文通过比较机器学习和深度学习方法在预测美国GDP增长中的样本外表现，评估了不同预测方法的效果	首次系统比较了密度基于的机器学习方法和稀疏基于的方法在不同预测范围下的表现，并强调了高频预测因子在经济预测中的重要性	文章主要关注于预测方法的比较，未深入探讨预测结果的经济意义或政策影响	比较不同机器学习方法在预测美国GDP增长中的效果	美国GDP增长预测	机器学习	NA	机器学习, 深度学习	神经网络, Lasso	宏观经济数据	使用224个宏观经济预测因子，9个强预测因子和包含高频商业条件指数的9个强预测因子
18340	2024-09-05	Application of Deep Learning Techniques in Diagnosis of Covid-19 (Coronavirus): A Systematic Review 2022-Sep-16, Neural processing letters IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11063-022-11023-0 PMID:36158520	综述	本文系统回顾了深度学习技术在Covid-19诊断中的应用	使用深度学习方法如CNN和RNN从放射图像中提取关键特征，用于Covid-19的早期预测	样本选择、网络架构、使用少量标注数据库进行训练以及安全问题	探讨深度学习技术在Covid-19检测系统中的应用	Covid-19的诊断和预测	机器学习	Covid-19	深度学习	CNN, RNN	图像	64个预训练和自定义深度学习模型