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
18341	2024-09-06	A Robust End-to-End Deep Learning-Based Approach for Effective and Reliable BTD Using MR Images 2022-Oct-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22197575 PMID:36236674	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的端到端方法，用于从MRI图像中有效且可靠地检测脑肿瘤	本文提出了一个名为TumorResNet的新型深度学习模型，该模型使用20层卷积和Leaky ReLU激活函数来提取特征，并通过三层全连接分类层进行分类	NA	开发一种自动化的脑肿瘤检测方法，以提高早期诊断的准确性和患者的生存率	脑肿瘤的MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	CNN	图像	使用了包含脑肿瘤和正常MRI图像的标准Kaggle脑肿瘤MRI数据集
18342	2024-09-06	Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks 2022-10-04, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2201854119 PMID:36161906	研究论文	本文探讨了神经网络如何从数据中自发形成卷积结构	展示了全连接神经网络如何从输入数据中学习到卷积结构，并形成局部、空间平铺的感受野	仅在特定视觉场景数据模型下进行了验证，尚未广泛应用于其他感官模式	研究神经网络如何利用输入数据的不变性来发现适当的表示	全连接神经网络在解决分类任务时如何自发形成卷积结构	机器学习	NA	NA	全连接神经网络	图像	NA
18343	2024-09-06	A whole-body FDG-PET/CT Dataset with manually annotated Tumor Lesions 2022-10-04, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-022-01718-3 PMID:36195599	研究论文	描述了一个公开的带有手动标注肿瘤病变的全身FDG-PET/CT数据集	提供了1014个全身FDG-PET/CT数据集，包括501个恶性淋巴瘤、黑色素瘤和非小细胞肺癌患者的研究，以及513个无PET阳性恶性病变的对照组研究	NA	展示如何使用该数据集进行基于深度学习的PET/CT数据自动分析	全身FDG-PET/CT图像及其对应的肿瘤病变标注	计算机视觉	非小细胞肺癌	PET/CT扫描	深度学习模型	图像	1014个全身FDG-PET/CT数据集，包括501个恶性病例和513个对照组
18344	2024-09-06	ADL-CDF: A Deep Learning Framework for COVID-19 Detection from CT Scans Towards an Automated Clinical Decision Support System 2022-Oct-04, Arabian journal for science and engineering IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s13369-022-07271-w PMID:36212631	研究论文	提出了一种基于深度学习的COVID-19检测框架ADL-CDF，用于从CT扫描图像中自动检测COVID-19感染	提出的ADL-CDF框架能够自动检测COVID-19感染，无需人类医学专家参与诊断，并且在检测性能上优于现有的ResNet50V2和Xception模型	NA	开发一种能够自动检测COVID-19感染的深度学习框架，以辅助临床决策支持系统	COVID-19患者的CT扫描图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	ADL-CDF	图像	NA
18345	2024-09-06	Skin Lesion Classification on Imbalanced Data Using Deep Learning with Soft Attention 2022-Oct-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22197530 PMID:36236628	研究论文	本文提出了一种结合深度学习模型和软注意力机制的皮肤病变分类方法，并引入了一种新的损失函数来处理数据不平衡问题	本文的创新点在于结合了软注意力机制和新的损失函数来处理数据不平衡问题，并使用个人特征如年龄和性别来提高分类准确性	本文的局限性在于实验仅在HAM10000数据集上进行，可能需要进一步验证其在其他数据集上的表现	本文的研究目的是开发一种能够快速准确诊断皮肤疾病的工具，以支持医生在诊断过程中的工作	本文的研究对象是皮肤病变，特别是皮肤癌的分类	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	DenseNet, InceptionNet, ResNet, InceptionResNetV2, MobileNetV3Large	图像	使用了HAM10000数据集，包含10000个样本
18346	2024-09-06	Deep learning-based automatic-bone-destruction-evaluation system using contextual information from other joints 2022-10-03, Arthritis research & therapy IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s13075-022-02914-7 PMID:36192761	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动骨破坏评估系统，利用其他关节的上下文信息	本研究创新性地利用深度神经网络（DNN）构建了一个自动骨破坏评估系统，并通过比较同侧关节的方法提高了分类模型的性能	本研究仅使用了40名类风湿性关节炎患者的226张手部X光图像，样本量较小	开发一种自动评估类风湿性关节炎骨破坏程度的系统	类风湿性关节炎患者的骨破坏程度	计算机视觉	类风湿性关节炎	深度神经网络（DNN）	DeepLabCut	图像	40名类风湿性关节炎患者的226张手部X光图像
18347	2024-09-06	Recent developments of the reconstruction in magnetic particle imaging 2022-Oct-01, Visual computing for industry, biomedicine, and art DOI:10.1186/s42492-022-00120-5 PMID:36180612	review	本文综述了磁粒子成像（MPI）中图像重建方法的研究现状和未来趋势	介绍了深度学习方法在MPI重建中的应用和当前的开源资源	NA	促进MPI在临床应用中的使用	MPI中的图像重建方法	计算机视觉	NA	磁粒子成像（MPI）	深度学习	图像	NA
18348	2024-09-06	A Hybrid Model Based on Improved Transformer and Graph Convolutional Network for COVID-19 Forecasting 2022-09-30, International journal of environmental research and public health DOI:10.3390/ijerph191912528 PMID:36231828	研究论文	本文提出了一种基于改进Transformer和图卷积网络的混合模型，用于COVID-19趋势预测	该模型通过多头注意力机制提取丰富的时间序列信息，并使用图卷积网络进一步聚合时间序列信息的相关性。此外，通过使用余弦函数替代softmax计算，降低了时间复杂度	研究仅集中在美国三个州，可能限制了模型的普适性	提高COVID-19趋势预测的准确性	COVID-19疫情趋势	机器学习	传染病	图卷积网络	混合模型	时间序列	美国三个州的数据
18349	2024-09-06	The compliance of head-mounted industrial PPE by using deep learning object detectors 2022-09-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-20282-9 PMID:36175434	研究论文	本文研究了使用深度学习对象检测器来评估工业个人防护设备（PPE）的合规性	提出了一个结合头部ROI估计和PPE检测的管道，减少了误报并加快了数据收集和标注	需要进一步研究以找到特定PPE类型的最佳深度学习架构	自动化评估工业PPE的合规性	工业PPE的合规性	计算机视觉	NA	深度学习	Faster R-CNN, MobileNetV2-SSD, YOLOv5	图像	合并了PictorPPE和Roboflow数据集以及作者收集的图像，包含12种不同类型的PPE
18350	2024-09-06	Deciphering microbial gene function using natural language processing 2022-09-29, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-022-33397-4 PMID:36175448	研究论文	本文提出了一种利用自然语言处理技术揭示微生物基因功能的方法	将自然语言处理中的深度学习方法应用于微生物基因功能的预测	NA	揭示未表征基因的功能	微生物基因及其功能	自然语言处理	NA	深度学习	语言模型	基因组数据	36000万微生物基因
18351	2024-09-06	A deep learning approach for classification of COVID and pneumonia using DenseNet-201 2022-Sep-29, International journal of imaging systems and technology IF:3.0Q2 DOI:10.1002/ima.22812 PMID:36249091	研究论文	本文提出了一种使用DenseNet-201深度学习模型进行COVID和肺炎分类的方法	本文的创新点在于使用DenseNet-201模型进行COVID和肺炎的分类，并开发了一个用户友好的框架，帮助医疗提供者根据历史CXR图像为患者提供最佳的治疗方案	NA	开发一种能够准确分类COVID和肺炎的深度学习模型，并提供一个用户友好的框架以辅助医疗决策	COVID和肺炎的胸部X光图像	计算机视觉	NA	深度学习	DenseNet-201	图像	使用了来自Kaggle的数据集，具体样本数量未明确说明
18352	2024-09-06	A deep learning approach for semantic segmentation of unbalanced data in electron tomography of catalytic materials 2022-Sep-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-16429-3 PMID:36171204	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的语义分割方法，用于处理电子断层扫描中催化材料的不平衡数据	本文采用了加权焦点损失函数，并将其应用于U-Net的全卷积网络架构，以解决不平衡数据集的分割问题	NA	解决电子断层扫描中催化材料的不平衡数据分割问题	γ-Alumina/Pt催化材料	计算机视觉	NA	电子断层扫描	U-Net	图像	大量高角度环形暗场扫描透射电子显微镜断层重建数据
18353	2024-09-06	Point-of-care SARS-CoV-2 sensing using lens-free imaging and a deep learning-assisted quantitative agglutination assay 2022-09-27, Lab on a chip IF:6.1Q2 DOI:10.1039/d2lc00289b PMID:36047372	研究论文	本文介绍了一种使用无透镜成像和深度学习辅助定量凝集测定的便携式SARS-CoV-2检测系统	提出了一种结合无透镜成像和深度学习的新型生物传感器，用于检测SARS-CoV-2，能够在复杂样本中快速且灵敏地检测病毒水平	尚未达到动态范围的上限	开发一种快速且灵敏的SARS-CoV-2检测方法，用于资源有限的POC设置	SARS-CoV-2病毒的检测	计算机视觉	COVID-19	无透镜成像、深度学习	深度学习算法	图像	NA
18354	2024-09-06	Psychological factors substantially contribute to biological aging: evidence from the aging rate in Chinese older adults 2022-09-27, Aging DOI:10.18632/aging.204264 PMID:36170009	研究论文	本文开发了一种基于血液检测数据的深度学习衰老时钟，用于评估中国老年人的生物学年龄，并探讨了心理因素对生物学衰老的影响	首次使用深度学习技术结合血液检测数据开发衰老时钟，并证明了心理因素对生物学年龄的显著影响	研究仅基于中国健康与退休纵向调查的数据，可能存在样本代表性不足的问题	探讨心理因素对生物学衰老的影响，并开发一种新的衰老评估工具	中国老年人的生物学年龄及其影响因素	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	血液检测数据	来自中国健康与退休纵向调查的数据
18355	2024-09-06	A Review on Visual-SLAM: Advancements from Geometric Modelling to Learning-Based Semantic Scene Understanding Using Multi-Modal Sensor Fusion 2022-Sep-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22197265 PMID:36236364	综述	本文综述了从几何建模到基于学习的语义场景理解的多模态传感器融合在视觉SLAM中的进展	本文介绍了基于深度学习的视觉SLAM方法，提供了一种数据驱动的方法来解决传统几何模型在复杂环境中的误差问题	本文主要讨论了基于学习的视觉SLAM方法，但未深入探讨其在实际应用中的性能和局限性	总结视觉SLAM领域的最新进展，特别是基于学习的方法	自主移动机器人中的同时定位与地图构建问题	计算机视觉	NA	深度学习	NA	多模态传感器数据	NA
18356	2024-09-06	PreS/MD: Predictor of Sensitization Hazard for Chemical Substances Released From Medical Devices 2022-09-24, Toxicological sciences : an official journal of the Society of Toxicology IF:3.4Q2 DOI:10.1093/toxsci/kfac078 PMID:35916740	研究论文	开发了一种名为PreS/MD的新型计算工具，用于快速准确预测医疗设备释放化学物质的致敏性	利用机器学习和深度学习算法开发了定量结构-活性关系（QSAR）模型，取代传统的动物测试方法	模型的平衡准确率在70%-74%之间，仍有提升空间	开发一种计算工具，用于预测医疗设备释放化学物质的致敏性，以替代动物测试	医疗设备释放的化学物质及其致敏性	机器学习	NA	机器学习算法，深度学习	定量结构-活性关系（QSAR）模型	化学物质数据	最大的公开GPMT结果数据集
18357	2024-09-06	Verbal Autopsy as a Tool for Defining Causes of Death in Specific Healthcare Contexts: Study of Applicability through a Traditional Literature Review 2022-09-17, International journal of environmental research and public health DOI:10.3390/ijerph191811749 PMID:36142022	综述	本文通过传统文献综述研究了在特定医疗环境中使用口头尸检作为确定死亡原因工具的适用性	本文探讨了口头尸检在健康和人口监测领域的巨大潜力，特别是结合人工智能和深度学习的应用	目前缺乏足够的数据支持口头尸检在确定死亡原因方面的可靠性和有效性	通过与传统尸检结果的严格比较，评估口头尸检的效度	口头尸检在特定医疗环境中确定死亡原因的适用性	NA	NA	NA	NA	NA	从256篇文章中筛选出2篇进行最终审查
18358	2024-09-06	A review on the application of deep learning for CT reconstruction, bone segmentation and surgical planning in oral and maxillofacial surgery 2022-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1259/dmfr.20210437 PMID:35532946	综述	本文综述了深度学习在口腔颌面外科中的CT重建、骨骼分割和手术规划中的应用	本文总结了大量关于神经网络在CT图像重建、骨骼分割和手术规划中的应用，并讨论了当前方法的不足和有前景的研究方向	本文主要综述了现有方法，未提出新的技术或模型	总结和回顾应用于CT图像重建、骨骼分割和手术规划的神经网络方法	CT图像重建、骨骼分割和手术规划	计算机视觉	NA	神经网络	卷积神经网络	图像	76篇相关文献，其中32篇关注CT图像重建，33篇关注骨骼分割，11篇关注手术规划
18359	2024-09-06	Evaluating molecular representations in machine learning models for drug response prediction and interpretability 2022-Sep-01, Journal of integrative bioinformatics IF:1.5Q3 DOI:10.1515/jib-2022-0006 PMID:36017668	研究论文	研究评估了不同分子表示方法在药物反应预测和解释性方面的适用性	提出了端到端深度学习方法作为传统分子指纹的替代方案，并展示了其在药物敏感性预测中的优越性	NA	评估不同分子表示方法在药物敏感性预测中的适用性	癌症细胞系中的药物敏感性预测	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	化合物数据	5个化合物筛选数据集
18360	2024-09-06	CLTS-GAN: Color-Lighting-Texture-Specular Reflection Augmentation for Colonoscopy 2022-Sep, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-16449-1_49 PMID:36178456	研究论文	本文介绍了一种名为CLTS-GAN的新深度学习模型，用于结肠镜检查视频帧的颜色、光照、纹理和镜面反射的合成增强	提出了CLTS-GAN模型，能够精细控制结肠镜检查视频帧的颜色、光照、纹理和镜面反射的合成，从而提高现有息肉检测和分割方法的性能	未提及	开发一种新的深度学习模型，用于增强结肠镜检查视频帧的分析，以辅助内镜医生	结肠镜检查视频帧的颜色、光照、纹理和镜面反射	计算机视觉	NA	深度学习	GAN	视频	未提及