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
18801	2024-09-02	ScribSD+: Scribble-supervised medical image segmentation based on simultaneous multi-scale knowledge distillation and class-wise contrastive regularization 2024-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102416 PMID:39018640	研究论文	本文提出了一种名为ScribSD+的新框架，该框架基于多尺度知识蒸馏和类间对比正则化，用于从涂鸦注释中学习医学图像分割	引入了多尺度预测级别的知识蒸馏和类间对比正则化，有效提高了学生网络的分割性能	NA	减少医学图像分割中对大量像素级手动注释的依赖，降低注释成本	心脏结构分割和胎盘及胎儿脑部MRI分割	计算机视觉	NA	多尺度知识蒸馏，类间对比正则化	CNN	图像	ACDC数据集和胎儿MRI数据集
18802	2024-09-02	PCa-RadHop: A transparent and lightweight feed-forward method for clinically significant prostate cancer segmentation 2024-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102408 PMID:38908295	研究论文	本文提出了一种名为PCa-RadHop的透明且轻量级的前馈方法，用于临床显著性前列腺癌的分割	PCa-RadHop采用Green Learning范式，提供了一个小模型尺寸和低复杂度的线性模型，增强了特征的可解释性	NA	旨在提供一个更透明的特征提取过程，并减少前列腺癌诊断中的假阳性率	临床显著性前列腺癌的分割	机器学习	前列腺癌	NA	线性模型	图像	1000名患者
18803	2024-09-02	Enhancing trabecular CT scans based on deep learning with multi-strategy fusion 2024-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102410 PMID:38905961	研究论文	本文研究了基于深度学习的3D小梁CT图像恢复技术，引入了Cascade-SwinUNETR和DVSR3D两种模型，并提出了无监督域适应方法	引入了Cascade-SwinUNETR和DVSR3D模型，以及无监督域适应方法，提高了特征提取能力和模型适应性	NA	提高小梁骨分析的准确性，改善骨健康评估和诊断	3D小梁CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Transformer, Autoencoder	图像	新构建的双视角数据集
18804	2024-09-02	Precision dose prediction for breast cancer patients undergoing IMRT: The Swin-UMamba-Channel Model 2024-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102409 PMID:38878631	研究论文	本研究提出了一种新的Swin-UMamba-Channel预测模型，专门用于预测左乳腺癌患者在乳房切除术后接受放射治疗时的剂量分布	该模型集成了器官的解剖位置信息和射线角度信息，显著提高了预测准确性	NA	旨在通过深度学习技术更准确地预测剂量分布图，从而优化放射治疗计划	左乳腺癌患者在接受强度调制放射治疗（IMRT）后的剂量分布	机器学习	乳腺癌	深度学习	Swin-UMamba-Channel	图像	剂量范围从0到50 Gy，平均Dice相似系数为0.86
18805	2024-09-02	Progress and trends in neurological disorders research based on deep learning 2024-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102400 PMID:38851079	综述	本文综述了深度学习技术在神经疾病临床影像中的应用及其对诊断和治疗的影响	探讨了多种深度学习模型在不同类型神经疾病中的性能，并分析了关键基准和数据集	NA	探索深度学习技术在神经疾病研究和临床应用中的进展和趋势	神经疾病及其临床影像数据	计算机视觉	神经疾病	深度学习	CNN, LSTM-CNN, GAN, VGG	影像	NA
18806	2024-09-02	Enhancing cancer prediction in challenging screen-detected incident lung nodules using time-series deep learning 2024-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102399 PMID:38833895	研究论文	本文展示了基于深度学习的计算机辅助诊断模型DeepCAD-NLM-L在恶性肺结节预测中的性能	使用时间序列深度学习分析多次CT扫描数据，以识别细微变化，并针对筛查轮次中出现的结节进行检测	NA	提高在挑战性的筛查发现的早期肺结节中预测癌症的准确性	肺结节的恶性风险	计算机视觉	肺癌	深度学习	CNN	图像	NA
18807	2024-09-02	PFMNet: Prototype-based feature mapping network for few-shot domain adaptation in medical image segmentation 2024-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102406 PMID:38824715	研究论文	本文提出了一种基于原型的特征映射网络PFMNet，用于医学图像分割中的少样本域自适应	PFMNet通过原型特征映射模块将目标域的高级特征转换为源域特征，便于解码器理解，从而实现有效的少样本分割	NA	解决深度学习在罕见疾病研究中数据不足的问题	医学图像分割	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	实验包括5-shot、10-shot、15-shot和20-shot四种设置
18808	2024-09-02	A deep learning approach for virtual contrast enhancement in Contrast Enhanced Spectral Mammography 2024-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102398 PMID:38810487	研究论文	本文提出使用深度生成模型在对比增强光谱乳腺摄影（CESM）中实现虚拟对比增强，旨在消除对比剂的使用并减少辐射剂量	利用深度学习网络（包括自编码器和两个生成对抗网络Pix2Pix和CycleGAN）从低能量图像生成合成重组图像	CESM技术使用对比剂可能导致副作用，且辐射剂量高于标准乳腺摄影	开发一种无需对比剂且辐射剂量较低的CESM技术	对比增强光谱乳腺摄影（CESM）图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	生成对抗网络（GAN）	图像	1138张图像
18809	2024-09-02	Deep learning ensembles for detecting brain metastases in longitudinal multi-modal MRI studies 2024-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102401 PMID:38795690	研究论文	本文提出了一种利用深度学习集成模型在纵向多模态MRI研究中检测脑转移瘤的流程	引入了新的数据分层方法和质量评估指标，以提高模型的泛化能力	未提及具体限制	开发一种自动化的方法来支持医生在疾病进展跟踪和治疗效果评估中的工作	脑转移瘤的检测和分析	计算机视觉	脑癌	MRI	深度学习集成模型	MRI扫描图像	275个多模态MRI扫描，涉及87名患者，来自53个不同地点
18810	2024-09-02	Impact of rapid iodine contrast agent infusion on tracheal diameter and lung volume in CT pulmonary angiography measured with deep learning-based algorithm 2024-Sep, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-024-01591-7 PMID:38733470	研究论文	本研究通过对比增强CT肺动脉造影和非增强CT，评估快速碘对比剂注射对气管直径和肺容积的影响	采用基于深度学习技术的商业软件自动评估肺容积和测量气管直径	回顾性研究，未探讨其他可能影响结果的因素	探究快速碘对比剂注射对CT肺动脉造影中气管直径和肺容积的影响	CT肺动脉造影和非增强CT中的气管直径和肺容积	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	101名患者
18811	2024-09-02	Contrast-Enhancing Lesion Segmentation in Multiple Sclerosis: A Deep Learning Approach Validated in a Multicentric Cohort 2024-Aug-22, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080858 PMID:39199815	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于自动检测和分割多发性硬化症患者临床磁共振成像（MRI）扫描中的对比增强病变（CELs）	本研究采用了3D UNet网络，并实施了加权损失函数来解决数据集不平衡问题，提高了检测CELs的准确性	NA	开发一种自动检测和分割多发性硬化症患者MRI扫描中对比增强病变的深度学习模型	多发性硬化症患者的对比增强病变	机器学习	多发性硬化症	MRI	3D UNet	图像	372次扫描，涉及280名多发性硬化症患者
18812	2024-09-02	A Novel Deep Learning Approach for the Automatic Diagnosis of Acute Appendicitis 2024-Aug-22, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13164949 PMID:39201090	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的新方法，用于自动诊断急性阑尾炎，通过CT图像和放射学报告进行分类	本研究提出了一种新的分类策略，根据放射学诊断中遇到的困难进行分类，以提高诊断准确性	尽管深度学习诊断成功率较高，但仍未达到100%，且方法在处理放射学上难以诊断的情况时仍有改进空间	旨在通过深度学习技术提高急性阑尾炎的诊断准确性，减少假阴性诊断	研究对象为266名经病理诊断为急性阑尾炎并接受阑尾切除术的患者	机器学习	急性阑尾炎	CT	深度学习	图像	266名患者
18813	2024-09-02	Deep Learning-Based Automated Approach for Determination of Pig Carcass Traits 2024-Aug-21, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani14162421 PMID:39199955	研究论文	本研究利用3912头猪的表型图像和数据，提出了一种基于深度学习的自动化方法来确定猪胴体表型特征	使用YOLOv8算法实现了高达99%的胴体长度确定模型准确率，以及YOLOV8n-seg模型在背脂分割上表现出89.10的平均交并比	NA	提高猪胴体表型测量的效率和准确性，促进优质猪胴体的选择和育种	猪胴体的表型特征	机器学习	NA	深度学习	YOLOv8	图像	3912头猪
18814	2024-09-02	Beat-by-Beat Estimation of Hemodynamic Parameters in Left Ventricle Based on Phonocardiogram and Photoplethysmography Signals Using a Deep Learning Model: Preliminary Study 2024-Aug-19, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080842 PMID:39199800	研究论文	本研究提出了一种基于非侵入式心音图（PCG）和光电容积脉搏波（PPG）信号的深度学习模型，用于实时估计左心室血流动力学参数	使用深度神经网络同时估计一个心动周期的四个血流动力学参数，包括左心室收缩压（SBP）、左心室舒张压（DBP）、左心室压力上升最大速率（MRR）和左心室压力下降最大速率（MRD）	当网络在一个受试者的数据上训练并在另一个受试者的数据上测试时，性能有所下降，表明跨受试者的泛化能力有待提高	开发一种基于PCG和PPG信号的非侵入式方法，用于实时估计左心室血流动力学参数，以促进心血管疾病的早期诊断和治疗	三只比格犬作为研究对象，通过注射肾上腺素产生血流动力学变化	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度神经网络	信号数据	40条记录（超过12,000个心动周期）
18815	2024-09-02	Deep Learning for MRI Segmentation and Molecular Subtyping in Glioblastoma: Critical Aspects from an Emerging Field 2024-Aug-16, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12081878 PMID:39200342	研究论文	本文综述了深度学习在胶质母细胞瘤磁共振成像评估中的应用，包括肿瘤分割和分子、诊断及预后信息的推断	深度学习工具已成功整合分子信息，提供有用的预后和治疗信息	深度学习在临床实践和分子研究中的广泛应用受限于MRI的异质性、缺乏信息序列、需要大量数据训练以及术后影像分割的不准确性	探讨深度学习在胶质母细胞瘤MRI评估中的应用及其局限性	胶质母细胞瘤的磁共振成像	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	NA	图像	需要大量数据进行算法训练
18816	2024-09-02	Deep Learning Radiomics Features of Mediastinal Fat and Pulmonary Nodules on Lung CT Images Distinguish Benignancy and Malignancy 2024-Aug-15, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines12081865 PMID:39200329	研究论文	本研究探讨了纵隔脂肪与肺结节状态之间的关系，旨在开发一种基于深度学习的放射组学模型，用于诊断良性与恶性肺结节	提出了一个结合肺结节和胸部周围脂肪（纵隔脂肪）CT图像的联合模型，并发现包含纵隔脂肪的模型在预测性能上显著优于仅使用结节的模型	未提及具体限制	开发一种基于深度学习的放射组学模型，用于区分良性与恶性肺结节	肺结节和纵隔脂肪的CT图像	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	逻辑回归模型	图像	来自三个中心的患者被分为训练、验证、内部测试和外部测试集
18817	2024-09-02	Artificial Intelligence for the Automatic Diagnosis of Gastritis: A Systematic Review 2024-Aug-15, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13164818 PMID:39200959	综述	本文是一篇关于人工智能在胃炎自动诊断中应用的系统性综述	人工智能在胃炎诊断中显示出比人类专家更高的准确性、敏感性和特异性	NA	旨在提供当前人工智能在胃炎诊断中的应用概述，并评估这些系统的精确度	胃炎的自动诊断	机器学习	胃炎	深度学习	CNN	图像	NA
18818	2024-09-02	Preoperative OCT Characteristics Contributing to Prediction of Postoperative Visual Acuity in Eyes with Macular Hole 2024-Aug-15, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13164826 PMID:39200968	研究论文	开发一种机器学习逻辑回归算法，用于分类特发性黄斑孔患者术后6个月的视力情况，并评估其准确性和术前OCT特征的贡献	该模型使用术前视觉敏锐度和黄斑孔特征在OCT图像中的表现来预测术后视力，与之前使用深度学习的研究分类效果相当	NA	开发一种机器学习算法，用于预测特发性黄斑孔患者术后6个月的视力情况	特发性黄斑孔患者的术后视力	机器学习	NA	逻辑回归	逻辑回归模型	图像	43只眼睛的43名患者
18819	2024-09-02	Accuracy of Autonomous Artificial Intelligence-Based Diabetic Retinopathy Screening in Real-Life Clinical Practice 2024-Aug-14, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm13164776 PMID:39200918	研究论文	本文研究了基于人工智能的自主筛查系统在真实临床实践中对糖尿病视网膜病变的诊断准确性	本文介绍了IDX-DR机器，这是一种结合先进成像技术、AI算法和深度学习方法的诊断工具，用于识别和分类糖尿病视网膜病变	研究结果显示，IDX-DR机器在诊断糖尿病视网膜病变时会高估病变阶段，因此需要专业人员对轻度及以上的病变结果进行复核	评估基于人工智能的自主筛查系统在糖尿病视网膜病变诊断中的准确性	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	机器学习	糖尿病视网膜病变	AI算法和深度学习	NA	图像	2282张图像，来自1141名患者
18820	2024-09-02	Automated Multi-Class Facial Syndrome Classification Using Transfer Learning Techniques 2024-Aug-13, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11080827 PMID:39199785	研究论文	本研究评估了基于深度学习的分类器模型在通过面部照片准确识别畸形特征方面的有效性	提出了一个包含以前未同时研究过的独特疾病组合的多类面部综合征分类框架，并调整了VGG-Face模型以获得最佳性能	NA	评估深度学习模型在早期识别罕见面部遗传疾病中的应用	区分四种特定遗传疾病（唐氏综合征、努南综合征、特纳综合征和威廉姆斯综合征）与健康对照	计算机视觉	遗传疾病	深度学习	CNN	图像	NA