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
18821	2024-09-11	Utilizing adaptive deformable convolution and position embedding for colon polyp segmentation with a visual transformer 2024-03-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-57993-0 PMID:38538774	研究论文	本文提出了一种基于视觉变换器的结肠息肉分割模型，结合了自适应可变形卷积和位置嵌入	本文提出的Polyp-Vision Transformer (Polyp-ViT)模型在传统Transformer架构基础上，增强了特征提取和位置嵌入的自适应机制	NA	开发一种自动化的结肠息肉检测系统，以辅助早期诊断结直肠癌	结肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	视觉变换器 (ViT)	Transformer	图像	在Kvasir-seg和CVC-Clinic DB数据集上进行了测试，分别包含NA和NA个样本
18822	2024-09-11	MRGM: an enhanced catalog of mouse gut microbial genomes substantially broadening taxonomic and functional landscapes 2024 Jan-Dec, Gut microbes IF:12.2Q1 DOI:10.1080/19490976.2024.2393791 PMID:39230075	研究论文	本文介绍了一种增强版的鼠肠道微生物基因组目录MRGM，显著扩展了分类和功能范围	MRGM包含了42,245个非冗余的鼠肠道细菌基因组，覆盖1,524个物种，通过改进的基因组质量评估技术，捕捉到先前未被充分代表的谱系，并使用深度学习将基因本体注释率提高了18倍	NA	增强鼠肠道微生物组研究的转化价值，提供详细的鼠肠道微生物基因组目录	鼠肠道微生物组	NA	NA	深度学习	NA	基因组	42,245个非冗余的鼠肠道细菌基因组，覆盖1,524个物种
18823	2024-09-11	Deep learning model shows pathologist-level detection of sentinel node metastasis of melanoma and intra-nodal nevi on whole slide images 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1418013 PMID:39238597	研究论文	本文研究了深度学习模型在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣方面的能力	深度学习模型在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移方面达到了病理学家水平，并能区分结内痣和转移	需要进一步验证	评估人工智能在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣方面的能力	黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣	数字病理学	黑色素瘤	深度学习	深度学习模型	图像	485张全切片图像，包括196个前哨淋巴结活检样本
18824	2024-09-11	A Deep Learning Based Intelligent Decision Support System for Automatic Detection of Brain Tumor 2024, Biomedical engineering and computational biology IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11795972241277322 PMID:39238891	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的智能决策支持系统，用于自动检测脑肿瘤	本文采用了从零开始构建的卷积神经网络（CNN）和迁移学习模型（VGG-16、VGG-19、LeNet-5），并通过数据增强和超参数调优来提高检测精度	NA	开发一种能够自动检测脑肿瘤的智能决策支持系统，以辅助医疗从业者进行诊断	脑肿瘤的自动检测	计算机视觉	脑肿瘤	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	大量脑部图像数据
18825	2024-09-11	RT-DETR-SoilCuc: detection method for cucumber germinationinsoil based environment 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1425103 PMID:39239193	研究论文	本文提出了一种基于RT-DETR的黄瓜发芽检测方法，适用于土壤环境	设计了一种轻量级的实时黄瓜发芽检测模型，通过引入在线图像增强、Adown下采样操作符、广义高效轻量网络、在线卷积重参数化机制和归一化高斯Wasserstein距离损失函数，提高了模型的训练效果和轻量化程度	NA	解决现有深度学习种子发芽检测技术在复杂土壤环境中识别准确率下降的问题	黄瓜发芽过程	计算机视觉	NA	Real-Time DEtection TRansformer (RT-DETR)	RT-DETR-SoilCuc	图像	不同盐浓度压力下的黄瓜发芽实验
18826	2024-09-11	Modeling of SPM-GRU ping-pong ball trajectory prediction incorporating YOLOv4-Tiny algorithm 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0306483 PMID:39240792	研究论文	研究通过先进的计算机视觉和深度学习技术提高乒乓球轨迹预测的准确性，实现实时准确的乒乓球位置和运动轨迹跟踪	结合物理模型和深度学习方法，创新性地应用微型第四代实时目标检测算法与门控循环单元于乒乓球运动分析	NA	提高乒乓球轨迹预测的准确性	乒乓球的运动轨迹	计算机视觉	NA	YOLOv4-Tiny算法	门控循环单元（GRU）	图像	NA
18827	2024-09-11	Evaluation of influencing factors of China university teaching quality based on fuzzy logic and deep learning technology 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0303613 PMID:39240954	研究论文	本文基于模糊逻辑和深度学习技术，评估了中国大学教学质量的影响因素	本文提出了一种结合模糊逻辑和深度学习的评估模型，使用顺序直觉模糊（SIF）辅助长短期记忆（LSTM）模型来精确测量教学质量	NA	评估和提升大学教学质量	大学教学质量的影响因素	机器学习	NA	模糊逻辑，深度学习	LSTM	问卷调查数据	60多名教师和学生的开放式问卷调查
18828	2024-09-11	Multifunctional aggregation network of cell nuclei segmentation aiming histopathological diagnosis assistance: A new MA-Net construction 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0308326 PMID:39241001	研究论文	本文提出了一种基于U-Net的深度学习模型MA-Net，用于从H&E染色图像中准确分割细胞核，以辅助组织病理学诊断	本文创新性地应用了特征融合模块、注意力门单元和空洞空间金字塔池化到U-Net的编码器、解码器、跳跃连接和瓶颈部分，以提升网络在细胞核分割任务中的性能	NA	提升组织病理学图像中细胞核分割的准确性，以辅助自动化诊断系统	H&E染色图像中的细胞核	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	多个公共数据集
18829	2024-09-11	Precision meets generalization: Enhancing brain tumor classification via pretrained DenseNet with global average pooling and hyperparameter tuning 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0307825 PMID:39241003	研究论文	研究通过预训练的DenseNet模型结合全局平均池化和超参数调优，提升脑肿瘤分类的准确性和泛化能力	采用DenseNet架构并结合全局平均池化和超参数调优，显著提高了脑肿瘤分类的准确性和泛化能力	NA	研究如何通过深度学习技术提高脑肿瘤分类的准确性和临床应用的泛化能力	脑肿瘤的分类，特别是三种常见类型：脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	DenseNet	图像	3064张T1加权对比增强MRI图像，来自233名患者
18830	2024-09-11	Diagnostic accuracy of dental caries detection using ensemble techniques in deep learning with intraoral camera images 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310004 PMID:39241044	研究论文	本文研究了使用深度学习中的集成技术通过口腔内相机图像进行龋齿检测的诊断准确性	本文创新性地应用了集成技术在口腔内相机图像分类任务中，显著提高了龋齿检测的性能	本文未详细讨论集成技术在不同深度学习模型中的具体应用细节	评估基于口腔内相机图像的深度学习技术在龋齿检测中的诊断性能	研究对象为2,682张口腔内相机图像，涉及534名参与者	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	ResNet-50, Inception-v3, Inception-ResNet-v2, Faster R-convolutional neural network	图像	2,682张口腔内相机图像，534名参与者
18831	2024-09-11	Deep Learning Based Micro-RNA Analysis of Lipopolysaccharide Exposed Periodontal Ligament Stem Cells Exosomes Reveal Apoptotic and Inflammasome Derived Pathway Activation 2024, Biomedical engineering and computational biology IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11795972241277639 PMID:39246530	研究论文	本研究利用深度学习算法分析脂多糖暴露的牙周韧带干细胞外泌体中的微小RNA，揭示了与细胞凋亡和炎症小体激活相关的通路	首次使用深度学习算法识别脂多糖暴露的牙周韧带干细胞外泌体中的新型微小RNA生物标志物	需要未来研究使用独立数据集和实验方法验证这些生物标志物	利用深度学习算法揭示脂多糖暴露的牙周韧带干细胞外泌体中的新型微小RNA生物标志物，以理解其激活通路	脂多糖暴露的牙周韧带干细胞外泌体中的微小RNA	机器学习	牙周疾病	深度学习分析	随机森林	微小RNA表达数据	NCBI GEO DATA SET GSE163489中的健康和脂多糖诱导的牙周韧带干细胞
18832	2024-09-11	Feasibility of tongue image detection for coronary artery disease: based on deep learning 2024, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2024.1384977 PMID:39246581	研究论文	研究探讨了基于深度学习的舌象检测在冠状动脉疾病诊断中的可行性	开发了一种新的冠状动脉疾病诊断算法，结合舌象特征提高了诊断性能	NA	验证舌象在冠状动脉疾病诊断中的潜在价值，并开发一种结合舌象输入的诊断模型	冠状动脉疾病患者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	Resnet-18	图像	684名患者
18833	2024-09-11	Comparing Deep Learning Performance for Chronic Lymphocytic Leukaemia Cell Segmentation in Brightfield Microscopy Images 2024, Bioinformatics and biology insights IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11779322241272387 PMID:39246684	研究论文	本文比较了八种先进的神经网络架构在低对比度明场显微镜图像中对慢性淋巴细胞白血病细胞进行分割的性能	本文采用了八种不同的神经网络架构进行比较，并结合了watershed算法和StarDist工具，以提高细胞边界检测的准确性	本文未详细讨论不同方法在不同应用场景下的适用性，且未提供大规模数据集上的验证结果	研究目的是通过自动检测明场时间序列显微镜图像中的细胞，为细胞形态学和迁移研究提供新的机会	研究对象是慢性淋巴细胞白血病细胞在低对比度明场显微镜图像中的分割	计算机视觉	血液疾病	深度学习	U-net, U-net++, Pyramid Attention Network, Multi-Attention Network, LinkNet, Feature Pyramid Network, DeepLabV3, DeepLabV3+	图像	未明确提及具体样本数量
18834	2024-09-11	A feasibility study on utilizing machine learning technology to reduce the costs of gastric cancer screening in Taizhou, China 2024 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076241277713 PMID:39247098	研究论文	本研究利用机器学习模型优化胃癌筛查评分并降低筛查成本	采用梯度提升机、分布式随机森林和深度学习三种机器学习模型优化胃癌筛查评分	三分类模型无法有效区分中高风险胃癌患者	优化胃癌筛查评分并降低筛查成本	228,634名参与泰州胃癌筛查项目的患者	机器学习	胃癌	机器学习	梯度提升机、分布式随机森林、深度学习	数值数据	228,634名患者
18835	2024-09-11	Prioritizing test cases for deep learning-based video classifiers 2024, Empirical software engineering IF:3.5Q1 DOI:10.1007/s10664-024-10520-1 PMID:39247128	研究论文	本文提出了一种名为VRank的测试优先级排序方法，专门用于视频测试输入，以降低标签成本并提高测试效率	VRank是首个专门为视频测试输入设计的测试优先级排序方法，考虑了视频数据中的时间信息	现有方法未能充分考虑视频数据中的时间信息	提出一种新的测试优先级排序方法，以降低视频测试输入的标签成本	视频测试输入的优先级排序	计算机视觉	NA	NA	DNN分类器	视频	120个实验对象，包括自然和噪声数据集
18836	2024-09-11	AttentionTTE: a deep learning model for estimated time of arrival 2024, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2024.1258086 PMID:39247849	研究论文	提出了一种基于深度学习的ETA预测模型AttentionTTE，利用自注意力机制和循环神经网络捕捉时空相关性	引入自注意力机制捕捉全局空间相关性，结合循环神经网络捕捉局部时空依赖性，并通过多任务学习模块整合全局和局部信息	NA	解决城市智能交通系统中ETA预测问题	任意路径的旅行时间估计	机器学习	NA	自注意力机制、循环神经网络	AttentionTTE	轨迹数据	大量轨迹数据
18837	2024-09-11	Revolutionizing Biological Science: The Synergy of Genomics in Health, Bioinformatics, Agriculture, and Artificial Intelligence 2023-12, Omics : a journal of integrative biology IF:2.2Q3 DOI:10.1089/omi.2023.0197 PMID:38100404	研究论文	探讨基因组学、生物信息学、农业和人工智能在健康和生态系统中的综合应用及其带来的机遇和挑战	文章强调了跨学科整合在基因组学、行星健康和农业领域的革命性潜力，特别是人工智能在生物信息学中的应用	文章提到了基因组大数据带来的社会技术挑战，以及在提取生物学、行星健康和生态学见解方面的困难	旨在探讨跨学科整合在基因组学、行星健康、农业和人工智能领域的广泛可能性和挑战	基因组学、生物信息学、农业、人工智能及其在健康和生态系统中的应用	生物信息学	NA	人工智能	机器学习和深度学习	基因组和多组学数据	NA
18838	2024-09-11	An experimental system for detection and localization of hemorrhage using ultra-wideband microwaves with deep learning 2023-Oct-03, ArXiv PMID:37873017	研究论文	本文介绍了一种使用超宽带微波和深度学习进行出血检测和定位的实验系统	开发了一种包含机器人导航系统的实验框架，使用超宽带微波阵列和深度神经网络进行出血分类和定位	实验仅在血样模拟的幻影和人体头部模型中进行，尚未在真实临床环境中验证	探索低成本、小型化、快速且安全的微波成像技术在出血检测中的应用	出血的检测和定位	计算机视觉	NA	超宽带微波	深度神经网络	微波散射参数	8个元素的超宽带阵列
18839	2024-09-11	Automatic Ploidy Prediction and Quality Assessment of Human Blastocyst Using Time-Lapse Imaging 2023-Sep-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.31.555741 PMID:37693566	研究论文	本文介绍了一种基于时间推移成像的胚胎倍性预测和质量评估模型BELA	BELA模型通过多任务学习预测质量评分，并在Weill Cornell数据集上实现了0.76的AUC，超越了以往基于图像和视频的模型	BELA模型不能替代植入前遗传学检测（PGT-A）	开发和比较不同胚胎发育阶段的倍性状态预测模型，以提高胚胎质量评估和染色体异常检测的准确性	人类胚胎的倍性状态和质量评估	机器学习	NA	时间推移成像	多任务学习模型	视频	Weill Cornell数据集
18840	2024-09-11	Automated Identification and Segmentation of Ellipsoid Zone At-Risk Using Deep Learning on SD-OCT for Predicting Progression in Dry AMD 2023-Mar-20, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics13061178 PMID:36980486	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的模型，用于自动识别和分割黄斑区风险区域，以预测干性年龄相关性黄斑变性的进展	本文提出了一种新颖的高性能深度学习模型，用于检测和测量黄斑区风险区域	NA	研究干性年龄相关性黄斑变性的进展预测	黄斑区风险区域（Ellipsoid Zone At-Risk）	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	深度学习	深度学习模型	图像	341名干性年龄相关性黄斑变性患者用于模型训练和测试，120名患者用于独立测试模型性能