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
18981	2024-08-31	A Complete Process of Text Classification System Using State-of-the-Art NLP Models 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/1883698 PMID:35720939	研究论文	本文总结了用于文本分类的多种机器学习和深度学习算法，并讨论了它们的优缺点	本文汇总了最新的学习模型用于解决各种自然语言处理问题，并提供了对文本分类过程中所需的各种子任务和文献的深入理解	未明确提及具体的技术限制	旨在帮助读者理解文本分类过程中的各种子任务和文献，并探索文本分类领域的进一步改进或提出新的技术	文本分类算法及其在不同领域的应用	自然语言处理	NA	机器学习和深度学习模型	监督学习、半监督学习和无监督学习模型	文本	未明确提及具体样本数量
18982	2024-08-31	Multiclass Cancer Prediction Based on Copy Number Variation Using Deep Learning 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/4742986 PMID:35720914	研究论文	本文通过开发三种端到端的深度学习模型（DNN、CNN和RNN），利用24,174个基因的CNV数据对六种癌症类型进行分类	首次尝试使用端到端深度学习模型进行多类别癌症预测，避免了传统机器学习中手工特征提取和选择的步骤	目前仅针对六种癌症类型进行研究，未来计划扩展到其他类型的癌症	探索不同人类癌症之间的差异，并比较不同深度学习架构在CNV数据上的表现	六种癌症类型	机器学习	NA	深度学习	DNN, CNN, RNN	CNV数据	24,174个基因
18983	2024-08-31	Chest L-Transformer: Local Features With Position Attention for Weakly Supervised Chest Radiograph Segmentation and Classification 2022, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2022.923456 PMID:35721071	研究论文	本文提出了一种名为Chest L-Transformer的弱监督模型，用于胸部X光片的分割和分类，该模型利用局部特征和位置注意力机制来处理胸部X光片的全球对称性和病灶与其位置的依赖关系	Chest L-Transformer通过分类基于局部特征的图像来避免由全局对称性引起的误分类，并结合Transformer注意力机制来模拟病灶与其位置之间的依赖关系，重点关注疾病易发区域	NA	解决胸部X光片弱监督分割的问题	胸部X光片的分割和分类	计算机视觉	NA	Transformer注意力机制	Chest L-Transformer	图像	NA
18984	2024-08-31	Quantum readout and gradient deep learning model for secure and sustainable data access in IWSN 2022, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.983 PMID:35721415	研究论文	本文提出了一种新的量子读出梯度安全深度学习（QR-GSDL）模型，以确保只有可信传感器能够访问工业无线传感器网络（IWSN）数据	引入量子读出和哈希函数进行注册，采用梯度安全深度学习方法进行认证和授权，提高了能源效率和数据访问的安全性	NA	旨在创建安全、能源高效的IWSN，实现绿色可持续性并减少工业对环境的影响	工业无线传感器网络（IWSN）中的数据访问安全性和能源效率	机器学习	NA	量子读出，哈希函数，梯度安全深度学习	深度学习模型	NA	NA
18985	2024-08-31	Intelligent wearable allows out-of-the-lab tracking of developing motor abilities in infants 2022, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-022-00131-6 PMID:35721830	研究论文	本文构建并验证了一种通用的、可扩展且有效的方法，用于测量婴儿从仰卧到流畅行走的所有运动里程碑的自发运动能力	开发了一种多传感器婴儿穿戴设备，并使用深度学习分类器来模仿人类对姿势和运动的视觉分类，提供了一种新的神经发育测量指标Baba Infant Motor Score (BIMS)	NA	探索使用智能穿戴设备在医院外评估婴儿运动能力的可能性	59名5至19个月大的婴儿的自发运动行为	NA	NA	深度学习	深度学习分类器	运动数据	59名婴儿
18986	2024-08-31	SparNet: A Convolutional Neural Network for EEG Space-Frequency Feature Learning and Depression Discrimination 2022, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2022.914823 PMID:35722169	研究论文	本文提出了一种名为SparNet的卷积神经网络，用于学习EEG的空间-频率特征并区分抑郁症与正常对照	SparNet模型结合了五个并行的卷积滤波器和SENet，专门设计用于学习不同脑区的空间和频率域特征	NA	提高抑郁症识别的分类准确性	抑郁症与正常对照的区分	机器学习	抑郁症	卷积神经网络	CNN	EEG信号	NA
18987	2024-08-31	Deep Learning in Neuroimaging: Overcoming Challenges With Emerging Approaches 2022, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2022.912600 PMID:35722548	研究论文	本文介绍了三种新兴的深度学习方法，旨在克服神经影像学中的挑战，加速其在精神病学研究中的应用	提出了两种减少训练数据需求的方法：深度学习者跨数据源的知识迁移能力和自监督学习技术，以及可解释人工智能工具，以揭示深度学习决策的特征组合	NA	探索深度学习在精神病学中的应用，特别是利用多维数据集如fMRI数据预测临床结果	深度学习方法在神经影像学中的应用	机器学习	精神疾病	深度学习	DL	fMRI数据	NA
18988	2024-08-31	Accuracy of two deep learning-based reconstruction methods compared with an adaptive statistical iterative reconstruction method for solid and ground-glass nodule volumetry on low-dose and ultra-low-dose chest computed tomography: A phantom study 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0270122 PMID:35737734	研究论文	本研究评估了两种基于深度学习的重建方法与自适应统计迭代重建方法在低剂量和高剂量胸部CT上对实性和磨玻璃结节体积测量的准确性。	首次评估了基于深度学习的算法在低剂量和高剂量胸部CT上对实性和磨玻璃结节体积测量的准确性。	研究仅限于使用模拟器进行的实验，未涉及临床患者数据。	研究旨在比较两种基于深度学习的图像重建算法与迭代重建方法在低剂量和高剂量设置下对实性和磨玻璃结节体积测量的准确性。	实性和磨玻璃结节在低剂量和高剂量胸部CT上的体积测量。	计算机视觉	肺部疾病	CT扫描	深度学习算法	图像	不同直径的实性和磨玻璃结节放置在模拟器中，进行了四种辐射剂量的CT扫描。
18989	2024-08-31	FetalGAN: Automated Segmentation of Fetal Functional Brain MRI Using Deep Generative Adversarial Learning and Multi-Scale 3D U-Net 2022, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2022.887634 PMID:35747213	研究论文	本文提出了一种基于深度生成对抗网络和多尺度3D U-Net的自动化胎儿功能性脑部MRI分割方法，称为FetalGAN	FetalGAN首次成功实现了在胎儿fMRI脑图像上应用3D CNN与GAN的结合，显著推进了rs-MRI图像处理的自动化	NA	旨在提高胎儿功能性脑部MRI图像预处理中脑部分割的自动化程度	胎儿功能性脑部MRI图像	计算机视觉	NA	深度学习	GAN	图像	NA
18990	2024-08-31	Automatic Segmentation of MRI of Brain Tumor Using Deep Convolutional Network 2022, BioMed research international IF:2.6Q3 DOI:10.1155/2022/4247631 PMID:35757482	研究论文	本文研究了基于深度卷积网络的脑肿瘤MRI自动分割方法	提出了一种基于全卷积神经网络的级联网络模型，并引入了Dice损失函数和并行Dice损失来改善类别不平衡问题和子结构分割效果	未提及具体局限性	开发适用于脑肿瘤分割任务的网络模型，提高分割准确性	多模态磁共振成像（MRI）脑肿瘤图像	医学图像处理	脑肿瘤	MRI	全卷积神经网络	图像	使用BraTS 2017数据集
18991	2024-08-31	Emerging artificial intelligence applications in Spatial Transcriptomics analysis 2022, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2022.05.056 PMID:35765645	综述	本文综述了当前用于空间转录组学分析的人工智能方法	介绍了多种利用机器学习和深度学习技术进行空间转录组学数据分析的人工智能方法	NA	综述空间转录组学分析中的人工智能应用	空间转录组学数据分析	自然语言处理	NA	机器学习, 深度学习	NA	转录组数据	NA
18992	2024-08-31	Novel extreme regression-voting classifier to predict death risk in vaccinated people using VAERS data 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0270327 PMID:35767542	研究论文	本研究利用机器学习模型预测接种疫苗人群的死亡风险，并引入了一种新的极端回归投票分类器（ER-VC）来提高预测准确性	本研究引入了新的极端回归投票分类器（ER-VC），结合了额外树分类器和逻辑回归，使用软投票准则，并通过合成少数过采样（SMOTE）和自适应合成采样（ADASYN）技术避免模型过拟合	NA	预测接种疫苗人群的死亡风险，以减少公众对疫苗的恐惧并促进疫苗接种	接种COVID-19疫苗后的人群	机器学习	NA	机器学习模型，包括极端回归投票分类器（ER-VC）	极端回归投票分类器（ER-VC）	文本	使用了COVID-19 VAERS数据集，该数据集记录了接种COVID-19疫苗后的不良事件
18993	2024-08-31	AlphaFold Models of Small Proteins Rival the Accuracy of Solution NMR Structures 2022, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2022.877000 PMID:35769913	研究论文	本研究评估了AlphaFold模型在小而相对刚性的蛋白质上的准确性，与实验溶液NMR结构的比较	首次展示了AlphaFold模型在小蛋白质上的准确性可与实验溶液NMR结构相媲美，挑战了普遍认为AlphaFold无法准确模拟溶液NMR结构的误解	研究仅限于小而相对刚性的蛋白质，未涵盖所有类型的蛋白质结构	评估AlphaFold模型在小蛋白质上的准确性，并比较其与实验NMR和X射线晶体结构的匹配程度	六种代表性的小蛋白质，其结构已通过NMR和X射线晶体学确定	结构生物学	NA	AlphaFold	深度学习模型	蛋白质结构数据	六种小蛋白质
18994	2024-08-31	Magnetic Resonance Imaging Data Features to Evaluate the Efficacy of Compound Skin Graft for Diabetic Foot 2022, Contrast media & molecular imaging DOI:10.1155/2022/5707231 PMID:35815055	研究论文	本研究旨在分析基于深度学习算法的磁共振成像（MRI）数据特征在评估复合皮肤移植治疗糖尿病足（DF）中的作用	研究利用深度学习算法分析MRI图像数据，以辅助评估复合皮肤移植治疗糖尿病足的疗效	NA	评估复合皮肤移植治疗糖尿病足的疗效	糖尿病足患者	数字病理学	糖尿病足	磁共振成像（MRI）	深度学习算法	图像	78名糖尿病足患者，分为实验组（复合皮肤移植）和对照组（自体皮肤移植）各39名
18995	2024-08-31	Motion Extraction of the Right Ventricle from 4D Cardiac Cine MRI Using A Deep Learning-Based Deformable Registration Framework 2021-11, 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/EMBC46164.2021.9630586 PMID:34892062	研究论文	本文描述了一种基于深度学习的可变形配准框架，用于从4D心脏电影MRI中提取右心室的动态模型，并评估其功能。	提出了一种结合CondenseUNet和深度学习可变形网络的方法，用于生成右心室的动态模型。	仅在ACDC数据集上进行了训练和测试，可能需要进一步验证其在其他数据集上的性能。	开发动态的、特定于患者的右心室模型，用于评估右心室功能。	正常受试者和异常右心室患者的右心室模型。	数字病理学	心血管疾病	MRI	CondenseUNet	图像	150例心脏MRI患者数据
18996	2024-08-31	Towards Real-time pose estimation of the Mitral Valve Robot under C-arm X-ray Fluoroscopy 2021-Nov, IEEE transactions on medical robotics and bionics IF:3.4Q2 DOI:10.1109/tmrb.2021.3122351 PMID:35756715	research paper	本文讨论了使用C臂荧光透视下实时跟踪夹子位置和方向的算法，以实现二尖瓣机器人的精确定位	提出了一种深度学习语义分割框架来定位夹子的位置，并通过等效椭圆算法和SVM分类器计算其弯曲和旋转角度	弯曲角度计算的平均误差为7.7°，旋转角度分类的准确率为76%	开发一种用于治疗二尖瓣反流（MR）的机器人，实现夹子对瓣叶的精确导航	二尖瓣机器人的定位和导航	computer vision	心血管疾病	C-arm fluoroscopy	CNN	image	NA
18997	2024-08-31	A Coarse-to-Fine Framework for Automated Knee Bone and Cartilage Segmentation Data from the Osteoarthritis Initiative 2021-08, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-021-00464-z PMID:34031789	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的粗到细方法，用于自动分割膝关节骨、软骨和半月板，具有高计算效率	提出了一个基于深度学习的粗到细框架，用于自动分割膝关节骨和软骨，提高了分割的准确性和效率	NA	开发一种自动化的方法来分割膝关节骨和软骨，以便于量化分析OA图像	膝关节骨、软骨和半月板的自动分割	计算机视觉	骨关节炎	深度学习	NA	图像	507个MR体积（81,120个切片）
18998	2024-08-31	Abnormal lung quantification in chest CT images of COVID-19 patients with deep learning and its application to severity prediction 2021-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.14609 PMID:33225476	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于自动分割和量化COVID-19患者的胸部CT扫描中的感染区域，并应用于病情严重程度预测	首次开发了一种基于深度学习的系统，能够自动分割和量化COVID-19患者的胸部CT扫描中的感染区域，并用于病情严重程度预测	需要进一步验证该系统在更大规模数据集上的性能，并考虑其在不同医疗环境中的适用性	开发一种自动化的工具，用于在临床实践中对COVID-19患者的胸部CT扫描进行定量评估，特别是用于病情严重程度预测	COVID-19患者的胸部CT扫描图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	VB-Net神经网络	CT扫描图像	训练集包含249名COVID-19患者的CT扫描，验证集包含300名COVID-19患者的CT扫描
18999	2024-08-31	Shallow Convolutional Neural Network for COVID-19 Outbreak Screening Using Chest X-rays 2021-Feb-05, Cognitive computation IF:4.3Q1 DOI:10.1007/s12559-020-09775-9 PMID:33564340	研究论文	本文提出了一种轻量级的浅层卷积神经网络（CNN）架构，用于通过胸部X光片自动检测COVID-19阳性病例	该浅层CNN架构设计参数较少，相比其他深度学习模型更高效，且在实验中达到了99.69%的最高准确率和1.0的敏感度	NA	开发一种计算效率高的AI工具，用于通过胸部X光片大规模筛查COVID-19阳性病例	COVID-19阳性病例和非COVID-19病例的胸部X光片	计算机视觉	COVID-19	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	321张COVID-19阳性胸部X光片和5856张非COVID-19病例胸部X光片
19000	2024-08-31	Automatic Screening of COVID-19 Using an Optimized Generative Adversarial Network 2021-Jan-25, Cognitive computation IF:4.3Q1 DOI:10.1007/s12559-020-09785-7 PMID:33520007	研究论文	本文提出了一种使用优化生成对抗网络（GAN）进行COVID-19自动筛查的方法	采用鲸鱼优化算法（WOA）优化GAN生成器的超参数，提高了模型的性能	NA	开发一种自动筛查COVID-19的方法，减轻医疗系统的负担	COVID-19和非COVID-19的CT图像	计算机视觉	COVID-19	生成对抗网络（GAN）	GAN	图像	使用了包含COVID-19和非COVID-19图像的SARS-CoV-2 CT-Scan数据集