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
19141	2024-08-29	Advancing breast ultrasound diagnostics through hybrid deep learning models 2024-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108962 PMID:39142222	研究论文	本文介绍了一种名为EfficientKNN的新型混合深度学习模型，该模型结合了EfficientNetB3的先进特征提取能力和k-最近邻（k-NN）算法的简单有效性，用于乳腺超声诊断	EfficientKNN模型通过结合EfficientNetB3和k-NN算法，实现了在医疗图像分类中的高准确率和临床适用性	NA	提高乳腺超声诊断的准确性	乳腺超声图像的分类	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	混合模型	图像	包含良性、恶性和正常医疗图像的精选数据集
19142	2024-08-29	Improved Dementia Prediction in Cerebral Small Vessel Disease Using Deep Learning-Derived Diffusion Scalar Maps From T1 2024-Sep, Stroke IF:7.8Q1 DOI:10.1161/STROKEAHA.124.047449 PMID:39145386	research paper	本文开发了一种深度学习模型，用于从T1图像合成FA/MD图，以提高小血管疾病中痴呆预测的准确性	提出了一种快速且可泛化的方法，从T1图像合成FA/MD图，以在没有扩散张量成像数据的情况下提高小血管疾病中痴呆预测的准确性	NA	开发一种方法，从T1图像合成FA/MD图，以提高小血管疾病中痴呆预测的准确性	小血管疾病中的痴呆预测	machine learning	vascular dementia	diffusion tensor imaging	deep learning	image	训练数据集包含4998名参与者，四个外部验证数据集包含753名小血管疾病患者和1000名正常对照
19143	2024-08-29	Semantic segmentation in skin surface microscopic images with artifacts removal 2024-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108975 PMID:39153395	研究论文	本文研究了在皮肤表面显微图像中使用深度学习模型进行语义分割，并提出了一种新的暗角检测和去除方法来提高分割性能	引入了暗角检测和去除方法，这是一种新的皮肤病变分割方法	NA	提高深度学习模型在皮肤病变分割中的性能	皮肤表面显微图像中的常见伪影，如头发和暗角	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	使用了PH2、ISIC 2017和ISIC 2018数据集
19144	2024-08-29	A cross-temporal multimodal fusion system based on deep learning for orthodontic monitoring 2024-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109025 PMID:39159544	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的跨时间多模态融合系统，用于正畸治疗中的风险监测，无需额外辐射	本文首次开发了基于深度学习的跨时间多模态融合系统，用于正畸治疗中的连续风险监测，无需额外辐射	NA	开发一种基于深度学习的跨时间多模态图像融合系统，用于获取牙齿和颌骨信息，增强正畸医生监测风险的能力	牙齿和颌骨的三维关系	计算机视觉	NA	CBCT 和口腔内扫描 (IOS)	深度学习模型	图像	NA
19145	2024-08-29	Osteoporotic vertebral compression fracture (OVCF) detection using artificial neural networks model based on the AO spine-DGOU osteoporotic fracture classification system 2024-Sep, North American Spine Society journal DOI:10.1016/j.xnsj.2024.100515 PMID:39188670	研究论文	本文评估了基于AO脊柱-DGOU骨质疏松性骨折分类系统的人工神经网络模型在骨质疏松性椎体压缩骨折（OVCF）检测中的潜力。	利用深度学习的人工神经网络模型快速自动识别和可视化OVCF。	NA	评估人工神经网络在OVCF检测中的潜力。	骨质疏松性椎体压缩骨折（OVCF）的检测、分类和分级。	机器学习	骨质疏松症	深度学习	ANN	CT图像	训练数据集包含934张CT图像，测试数据集包含116张CT图像。
19146	2024-08-29	The prognostic value of visual and automatic coronary calcium scoring from low-dose computed tomography-[15O]-water positron emission tomography 2024-Aug-26, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeae081 PMID:38525588	研究论文	本研究旨在验证通过低剂量计算机断层扫描（LDCT）自动和视觉评分冠状动脉钙化（CAC）的准确性，并评估在[15O]-水正电子发射断层扫描（PET）心肌灌注成像（MPI）期间获取的LDCT扫描对主要不良心脏事件（MACE）预测的附加价值	本研究首次评估了在[15O]-水PET MPI期间获取的LDCT扫描对CAC评分的附加价值，并使用深度学习方法进行自动评分	风险组分类的一致性仅为中等，且样本量相对较小	验证LDCT扫描中CAC评分的准确性并评估其对MACE预测的附加价值	572名疑似冠状动脉疾病患者	数字病理学	心血管疾病	低剂量计算机断层扫描（LDCT）	深度学习	图像	572名患者
19147	2024-08-29	Preliminary Evaluation of Fine-Tuning the OpenDeLD Deidentification Pipeline Across Multi-Center Corpora 2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240515 PMID:39176896	研究论文	本研究评估了OpenDeID去标识化管道在多中心语料库中的微调效果，以提高电子健康记录（EHR）二次使用中的患者隐私保护	采用混合去标识化策略，结合深度学习和上下文规则，提高了EHR数据中敏感信息的保护能力	NA	评估和增强电子健康记录二次使用中的患者隐私保护	OpenDeID去标识化管道在不同语料库中的性能	自然语言处理	NA	深度学习	BioBERT	文本	4,038份报告
19148	2024-08-29	Deep learning assisted segmentation of the lumbar intervertebral disc: a systematic review and meta-analysis 2024-Aug-21, Journal of orthopaedic surgery and research IF:2.8Q1 DOI:10.1186/s13018-024-05002-5 PMID:39169382	meta-analysis	本研究旨在评估深度学习技术在磁共振图像中腰椎间盘分割的性能并探索改进策略	本研究通过系统评价和荟萃分析方法，综合评估了深度学习模型在腰椎间盘分割中的表现	由于纳入研究在算法框架和结果报告上的异质性，结论应谨慎解释	评估深度学习技术在腰椎间盘分割中的性能并探索改进策略	腰椎间盘分割	machine learning	NA	deep learning	NA	image	45项研究被纳入系统评价，其中16项提供了完整的分割性能数据
19149	2024-08-29	Deep learning-enhanced R-loop prediction provides mechanistic implications for repeat expansion diseases 2024-Aug-16, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.110584 PMID:39188986	research paper	本文介绍了DeepER，一种基于深度学习的R-loop预测工具，用于研究人类R-loop的形成及其在重复序列扩张疾病中的机制。	DeepER工具在性能上优于现有工具，能够准确地进行全基因组R-loop注释，并揭示了某些串联重复序列与R-loop形成之间的强关联。	NA	开发和应用一种准确的计算工具来研究人类R-loop，并探索其在重复序列扩张疾病中的机制。	R-loop的形成及其在重复序列扩张疾病中的作用。	machine learning	NA	deep learning	deep learning model	genomic data	NA
19150	2024-08-29	Fully Automatic Deep Learning Model for Spine Refracture in Patients with OVCF: A Multi-Center Study 2024-Aug, Orthopaedic surgery IF:1.8Q2 DOI:10.1111/os.14155 PMID:38952050	研究论文	本文构建了一种基于骨转换标志物和CT的全新预测模型，用于识别更易遭受脊柱再骨折的患者	该研究首次结合骨转换标志物和CT图像，利用深度学习模型预测脊柱再骨折，提高了预测的准确性和临床实用性	研究仅回顾性收集了三个医疗中心的数据，样本量和数据来源的限制可能影响模型的泛化能力	构建一种新的预测模型，用于识别脊柱再骨折的高风险患者	383名骨质疏松性椎体压缩骨折患者	机器学习	骨质疏松症	CT	Densenet 121-3D	图像	383名患者，其中训练集240例，验证集63例，测试集80例
19151	2024-08-29	Precision Drug Repurposing: A Deep Learning Toolkit for Identifying 34 Hyperpigmentation-Associated Genes and Optimizing Treatment Selection 2024-Aug-01, Annals of plastic surgery IF:1.4Q3 DOI:10.1097/SAP.0000000000004007 PMID:38896860	研究论文	本研究利用深度学习工具包识别与色素沉着过度相关的34个基因，并优化治疗选择	本研究采用综合方法，结合文本挖掘、基因富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络和功能富集分析，以及网络中心性参数，以识别与色素沉着过度密切相关的基因，并利用深度学习工具包进行药物-靶点相互作用预测	NA	探索计算方法在识别色素沉着过度治疗中新靶向疗法的潜力	识别与色素沉着过度相关的基因及潜在治疗药物	机器学习	皮肤疾病	文本挖掘、基因富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络分析	深度学习	基因数据、蛋白质数据	34个与色素沉着过度相关的基因，35种潜在治疗药物
19152	2024-08-29	Loss of plasticity in deep continual learning 2024-Aug, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-07711-7 PMID:39169245	研究论文	本文探讨了深度学习方法在持续学习环境下的表现，发现标准深度学习方法在持续学习设置中逐渐失去可塑性，最终学习效果不如浅层网络	提出了一种持续反向传播算法，通过不断向网络注入多样性来维持可塑性	研究仅限于使用ImageNet数据集和强化学习问题，未涉及其他类型的数据和任务	探究深度学习方法在持续学习环境下的有效性	深度学习方法在持续学习环境下的可塑性	机器学习	NA	深度学习方法，反向传播算法	深度神经网络	图像	使用经典的ImageNet数据集
19153	2024-08-29	A prediction model based on deep learning and radiomics features of DWI for the assessment of microsatellite instability in endometrial cancer 2024-Aug, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.70046 PMID:39171859	研究论文	本研究探讨了基于深度学习（DL）和放射组学特征的扩散加权成像（DWI）预测模型在评估子宫内膜癌（EC）微卫星不稳定（MSI）状态中的效能	本研究结合了DL特征、放射组学特征、临床变量和ADC值，通过随机森林（RF）分类器构建了一个优化的预测模型，该模型在训练和测试集中的AUC值均显示出显著提升	NA	评估基于DWI特征的预测模型在识别子宫内膜癌微卫星不稳定状态中的有效性	子宫内膜癌患者	机器学习	妇科肿瘤	扩散加权成像（DWI）	随机森林（RF）和逻辑回归	图像	116名子宫内膜癌患者，分为训练集（81名）和测试集（35名）
19154	2024-08-29	Longitudinal Changes in Choroidal Vascularity in Myopic and Non-Myopic Children 2024-Aug-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.8.38 PMID:39177994	研究论文	本研究评估了儿童时期脉络膜血管特征的纵向变化及其与眼球生长和屈光不正的关系	使用深度学习软件工具自动分析高分辨率光学相干断层扫描（OCT）图像，并计算脉络膜血管指数（CVI）、脉络膜腔和基质厚度的变化	NA	评估儿童时期脉络膜血管特征的纵向变化及其与眼球生长和屈光不正的关系	101名儿童（41名近视，60名非近视，年龄10-15岁）的脉络膜血管特征	NA	NA	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习	图像	101名儿童
19155	2024-08-29	Automatic Determination of Endothelial Cell Density From Donor Cornea Endothelial Cell Images 2024-Aug-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.8.40 PMID:39177992	研究论文	本文使用自监督深度学习分割模型自动确定供体角膜内皮细胞图像中的内皮细胞密度	采用自监督深度学习方法进行内皮细胞边界的分割，提高了内皮细胞密度测量的准确性	研究仅限于两个眼库提供的图像，可能需要进一步验证以确保普遍适用性	开发一种自动评估供体角膜内皮细胞图像的方法，以准确测量内皮细胞密度	供体角膜内皮细胞图像及其内皮细胞密度	计算机视觉	NA	深度学习	自监督深度学习模型	图像	15,138张单独特定的内皮细胞图像来自8169名供体，以及174张基于图像和组织质量的供体内皮细胞图像
19156	2024-08-29	Fully automated hybrid approach on conventional MRI for triaging clinically significant liver fibrosis: A multi-center cohort study 2024-Aug, Journal of medical virology IF:6.8Q1 DOI:10.1002/jmv.29882 PMID:39185672	研究论文	本研究旨在构建一个结合放射组学和临床数据的模型（CoRC模型），用于筛查临床显著性肝纤维化，并探讨该模型对基于瞬时弹性成像的肝硬度测量的附加价值	本研究采用深度学习（ResUNet）自动分割全肝的放射组学评分，结合临床变量，构建了一个新的CoRC模型，该模型在内部、时间和外部测试集中均表现优于传统方法	本研究为回顾性研究，且样本来自两个中心，可能存在选择偏倚	开发一种可靠的非侵入性工具，精确诊断临床显著性肝纤维化	595名经活检证实患有肝纤维化的患者	数字病理学	肝病	MRI	ResUNet	图像	595名患者，分为训练集（276）、内部测试集（118）、时间测试集（96）和外部测试集（105）
19157	2024-08-29	Automated measurement of lumbar pedicle screw parameters using deep learning algorithm on preoperative CT scans 2024-Aug, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2024.100627 PMID:39188420	研究论文	本研究旨在利用术前计算机断层扫描（CT）图像和深度学习算法，开发并评估一种自动测量腰椎椎弓根螺钉参数的框架	本研究开发了一种基于深度学习的模型，能够准确识别术前CT扫描上的标志点，并自动生成与腰椎椎弓根螺钉放置相关的参数	NA	开发并评估一种自动测量腰椎椎弓根螺钉参数的框架	腰椎椎弓根螺钉参数的自动测量	计算机视觉	NA	深度学习算法	深度学习模型	图像	1410张轴向术前CT图像，来自282名患者
19158	2024-08-29	Shomikoron: Dataset to discover equations from Bangla Mathematical text 2024-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110742 PMID:39188909	研究论文	本文介绍了一个新的孟加拉语数学方程数据集，旨在推进孟加拉语中的数学方程识别研究	该数据集是首个用于从文本中识别孟加拉语数学方程的数据集	数据集目前仅包含3430个观察值，可能需要进一步扩展以提高识别准确性	推进孟加拉语中的数学方程识别技术	孟加拉语数学方程的识别	自然语言处理	NA	NA	NA	文本	3430个观察值
19159	2024-08-29	Deep Learning Sequence Models for Transcriptional Regulation 2024-Aug, Annual review of genomics and human genetics IF:7.7Q1 DOI:10.1146/annurev-genom-021623-024727 PMID:38594933	研究论文	本文探讨了使用基于序列的深度学习模型来解析基因表达的调控代码，并解释基因组变异的转录效应	开发了能够预测人类基因组中任何非编码变异功能后果的方法，并能系统地描述其影响，超越了仅通过实验或定量遗传学研究所能达到的范围	NA	解析基因表达的调控代码并解释基因组变异的转录效应	DNA序列中的模式与转录调控的生物化学和调控特性之间的关系	机器学习	NA	深度学习	序列模型	DNA序列	NA
19160	2024-08-29	Integrating Large-Scale Protein Structure Prediction into Human Genetics Research 2024-Aug, Annual review of genomics and human genetics IF:7.7Q1 DOI:10.1146/annurev-genom-120622-020615 PMID:38621234	综述	本文综述了深度学习模型在蛋白质结构预测和蛋白质变体预测方面的最新进展，特别强调了这些进展对人类遗传学和健康的影响。	介绍了AlphaFold2及相关方法在基于序列的结构预测方面的重大进步，以及这些计算方法在优先处理人类群体中数百万未注释的错义蛋白质变体方面的价值。	未提及具体限制。	探讨深度学习模型在蛋白质结构和变体预测中的应用，以及这些技术如何促进人类遗传学研究。	蛋白质结构预测和蛋白质变体预测。	机器学习	NA	深度学习	AlphaFold2	蛋白质序列	数百万错义蛋白质变体