深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
61	2024-10-04	A Survey on Deep Learning for Neuroimaging-Based Brain Disorder Analysis 2020, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2020.00779 PMID:33117114	综述	本文综述了深度学习在基于神经影像的脑部疾病分析中的应用	本文讨论了现有研究的局限性并提出了未来可能的研究方向	本文主要讨论了现有研究的局限性	综述深度学习在基于神经影像的脑部疾病分析中的应用	本文研究了阿尔茨海默病、帕金森病、自闭症谱系障碍和精神分裂症四种典型脑部疾病	计算机视觉	神经退行性疾病	深度学习	深度神经网络	影像	NA	NA	NA	NA	NA
62	2024-10-04	Deep Learning for Predicting Complex Traits in Spring Wheat Breeding Program 2020, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2020.613325 PMID:33469463	研究论文	本文评估了深度学习模型在华盛顿州立大学春小麦育种项目中预测复杂性状的潜力	深度学习模型在预测复杂性状方面比传统模型rrBLUP提高了0至5%的准确性	NA	评估深度学习模型在春小麦育种项目中预测复杂性状的潜力	春小麦的五个不同数量性状	机器学习	NA	深度学习	多层感知器 (MLP) 和卷积神经网络 (CNN)	基因数据	650个重组自交系 (RILs) 来自春小麦嵌套关联作图 (NAM) 群体	NA	NA	NA	NA
63	2024-10-04	Large-Scale Counting and Localization of Pineapple Inflorescence Through Deep Density-Estimation 2020, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2020.599705 PMID:33584745	研究论文	本文通过深度密度估计方法实现菠萝花序的大规模计数和定位	利用深度学习进行密度估计，实现菠萝花序的自动计数，计算复杂度与植物数量无关，适用于大规模检测	未提及具体局限性	优化菠萝种植管理，提高收获效率	菠萝花序的计数和定位	计算机视觉	NA	深度学习	密度估计模型	图像	超过160万株开花植物	NA	NA	NA	NA
64	2024-10-04	Diagnosis of COVID-19 Pneumonia Based on Graph Convolutional Network 2020, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2020.612962 PMID:33585511	研究论文	提出了一种基于图卷积网络的三维深度学习方法，用于快速诊断COVID-19肺炎	通过图卷积网络整合多源CT数据，并提出迁移学习方法初始化3D-CNN参数，以提高诊断性能	未提及	开发一种快速诊断COVID-19肺炎的方法，减轻放射科医生和医生的负担	COVID-19肺炎患者和正常对照组的CT图像	计算机视觉	COVID-19	图卷积网络（GCN）	3D卷积神经网络（3D-CNN）	图像	399例COVID-19感染病例和400例正常对照组，来自六种设备类型	NA	NA	NA	NA
65	2024-10-04	An Introductory Review of Deep Learning for Prediction Models With Big Data 2020, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2020.00004 PMID:33733124	综述	本文介绍了深度学习在人工智能和机器学习中的新学习范式，并重点讨论了深度前馈神经网络、卷积神经网络、深度信念网络、自编码器和长短期记忆网络等模型	本文介绍了深度学习模型的核心架构，并强调了这些架构在构建新应用特定网络架构中的灵活组合能力	本文主要为入门级综述，未深入探讨深度学习模型的数学和计算方法的复杂性	介绍深度学习模型的基本架构，为数据科学家和跨学科研究人员提供基础知识	深度学习模型的核心架构，包括深度前馈神经网络、卷积神经网络、深度信念网络、自编码器和长短期记忆网络	机器学习	NA	NA	深度前馈神经网络、卷积神经网络、深度信念网络、自编码器、长短期记忆网络	NA	NA	NA	NA	NA	NA
66	2024-10-04	A natural language processing pipeline to advance the use of Twitter data for digital epidemiology of adverse pregnancy outcomes 2020, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.yjbinx.2020.100076 PMID:34417007	研究论文	研究开发了一种自然语言处理管道，用于从Twitter数据中识别不良妊娠结局，以推进数字流行病学研究	首次开发了一种基于BERT的自然语言处理方法，用于自动识别Twitter上的不良妊娠结局报告，并引入了一种规则过滤器来减少误报	研究主要基于Twitter数据，可能无法完全代表所有妊娠结局报告的情况	评估女性是否在Twitter上报告不良妊娠结局，并开发自然语言处理方法以自动识别这些报告	Twitter上的不良妊娠结局报告，包括流产、死产、早产等	自然语言处理	妊娠相关疾病	自然语言处理 (NLP)	BERT	文本	超过4亿条公开的Twitter推文，涉及超过10万名宣布怀孕的用户	NA	NA	NA	NA
67	2024-10-02	Bone metastasis classification using whole body images from prostate cancer patients based on convolutional neural networks application 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0237213 PMID:32797099	研究论文	本文探讨了使用卷积神经网络（CNN）对前列腺癌患者全身骨扫描图像进行骨转移分类的方法	本文提出了一套简单、快速且更准确的CNN架构，用于骨转移分类，并展示了其在骨扫描图像分类中的优越性能	NA	开发和展示一套用于自动分类全身骨扫描图像的简单但稳健的CNN模型	前列腺癌患者的全身骨扫描图像	计算机视觉	前列腺癌	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
68	2024-10-01	Automated Hierarchy Evaluation System of Large Vessel Occlusion in Acute Ischemia Stroke 2020, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2020.00013 PMID:32265682	研究论文	本文介绍了一种基于香港医院管理局2016年所有急性缺血性卒中（AIS）患者记录的自动化大血管闭塞（LVO）评估系统	首次结合结构化临床数据和非结构化非对比CT（NCCT）影像数据进行急性期LVO诊断，性能优于以往报道的方法	NA	开发一种能够快速识别大血管闭塞的自动化评估系统，以提高急性缺血性卒中患者的再灌注治疗机会和神经恢复	急性缺血性卒中患者的大血管闭塞	机器学习	脑血管疾病	机器学习技术，包括逻辑回归、随机森林、支持向量机（SVM）和极端梯度提升（XGBoost）	多层次模型	结构化临床数据和非对比CT（NCCT）影像数据	300名患者，其中200名用于模型训练，100名用于模型性能评估	NA	NA	NA	NA
69	2024-10-01	Enhanced Accuracy for Multiclass Mental Workload Detection Using Long Short-Term Memory for Brain-Computer Interface 2020, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2020.00584 PMID:32655353	研究论文	研究使用长短期记忆网络（LSTM）提高脑机接口中多类心理负荷检测的准确性	提出了使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的新型深度学习框架，显著提高了多类心理负荷分类的准确性	NA	提高脑机接口中多类心理负荷检测的准确性	心理负荷的分类和检测	机器学习	NA	功能近红外光谱（fNIRS）	长短期记忆网络（LSTM）	脑活动信号	15名参与者（男女各半），每人进行10次心理负荷实验	NA	NA	NA	NA
70	2024-10-01	A Path Toward Explainable AI and Autonomous Adaptive Intelligence: Deep Learning, Adaptive Resonance, and Models of Perception, Emotion, and Action 2020, Frontiers in neurorobotics IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbot.2020.00036 PMID:32670045	研究论文	本文总结了生物神经网络模型如何帮助理解自主适应智能，并解释了这些模型的动态和涌现特性如何可解释，从而可以自信地应用于大规模应用	提出了Adaptive Resonance Theory (ART)算法，克服了反向传播和深度学习的计算问题，实现了无灾难性遗忘的快速分类	未提及	探讨可解释的人工智能和自主适应智能的发展路径	生物神经网络模型及其在感知、认知、情感和行动中的应用	机器学习	NA	Adaptive Resonance Theory (ART)	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
71	2024-09-27	Analysis of the role and robustness of artificial intelligence in commodity image recognition under deep learning neural network 2020, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0235783 PMID:32634167	研究论文	研究基于多阶段卷积神经网络（MS-CNN）的图像识别模型在商品图像智能识别中的应用及其识别性能	提出了一种基于MS-CNN模型的商品图像识别方法，并通过实验验证了其在不同噪声和标签错误条件下的鲁棒性	未提及具体的局限性	探索基于MS-CNN模型的商品图像识别方法的应用及其在不同条件下的识别性能	商品图像的颜色、形状和纹理特征，以及MS-CNN模型的识别效果	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	多阶段卷积神经网络（MS-CNN）	图像	50,000张包含不同商品的图片	NA	NA	NA	NA
72	2024-09-27	Anatomical Modeling of Brain Vasculature in Two-Photon Microscopy by Generalizable Deep Learning 2020, BME frontiers IF:5.0Q1 DOI:10.34133/2020/8620932 PMID:37849965	研究论文	本文开发了一种可泛化的深度学习技术，用于从多个双光子显微镜系统获取的小鼠大脑图像中进行血管分割	该方法能够泛化到不同成像系统，并能高效处理大规模血管图像，计算速度比现有技术快10倍，深度大3倍	NA	开发一种可泛化且计算高效的深度学习框架，用于大脑血管的解剖建模	小鼠大脑的双光子显微镜血管图像	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习框架	图像	多个小鼠大脑的血管图像	NA	NA	NA	NA
73	2024-09-05	Early Detection of Alzheimer's Disease Using Magnetic Resonance Imaging: A Novel Approach Combining Convolutional Neural Networks and Ensemble Learning 2020, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2020.00259 PMID:32477040	研究论文	本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和集成学习（EL）的新方法，用于通过磁共振成像（MRI）早期检测阿尔茨海默病（AD）	该研究创新性地结合了CNN和EL，通过数据驱动的方法定位最具辨别性的脑区，并最大化集成模型的泛化能力，以早期捕捉AD相关的脑部变化	需要进一步研究以检验该方法的临床意义及其在检测其他脑部疾病中的通用性	开发一种新的方法用于早期检测阿尔茨海默病	使用MRI对MCI患者和AD患者进行分类	机器学习	阿尔茨海默病	磁共振成像（MRI）	卷积神经网络（CNN）	图像	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
74	2024-09-02	Machine Learning Neuroprotective Strategy Reveals a Unique Set of Parkinson Therapeutic Nicotine Analogs 2020, The open bioinformatics journal PMID:33927788	研究论文	本文提出了一种新颖的机器学习计算策略，用于预测尼古丁类似物在帕金森病中通过未配对信号通路的行为对神经保护潜力的影响	本文开发了一种跨学科的计算策略，结合结构生物信息学、信号通路手动重建和深度学习，预测尼古丁类似物的神经保护活性	NA	开发一种计算策略，预测一系列8种新型尼古丁类似物在帕金森病中的神经保护活性	8种新型尼古丁类似物及其在帕金森病中的神经保护活性	机器学习	帕金森病	深度学习	机器学习模型	结构数据	8种新型尼古丁类似物	NA	NA	NA	NA
75	2024-08-23	Trust in Robots: Challenges and Opportunities 2020, Current robotics reports DOI:10.1007/s43154-020-00029-y PMID:34977590	研究论文	评估当前机器人信任研究的状态，并探讨近期方法学进展是否有助于开发可信赖的机器人	近期研究转向开发机器人主动获取、校准和维持用户信任的策略，特别是通过赋予机器人推理能力（如通过概率建模）	在实际人机交互环境中，信任度量、机器人行为的保证（如用户隐私）以及处理多维数据方面仍存在挑战	探讨如何利用心理学、可信系统、机器人伦理和深度学习等领域的最新进展来解决这些挑战，以创造真正自主、可信赖的社会机器人	机器人信任研究及其在实际应用中的挑战	NA	NA	概率建模	NA	多维数据	NA	NA	NA	NA	NA
76	2024-08-22	Predicting commercially available antiviral drugs that may act on the novel coronavirus (SARS-CoV-2) through a drug-target interaction deep learning model 2020, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2020.03.025 PMID:32280433	研究论文	本研究利用预训练的基于深度学习的药物-靶点相互作用模型MT-DTI，识别可能作用于SARS-CoV-2病毒蛋白的商业可用抗病毒药物	使用MT-DTI模型预测商业可用药物对SARS-CoV-2的潜在作用，为缺乏有效治疗选项的SARS-CoV-2提供新的治疗策略	NA	识别可能对SARS-CoV-2有效的商业可用抗病毒药物	SARS-CoV-2病毒蛋白及其潜在的抗病毒药物	机器学习	NA	深度学习	Molecule Transformer-Drug Target Interaction (MT-DTI)	药物-靶点相互作用数据	多种抗病毒药物及其对SARS-CoV-2蛋白酶的抑制活性	NA	NA	NA	NA
77	2024-08-18	Quantifying the Association Between Psychotherapy Content and Clinical Outcomes Using Deep Learning 2020-01-01, JAMA psychiatry IF:22.5Q1 DOI:10.1001/jamapsychiatry.2019.2664 PMID:31436785	研究论文	本文利用深度学习模型分析大规模认知行为疗法（CBT）会话记录数据集，量化治疗内容与临床结果之间的关联。	首次应用深度学习技术于心理治疗领域，通过分析治疗师的话语内容来量化治疗效果。	研究仅限于特定的CBT治疗协议和特定的数据集，可能限制了结果的普遍性。	探索心理治疗内容与临床结果之间的量化关系，并利用深度学习技术提供新的治疗见解。	研究对象为接受互联网CBT治疗的心理健康障碍患者。	机器学习	心理健康障碍	深度学习	深度学习模型	文本	17,572名患者（90,934份治疗会话记录）	NA	NA	NA	NA
78	2024-08-11	Validation and Optimization of Multi-Organ Segmentation on Clinical Imaging Archives 2020, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.2549035 PMID:34040277	研究论文	本文验证并优化了基于临床影像档案的多器官分割方法	采用了改进的3D U-Net模型，并通过手动修正标签重新训练模型，提高了分割性能	在真实世界中，由于患者腹部生理的广泛变异性，分割可能具有挑战性	旨在提高多器官腹部CT分割的准确性，以便临床应用	腹部CT影像中的多器官分割	计算机视觉	NA	CT	3D U-Net	影像	476名脾脏异常患者（队列A）和1754名无脾脏异常患者（队列B）	NA	NA	NA	NA
79	2024-08-08	Anterior Mediastinal Lesion Segmentation Based on Two-Stage 3D ResUNet With Attention Gates and Lung Segmentation 2020, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2020.618357 PMID:33634027	研究论文	本文提出了一种基于两阶段3D ResUNet网络结合肺部分割的前纵隔病变分割方法	引入了注意力门机制和肺部分割技术，以提高病变分割的准确性	NA	提高前纵隔病变在CT图像中的分割准确性，辅助医生诊断	前纵隔病变	计算机视觉	胸部疾病	深度学习	3D ResUNet	CT图像	230名患者	NA	NA	NA	NA
80	2024-08-07	Preliminary development of a deep learning-based automated primary headache diagnosis model using Japanese natural language processing of medical questionnaire 2020, Surgical neurology international DOI:10.25259/SNI_827_2020 PMID:33500813	研究论文	本文初步开发了一种基于深度学习的自动化原发性头痛诊断模型，使用日本自然语言处理技术处理医疗问卷中的非结构化句子	该模型通过深度学习框架处理医疗问卷中的非结构化句子，旨在减少医生和患者的时间和负担，并提高他们的生活质量	NA	解决日本原发性头痛治疗中医疗资源不足的问题	原发性头痛患者	自然语言处理	头痛	深度学习	DL框架	文本	848名原发性头痛患者（495名女性和353名男性）	NA	NA	NA	NA