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
21	2024-08-07	Deep-learning-based image quality enhancement of compressed sensing magnetic resonance imaging of vessel wall: comparison of self-supervised and unsupervised approaches 2020-08-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-020-69932-w PMID:32811848	研究论文	本文比较了基于自监督学习和无监督学习的深度学习算法在压缩感知磁共振成像（MRI）图像质量增强中的应用	提出了两种适用于非像素对齐临床数据集的深度学习去噪算法：自监督学习和无监督学习	自监督学习在图像噪声和信噪比方面优于无监督学习，但在放射组学特征可重复性方面不如无监督学习	研究如何通过深度学习技术提高压缩感知MRI的图像质量，以减少扫描时间并提高诊断准确性	颅内血管壁的高分辨率质子密度加权MRI图像	计算机视觉	NA	压缩感知MRI	深度学习	图像	NA
22	2024-08-07	Artificial intelligence for the detection of COVID-19 pneumonia on chest CT using multinational datasets 2020-08-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-020-17971-2 PMID:32796848	研究论文	本文展示了使用多国数据集训练的深度学习算法在胸部CT扫描中检测COVID-19肺炎的能力	利用AI技术在多国患者数据集上训练的深度学习算法，能够高准确度地区分COVID-19肺炎与其他肺炎	文章未提及具体的局限性	开发和验证用于胸部CT扫描中快速评估和区分COVID-19肺炎的AI算法	COVID-19肺炎的检测与区分	计算机视觉	COVID-19	深度学习	深度学习算法	图像	训练集包含1280名患者，独立测试集包含1337名患者
23	2024-08-07	The Advent of Generative Chemistry 2020-Aug-13, ACS medicinal chemistry letters IF:3.5Q2 DOI:10.1021/acsmedchemlett.0c00088 PMID:32832015	综述	本文综述了生成对抗网络（GANs）和强化学习（RL）在药物分子设计中的应用及其在生成具有所需性质的新分子方面的最新进展	介绍了GANs和RL在药物分子设计中的应用，旨在更有效地利用数据和更好地探索化学空间	讨论了生成化学这一新兴领域的当前局限性和挑战	回顾生成具有所需性质的新分子的最新进展，并探讨相关技术的应用	生成对抗网络（GANs）、强化学习（RL）及相关技术在药物分子设计中的应用	机器学习	NA	生成对抗网络（GANs）、强化学习（RL）	GAN	分子数据	NA
24	2024-08-07	Melanoma Diagnosis Using Deep Learning and Fuzzy Logic 2020-Aug-09, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics10080577 PMID:32784837	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的YOLO算法，结合模糊逻辑用于从皮肤镜和数字图像中检测黑色素瘤	本文引入了图论的最小生成树概念和L型模糊数近似方法进行两阶段分割，并在特征提取过程中提取实际受影响的病变区域	NA	开发一种更快速且计算有效的系统用于检测黑色素瘤	黑色素瘤的检测	计算机视觉	皮肤癌	深度卷积神经网络(DCNNs)	YOLO	图像	20250张图像
25	2024-08-07	Semantic Deep Learning: Prior Knowledge and a Type of Four-Term Embedding Analogy to Acquire Treatments for Well-Known Diseases 2020-Aug-06, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/16948 PMID:32759099	研究论文	本研究通过语义深度学习方法，利用先验知识和四项式嵌入类比，系统地提取疾病治疗陈述	本研究采用了一种新的四项式嵌入类比方法，不同于传统的成对类比，并利用先验知识进行推理	研究中使用的数据集规模相对较小，且需要进一步的人工验证	旨在通过语义深度学习方法，系统地从生物医学文献中提取基于证据的疾病治疗陈述	疾病治疗陈述的提取和验证	自然语言处理	NA	连续词袋模型（CBOW）和跳字模型（Skip-gram）嵌入	深度学习模型	文本	423K n-grams 从 PubMed 系统评价子集（PMSB 数据集）中提取
26	2024-08-07	Feature Selection for Health Care Costs Prediction Using Weighted Evidential Regression 2020-Aug-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s20164392 PMID:32781680	研究论文	本文提出了一种基于加权证据回归的特征选择方法，用于预测医疗保健成本，并允许结果的解释	该方法结合了证据回归和k-近邻算法，能够在保持预测准确性的同时提供结果的解释性	NA	开发一种既能够达到黑盒方法预测准确性，又允许结果解释的医疗成本预测方法	医疗保健成本预测及其影响因素	机器学习	NA	证据回归（EVREG）	回归模型	医疗记录	使用了Tsuyama Chuo Hospital从2013年到2018年的日本健康记录
27	2024-08-07	Real-Time Detection of Railway Track Component via One-Stage Deep Learning Networks 2020-Aug-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s20154325 PMID:32756365	research paper	本文提出了一系列单阶段深度学习方法，用于实时检测铁路轨道关键部件，如轨道、螺栓和夹子。	采用YOLOv2模型，实现了93%的平均精度均值（mAP）和35张图像每秒（IPS）的检测速度。	较大的输入尺寸虽然提高了检测精度，但增加了推理时间。	提高铁路轨道检查的准确性和速度。	铁路轨道的关键部件，包括轨道、螺栓和夹子。	computer vision	NA	深度学习	YOLOv2, FPN	image	NA
28	2024-08-07	A fully open-source framework for deep learning protein real-valued distances 2020-08-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-020-70181-0 PMID:32770096	研究论文	本文介绍了一个名为protein distance net（PDNET）的全开源框架，用于深度学习蛋白质的实值距离预测	PDNET框架包含一个代表性数据集以及用于训练和测试深度学习方法的脚本，支持在网页浏览器中使用免费平台如Google Colab进行模型训练和测试	NA	推进深度学习方法在蛋白质结构预测中的应用	蛋白质的实值距离预测	机器学习	NA	深度学习	CNN	数据集	一个代表性数据集
29	2024-08-07	Deep learning based detection of intracranial aneurysms on digital subtraction angiography: A feasibility study 2020-Aug, The neuroradiology journal DOI:10.1177/1971400920937647 PMID:32633602	研究论文	本文评估了商用级深度学习软件在全脑前后和侧位2D数字减影血管造影图像上检测颅内动脉瘤的可行性	使用商用级深度学习软件进行颅内动脉瘤检测，结果与更专业设计的深度学习技术相当	NA	评估商用级深度学习软件在数字减影血管造影图像上检测颅内动脉瘤的可行性	颅内动脉瘤的检测	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	706张数字减影血管造影图像，来自240名患者（157名女性，平均年龄59岁；83名男性，平均年龄55岁）
30	2024-08-07	A fully automatic deep learning system for COVID-19 diagnostic and prognostic analysis 2020-08, The European respiratory journal DOI:10.1183/13993003.00775-2020 PMID:32444412	研究论文	本文提出了一种全自动的深度学习系统，用于COVID-19的诊断和预后分析，通过常规的计算机断层扫描（CT）图像进行分析	该系统能够自动识别COVID-19与其他肺炎的区别，并成功将患者分为高风险和低风险组，且住院时间有显著差异	NA	开发一种快速筛查COVID-19并识别潜在高风险患者的工具，以优化医疗资源和早期预防	COVID-19患者和其他肺炎患者的CT图像	机器学习	COVID-19	深度学习	深度学习系统	图像	共收集了5372名患者的CT图像，其中1266名患者用于训练和外部验证
31	2024-08-07	Efficient prediction of drug-drug interaction using deep learning models 2020-Aug, IET systems biology IF:1.9Q3 DOI:10.1049/iet-syb.2019.0116 PMID:32737279	研究论文	本文提出并实现了一种集成的卷积混合密度循环神经网络模型，用于高效预测药物-药物相互作用	提出的模型结合了卷积神经网络、循环神经网络和混合密度网络，通过广泛的比较分析显示出显著优于竞争模型的性能	目前文章未提及具体限制	旨在提高药物-药物相互作用预测的效率和准确性	药物-药物相互作用	机器学习	NA	卷积神经网络、循环神经网络、混合密度网络	卷积混合密度循环神经网络	NA	NA
32	2024-08-07	A dual foveal-peripheral visual processing model implements efficient saccade selection 2020-Aug-03, Journal of vision IF:2.0Q2 DOI:10.1167/jov.20.8.22 PMID:38755789	研究论文	开发了一种视觉运动模型，实现视觉搜索作为焦点精度寻求策略，目标位置和类别从共同的生成过程中独立抽取	模型采用对数极坐标视网膜编码方式处理全视觉场，模仿生物学方式，并在感知层面利用强大的压缩率，实现视觉搜索的亚线性方式	NA	研究如何通过双中央凹-周边视觉处理模型实现高效的扫视选择	视觉搜索任务中的目标识别与定位	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	在大型杂乱图像中寻找数字的任务中测试模型