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
421	2024-08-15	Technological advances in cancer immunity: from immunogenomics to single-cell analysis and artificial intelligence 2021-08-20, Signal transduction and targeted therapy IF:40.8Q1 DOI:10.1038/s41392-021-00729-7 PMID:34417437	综述	本文综述了癌症免疫治疗领域中从免疫基因组学到单细胞分析及人工智能技术的最新进展	介绍了单细胞技术和人工智能在解析肿瘤免疫微环境中的应用，以及它们在预测免疫治疗反应中的重要性	NA	总结免疫基因组学、单细胞分析和人工智能技术在癌症免疫治疗领域的应用，并展望未来研究方向	癌症免疫治疗中的肿瘤细胞和肿瘤免疫微环境	数字病理学	NA	下一代测序	深度学习模型	基因组和转录组数据	NA
422	2024-08-15	DECIMER 1.0: deep learning for chemical image recognition using transformers 2021-Aug-17, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-021-00538-8 PMID:34404468	研究论文	本文介绍了DECIMER 1.0模型，一种基于transformer的网络，用于从化学结构图像中预测SMILES编码	DECIMER 1.0模型能够以高准确度（96%以上）从化学结构图像中预测SMILES编码，即使在包含立体化学信息的情况下也能达到89%的准确度	NA	开发一种自动化的开源软件解决方案，用于从化学结构图像中提取数据并转换为计算机可读格式	化学结构图像的SMILES编码预测	机器学习	NA	深度学习	transformer	图像	50-100百万分子
423	2024-08-15	Neovascularization Detection and Localization in Fundus Images Using Deep Learning 2021-Aug-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21165327 PMID:34450766	研究论文	本文提出了一种用于视网膜图像中新生血管检测的语义分割卷积神经网络架构	该模型能够完全自动地检测和定位新生血管病变，这是先前发表的方法无法实现的	NA	旨在通过深度学习方法提高增生性糖尿病视网膜病变中新生血管的检测准确性	增生性糖尿病视网膜病变中的新生血管	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN	图像	视网膜图像被分为小补丁，形成训练集、验证集和测试集
424	2024-08-15	Deep Learning Application for Analyzing of Constituents and Their Correlations in the Interpretations of Medical Images 2021-Jul-30, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics11081373 PMID:34441307	研究论文	本文探讨了深度学习模型在医学图像解释中各组成部分及其相互关系的分析	本文的创新点在于采用统一的方法研究深度学习模型的组成部分，即数据、深度学习架构使用的工具或特定构建的深度学习架构组合，并强调它们在医学图像解释应用中的关键特征	本文未提供深度学习模型各组成部分重要性和影响的统一图景	旨在提高深度学习模型在医学图像解释中的性能	深度学习模型的组成部分及其在医学图像解释中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习架构	医学图像	NA
425	2024-08-15	Truncating a densely connected convolutional neural network with partial layer freezing and feature fusion for diagnosing COVID-19 from chest X-rays 2021, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2021.101408 PMID:34109106	研究论文	本文提出了一种通过层截断、部分层冻结和特征融合来修改训练方法的视觉模型，用于从胸部X光片诊断COVID-19。	该方法显著减少了模型的参数大小，同时保持了较高的分类性能，并提供了可扩展、可重复和可部署的深度卷积神经网络模型。	NA	开发一种新的训练方法，以降低计算成本和提高模型部署的便利性。	使用密集连接卷积神经网络（DenseNet）模型诊断胸部X光片中的COVID-19、肺炎和正常情况。	计算机视觉	COVID-19	卷积神经网络（CNN）	DenseNet	图像	NA
426	2024-08-15	A Pipeline for Predicting the Treatment Response of Neoadjuvant Chemoradiotherapy for Locally Advanced Rectal Cancer Using Single MRI Modality: Combining Deep Segmentation Network and Radiomics Analysis Based on "Suspicious Region" 2021, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2021.711747 PMID:34422664	研究论文	本研究提出了一种使用单一MRI模态预测局部晚期直肠癌新辅助放化疗治疗反应的流程，结合深度分割网络和基于“可疑区域”的放射组学分析	该研究创新性地设计了双阶段直肠感知U-Net（tsraU-Net）用于自动分割感兴趣区域，替代了耗时的手动描绘，并基于此进行了放射组学分析以预测病理完全缓解状态	NA	旨在早期准确预测局部晚期直肠癌患者在新辅助放化疗后的病理完全缓解状态，以帮助医生制定个性化治疗计划	局部晚期直肠癌患者	数字病理学	直肠癌	MRI	U-Net	图像	共收集了来自两家医院的275名患者的数据，分为四个数据集：Seg-T（N=88）用于训练tsraU-Net，Rad-T（N=107）用于构建放射组学模型，In-V（N=46）用于内部验证，Ex-V（N=34）用于外部验证
427	2024-08-15	Analysis on the Characterization of Multiphoton Microscopy Images for Malignant Neoplastic Colon Lesion Detection under Deep Learning Methods 2021, Journal of pathology informatics DOI:10.4103/jpi.jpi_113_20 PMID:34447607	研究论文	本文利用多光子显微镜（MPM）技术和深度学习方法，分析恶性肿瘤性结肠病变图像，以实现早期检测	首次将多光子显微镜与深度学习结合，用于实时识别和区分恶性肿瘤性结肠病变	NA	展示多光子显微镜技术结合深度学习在无需组织病理学染色的情况下，识别恶性肿瘤性结肠病变的能力	恶性肿瘤性结肠病变与健康、增生或良性肿瘤性组织的区分	数字病理学	结直肠癌	多光子显微镜（MPM）	卷积神经网络（CNN）	图像	14,712张图像，来自42名患者，分为2类
428	2024-08-15	Deep Learning Model to Predict Serious Infection Among Children With Central Venous Lines 2021, Frontiers in pediatrics IF:2.1Q2 DOI:10.3389/fped.2021.726870 PMID:34604142	研究论文	研究使用深度学习模型预测带有中心静脉导管的儿童发生严重感染的情况	提出的深度学习模型在预测严重感染方面比传统的病情严重程度标记（PELOD-2）具有更高的阳性预测值	研究为回顾性研究，且仅限于单一学术儿童医院的数据	预测带有中心静脉导管的儿童在住院期间发生严重感染的可能性	带有中心静脉导管的儿童患者	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	电子病历数据	涉及748,380个48小时时间窗口，对应27,137次患者就诊
429	2024-08-14	Protein structure prediction by AlphaFold2: are attention and symmetries all you need? 2021-Aug-01, Acta crystallographica. Section D, Structural biology DOI:10.1107/S2059798321007531 PMID:34342271	研究论文	本文探讨了AlphaFold2在蛋白质结构预测中的应用，特别是其使用注意力机制、对称性和端到端可微性框架的关键特征	AlphaFold2利用深度学习技术，通过注意力机制和Transformer模型捕捉长程依赖关系，以及利用对称性原则在三维空间中推理蛋白质结构，展示了深度学习在结构预测中的强大能力	文章讨论了AlphaFold2不明确依赖物理原则进行结构预测的潜在影响，暗示了可能存在的局限性	研究蛋白质结构预测的新方法，特别是深度学习在生物信息学中的应用	蛋白质的3D结构及其从初级序列中的计算预测	生物信息学	NA	深度学习	Transformer	蛋白质序列数据	NA
430	2024-08-14	Deep Learning Method to Accelerate Discovery of Hybrid Polymer-Graphene Composites 2021-Jul-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-94085-9 PMID:34301976	research paper	本文开发了一种基于电子结构计算和大数据挖掘的多学科综合方法，用于设计吸附在石墨烯和二氧化硅上的混合聚合物。	本文利用密度泛函理论和机器学习结合神经网络和统计分析，创新性地设计了基于少量简单分子构建块的1D/2D聚合物。	NA	旨在通过理解纳米尺度分子间相互作用，从底层设计分子器件。	研究对象为吸附在石墨烯和二氧化硅上的聚合物薄层的界面编码性质。	machine learning	NA	密度泛函理论 (DFT), 机器学习 (ML)	神经网络 (NN)	NA	少量简单分子构建块
431	2024-08-14	Neural-ODE for pharmacokinetics modeling and its advantage to alternative machine learning models in predicting new dosing regimens 2021-Jul-23, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2021.102804 PMID:34308294	研究论文	本文提出了一种基于神经常微分方程（neural-ODE）的深度学习方法，用于预测个体患者的药代动力学（PK），并测试了其在不同给药方案下的泛化能力	首次将神经常微分方程应用于药代动力学建模，并在预测未测试的给药方案时表现出更高的准确性	NA	开发一种新的深度学习方法，以提高药代动力学模型在不同给药方案下的预测准确性	药代动力学模型及其在不同给药方案下的预测能力	机器学习	NA	neural-ODE	neural-ODE	数据	使用了两种不同治疗方案的药代动力学数据
432	2024-08-14	Genomic Selection for End-Use Quality and Processing Traits in Soft White Winter Wheat Breeding Program with Machine and Deep Learning Models 2021-Jul-20, Biology DOI:10.3390/biology10070689 PMID:34356544	研究论文	研究利用机器学习和深度学习模型预测软白冬小麦育种计划中的终端使用质量和加工特性	本研究首次探索了机器学习和深度学习模型在冬小麦育种中预测十四种终端使用质量特性的潜力，发现深度学习模型在所有预测场景中优于传统的岭回归最佳线性无偏预测（RRBLUP）和贝叶斯模型	研究仅在两个地点（Pullman和Lind, WA, USA）进行了五年（2015-19）的筛选，可能需要更多地点和更长时间的验证	旨在提高小麦育种计划中终端使用质量和加工特性的预测准确性	软白冬小麦的终端使用质量和加工特性	机器学习	NA	机器学习和深度学习	卷积神经网络（CNN）和多层感知器（MLP）	基因组数据	666个小麦基因型
433	2024-08-14	Identification of Neurodegenerative Diseases Based on Vertical Ground Reaction Force Classification Using Time-Frequency Spectrogram and Deep Learning Neural Network Features 2021-Jul-08, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci11070902 PMID:34356136	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习方法的新型识别算法，用于根据垂直地面反作用力（vGRF）信号分类神经退行性疾病（NDDs）	本研究通过将时间域vGRF信号转换为时间-频率谱图，并利用连续小波变换（CWT）和主成分分析（PCA）进行特征增强，创新地提高了NDDs的分类准确性	NA	帮助医生在早期检测NDDs，制定有效的治疗计划，并监测疾病进展	神经退行性疾病（NDDs）的分类	机器学习	神经退行性疾病	连续小波变换（CWT），主成分分析（PCA）	卷积神经网络（CNN）	时间-频率谱图	五分钟的垂直地面反作用力信号被分为10、30和60秒的连续时间窗口
434	2024-08-14	Integrating Patient Data Into Skin Cancer Classification Using Convolutional Neural Networks: Systematic Review 2021-07-02, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/20708 PMID:34255646	综述	本文综述了将患者数据整合到基于卷积神经网络的皮肤癌分类中的研究进展	探讨了整合图像特征和患者数据对基于CNN的皮肤癌图像分类性能的影响	关于个体患者数据如何具体增强分类性能，尤其是在多类别分类问题中，仍不明确	评估不同类型的患者数据、非图像数据的编码和合并方式，以及整合对分类器性能的影响	皮肤癌分类	计算机视觉	皮肤癌	卷积神经网络(CNN)	CNN	图像	11篇符合条件的出版物
435	2024-08-14	Determining Chess Game State from an Image 2021-Jun-02, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging7060094 PMID:39080882	研究论文	本文提出了一种新的国际象棋棋盘状态识别系统，结合传统计算机视觉技术和深度学习，通过合成的大型3D模型数据集进行训练，实现了从图像中准确识别棋盘配置	本文提出的系统通过结合传统计算机视觉技术和深度学习，实现了对棋盘状态的高精度识别，并且能够适应未见过的棋盘设置	当前方法受限于缺乏大型数据集，并且无法适应未见过的棋盘设置	帮助业余棋手通过自动计算机分析提高棋艺，无需手动输入棋子	从图像中识别国际象棋棋盘的配置	计算机视觉	NA	RANSAC算法，卷积神经网络	CNN	图像	合成的大型3D模型数据集，比现有数据集大一个数量级
436	2024-08-14	Automated coronary calcium scoring using deep learning with multicenter external validation 2021-Jun-01, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-021-00460-1 PMID:34075194	研究论文	本文介绍了使用深度学习模型自动进行冠状动脉钙化评分的方法，并在多中心外部数据集上进行了验证	提出了两种深度学习模型，能够自动对冠状动脉钙化进行评分，适用于专门的冠状CT检查和常规非门控胸部CT检查	当前临床实践中，冠状动脉钙化评分的实施存在一些限制，如缺乏保险覆盖、需要昂贵的CT设备、专门的成像协议和认证的3D成像实验室等	开发一种自动化的冠状动脉钙化评分方法，以提高筛查效率和早期预防干预的可能性	冠状动脉钙化评分	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	训练集包括341个样本，测试集包括42个斯坦福样本和46个MESA样本，外部验证集包括303个样本
437	2024-08-14	Lessons Learned from the COVID-19 Pandemic: Emphasizing the Emerging Role and Perspectives from Artificial Intelligence, Mobile Health, and Digital Laboratory Medicine 2021-Jun, EJIFCC PMID:34421492	研究论文	本文探讨了人工智能、移动健康和数字实验室医学在COVID-19大流行中的应用和挑战	文章强调了人工智能在疫情预防和控制中的重要作用，以及移动健康和物联网技术的应用	NA	研究旨在评估和应用人工智能、移动健康和数字实验室医学技术在COVID-19大流行中的作用	COVID-19大流行中的人工智能、移动健康和数字实验室医学技术	机器学习	NA	人工智能	机器学习	NA	NA
438	2024-08-14	Artificial intelligence for automatic cerebral ventricle segmentation and volume calculation: a clinical tool for the evaluation of pediatric hydrocephalus 2021-02-01, Journal of neurosurgery. Pediatrics DOI:10.3171/2020.6.PEDS20251 PMID:33260138	研究论文	本文开发了一种全自动深度学习模型，用于儿童脑室分割和体积计算，旨在广泛应用于多所医院的临床评估中	该深度学习模型在脑室分割和体积计算方面比现有方法更准确和快速	NA	开发一种全自动深度学习模型，用于儿童脑室分割和体积计算，以促进临床决策	200名阻塞性脑积水儿童和199名对照组的脑室分割和体积计算	计算机视觉	儿童脑积水	深度学习	编码器-解码器卷积神经网络	T2加权MRI图像	200名阻塞性脑积水儿童和199名对照组
439	2024-08-14	An Evolutionary Approach for the Enhancement of Dermatological Images and Their Classification Using Deep Learning Models 2021, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2021/8113403 PMID:34326979	研究论文	本文探讨了一种基于遗传算法（GA）的图像增强技术，用于改善从农村诊所接收到的低质量皮肤病学图像，并使用卷积神经网络（CNN）分类器对增强后的图像进行疾病识别	本文采用遗传算法增强图像，提高了分类准确率，并减少了由于手动诊断导致的分析时间和错误	研究范围仅限于运动模糊图像，这是最常见的图像捕捉问题之一	提高皮肤病学图像的质量和分类准确性，以辅助诊断	七种类型的皮肤疾病，包括黑色素瘤、黑素细胞痣、基底细胞癌、光化性角化病、良性角化病、血管病变和鳞状细胞癌	计算机视觉	皮肤疾病	遗传算法（GA）	卷积神经网络（CNN）	图像	涉及七种皮肤疾病的图像，使用ResNet-152模型进行分类，总体准确率为87.40%，使用GA增强图像后准确率提升至95.85%
440	2024-08-13	Small whole heart volume predicts cardiovascular events in patients with stable chest pain: insights from the PROMISE trial 2021-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-021-07695-2 PMID:33501599	研究论文	本研究评估了从非对比心脏计算机断层扫描（CT）中提取的三维全心脏体积（WHV）在稳定胸痛患者中预测主要心血管事件（MACE）的预后价值	小全心脏体积可能是一个新的影像学标志物，用于稳定胸痛患者中预测主要心血管事件	NA	评估三维全心脏体积在稳定胸痛患者中预测主要心血管事件的预后价值	稳定胸痛患者	数字病理学	心血管疾病	计算机断层扫描（CT）	深度学习	影像	3798名患者