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
161	2024-09-29	Toward Patient-Specific Prediction of Ablation Strategies for Atrial Fibrillation Using Deep Learning 2021, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2021.674106 PMID:34122144	研究论文	本文提出了一种结合图像计算模型和深度学习分类器的方法，用于预测房颤患者的导管消融策略	本文的创新点在于结合了患者特异性房颤模型和深度学习技术，以提高导管消融治疗的成功率	本文的局限性在于验证准确率相对较低，且在预测肺静脉隔离策略时成功率不高	研究目的是开发一种基于深度学习的技术，用于个性化预测房颤患者的导管消融策略	研究对象是房颤患者的特异性房颤模型和导管消融策略	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	122个患者LGE-MRI数据图像，157个合成图像，558个导管消融模拟结果
162	2024-09-29	The Impact of Artificial Intelligence and Deep Learning in Eye Diseases: A Review 2021, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2021.710329 PMID:34527682	综述	本文综述了人工智能和深度学习在眼科疾病中的应用及其基本原理	NA	本文讨论了将人工智能技术应用于眼科领域时出现的一些潜在挑战和局限性	探讨人工智能和深度学习在眼科疾病中的应用	常见眼科疾病	计算机视觉	NA	人工智能	深度学习	NA	NA
163	2024-09-29	A Deep Learning and XGBoost-Based Method for Predicting Protein-Protein Interaction Sites 2021, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2021.752732 PMID:34764983	研究论文	提出了一种基于深度学习和XGBoost的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测方法	结合深度学习和XGBoost算法，提出了一种新的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测方法DeepPPISP-XGB	NA	预测蛋白质-蛋白质相互作用位点	蛋白质序列及其相互作用位点	机器学习	NA	深度学习, XGBoost	深度学习模型, XGBoost	蛋白质序列	NA
164	2024-09-29	Biologically Inspired Deep Learning Model for Efficient Foveal-Peripheral Vision 2021, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2021.746204 PMID:34880741	研究论文	本文提出了一种受灵长类和人类视网膜皮层映射启发的端到端神经模型，用于高效的中央凹-周边视觉	该模型采用了一种高效的采样技术来压缩视觉信号，使得场景的一小部分以高分辨率感知，而大部分视野以低分辨率维持，同时引入了一种注意力机制来模拟“眼球运动”，帮助代理从观察场景中逐步收集详细信息	NA	开发一种高效的计算模型来模拟生物学中的中央凹-周边视觉	中央凹-周边视觉的神经网络模型	计算机视觉	NA	NA	神经网络	图像和视频	NA
165	2024-09-28	COUnty aggRegation mixup AuGmEntation (COURAGE) COVID-19 prediction 2021-07-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-93545-6 PMID:34253768	研究论文	本文提出了一种名为COURAGE的方法，利用深度学习技术预测美国各县未来两周的COVID-19相关死亡人数	采用自注意力模型（transformer模型）捕捉时间序列中的短期和长期依赖关系，并实现了计算效率的提升	NA	预测COVID-19在美国的局部严重程度，以优化资源分配	美国各县的COVID-19相关死亡人数	机器学习	COVID-19	深度学习	transformer模型	时间序列数据	美国各县的COVID-19相关确诊病例、死亡人数、社区流动趋势和人口统计信息
166	2024-09-28	Artificial intelligence and digital pathology: Opportunities and implications for immuno-oncology 2021-04, Biochimica et biophysica acta. Reviews on cancer DOI:10.1016/j.bbcan.2021.188520 PMID:33561505	综述	本文探讨了人工智能在免疫肿瘤学中的应用及其对数字病理学的影响	利用深度学习进行病理样本的大数据分析，超越传统技术的可能性	NA	探讨人工智能在免疫肿瘤学中的应用，解决肿瘤免疫相互作用和免疫治疗患者选择的问题	肿瘤免疫微环境的可测量特征及其在预测和预后中的价值	数字病理学	肿瘤	深度学习	NA	病理样本数据	NA
167	2024-09-28	Can Deep Learning Hit a Moving Target? A Scoping Review of Its Role to Study Neurological Disorders in Children 2021, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2021.670489 PMID:34025380	综述	本文综述了深度学习在研究儿童神经发育障碍中的潜在作用	深度学习因其对特征探索和工程的依赖性较小，可能在研究儿童神经发育障碍中克服现有挑战	本文主要探讨了深度学习在儿童神经发育障碍研究中的潜在作用，未涉及具体实验或模型	探讨深度学习在儿童神经发育障碍研究中的挑战和潜在应用	儿童神经发育障碍，如注意力缺陷多动障碍、自闭症谱系障碍、脑瘫、脑震荡和癫痫	机器学习	神经发育障碍	深度学习	NA	NA	NA
168	2024-09-28	Layer-Skipping Connections Improve the Effectiveness of Equilibrium Propagation on Layered Networks 2021, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2021.627357 PMID:34079446	研究论文	本文探讨了通过在分层网络中引入随机层跳跃连接来缓解平衡传播学习框架中的梯度消失问题	提出了一种基于小世界网络的随机层跳跃连接方法，以解决平衡传播在分层网络中遇到的梯度消失问题	NA	探索生物学上合理的深度学习实现方法	平衡传播学习框架在分层网络中的应用	机器学习	NA	平衡传播	分层网络	NA	NA
169	2024-09-27	Deep Learning Algorithm to Detect Cardiac Sarcoidosis From Echocardiographic Movies 2021-12-24, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-21-0265 PMID:34176867	研究论文	开发了一种深度学习算法，用于从超声心动图电影中检测心脏肉瘤病	使用3D卷积神经网络（3D-CNN）结合迁移学习方法来区分心脏肉瘤病患者和健康受试者	研究样本量较小，且仅限于特定时间段内的患者	开发一种新的方法来早期诊断亚临床心脏肉瘤病	心脏肉瘤病患者和健康受试者	计算机视觉	心血管疾病	3D卷积神经网络（3D-CNN）	3D-CNN	视频	212个超声心动图电影，包括50名心脏肉瘤病患者和149名健康受试者
170	2024-09-27	Deep Learning Brings New Era in Echocardiography 2021-12-24, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-21-0663 PMID:34471070	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
171	2024-09-27	Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery 2021-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-021-10217-3 PMID:33844136	研究论文	本文探讨了人工智能和深度学习在药物发现和开发中的应用	介绍了深度学习和机器学习算法在药物发现过程中的多种应用，如肽合成、虚拟筛选、毒性预测等	未具体提及	探讨人工智能和深度学习在药物设计和开发中的应用和潜力	药物设计和开发过程中的各种挑战和障碍	机器学习	NA	深度学习	人工神经网络、深度神经网络、支持向量机、生成对抗网络等	基因组数据、蛋白质组数据、微阵列数据、临床试验数据等	NA
172	2024-09-27	A review of deep learning in medical imaging: Imaging traits, technology trends, case studies with progress highlights, and future promises 2021-May, Proceedings of the IEEE. Institute of Electrical and Electronics Engineers DOI:10.1109/JPROC.2021.3054390 PMID:37786449	综述	本文综述了深度学习在医学影像中的应用，涵盖了影像特征、技术趋势、案例研究及未来展望	本文总结了深度学习在医学影像中的最新进展，并探讨了未来的发展方向	本文未提供详尽的文献综述，而是重点介绍了几个突出的研究亮点	探讨深度学习在医学影像中的应用及其未来发展	医学影像中的网络架构、稀疏和噪声标签、联邦学习、可解释性和不确定性量化等问题	计算机视觉	NA	深度学习	NA	影像	NA
173	2024-09-27	Efficient few-shot machine learning for classification of EBSD patterns 2021-04-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-87557-5 PMID:33854109	研究论文	本文研究了在电子背散射衍射（EBSD）图案分类中使用少样本迁移学习方法的有效性	本文首次将少样本迁移学习应用于EBSD图案分类，并使用可视化技术解释模型操作	本文未详细讨论迁移学习在其他材料科学问题中的应用	验证少样本迁移学习在EBSD图案分类中的有效性	电子背散射衍射（EBSD）图案	计算机视觉	NA	迁移学习	卷积神经网络（CNN）	图像	六种空间群的EBSD图案
174	2024-09-27	Deep learning approaches for natural product discovery from plant endophytic microbiomes 2021, Environmental microbiome IF:6.2Q1 DOI:10.1186/s40793-021-00375-0 PMID:33758794	综述	本文综述了利用深度学习方法从植物内生微生物组中发现天然产物的新方法	强调了深度学习在预测内生菌生物化学新奇性和调控控制方面的潜力	NA	探讨从植物微生物组中发现天然产物的新突破方法	植物内生微生物组的次级代谢产物	机器学习	NA	深度学习	NA	基因组、代谢组、调控组和化学数据	NA
175	2024-09-27	Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions 2021, Journal of big data IF:8.6Q1 DOI:10.1186/s40537-021-00444-8 PMID:33816053	综述	本文综述了深度学习的概念、CNN架构、挑战、应用和未来方向	本文采用更全面的方法，提供了一个更合适的起点，以便全面理解深度学习	尽管本文试图全面综述深度学习，但仍可能存在某些方面的遗漏	旨在提供一个全面的深度学习综述，涵盖其概念、技术、架构、挑战和应用	深度学习及其在多个领域的应用	机器学习	NA	深度学习	CNN	NA	NA
176	2024-09-27	Application of Machine Learning in Diagnosis of COVID-19 Through X-Ray and CT Images: A Scoping Review 2021, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2021.638011 PMID:33842563	综述	本文综述了使用机器学习和深度学习方法通过X射线和CT图像诊断COVID-19的研究	本文通过比较不同机器学习和深度学习方法在COVID-19诊断中的表现，展示了这些方法在临床诊断中的应用潜力	本文为综述性研究，未提供新的实验数据或模型	探讨机器学习和深度学习方法在COVID-19诊断中的应用	COVID-19的诊断	机器学习	COVID-19	NA	NA	图像	NA
177	2024-09-26	A Deep Learning Perspective on Dropwise Condensation 2021-11, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202101794 PMID:34561960	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的智能视觉框架，用于从高度瞬态的液滴群体中提取可解释的物理描述符，以研究表面异质冷凝过程	结合经典热流体成像技术和深度学习，实现了对物理描述符的自主提取和热性能的量化，达到了极高的时空分辨率	NA	研究冷凝过程中的热流体机制，特别是液滴成核、生长和脱离的循环过程	冷凝过程中的液滴群体及其热性能	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
178	2024-09-26	A Review of Methods for Sleep Arousal Detection Using Polysomnographic Signals 2021-Sep-26, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci11101274 PMID:34679339	综述	本文综述了近年来基于多导睡眠图信号的睡眠唤醒检测方法，包括统计规则和深度学习方法	深度学习方法在不同数据集上表现出强大的泛化能力，预测结果接近人类专家的判断	NA	探讨自动睡眠唤醒检测系统的开发，以帮助临床医生诊断睡眠障碍	睡眠唤醒检测方法	机器学习	NA	多导睡眠图（PSG）	卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）、残差神经网络（ResNet）及其组合	信号	NA
179	2024-09-26	A deep learning approach for monitoring parietal-dominant Alzheimer's disease in World Trade Center responders at midlife 2021, Brain communications IF:4.1Q2 DOI:10.1093/braincomms/fcab145 PMID:34396105	研究论文	本文利用深度学习方法评估世贸中心响应者的神经心理学和神经影像数据，生成皮层萎缩风险评分，以监测顶叶主导的阿尔茨海默病	本文首次应用深度学习方法对世贸中心响应者的神经心理学和神经影像数据进行评估，生成皮层萎缩风险评分，并验证了其准确性	样本量相对较小，且仅限于世贸中心响应者群体	研究早期认知障碍的特征和原因，并开发一种监测顶叶主导的阿尔茨海默病的新方法	世贸中心响应者的神经心理学和神经影像数据	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	人工神经网络	神经影像数据	1441名世贸中心响应者
180	2024-09-26	Accuracy of deep learning-based computed tomography diagnostic system for COVID-19: A consecutive sampling external validation cohort study 2021, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0258760 PMID:34735458	研究论文	评估基于深度学习的CT诊断系统Ali-M3在检测COVID-19中的准确性及其临床价值	首次对Ali-M3进行外部验证，评估其在日本三级医疗机构中的表现	Ali-M3的特异性表现较低，尤其是在症状出现后的前5天内	评估Ali-M3在检测COVID-19中的准确性并讨论其临床价值	617名有症状的患者及其COVID-19感染概率	计算机视觉	COVID-19	深度学习	NA	图像	617名有症状的患者，其中289名RT-PCR阳性