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	2024-08-19	Deep learning identifies antigenic determinants of severe SARS-CoV-2 infection within T-cell repertoires 2021-07-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-93608-8 PMID:34253751	研究论文	本研究通过分析T细胞受体测序（TCR-Seq）数据，利用深度学习方法识别出与严重SARS-CoV-2感染相关的抗原决定簇。	本研究首次使用深度学习技术分析T细胞受体序列，识别出与严重SARS-CoV-2感染相关的特定抗原反应。	研究依赖于公开数据库中的数据，可能存在样本选择偏倚。	旨在通过免疫基因组学分析，理解导致SARS-CoV-2感染临床结果差异的免疫学机制。	研究对象为SARS-CoV-2感染患者，特别是那些临床结果显示病情严重性的患者。	机器学习	NA	T细胞受体测序（TCR-Seq）	深度学习模型	序列数据	研究涉及两个队列，具体样本数量未在摘要中明确。
22	2024-08-19	Automatic Detection of Coronavirus Disease (COVID-19) in X-ray and CT Images: A Machine Learning Based Approach 2021 Jul-Sep, Biocybernetics and biomedical engineering IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.bbe.2021.05.013 PMID:34108787	研究论文	本文研究了基于深度学习的特征提取框架，用于自动分类COVID-19的X射线和CT图像	采用了多种深度卷积神经网络进行特征提取，并通过机器学习分类器进行分类，避免了特定任务的数据预处理方法，提高了对未知数据的一般化能力	NA	开发一种计算机辅助诊断系统，用于早期检测COVID-19异常并监测疾病进展，从而可能降低死亡率	COVID-19的X射线和CT图像	机器学习	COVID-19	深度学习	CNN	图像	公开可用的COVID-19胸部X射线和CT图像数据集
23	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
24	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
25	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
26	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
27	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
28	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
29	2024-08-13	A clinical deep learning framework for continually learning from cardiac signals across diseases, time, modalities, and institutions 2021-07-09, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-021-24483-0 PMID:34244504	研究论文	本文提出了一种名为CLOPS的持续学习策略，用于解决临床环境中深度学习算法在处理非独立同分布数据时性能下降的问题	CLOPS策略通过使用回放缓冲区和基于不确定性的获取函数，有效减轻了破坏性干扰，并在多种临床场景中表现优于现有方法	NA	旨在开发一种能够持续学习并保持性能稳定的临床深度学习框架	心脏信号数据，涉及不同疾病、时间、数据模态和医疗机构	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习系统	信号	NA
30	2024-08-13	Super-compression of large electron microscopy time series by deep compressive sensing learning 2021-Jul-09, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2021.100292 PMID:34286306	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和时间压缩感知（TCS）的电子显微镜（EM）大数据压缩策略	利用端到端深度学习网络和TCS技术，实现了高压缩比（最高达30倍）且高质量的图像重建	NA	解决电子显微镜高速检测带来的大数据处理和存储挑战	电子显微镜图像序列的压缩与重建	计算机视觉	NA	深度学习, 时间压缩感知（TCS）	深度学习网络	图像	NA
31	2024-08-13	A Deep Learning Approach for Segmentation, Classification, and Visualization of 3-D High-Frequency Ultrasound Images of Mouse Embryos 2021-07, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2021.3068156 PMID:33755564	研究论文	本文提出了一种用于自动分割和分类小鼠胚胎高频超声图像的深度学习流程	采用两阶段框架进行分割，显著减少了推理时间并保持高精度；通过梯度反向传播，训练的分类器能够聚焦于已知遗传突变表型的区域	NA	开发一种准确、高效且可解释的深度学习方法，用于小鼠胚胎脑室和身体的自动分割与分类	小鼠胚胎的高频超声图像	计算机视觉	NA	高频超声（HFU）	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
32	2024-08-13	A comparison of the fusion model of deep learning neural networks with human observation for lung nodule detection and classification 2021-Jul-01, The British journal of radiology DOI:10.1259/bjr.20210222 PMID:34111976	研究论文	本研究比较了深度学习神经网络融合模型与人类观察者在肺结节检测和分类中的诊断性能	提出了一种使用四种先进对象检测器的融合模型，用于肺结节的检测和鉴别	融合AI算法在估计恶性风险方面的表现略低于观察者	比较新开发的人工智能算法与人类观察者在肺结节恶性风险估计中的诊断性能	158个来自158名患者的肺结节	机器学习	肺癌	卷积神经网络（CNN）	融合模型	图像	158个结节（81个良性，77个恶性）
33	2024-08-13	Early prediction of diagnostic-related groups and estimation of hospital cost by processing clinical notes 2021-Jul-01, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-021-00474-9 PMID:34211109	研究论文	本文研究使用深度学习自然语言处理模型在患者入院早期预测诊断相关分组（DRG）和估计医院成本	提出了一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够在患者入院早期自动预测DRG和相应的成本反映权重，无需人工编码	模型在模拟患者群体中的准确性随时间增加，但具体的临床应用效果和泛化能力需要进一步验证	旨在通过早期预测DRG和估计医院成本，支持医院更好的运营决策	研究对象为接受Medicare Severity DRG或All Patient Refined DRG支付的两个队列	自然语言处理	NA	深度学习	自然语言处理模型	文本	两个队列的数据，具体样本量未详细说明
34	2024-08-07	ChainLineNet: Deep-Learning-Based Segmentation and Parameterization of Chain Lines in Historical Prints 2021-Jul-19, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging7070120 PMID:39080908	研究论文	提出一种基于深度学习的端到端可训练方法，用于分割和参数化历史印刷品中的链线	使用条件生成对抗网络和多任务损失函数进行链线分割和参数化，并提出一个完全可微分的流水线进行链线坐标估计	NA	实现历史印刷品中链线的自动检测，以替代耗时的手动测量	历史印刷品中的链线	计算机视觉	NA	深度学习	条件生成对抗网络	图像	一个包含高分辨率透射光图像和手动链线坐标标注的历史印刷品数据集
35	2024-08-07	A Deep Learning Ensemble Method to Assist Cytopathologists in Pap Test Image Classification 2021-Jul-09, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging7070111 PMID:39080899	研究论文	本文提出了一种深度学习集成方法，用于辅助细胞病理学家对宫颈涂片图像进行细胞分类	本文采用了10种深度卷积神经网络，并提出了三种最佳架构的集成方法，以提高细胞分类的准确性，并引入了六类分类结果	NA	旨在提高宫颈癌预防测试中细胞分类的准确性，并减轻细胞病理学家的工作负担	宫颈涂片图像中的细胞核	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	CNN	图像	实验中使用的数据集来自细胞识别和检查中心（CRIC）的可搜索图像数据库
36	2024-08-07	Integrating Multiomics Information in Deep Learning Architectures for Joint Actuarial Outcome Prediction in Non-Small Cell Lung Cancer Patients After Radiation Therapy 2021-Jul-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2021.01.042 PMID:33539966	研究论文	提出了一种新颖的保险深度学习神经网络（ADNN）架构，用于预测接受放射治疗的III期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的放射性肺炎（RP）和局部控制（LC）的联合结果	与仅使用剂量学信息的正常组织并发症概率/肿瘤控制概率模型不同，所提出的模型考虑了正电子发射断层扫描（PET）放射组学、细胞因子和miRNA等多组学信息的复杂相互作用	NA	旨在通过整合多组学信息，提高放射治疗后非小细胞肺癌患者的放射性肺炎和局部控制的预测准确性	III期非小细胞肺癌患者在接受放射治疗后的放射性肺炎和局部控制	机器学习	肺癌	正电子发射断层扫描（PET）放射组学、细胞因子和miRNA	一维卷积神经网络（CNN）和变分编码器	图像和生物数据	117名回顾性患者和25名前瞻性新患者，以及327名多机构RTOG0617数据集患者
37	2024-08-07	Detecting myocardial scar using electrocardiogram data and deep neural networks 2021-Jul-27, Biological chemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1515/hsz-2020-0169 PMID:33006947	研究论文	本文提出了一种基于心电图数据和深度神经网络的人工智能方法，用于预测心肌瘢痕的存在	利用深度学习模型结合心电图和临床参数，实现对心肌瘢痕的高精度检测	NA	早期检测心肌病理，提高治疗效果，减少致命病例	心肌瘢痕的检测	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度神经网络	心电图时间序列	12导联心电图时间序列数据集
38	2024-08-07	iMLP, a predictor for internal matrix targeting-like sequences in mitochondrial proteins 2021-Jul-27, Biological chemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1515/hsz-2021-0185 PMID:34218542	研究论文	本文介绍了一种名为iMLP的深度学习方法，用于预测蛋白质序列中的内部矩阵靶向类似序列（iMTS-Ls）	iMLP预测器在速度上显著超过现有方法，并提供了一个直观的网络服务和一个独立的命令行工具	NA	开发一种高效的深度学习方法来预测蛋白质序列中的iMTS-Ls	蛋白质序列中的内部矩阵靶向类似序列（iMTS-Ls）	机器学习	NA	深度学习	循环神经网络	蛋白质序列	NA
39	2024-08-07	Large-scale pharmacogenomic studies and drug response prediction for personalized cancer medicine 2021-Jul-20, Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao DOI:10.1016/j.jgg.2021.03.007 PMID:34023295	研究论文	本文总结了FDA批准的药物基因组学生物标志物和大规模药物基因组学研究，并全面回顾了药物反应预测中计算方法的最新进展	文章涵盖了网络、机器学习和深度学习技术以及评估免疫治疗反应的策略	讨论了当前面临的挑战并提出了可能的解决方案	提高个性化癌症医学的临床效益	药物基因组学在个性化癌症医学中的应用	药物基因组学	癌症	NA	NA	NA	NA
40	2024-08-07	Multiomics metabolic and epigenetics regulatory network in cancer: A systems biology perspective 2021-Jul-20, Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao DOI:10.1016/j.jgg.2021.05.008 PMID:34362682	综述	本文从系统生物学角度探讨了癌症中的多组学代谢和表观遗传调控网络	提出了一个基于当前高通量方法的概念性代谢和表观遗传调控网络（MER-Net），旨在通过观察生物过程、组学数据获取、网络信息分析及与验证数据库知识的整合，揭示新的潜在生物标志物和治疗靶点	NA	旨在揭示新的潜在生物标志物和治疗靶点	癌症中的代谢和表观遗传调控网络	系统生物学	癌症	多组学数据	深度学习模型	多组学数据	NA