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	2024-09-30	PScL-HDeep: image-based prediction of protein subcellular location in human tissue using ensemble learning of handcrafted and deep learned features with two-layer feature selection 2021-11-05, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbab278 PMID:34337652	研究论文	本文提出了一种基于人类蛋白质图谱数据的新型计算方法PScL-HDeep，用于准确高效地预测人类组织中蛋白质的亚细胞定位	本文结合了手工特征和深度学习特征，并通过两层特征选择算法优化特征集，提高了预测的准确性和效率	NA	开发一种新的计算方法，用于准确预测人类组织中蛋白质的亚细胞定位	人类组织中蛋白质的亚细胞定位	计算机视觉	NA	支持向量机	支持向量机	图像	基于人类蛋白质图谱数据库构建的新金标准基准训练数据集
22	2024-09-29	CinE caRdiac magneTic resonAnce to predIct veNTricular arrhYthmia (CERTAINTY) 2021-11-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-02111-7 PMID:34811411	研究论文	研究利用心脏磁共振成像（CMR）和深度学习模型预测心室心律失常（VA）的风险	开发了一种新的深度学习模型，通过心脏磁共振成像提取心脏结构和功能特征，以预测心室心律失常的风险	需要多中心参与进行外部验证	开发更好的模型来识别低风险心室心律失常的患者，以减少植入式心脏复律除颤器（ICD）相关并发症的风险	心室心律失常的风险预测	机器学习	心血管疾病	心脏磁共振成像（CMR）	神经网络	图像	350名主要预防性ICD接受者，其中97名女性，中位年龄59岁，178名患有缺血性心肌病
23	2024-09-29	Neural Decoding of EEG Signals with Machine Learning: A Systematic Review 2021-Nov-18, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci11111525 PMID:34827524	综述	本文系统综述了机器学习和深度学习在脑电信号解码和分类中的应用	本文总结了最新的机器学习和深度学习模型在脑电信号处理中的应用，并提供了特征提取和分类器的推荐	本文主要基于文献综述，未进行新的实验或数据分析	系统综述机器学习和深度学习在脑电信号解码和分类中的最新进展	脑电信号的解码和分类	机器学习	NA	脑电图 (EEG)	卷积神经网络 (CNN), 支持向量机 (SVM)	脑电信号	NA
24	2024-09-29	Wound Size Imaging: Ready for Smart Assessment and Monitoring 2021-11, Advances in wound care IF:5.8Q1 DOI:10.1089/wound.2018.0937 PMID:32320356	研究论文	本文介绍并评估了用于伤口尺寸成像的新兴设备和模式，以及用于智能伤口评估和监测的有前景的图像处理工具	本文引入了低成本设备和机器学习技术，使伤口评估更加稳健和准确，并结合多种成像模式和机器学习，实现了智能伤口监测	NA	研究目的是评估新兴设备和图像处理工具在智能伤口评估和监测中的应用	研究对象是伤口尺寸成像设备和图像处理工具	计算机视觉	NA	机器学习	NA	图像	NA
25	2024-09-29	Importance of the 5' regulatory region to bacterial synthetic biology applications 2021-11, Microbial biotechnology IF:4.8Q1 DOI:10.1111/1751-7915.13868 PMID:34171170	综述	本文综述了细菌合成生物学中5'调控区域（包括启动子、非翻译区域和编码序列的5'端）的创建方法及其在基因表达调控和化合物合成中的重要性	本文总结了细菌合成生物学中5'调控区域创建方法的最新进展，并讨论了其在细菌工程中的重要性	本文主要讨论了现有方法的优缺点，但未提出新的解决方案或技术	探讨细菌合成生物学中5'调控区域的创建方法及其在基因表达调控和化合物合成中的应用	细菌合成生物学中的5'调控区域（启动子、非翻译区域和编码序列的5'端）	合成生物学	NA	NA	NA	NA	NA
26	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
27	2024-09-11	Deep IDA: A Deep Learning Method for Integrative Discriminant Analysis of Multi-View Data with Feature Ranking-An Application to COVID-19 severity 2021-Nov-18, ArXiv PMID:34815984	研究论文	本文提出了一种名为Deep IDA的深度学习方法，用于多视角数据的整合判别分析，并应用于COVID-19严重程度的预测	Deep IDA能够学习非线性投影，最大化关联多个视角并分离不同类别的数据，同时允许特征排序以解释结果	NA	通过整合临床和分子数据，更好地理解COVID-19的分子机制及其严重程度	COVID-19患者的临床和分子数据	机器学习	COVID-19	深度学习	深度学习模型	多视角数据	COVID-19患者和非COVID-19患者的临床和分子数据
28	2024-09-11	Deep Learning to Estimate Biological Age From Chest Radiographs 2021-11, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2021.01.008 PMID:33744131	研究论文	本文研究了使用深度学习从胸部X光片估计生物年龄，并评估其对长寿预测的有效性	提出了一种新的方法，使用卷积神经网络从胸部X光片估计生物年龄，作为长期死亡风险的衡量标准	NA	评估从胸部X光片估计的生物年龄是否能比实际年龄更好地预测长寿	胸部X光片图像	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	116,035个个体用于开发，40,967个个体用于PLCO测试集，5,414个个体用于NLST测试集
29	2024-09-10	Unsupervised PM2.5 anomalies in China induced by the COVID-19 epidemic 2021-Nov-15, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.148807 PMID:34237535	研究论文	研究评估了COVID-19疫情对中国城市PM2.5水平的影响	开发了一种基于深度学习的条件变分自编码器（CVAE）算法来识别疫情期间的无监督PM2.5异常	NA	评估COVID-19疫情对PM2.5水平的影响	中国城市的PM2.5水平	环境科学	NA	深度学习	条件变分自编码器（CVAE）	PM2.5数据	2017年至2020年中国春节期间的PM2.5数据
30	2024-09-10	SCOAT-Net: A novel network for segmenting COVID-19 lung opacification from CT images 2021-Nov, Pattern recognition IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.patcog.2021.108109 PMID:34127870	研究论文	提出了一种新的空间和通道级粗到细注意力网络（SCOAT-Net），用于从CT图像中分割COVID-19肺部不透明区域	设计了空间和通道级注意力模块，以增强网络对感染区域的特征提取能力	由于医疗资源有限，短时间内难以获取大量数据，这进一步阻碍了深度学习模型的训练	解决从CT图像中自动分割COVID-19肺部不透明区域的挑战	COVID-19肺部不透明区域的CT图像	计算机视觉	COVID-19	CT成像	SCOAT-Net	图像	NA
31	2024-09-10	COVID-19 in Asia: Transmission factors, re-opening policies, and vaccination simulation 2021-11, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2021.111657 PMID:34246638	研究论文	本文研究了亚洲COVID-19大流行的传播因素、重新开放政策和疫苗接种模拟	本文首次综合分析了环境因素、社会政治参数与COVID-19传播率的关系，并使用深度学习方法模拟了疫苗接种率和群体免疫时间	研究基于特定时间段和数据，结果可能受数据质量和时间限制影响	探讨COVID-19在亚洲的传播机制、重新开放策略和疫苗接种效果	COVID-19传播率、环境因素、社会政治参数、重新开放政策、疫苗接种模拟	公共卫生	COVID-19	深度学习	NA	数值数据	8个亚洲国家（伊朗、土耳其、印度、沙特阿拉伯、阿拉伯联合酋长国、菲律宾、韩国和俄罗斯）的数据
32	2024-09-10	RCTE: A reliable and consistent temporal-ensembling framework for semi-supervised segmentation of COVID-19 lesions 2021-Nov, Information sciences DOI:10.1016/j.ins.2021.07.059 PMID:34305162	研究论文	本文提出了一种可靠且一致的时间集成框架（RCTE），用于半监督的COVID-19病变分割	引入了可靠的师生架构和基于改进的广义交叉熵损失的噪声感知损失，以提高分割性能	未提及具体限制	开发一种高效的自动化诊断系统，用于从CT扫描中分割COVID-19病变	COVID-19病变的分割	计算机视觉	COVID-19	深度学习	师生架构	CT扫描图像	有限数量的标注CT扫描和大量未标注CT扫描
33	2024-09-10	Multi-label segmentation and detection of COVID-19 abnormalities from chest radiographs using deep learning 2021-Nov, Optik DOI:10.1016/j.ijleo.2021.167780 PMID:34393275	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的全自动多标签分割和检测COVID-19异常的模型	设计了带有通道和空间注意力块的Attention U-Net模型，应用了扩张卷积以提高模型对前景像素的敏感性，并提出了一种新的混合损失函数	NA	开发一种能够自动检测胸部X光片中COVID-19常见异常的深度学习模型	胸部X光片中的COVID-19异常	计算机视觉	COVID-19	深度学习	Attention U-Net	图像	使用了Chest X-ray 14数据集和日本放射技术学会(JSRT)CXR数据集
34	2024-09-10	Impact of COVID-19 on city-scale transportation and safety: An early experience from Detroit 2021-Nov, Smart health (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.smhl.2021.100218 PMID:34541278	研究论文	研究COVID-19对底特律城市交通和安全的影响，并开发深度学习模型预测未来一周的病例数	提出了使用长短期记忆网络进行COVID-19病例预测的方法，并展示了高达0.91的决定系数	研究仅限于底特律的数据，可能不适用于其他城市	分析COVID-19对城市交通和安全的影响，并开发预测模型	底特律的交通流量、每日病例数、天气、社交距离指数和事故数据	NA	NA	长短期记忆网络 (LSTM)	LSTM	交通流量数据、病例数据、天气数据、社交距离指数、事故数据	2019年1月至2020年6月的数据
35	2024-09-10	Unsupervised Deep Learning based Variational Autoencoder Model for COVID-19 Diagnosis and Classification 2021-Nov, Pattern recognition letters IF:3.9Q2 DOI:10.1016/j.patrec.2021.08.018 PMID:34566223	研究论文	本文提出了一种基于无监督深度学习的变分自编码器模型，用于COVID-19的诊断和分类	引入了一种新的无监督深度学习变分自编码器（UDL-VAE）模型，结合了自适应维纳滤波（AWF）预处理技术和Inception v4与Adagrad特征提取技术	未提及具体限制	开发一种高效的无监督学习技术，用于COVID-19的检测和分类	COVID-19的诊断和分类	计算机视觉	COVID-19	变分自编码器（VAE）	变分自编码器（VAE）	图像	未提及具体样本数量
36	2024-09-10	The application of industry 4.0 technologies in pandemic management: Literature review and case study 2021-Nov, Healthcare analytics (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.health.2021.100008 PMID:36618951	综述	本文通过科学计量分析，系统回顾了工业4.0技术在疫情管理中的应用，并结合案例研究进行了讨论	本文首次系统性地回顾了工业4.0技术在疫情管理中的应用，并结合实际案例进行了深入分析	本文主要基于文献回顾和单一案例研究，缺乏大规模实证数据的支持	探讨工业4.0技术在疫情管理中的应用及其对未来疫情管理的影响	工业4.0技术及其在新冠疫情管理中的应用	NA	NA	物联网(IoT)、人工智能(AI)、云计算、机器学习、大数据、区块链、深度学习、数字化、网络物理系统(CPS)	NA	NA	NA
37	2024-09-08	A mixture-density-based tandem optimization network for on-demand inverse design of thin-film high reflectors 2021-Nov, Nanophotonics IF:6.5Q1 DOI:10.1515/nanoph-2021-0392 PMID:36425324	研究论文	本文介绍了一种基于混合密度网络和全连接网络的串联优化模型，用于薄膜高反射器的按需逆向设计	该模型结合了混合密度网络的多模态特性，能够访问由概率分布描述的无限候选设计，并通过全连接网络进行迭代采样和评估，从而实现快速优化	NA	开发一种高效且准确的逆向设计方法，用于薄膜高反射器的实际应用	薄膜高反射器的逆向设计	计算机视觉	NA	深度学习	混合密度网络（MDN）和全连接网络（FC）	光谱数据	20层薄膜结构
38	2024-09-01	Trustworthy and Intelligent COVID-19 Diagnostic IoMT Through XR and Deep-Learning-Based Clinic Data Access 2021-Nov-01, IEEE internet of things journal IF:8.2Q1 DOI:10.1109/JIOT.2021.3055804 PMID:35782175	研究论文	本文介绍了一种基于扩展现实（XR）和深度学习的互联网医疗物联网（IoMT）解决方案，用于COVID-19远程诊断，结合虚拟现实/增强现实（AR）远程手术规划/演练硬件、定制的5G云计算和深度学习算法，提供实时COVID-19治疗方案线索	与现有的感知治疗技术相比，该新技术能显著提高性能和安全性。采用了一种新颖的辅助分类器生成对抗网络（AC-GAN）的智能预测算法，并使用Copycat网络进行模型窃取和攻击，以提高IoMT的安全性能	NA	开发一种新的COVID-19诊断集成框架，并探索XR和深度学习在IoMT实施中的集成	COVID-19患者	机器学习	COVID-19	5G传输	辅助分类器生成对抗网络（AC-GAN）	临床数据	347名阳性COVID-19患者和2270名阴性COVID-19患者
39	2024-08-31	Motion Extraction of the Right Ventricle from 4D Cardiac Cine MRI Using A Deep Learning-Based Deformable Registration Framework 2021-11, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC46164.2021.9630586 PMID:34892062	研究论文	本文描述了一种基于深度学习的可变形配准框架，用于从4D心脏电影MRI中提取右心室的动态模型，并评估其功能。	提出了一种结合CondenseUNet和深度学习可变形网络的方法，用于生成右心室的动态模型。	仅在ACDC数据集上进行了训练和测试，可能需要进一步验证其在其他数据集上的性能。	开发动态的、特定于患者的右心室模型，用于评估右心室功能。	正常受试者和异常右心室患者的右心室模型。	数字病理学	心血管疾病	MRI	CondenseUNet	图像	150例心脏MRI患者数据
40	2024-08-31	Towards Real-time pose estimation of the Mitral Valve Robot under C-arm X-ray Fluoroscopy 2021-Nov, IEEE transactions on medical robotics and bionics IF:3.4Q2 DOI:10.1109/tmrb.2021.3122351 PMID:35756715	research paper	本文讨论了使用C臂荧光透视下实时跟踪夹子位置和方向的算法，以实现二尖瓣机器人的精确定位	提出了一种深度学习语义分割框架来定位夹子的位置，并通过等效椭圆算法和SVM分类器计算其弯曲和旋转角度	弯曲角度计算的平均误差为7.7°，旋转角度分类的准确率为76%	开发一种用于治疗二尖瓣反流（MR）的机器人，实现夹子对瓣叶的精确导航	二尖瓣机器人的定位和导航	computer vision	心血管疾病	C-arm fluoroscopy	CNN	image	NA