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	2024-08-28	DeepNC: a framework for drug-target interaction prediction with graph neural networks 2022, PeerJ IF:2.3Q2 DOI:10.7717/peerj.13163 PMID:35578674	研究论文	本文提出了一种基于图神经网络的药物-靶点相互作用预测框架DeepNC	DeepNC框架利用三种图神经网络算法（GENConv、GCNConv和HypergraphConv）学习药物和靶点的特征，并通过全连接层预测结合亲和力值	NA	构建一种先进的基于深度学习的药物-靶点相互作用预测模型	药物和靶点的结合亲和力	机器学习	NA	图神经网络	GNN	图	使用了三个数据集（Davis、Kiba和Allergy）进行模型评估
422	2024-08-28	Cleanup Sketched Drawings: Deep Learning-Based Model 2022, Applied bionics and biomechanics IF:1.8Q3 DOI:10.1155/2022/2238077 PMID:35578715	研究论文	本文提出了一种基于全卷积网络（FCNN）的深度学习模型，用于简化粗糙的栅格草图图像	该模型能够自动生成高质量的简化草图图像，有效解决了粗糙草图图像中的噪声、不必要背景和低分辨率问题	NA	研究如何使用深度学习技术自动清理和改进粗糙绘图	粗糙的栅格草图图像	计算机视觉	NA	深度学习	全卷积网络（FCNN）	图像	三个公开的栅格图像数据集
423	2024-08-28	Automated bone marrow cytology using deep learning to generate a histogram of cell types 2022, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-022-00107-6 PMID:35603269	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的端到端系统，用于自动化骨髓细胞学分析，并生成细胞类型直方图	提出了一种新的细胞类型直方图（HCT）表示方法，用于量化骨髓细胞类别概率分布，作为细胞学患者指纹	NA	开发一种支持人工智能的计算病理学技术，以提高血液学诊断的效率和准确性	骨髓细胞学分析	计算机视觉	血液疾病	深度学习	NA	图像	NA
424	2024-08-28	AANet: Attentive All-level Fusion Deep Neural Network Approach for Multi-modality Early Alzheimer's Disease Diagnosis 2022, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium PMID:37128453	研究论文	本文提出了一种名为AANet的新系统，用于融合多层次和多模态患者数据，包括3D脑图像、患者人口统计学、遗传学和血液生物标志物，以进行早期阿尔茨海默病诊断。	AANet通过自注意力机制的全层次融合方法，自动调整各层次MRI图像特征、患者人口统计学、血液生物标志物和遗传数据的权重，实现了多模态数据的有效整合。	NA	开发一种新的深度学习框架，用于多模态数据融合的疾病诊断。	早期阿尔茨海默病的诊断。	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	CNN	图像、文本	数据来自阿尔茨海默病神经成像倡议
425	2024-08-27	Pesticide detection combining the Wasserstein generative adversarial network and the residual neural network based on terahertz spectroscopy 2022-Jan-05, RSC advances IF:3.9Q2 DOI:10.1039/d1ra06905e PMID:35425184	研究论文	本文提出了一种结合Wasserstein生成对抗网络和残差神经网络的方法，用于基于太赫兹光谱的农药检测	本文首次将Wasserstein生成对抗网络与残差神经网络结合，用于解决太赫兹光谱数据样本不足的问题，并通过预训练模型技术减少训练参数，避免过拟合	深度学习在太赫兹光谱分析中的应用报告较少，主要限制是学习样本不足	探索深度学习在农药残留检测中的应用，扩展太赫兹光谱的应用范围	基于太赫兹光谱的农药检测，特别是多菌灵的检测	机器学习	NA	太赫兹光谱	WGAN-ResNet	光谱数据	具体样本数量未提及
426	2024-08-27	Deep learning-based breast region extraction of mammographic images combining pre-processing methods and semantic segmentation supported by Deeplab v3 2022, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-228017 PMID:35124595	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的乳腺区域提取方法，结合预处理技术和语义分割模型Deeplab v3+，用于从乳腺X线图像中准确提取乳腺区域。	该方法通过中值滤波抑制噪声，CLAHE增强对比度，并使用Deeplab v3+模型进行语义分割，提高了乳腺区域提取的准确性。	NA	旨在提高乳腺X线图像中乳腺区域提取的准确性，为计算机辅助诊断系统的发展提供基础。	乳腺X线图像中的乳腺区域。	计算机视觉	乳腺癌	中值滤波，CLAHE，Deeplab v3+	Deeplab v3+	图像	在mini-MIAS数据集和INbreast数据集上进行了训练和评估。
427	2024-08-27	Detection of Types of Mental Illness through the Social Network Using Ensembled Deep Learning Model 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/9404242 PMID:35378814	研究论文	本文通过集成深度学习模型对Reddit社交网络上的情感进行分类，以预测用户的精神疾病类型	采用集成深度学习模型，结合卷积神经网络和循环神经网络进行多类别分类，提高了预测准确率	NA	通过社交网络分析预测用户的精神疾病类型	社交网络上的用户情感及其对应的精神疾病类型	机器学习	NA	集成深度学习	CNN和RNN	文本	未具体说明
428	2024-08-27	Advanced brain aging in multiple system atrophy compared to Parkinson's disease 2022, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2022.102997 PMID:35397330	研究论文	本研究通过深度学习方法评估了多系统萎缩（MSA）和帕金森病（PD）患者的脑部预测年龄差异（PAD），并比较了两种疾病在灰质和白质中的脑老化模式。	本研究首次使用深度学习方法分析了MSA和PD患者的脑部影像特征，揭示了两种疾病在脑老化模式上的显著差异。	研究样本量较小，可能影响结果的普遍性；未考虑其他可能影响脑老化的因素。	旨在开发一种基于影像的生物标志物，以早期区分多系统萎缩和帕金森病。	多系统萎缩（MSA）患者、帕金森病（PD）患者和健康对照组（HC）。	神经影像学	神经退行性疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习	影像	MSA患者23例，PD患者33例，健康对照组34例
429	2024-08-27	Computational and Mathematical Methods in Medicine Prediction of COVID-19 in BRICS Countries: An Integrated Deep Learning Model of CEEMDAN-R-ILSTM-Elman 2022, Computational and mathematical methods in medicine DOI:10.1155/2022/1566727 PMID:35419081	研究论文	本文针对COVID-19在BRICS国家的传播情况，构建了一个基于CEEMDAN-R-ILSTM-Elman的集成深度学习预测模型	提出了一个集成深度学习预测模型，结合CEEMDAN、ILSTM和Elman神经网络，通过分解-重构-预测-集成的方法提高预测准确性	文章未明确提及模型的局限性	预测COVID-19在BRICS国家的新增确诊病例数，并分析疫情传播的影响因素	COVID-19在BRICS国家的传播数据	机器学习	COVID-19	CEEMDAN, ILSTM, Elman神经网络	集成深度学习模型	时间序列数据	未明确提及具体样本数量
430	2024-08-27	Combination of Radiological and Clinical Baseline Data for Outcome Prediction of Patients With an Acute Ischemic Stroke 2022, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2022.809343 PMID:35432171	研究论文	本研究旨在开发结合影像和临床基线数据的预测模型，用于急性缺血性中风患者的治疗结果预测	本研究创新地结合了影像学和深度学习图像特征与临床数据，显著改善了良好再灌注的预测	尽管结合影像和临床数据在预测再灌注方面有所改善，但在预测mRS评分方面并未显示出显著优势	开发结合影像和临床基线数据的预测模型，以提高急性缺血性中风患者治疗结果的预测准确性	急性缺血性中风患者	数字病理学	中风	深度学习	CNN	影像和临床数据	3,279名患者
431	2024-08-27	A Real-Time Medical Ventilation on Heart Failure Analysis Based on Sleep Apnea Snore and Meta-Analysis 2022, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2022/9979413 PMID:35444776	研究论文	本文通过使用基于LeNet-100 CNN的深度学习技术，对睡眠呼吸暂停打鼾进行实时医疗通气分析，以改善心脏衰竭的诊断和治疗	本文采用了LeNet-100 CNN模型进行深度学习，提高了分类准确性，并进行了心脏衰竭的元分析	NA	研究旨在通过改进分类准确性来优化睡眠呼吸暂停（OSA）的治疗方法	心脏衰竭患者及其睡眠呼吸暂停症状	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN	数据集	心脏衰竭数据集来自Kaggle网站
432	2024-08-27	A Survey of Dental Caries Segmentation and Detection Techniques 2022, TheScientificWorldJournal DOI:10.1155/2022/8415705 PMID:35450417	综述	本文深入探讨了深度学习在牙科龋齿分割和检测中的应用	本文综述了多种基于深度学习的牙科图像分割和检测方法，并根据龋齿类型和X射线图像类型进行了分类	本文讨论了现有方法的局限性，并提出了未来改进的方向	分析和比较深度学习在牙科龋齿分割和检测中的应用	牙科龋齿的分割和检测	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	CNN	图像	NA
433	2024-08-27	ADC-Net: An Open-Source Deep Learning Network for Automated Dispersion Compensation in Optical Coherence Tomography 2022, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2022.864879 PMID:35463032	研究论文	本研究开发了一种用于光学相干断层扫描（OCT）中自动色散补偿的深度学习网络（ADC-Net）	ADC-Net基于改进的UNet架构，采用编码器-解码器流水线，能够对OCT B-扫描进行部分补偿并优化所有视网膜层	NA	开发一种深度学习网络用于OCT中的自动色散补偿	光学相干断层扫描（OCT）中的色散问题	计算机视觉	NA	深度学习	UNet	图像	五输入通道模型被观察为ADC-Net训练的最佳选择
434	2024-08-27	Dual-Branch Convolutional Neural Network Based on Ultrasound Imaging in the Early Prediction of Neoadjuvant Chemotherapy Response in Patients With Locally Advanced Breast Cancer 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.812463 PMID:35463368	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的新方法——双分支卷积神经网络（DBNN），利用超声图像早期预测局部晚期乳腺癌患者对新辅助化疗（NAC）的反应	提出了一种双分支卷积神经网络（DBNN），通过特征共享和调整不同分支的权重，强调了不同阶段数据的重要性，并结合NAC前后的超声图像信息，提高了预测病理完全反应（pCR）的诊断性能	本研究为回顾性研究，样本量相对较小，且仅限于局部晚期乳腺癌患者	开发一种新的方法，利用超声图像早期预测乳腺癌患者对新辅助化疗的反应，以指导治疗决策	局部晚期乳腺癌患者对新辅助化疗的早期反应	机器学习	乳腺癌	超声成像	双分支卷积神经网络（DBNN）	图像	114名女性患者
435	2024-08-27	Non-Invasive Measurement Using Deep Learning Algorithm Based on Multi-Source Features Fusion to Predict PD-L1 Expression and Survival in NSCLC 2022, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2022.828560 PMID:35464416	研究论文	本文开发了一种基于深度学习算法的非侵入性测量系统，用于预测非小细胞肺癌（NSCLC）中的PD-L1表达和生存结果	本研究首次提出了一种结合深度学习、影像组学和临床特征的AI系统，用于非侵入性地评估PD-L1表达和生存结果	NA	开发一种非侵入性的AI系统，用于测量PD-L1表达特征（ES）并评估NSCLC患者的生存结果	非小细胞肺癌（NSCLC）患者的PD-L1表达和生存结果	机器学习	肺癌	深度学习	3D ResNet	CT图像	1135名非小细胞肺癌（NSCLC）患者
436	2024-08-27	Robot Learning From Randomized Simulations: A Review 2022, Frontiers in robotics and AI IF:2.9Q2 DOI:10.3389/frobt.2022.799893 PMID:35494543	综述	本文综述了机器人从随机化模拟中学习的方法，特别是关注于一种名为“域随机化”的技术	介绍了通过域随机化技术来克服模拟与现实之间的差异，即“现实差距”	所有模拟器都是基于模型构建的，因此不可避免地存在不完美之处	探讨如何修改模拟器以促进机器人控制策略的学习，并克服模拟与现实之间的不匹配	机器人学习方法及其在模拟到现实环境中的应用	机器人学	NA	域随机化	深度学习	模拟数据	NA
437	2024-08-27	Social media text analytics of Malayalam-English code-mixed using deep learning 2022, Journal of big data IF:8.6Q1 DOI:10.1186/s40537-022-00594-3 PMID:35495077	研究论文	本文研究了马拉雅拉姆语-英语混合文本的社交媒体文本分析，重点是识别攻击性语言和情感分析	提出了一个框架，结合了嵌入方法（Word2Vec和FastText）和深度学习算法（单/双向模型、混合模型和转换器方法），并进行了超参数优化	未明确提及	旨在提高马拉雅拉姆语-英语混合文本在社交媒体中的处理能力	马拉雅拉姆语-英语混合数据集	自然语言处理	NA	深度学习	单/双向模型、混合模型、转换器	文本	FIRE 2020数据集和EACL 2021数据集
438	2024-08-27	Research on Intelligent Target Tracking Algorithm Based on MDNet under Artificial Intelligence 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/1550543 PMID:35498174	研究论文	本文介绍了一种基于MDNet的目标跟踪方法，通过引入两种注意力机制来提取和整合更好的特征，并使用案例分区减少跟踪模块的投入和最小化网络大小，以防止结果恶化	引入了两种注意力机制来提取和整合更好的特征，并使用案例分区技术来优化网络结构	未提及具体的局限性	研究基于MDNet的智能目标跟踪算法	目标跟踪技术	计算机视觉	NA	深度学习	MDNet	图像	未提及具体样本数量
439	2024-08-26	A Comparative Study of Deep Learning Classification Methods on a Small Environmental Microorganism Image Dataset (EMDS-6): From Convolutional Neural Networks to Visual Transformers 2022, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2022.792166 PMID:35308350	研究论文	本文对21种深度学习模型在小规模环境微生物图像数据集上进行了一系列比较实验，包括直接分类、不平衡训练和超参数调整实验	发现21种模型之间存在互补性，为特征融合相关实验提供了基础	几何变形的数据增强方法难以提升VT系列模型的性能	为研究人员提供可靠的参考，寻找适合当前设备工作环境的具有良好分类性能的模型	小规模环境微生物图像数据集	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, ViT, DeiT, BotNet, T2T-ViT, Xception, ShuffleNet-V2	图像	小规模环境微生物图像数据集（EMDS-6）
440	2024-08-26	Tissue Cytometry With Machine Learning in Kidney: From Small Specimens to Big Data 2022, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2022.832457 PMID:35309077	综述	本文综述了利用机器学习结合细胞学技术在肾脏组织3D成像分析中的最新进展	介绍了体积组织探索与分析细胞学工具，以及基于深度学习的完整组织中细胞的图像分类方法	NA	探讨如何通过结合机器学习与细胞学技术，利用高分辨率成像提供的内容深度，生成高度信息化的分析输出	肾脏组织的3D成像分析	机器学习	肾脏疾病	3D成像	深度学习	图像	小组织样本