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
501	2024-08-07	Approach for the Design of Covalent Protein Kinase Inhibitors via Focused Deep Generative Modeling 2022-Jan-17, Molecules (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/molecules27020570 PMID:35056884	研究论文	本文探讨了通过深度生成模型系统设计共价蛋白激酶抑制剂的方法	结合基于片段的设计和深度生成模型，增强了三维药效团筛选，为药物化学应用提供了一种结合知识元素和深度学习的方法	NA	开发一种计算方法，用于设计共价蛋白激酶抑制剂	共价蛋白激酶抑制剂的设计	机器学习	炎症性疾病，白血病	深度生成模型	深度学习模型	化学结构数据	具体样本数量未明确
502	2024-08-07	Rapid video-based deep learning of cognate versus non-cognate T cell-dendritic cell interactions 2022-Jan-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-04286-5 PMID:35017558	研究论文	本文展示了使用深度学习快速分类抗原特异性CD8 T细胞视频的能力	该方法通过深度学习模型区分了同源和非同源T细胞与树突状细胞的交互动态，并展示了比传统图像分析技术更高的分类准确性	NA	理解免疫和耐受性，并开发癌症和自身免疫疾病的治疗方法	抗原特异性T细胞与树突状细胞的同源交互	机器学习	癌症, 自身免疫疾病	深度学习	NA	视频	OT-I小鼠的高亲和力抗原特异性CD8 T细胞
503	2024-08-07	Denoising of pediatric low dose abdominal CT using deep learning based algorithm 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0260369 PMID:35061701	研究论文	本文评估了一种基于深度学习的方法生成的标准剂量CT图像，该方法使用未配对的低剂量CT和标准剂量CT图像进行训练	使用生成对抗网络框架训练未配对数据集，能够从原始低剂量CT图像生成虚拟标准剂量CT图像	NA	评估深度学习方法生成的标准剂量CT图像的质量	低剂量CT和标准剂量CT图像	计算机视觉	NA	生成对抗网络	生成对抗网络	图像	训练集包含42张低剂量CT和42张标准剂量CT图像，验证集包含41张低剂量CT图像，测试集包含33张低剂量CT图像
504	2024-08-07	DeLUCS: Deep learning for unsupervised clustering of DNA sequences 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0261531 PMID:35061715	研究论文	本文介绍了一种无需序列比对、序列同源性或分类标识的深度学习方法DeLUCS，用于无监督DNA序列聚类	DeLUCS使用频率混沌游戏表示（FCGR）和生成模拟序列FCGR来自我学习数据模式，通过优化多个神经网络实现聚类，显著优于传统的K-means++和高斯混合模型方法	NA	开发一种新的深度学习方法，用于无监督DNA序列聚类	DNA序列的聚类	机器学习	NA	深度学习	神经网络	DNA序列	包括2,500个完整的脊椎动物线粒体基因组、3,200个随机选择的400 kbp长的细菌基因组片段和三个平均1,300个序列的病毒基因组及基因数据集
505	2024-08-07	Stock prediction based on bidirectional gated recurrent unit with convolutional neural network and feature selection 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0262501 PMID:35120138	研究论文	本文提出了一种基于特征选择、卷积神经网络和双向门控循环单元的混合股票预测模型FS-CNN-BGRU	该模型结合了特征选择、卷积神经网络和双向门控循环单元，能够更好地处理具有时间序列属性的数据，并在实验中显示出优于其他单一模型的性能	NA	提出一种新的混合股票预测模型，以提高预测性能	股票市场的预测	机器学习	NA	卷积神经网络，双向门控循环单元	CNN, BGRU	时间序列数据	NA
506	2024-08-07	No sonographer, no radiologist: New system for automatic prenatal detection of fetal biometry, fetal presentation, and placental location 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0262107 PMID:35139093	研究论文	本文开发了一种自动化的诊断框架，用于在没有经验丰富的超声技师或解读提供者的情况下，评估胎儿生物测量、胎儿体位和胎盘位置	该系统使用标准化体积扫描成像（VSI）协议和深度学习算法（U-Net），无需专业人员即可进行超声成像和诊断评估	该系统在胎盘位置的诊断准确性为76.7%，相对较低	旨在提高农村和资源匮乏社区的超声成像和诊断的可及性	胎儿生物测量、胎儿体位和胎盘位置的自动评估	计算机视觉	NA	深度学习算法（U-Net）	U-Net	图像	在秘鲁进行的超声检查，由没有超声经验的操作者进行，接受了8小时的培训
507	2024-08-07	Improved runoff forecasting based on time-varying model averaging method and deep learning 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0274004 PMID:36108081	研究论文	本研究提出了一种基于时间变化权重（TV-DMA）的动态模型平均方法，并结合深度学习算法构建了一个综合的径流预测模型框架	采用时间变化权重（TV-DMA）方法和深度学习算法构建综合预测模型，提高了径流预测的准确性和稳定性	洪水季节的预测性能明显低于非洪水季节	提高径流预测的准确性和稳定性	径流预测	NA	NA	深度学习算法	NA	数值数据	未具体说明样本数量
508	2024-08-07	Evaluating the utility of deep learning for predicting therapeutic response in diabetic eye disease 2022, Frontiers in ophthalmology DOI:10.3389/fopht.2022.852107 PMID:36744216	研究论文	本研究评估了深度学习在糖尿病眼病治疗反应预测中的应用	探索了在样本量有限的情况下，使用深度学习技术预测治疗反应的可能性	在数据集较小的情况下，深度学习模型在预测治疗反应方面的表现受限	理解深度学习在眼科临床问题中的实用性，特别是在预测治疗反应方面	使用深度学习模型预测糖尿病眼病的治疗反应	机器学习	糖尿病眼病	深度学习	CNN	图像	29个临床试验数据集，217张超广角血管造影图像
509	2024-08-07	Deep learning and optical coherence tomography in glaucoma: Bridging the diagnostic gap on structural imaging 2022, Frontiers in ophthalmology DOI:10.3389/fopht.2022.937205 PMID:38983522	综述	本文综述了利用深度学习算法和光学相干断层扫描（OCT）在青光眼诊断中的应用，特别是在结构影像方面的进展	介绍了深度学习算法在自动化检测青光眼损伤和进展方面的创新进展，以及如何利用OCT数据改进眼底摄影中青光眼损伤的检测	NA	探讨深度学习模型在青光眼检测中的应用，并展望这些发现在未来老化和基础科学领域的应用	青光眼的诊断和进展检测	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习（DL）	影像	NA
510	2024-08-07	From cell lines to cancer patients: personalized drug synergy prediction 2022-Jan-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae134 PMID:38718189	研究论文	本文提出了一种深度学习框架PDSP，用于利用患者特异性的单一药物反应数据进行个性化药物协同预测	PDSP模型首先在细胞系上训练，然后使用患者的基因表达数据和相关单一药物反应进行微调，以提高预测准确性	目前仅在三名白血病患者的数据上进行了评估	开发一种能够在临床环境中更有效地预测患者特定药物组合的深度学习模型	白血病患者	机器学习	白血病	深度学习	深度学习框架	基因表达数据	三名白血病患者
511	2024-08-07	Hyperspectral Image Classification with Optimized Compressed Synergic Deep Convolution Neural Network with Aquila Optimization 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/6781740 PMID:35845897	研究论文	本文研究了如何利用优化后的压缩协同深度卷积神经网络（CSDCNN-AO）模型，从有限样本中准确分类高光谱图像（HSI）	提出了基于特征提取和分类的新型深度学习分类方法，并引入了Aquila优化技术以提高分类性能	NA	提高高光谱图像分类的准确性和效率	高光谱图像的分类	计算机视觉	NA	深度学习	压缩协同深度卷积神经网络（CSDCNN-AO）	高光谱图像	使用了四个高光谱图像数据集：Kennedy Space Center (KSC), Indian Pines (IP), Houston U (HU), Salinas Scene (SS)
512	2024-08-07	Self-Supervised Rigid Registration for Multimodal Retinal Images 2022, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2022.3201476 PMID:36040946	研究论文	本文提出了一种自监督的多模态视网膜图像配准方法，旨在自动配准多模态视网膜图像而无需任何人工标注	该方法采用自监督学习，无需人工标注，减轻了准备训练数据的时间和成本	NA	开发一种无需人工标注的自监督多模态视网膜图像配准方法	多模态视网膜图像，特别是彩色眼底图像与红外反射和荧光素血管造影图像的配准	计算机视觉	NA	自监督学习	NA	图像	NA
513	2024-08-07	Exploration of consumer preference based on deep learning neural network model in the immersive marketing environment 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0268007 PMID:35507570	研究论文	本研究旨在通过深度学习神经网络模型探索沉浸式营销环境下的消费者偏好，设计个性化推荐系统，提升营销效果和用户体验	提出基于沉浸式图神经网络（IGNN）模型的个性化推荐系统，相较于其他推荐系统显示出更高的优势	NA	增加各类商品的营销量，促进市场的全面发展	消费者在沉浸式营销环境下的偏好	机器学习	NA	深度学习（DL）神经网络（NN）	图神经网络（GNN）	NA	NA
514	2024-08-07	Weakly Supervised Skull Stripping of Magnetic Resonance Imaging of Brain Tumor Patients 2022, Frontiers in neuroimaging DOI:10.3389/fnimg.2022.832512 PMID:37555156	研究论文	评估Dense-Vnet在脑肿瘤患者MRI数据上进行颅骨剥离的表现	采用弱监督深度学习方法在存在病理情况下成功进行MRI脑提取	模型在健康患者数据上的表现略低于专门训练的健康患者模型	研究脑肿瘤患者MRI数据的颅骨剥离技术	脑肿瘤患者的MRI数据	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	Dense-Vnet	图像	668名脑肿瘤患者的预治疗MRI数据
515	2024-08-05	MR image reconstruction from undersampled data for image-guided radiation therapy using a patient-specific deep manifold image prior 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.1013783 PMID:36479074	研究论文	本研究提出了一种利用患者特定图像先验进行高质量MR图像重建的方法	该研究创新地利用患者特定的图像先验，结合深度自编码器来提高重建的MR图像质量	该研究的局限性在于仅针对特定患者数据进行测试，可能无法普遍适用	本研究旨在提高利用欠采样数据进行MR图像重建的质量，以用于图像引导放射治疗	研究对象包括一名患者案例和三名肝癌患者的真实病例研究	数字病理学	肝癌	MRI	深度自编码器	图像	4个患者案例（包括1个患者案例和3个肝癌患者案例）
516	2024-08-05	Analysis of psychological characteristics and emotional expression based on deep learning in higher vocational music education 2022, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2022.981738 PMID:36211911	研究论文	本文探讨了基于深度学习的文本情感分析问题，提出了一种新的模型	提出了一种基于深度双向长短期记忆网络和自注意机制的自定义分类器模型	算法的准确性比传统算法低约5%	研究文本情感分析的方法和模型	用户信息和产品信息	自然语言处理	NA	深度学习	深度双向长短期记忆网络	文本	公共数据集
517	2024-08-05	Barnacles Mating Optimizer with Deep Transfer Learning Enabled Biomedical Malaria Parasite Detection and Classification 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/7776319 PMID:35694571	研究论文	该文章提出了一种新的模型用于检测和分类疟疾寄生虫。	引入了Barnacles Mating Optimizer与深度迁移学习相结合的模型，提升了疟疾寄生虫的检测和分类准确性。	NA	研究旨在通过自动化工具提高疟疾的诊断准确性。	研究对象为病血涂片图像中的疟疾寄生虫。	计算机视觉	疟疾	深度学习	极限学习机	图像	使用基准数据集进行广泛的实验分析
518	2024-08-05	A Novel Hybrid Deep Learning Model for Metastatic Cancer Detection 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/8141530 PMID:35785076	研究论文	本文提出了一种新的混合深度学习模型用于转移性癌症的检测	推出了混合的AlexNet-门控递归单元模型（AlexNet-GRU），并在乳腺癌淋巴结检测中表现出色	研究未提及模型在实际临床环境中的应用效果	旨在提高癌症的检测效率并减少病理学家在诊断过程中的错误	乳腺癌淋巴结样本	机器学习	乳腺癌	深度学习	AlexNet-GRU	图像	使用了Kaggle（PCam）数据集中的淋巴结癌症样本
519	2024-08-05	Design and implementation of real-time object detection system based on single-shoot detector and OpenCV 2022, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2022.1039645 PMID:36405169	研究论文	本研究设计并实施了一种实时目标检测和识别系统，使用单次检测器(SSD)算法和深度学习技术	提出了一种高准确率和高效率的实时目标检测系统，并研究了多种预训练模型在不同数据集上的表现	系统需在合理的设备上运行，且对数据集的选择和模型的准确性依赖较大	开发并调查一种基于深度学习和神经网络的实时目标检测和识别系统	使用开放数据集评估SSD算法的性能及准确性	计算机视觉	NA	深度学习	SSD	图像	使用MS Common Objects in Context (COCO)、PASCAL VOC和Kitti等开放数据集进行评估
520	2024-08-05	Deep learning automates detection of wall motion abnormalities via measurement of longitudinal strain from ECG-gated CT images 2022, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2022.1009445 PMID:36588550	研究论文	本文展示了一种深度学习框架能够自动和准确地测量纵向应变，以检测心壁运动异常	提出了一种新的自动化方法，通过深度学习进行左心室血池分割和纵向成像平面的描绘	样本数量有限且仅在训练和测试队列中评估	研究使用深度学习框架自动测量纵向应变以检测心壁运动异常的能力	分析了100个临床cineCT研究中心脏的AHA段是否存在运动异常	数字病理学	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络	CT图像	100个临床cineCT研究