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
61	2024-09-29	A Systematic Approach for Explaining Time and Frequency Features Extracted by Convolutional Neural Networks From Raw Electroencephalography Data 2022, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2022.872035 PMID:35712676	研究论文	本文提出了一种基于模型可视化的新方法，用于解释卷积神经网络从原始脑电图数据中提取的时间和频率特征	本文首次系统地评估了在静息状态脑电图数据上训练的卷积神经网络中波形和频谱特征的重要性	NA	提高卷积神经网络在静息状态脑电图分析中的可解释性	卷积神经网络从原始脑电图数据中提取的时间和频率特征	机器学习	NA	卷积神经网络	CNN	脑电图数据	NA
62	2024-09-29	Individual Tree Crown Segmentation and Crown Width Extraction From a Heightmap Derived From Aerial Laser Scanning Data Using a Deep Learning Framework 2022, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2022.914974 PMID:35774816	研究论文	本文提出了一种基于深度学习框架的单木树冠分割和树冠宽度提取方法，使用从机载激光雷达数据生成的高度图	本文创新性地结合了YOLO-v4深度学习网络和计算机图形学算法，克服了现有方法在处理航空照片时遇到的异质光照和交错枝叶干扰的问题	NA	研究目的是从激光雷达数据中高效准确地提取单木树冠信息，以支持森林资源评估和智能管理	研究对象包括树苗园、森林景观和混合树种植园三种森林类型	计算机视觉	NA	激光雷达	YOLO-v4	高度图	三个森林样地，包括树苗园、森林景观和混合树种植园
63	2024-09-29	A Survey on Human Cancer Categorization Based on Deep Learning 2022, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2022.884749 PMID:35832207	综述	本文综述了基于深度学习的人类癌症分类方法	介绍了深度学习在医学图像分析中的应用，特别是卷积神经网络（CNN）在癌症诊断中的应用	未提及具体的研究限制	评估深度学习在医学图像分析中的主要概念，并综述该领域的进展	深度学习技术在医学图像中的应用，特别是癌症分类	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
64	2024-09-29	Face Mask-Wearing Detection Model Based on Loss Function and Attention Mechanism 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/2452291 PMID:35865498	研究论文	本文提出了一种基于损失函数和注意力机制的神经网络模型，用于复杂环境下的口罩佩戴检测	引入了注意力机制和不同的边界框损失函数，提高了口罩佩戴检测的准确性和定位精度	NA	提高口罩佩戴检测的准确性，以应对复杂环境中的遮挡、光照和密度问题	口罩佩戴检测	计算机视觉	NA	YOLOv5s	神经网络模型	图像	7958张口罩佩戴图像和大量未佩戴口罩的图像
65	2024-09-29	A generalized deep learning network for fractional anisotropy reconstruction: Application to epilepsy and multiple sclerosis 2022, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2022.891234 PMID:35991288	研究论文	本文提出了一种基于U-net架构的广义深度学习网络，用于从1分钟内获取的10个扩散加权（DW）图像中重建分数各向异性（FA）图，并应用于癫痫和多发性硬化症的研究	本文的创新点在于提出了一种广义的深度学习网络，能够在不同扫描仪和DW成像协议下无需重新训练即可应用，并且能够从10个DW图像中重建高质量的FA图，保留了病理敏感性	NA	开发一种能够在临床上快速获取高质量FA图的方法，并评估其在癫痫和多发性硬化症中的应用	分数各向异性（FA）图在癫痫和多发性硬化症中的应用	机器学习	神经疾病	深度学习	U-net	图像	使用人类连接组项目（HCP）数据进行训练，并在两个不同的临床数据集（癫痫和多发性硬化症）上进行验证
66	2024-09-29	On modeling and utilizing chemical compound information with deep learning technologies: A task-oriented approach 2022, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2022.07.049 PMID:36051875	综述	本文综述了如何利用深度学习技术在任务导向的方式下建模和利用化学化合物信息	本文介绍了四种尚未完全融入化学信息计算分析的新兴技术	本文未详细讨论这些新兴技术的具体应用和局限性	探讨如何利用深度学习技术在药物发现任务中导航化学空间	化学化合物数据库中的化合物信息及其注释属性和测定数据	机器学习	NA	深度学习	NA	化学化合物信息	NA
67	2024-09-29	Deep learning framework for prediction of infection severity of COVID-19 2022, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2022.940960 PMID:36059818	研究论文	开发了一种深度学习框架，用于预测COVID-19感染的严重程度	利用胸部CT扫描数据，通过肺叶和感染区域的分割，计算感染严重程度百分比，并使用k-NN模型进行分类	仅使用了232个胸部CT扫描数据进行训练，样本量相对较小	量化COVID-19确诊患者的病情严重程度	COVID-19患者的胸部CT扫描图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	图像	232个胸部CT扫描图像，加上两个公共数据集的59个扫描图像，以及两个外部测试集的21个扫描图像
68	2024-09-29	A workflow for segmenting soil and plant X-ray computed tomography images with deep learning in Google's Colaboratory 2022, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2022.893140 PMID:36176692	研究论文	本文介绍了一种在Google的Colaboratory中使用深度学习分割土壤和植物X射线计算机断层扫描图像的工作流程	开发了一种模块化工作流程，利用Google的Colaboratory中的低成本资源，将卷积神经网络应用于X射线μCT图像分割	文章中提到的挑战包括计算机科学家与农业研究者之间的知识鸿沟，以及训练和应用深度学习模型所需的计算资源	加速植物和土壤科学中新兴深度学习技术的采用和使用	土壤和植物的X射线μCT图像	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	核桃叶、杏仁花蕾和土壤团聚体的示例扫描
69	2024-09-29	Protein-protein interaction prediction with deep learning: A comprehensive review 2022, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2022.08.070 PMID:36212542	综述	本文综述了深度学习在蛋白质相互作用预测中的应用	本文介绍了深度学习方法在预测蛋白质功能、蛋白质相互作用及其位点、蛋白质-配体结合以及蛋白质设计中的最新进展	NA	探讨深度学习在蛋白质相互作用预测中的应用	蛋白质相互作用及其位点、蛋白质-配体结合、蛋白质设计	生物信息学	NA	深度学习	NA	NA	NA
70	2024-09-29	Deep learning techniques for detecting and recognizing face masks: A survey 2022, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2022.955332 PMID:36225777	综述	本文综述了用于检测和识别佩戴口罩的深度学习技术	本文综述了用于检测和识别佩戴口罩的深度学习技术，并讨论了这些技术的有效性	主要问题是人们经常不正确地佩戴口罩，导致模型难以准确检测	研究目的是综述用于检测和识别佩戴口罩的深度学习技术	研究对象是口罩人脸识别（MFR）和遮挡人脸识别（OFR）的深度学习技术	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
71	2024-09-29	Automatic autism spectrum disorder detection using artificial intelligence methods with MRI neuroimaging: A review 2022, Frontiers in molecular neuroscience IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fnmol.2022.999605 PMID:36267703	综述	本文综述了使用人工智能方法和MRI神经影像进行自闭症谱系障碍自动检测的研究进展	本文总结了使用深度学习技术开发自闭症谱系障碍自动诊断模型的有限工作，并提供了未来研究方向的建议	目前使用深度学习技术开发自闭症谱系障碍自动诊断模型的研究非常有限	综述使用人工智能方法和MRI神经影像进行自闭症谱系障碍自动检测的研究进展	自闭症谱系障碍的自动检测方法	机器学习	自闭症	MRI	NA	图像	NA
72	2024-09-29	Crop genomic selection with deep learning and environmental data: A survey 2022, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2022.1040295 PMID:36703955	综述	本文综述了将深度学习与环境数据结合用于作物基因组选择的最新技术	本文探讨了在多环境条件下使用深度学习模型预测作物表型的创新方法，特别是结合了温度、土壤条件和降水等异质数据源的模型	NA	探讨在多环境条件下使用深度学习模型预测作物表型的方法	作物基因组选择模型	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因组数据、环境数据	NA
73	2024-09-28	Analysis of Traditional Cultural Acceptance Based on Deep Learning 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/2373842 PMID:35707191	研究论文	本文利用深度学习技术分析传统文化的接受度	提出了基于Faster R-CNN模型的深度学习方法，该方法在分析传统文化接受度方面优于现有算法	未提及具体的研究局限性	研究如何利用深度学习技术分析传统文化的接受度	研究对象为未接触现代科技的传统部落文化及其接受度	机器学习	NA	深度学习	Faster R-CNN	NA	未提及具体样本数量
74	2024-09-28	Artificial Intelligence Technologies and Their Application for Reform and Development of Table Tennis Training in Complex Environments 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/3442610 PMID:35747715	研究论文	本文探讨了人工智能技术在复杂环境下乒乓球训练中的应用，通过引入细粒度评估系统（FGE）和深度学习模型，实现了在线智能训练	本文创新性地将细粒度评估系统（FGE）与深度学习模型结合，用于分析球员的体态并进行在线训练，相比传统统计模型，FGE在精度和召回率上表现更优	本文未详细讨论FGE系统在实际应用中的可行性和成本问题	研究如何利用人工智能技术改进复杂环境下的乒乓球训练	乒乓球训练中的体态分析和在线训练系统	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	体态数据	未明确提及具体样本数量
75	2024-09-28	A Deep Learning Quantification Algorithm for HER2 Scoring of Gastric Cancer 2022, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2022.877229 PMID:35706692	研究论文	本文提出了一种用于胃癌HER2评分的深度学习量化算法	首次提出了一种自动化的HER2评分框架，并使用重参数化方案加速推理过程	NA	开发一种辅助病理学家诊断胃癌HER2评分的深度学习算法	胃癌HER2评分	计算机视觉	胃癌	深度学习	卷积神经网络	图像	NA
76	2024-09-28	Individual Factors Associated With COVID-19 Infection: A Machine Learning Study 2022, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2022.912099 PMID:35844896	研究论文	本研究旨在通过机器学习技术识别与COVID-19感染相关的潜在因素	本研究采用了多种机器学习和深度学习算法，包括随机森林、XGBoost和深度神经网络，以选择最佳预测模型	本研究的数据集主要包含临床数据和健康参数，可能未涵盖所有潜在影响因素	识别与COVID-19感染相关的潜在因素，并开发预测模型以帮助预防SARS-CoV-2感染	COVID-19感染的潜在风险因素	机器学习	COVID-19	随机森林、XGBoost、支持向量机、深度神经网络	随机森林、XGBoost、深度神经网络	临床数据、人体测量数据、健康参数	包含临床数据、人体测量数据和健康参数的样本
77	2024-09-28	Cultural and Creative Product Design and Image Recognition Based on Deep Learning 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/7256584 PMID:35865496	研究论文	研究基于深度学习的文化创意产品设计和图像识别	提出了一种基于深度学习的图像识别技术，用于文化创意产品设计，相较于现有的LDA、HMM和优化算法，该系统提供了更准确的解决方案	NA	研究如何利用深度学习技术进行文化创意产品设计和图像识别	文化创意产品和图像识别技术	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
78	2024-09-28	Deep Learning Dual Neural Networks in the Construction of Learning Models for Online Courses in Piano Education 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/4408288 PMID:35875728	研究论文	本文探讨了深度学习和人工智能在儿童钢琴教育中的应用，提出了一种基于双神经网络的钢琴音符起始检测方法	本文创新性地将深度学习与人工智能结合，用于在线钢琴课程的学习模型构建，并提出了一种双神经网络方法来检测钢琴音符的起始	本文未详细讨论模型的训练数据集大小和多样性，以及模型在不同钢琴音乐风格中的泛化能力	研究目的是提升现代钢琴教学质量，通过深度学习和人工智能技术改进在线钢琴课程的学习模型	研究对象是在线钢琴课程中的学习模型和儿童钢琴教育	机器学习	NA	深度学习	双神经网络	音频信号	未明确提及具体样本数量
79	2024-09-28	Scope of repurposed drugs against the potential targets of the latest variants of SARS-CoV-2 2022, Structural chemistry IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s11224-022-02020-z PMID:35938064	综述	本文综述了利用计算生物学方法重新定位药物以对抗SARS-CoV-2最新变种潜在靶点的研究进展	本文介绍了通过分子对接、分子动力学模拟、定量结构活性关系、网络方法和人工智能等计算科学技术的进步，提高了药物重新定位的潜力	本文讨论了药物重新定位的优缺点，强调了其在最新进展中的应用范围	探讨利用计算生物学方法重新定位药物以对抗SARS-CoV-2最新变种的潜在靶点	SARS-CoV-2的最新变种及其重要蛋白质靶点	计算生物学	NA	分子对接、分子动力学模拟、定量结构活性关系、网络方法、人工智能	机器学习、深度学习	蛋白质结构、药物分子	NA
80	2024-09-28	Research on the Predictive Analysis of Park Landscape Design and Cost Based on RNN Model 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/2762554 PMID:36211005	研究论文	研究基于RNN模型的公园景观设计和成本预测分析	引入人工蜂群算法更新RNN权重，提出全局最优的ABC-RNN预测模型	未提及具体限制	探索影响公园景观成本的主要因素，提出成本预测模型以控制建设成本	公园景观设计及其成本	机器学习	NA	深度学习技术	RNN	NA	未提及具体样本数量