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
121	2024-09-11	Lower hypothalamus subunit volumes link with impaired long-term body weight gain after preterm birth 2022, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2022.1057566 PMID:36589836	研究论文	本文研究了早产儿出生后下丘脑亚单位体积与长期体重增长受损之间的关系	首次探讨了早产儿下丘脑结构变化与成年后体重控制异常之间的关联	样本量相对较小，且仅限于巴伐利亚纵向研究中的个体	探讨早产儿下丘脑结构变化与长期体重增长之间的关系	早产儿和足月出生的成年人的下丘脑亚单位体积及体重增长情况	NA	NA	磁共振成像（MRI），深度学习	NA	图像	101名早产儿和110名足月出生的成年人
122	2024-09-11	A Deep Intelligent Attack Detection Framework for Fog-Based IoT Systems 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/6967938 PMID:36590844	研究论文	提出了一种基于雾计算的物联网系统深度智能攻击检测框架	使用长短期记忆网络（LSTM）在雾节点上预测和检测多种攻击	由于物联网设备的计算和存储空间有限，深度学习无法直接在这些设备上运行	开发一种在雾计算环境中检测物联网系统攻击的有效方法	物联网设备与雾节点之间的通信行为	机器学习	NA	长短期记忆网络（LSTM）	LSTM	数据集	使用了DDoS-SDN、NSLKDD、UNSW-NB15和IoTID20数据集进行实验
123	2024-09-11	Design of field real-time target spraying system based on improved YOLOv5 2022, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2022.1072631 PMID:36600914	研究论文	本文设计了一种基于改进YOLOv5的田间实时目标喷洒系统	通过替换YOLOv5s模型的主干网络并添加注意力机制，实现了模型的轻量化改进，并设计了电磁阀组开关的网格决策控制算法	随着操作速度的增加，喷洒命中率下降，有效识别率受速度影响较大	结合深度学习算法与喷洒技术，设计一种适用于田间场景的机器视觉精准实时目标喷洒系统	以常见恶性杂草为对象，生成数据集并完成模型训练	计算机视觉	NA	YOLOv5	YOLOv5s	图像	以常见恶性杂草为对象，生成数据集并完成模型训练
124	2024-09-11	Wheat yield estimation using remote sensing data based on machine learning approaches 2022, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2022.1090970 PMID:36618627	研究论文	研究利用遥感数据和机器学习方法预测小麦产量	本研究首次将LSTM模型应用于小麦产量预测，并发现其在精度上优于传统的随机森林、梯度提升决策树和支持向量回归方法	研究仅限于冬季小麦，且依赖于特定的遥感数据源	提高小麦产量预测的准确性，为农民的生产计划和国际小麦贸易提供支持	冬季小麦的产量预测	机器学习	NA	遥感数据分析	LSTM	遥感图像	15709个网格化产量数据，分辨率为5m × 5m
125	2024-09-10	Viral outbreaks detection and surveillance using wastewater-based epidemiology, viral air sampling, and machine learning techniques: A comprehensive review and outlook 2022-Jan-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.149834 PMID:34525746	综述	本文综述了利用污水流行病学、病毒空气采样和机器学习技术进行病毒暴发检测和监测的方法，并展望了未来的研究方向	提出了一个基于机器学习和深度学习算法的集成框架，用于病毒暴发的早期检测和风险预测	尚未有研究报告结合污水流行病学和人工智能技术进行病毒暴发检测	探讨环境中的SARS-CoV-2传播途径，并提供利用污水流行病学、病毒空气采样和人工智能技术进行病毒暴发监测的最新进展	SARS-CoV-2的传播途径和病毒暴发的监测方法	机器学习	NA	机器学习、深度学习	集成算法	文本	NA
126	2024-09-10	A deep learning based approach for automatic detection of COVID-19 cases using chest X-ray images 2022-Jan, Biomedical signal processing and control IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.bspc.2021.103182 PMID:34580596	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的COVID-19自动检测方法，使用胸部X光图像进行诊断	本文提出了一种新的三步法，结合条件生成对抗网络（C-GAN）、关键点提取方法和深度神经网络（DNN）进行特征提取和分类	NA	开发一种高效的COVID-19自动检测方法，以减少病毒传播率	COVID-19和肺炎的胸部X光图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	深度神经网络（DNN）	图像	NA
127	2024-09-10	Feature extraction with capsule network for the COVID-19 disease prediction though X-ray images 2022, Materials today. Proceedings DOI:10.1016/j.matpr.2021.11.512 PMID:34900608	研究论文	本文利用胶囊网络进行特征提取，通过X射线图像预测COVID-19疾病	本文提出了一种名为XR-CAPS的模型，结合了U-Net模型和胶囊网络，用于COVID-19的X射线图像预测，并在准确性、敏感性和特异性上优于现有的ResNet50、DenseNet121和DenseCapsNet模型	NA	通过X射线图像预测COVID-19疾病	COVID-19的X射线图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	胶囊网络	图像	NA
128	2024-09-10	Fake or real news about COVID-19? Pretrained transformer model to detect potential misleading news 2022, The European physical journal. Special topics DOI:10.1140/epjs/s11734-022-00436-6 PMID:35039760	研究论文	本文研究了如何使用预训练的Transformer模型来检测COVID-19相关新闻的真伪	提出了一个基于CT-BERT和RoBERTa的集成深度学习架构，通过乘法融合技术提高了检测准确率	未提及具体限制	教育社会准确信息的重要性，并防止虚假信息的传播	COVID-19相关的虚假新闻数据	自然语言处理	NA	深度学习	Transformer模型（CT-BERT和RoBERTa）	文本	来自Twitter、Facebook和Instagram的COVID-19虚假新闻数据
129	2024-09-10	COVID-19 disease diagnosis with light-weight CNN using modified MFCC and enhanced GFCC from human respiratory sounds 2022, The European physical journal. Special topics DOI:10.1140/epjs/s11734-022-00432-w PMID:35096278	研究论文	本文提出了一种使用改进的MFCC和增强的GFCC从人类呼吸声音中诊断COVID-19疾病的轻量级CNN模型	本文的创新点在于使用改进的MFCC和增强的GFCC特征提取方法，并结合轻量级CNN模型，显著提高了COVID-19和其他呼吸系统疾病的分类准确率	本文的局限性在于仅使用了呼吸声音数据进行模型训练和测试，未涉及其他类型的数据	本文的研究目的是开发一种高效的AI技术，用于从人类呼吸声音中检测COVID-19和其他呼吸系统疾病的症状	本文的研究对象是COVID-19、哮喘、百日咳和支气管炎等呼吸系统疾病的症状	机器学习	呼吸系统疾病	卷积神经网络（CNN）	CNN	声音	使用了COVID-19众包基准数据集进行模型训练和测试
130	2024-09-10	Deep learning based model for classification of COVID -19 images for healthcare research progress 2022, Materials today. Proceedings DOI:10.1016/j.matpr.2022.04.884 PMID:35602305	研究论文	本文通过分析COVID-19相关期刊论文、报告和开源数据集网站，整理和分析了新冠状肺炎数据集及其涉及的深度学习模型，包括CT图像数据集和X射线图像数据集	本文整理和分析了COVID-19相关的开源数据集和表现良好的分类与分割模型	本文主要集中在数据集的整理和模型分析，未详细讨论模型的具体实现和性能优化	通过分析COVID-19相关的医学图像数据集和深度学习模型，探讨肺部影像技术的发展趋势	COVID-19相关的CT图像数据集和X射线图像数据集	计算机视觉	COVID-19	深度学习	分类与分割模型	图像	NA
131	2024-09-10	Non-intrusive deep learning-based computational speech metrics with high-accuracy across a wide range of acoustic scenes 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0278170 PMID:36441711	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的非侵入式计算语音质量评估方法	该方法无需干净的语音参考样本，且在56个基准场景中的51个场景中表现优于或与现有最先进的方法相当	NA	开发一种高效且准确的语音质量评估方法	语音质量、噪声和整体质量的评估	机器学习	NA	深度学习	ResNet-26 和全连接网络	音频	超过100万个人类声音评级
132	2024-09-10	Network Public Opinion Risk Prediction and Judgment Based on Deep Learning: A Model of Text Sentiment Analysis 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/1221745 PMID:36444309	研究论文	本文基于深度学习方法实现网络舆情监测和情感分析，提出了一种结合BERT、CNN和BiLSTM的情感分类模型BCBL及其改进模型BCBL-Att	提出了一种新的情感分类模型BCBL，并引入了注意力机制改进为BCBL-Att，提高了文本情感分类任务的效果	未提及具体实验数据集和样本量，且未讨论模型在实际应用中的表现	研究网络舆情监测和情感分析，以满足人们对思想变化和情感趋势的研究需求	网络舆情和文本情感	自然语言处理	NA	深度学习	BERT、CNN、BiLSTM	文本	NA
133	2024-09-10	Pterygium Screening and Lesion Area Segmentation Based on Deep Learning 2022, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2022/3942110 PMID:36451763	研究论文	本文提出了基于深度学习的翼状胬肉分类和病变区域分割模型，以辅助眼科医生进行眼科疾病的诊断	设计了基于PSPNet的改进翼状胬肉分割模型，并比较了不同模型的诊断效果	NA	开发辅助眼科医生诊断眼科疾病和标记手术实际范围的模型	翼状胬肉和正常前段图像	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	AlexNet, VGG16, ResNet18, ResNet50, PSPNet	图像	367张正常前段图像和367张翼状胬肉前段图像用于训练，150张正常和150张翼状胬肉前段图像用于测试
134	2024-09-10	Accurate preoperative staging and HER2 status prediction of gastric cancer by the deep learning system based on enhanced computed tomography 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.950185 PMID:36452488	研究论文	构建基于增强CT图像的深度学习系统，用于胃癌患者的术前分期和HER2状态预测	利用深度学习系统结合增强CT图像进行胃癌术前分期和HER2状态预测	NA	开发基于增强CT图像的深度学习系统，用于胃癌患者的术前分期和HER2状态预测	胃癌患者的术前分期和HER2状态	计算机视觉	胃癌	深度学习	Yolov5, EfficientNet, EfficientNetV2, Vision Transformer (VIT), Swin Transformer (SWT)	图像	4860张增强CT图像用于肿瘤检测和分期，38900张增强CT图像用于HER2状态预测
135	2024-09-10	TSHVNet: Simultaneous Nuclear Instance Segmentation and Classification in Histopathological Images Based on Multiattention Mechanisms 2022, BioMed research international IF:2.6Q3 DOI:10.1155/2022/7921922 PMID:36457339	研究论文	本文提出了一种名为TSHVNet的新型深度学习框架，用于在病理图像中同时进行细胞核实例分割和分类	本文创新性地将多注意力模块（Transformer和SimAM）集成到HoVer-Net中，以提高细胞核实例分割和分类的准确性	NA	提高病理图像中细胞核实例分割和分类的准确性	病理图像中的细胞核实例	数字病理学	NA	深度学习	TSHVNet	图像	两个公共数据集：PanNuke和CoNSeP
136	2024-09-10	Automated lesion detection of breast cancer in [18F] FDG PET/CT using a novel AI-Based workflow 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.1007874 PMID:36457510	研究论文	本文开发并评估了一种基于人工智能和深度学习的图像处理工作流程，用于在[18F] FDG PET/CT图像中自动检测乳腺癌病变	本文提出了一种结合传统图像处理和人工智能技术的新型工作流程，用于标准化疾病识别和定量分析	NA	开发和评估一种用于自动检测乳腺癌病变的新型AI工作流程	乳腺癌病变在[18F] FDG PET/CT图像中的检测和分类	计算机视觉	乳腺癌	人工智能和深度学习	NA	图像	NA
137	2024-09-10	A deep learning based framework for the classification of multi- class capsule gastroscope image in gastroenterologic diagnosis 2022, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2022.1060591 PMID:36467700	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的框架，用于自动分类胶囊胃镜图像，以预防萎缩性胃炎等致癌高风险因素	本文提出了基于迁移学习的深度学习框架，使用预训练模型VGG-16、ResNet-50和Inception V3进行微调，以分类胶囊胃镜图像	本文未提及具体的局限性	开发一种自动分类胶囊胃镜图像的方法，以预防致癌高风险因素	胶囊胃镜图像的分类	计算机视觉	胃炎	深度学习	VGG-16, ResNet-50, Inception V3	图像	每类胶囊胃镜图像380张，共1140张，训练集和测试集比例为70%和30%
138	2024-09-10	Antimicrobial Peptides Prediction method based on sequence multidimensional feature embedding 2022, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2022.1069558 PMID:36468005	研究论文	本文提出了一种基于序列多维特征嵌入的抗菌肽预测方法	设计了一种新的深度学习方法，通过序列特征的编码和嵌入，实现了抗菌肽和非抗菌肽的高精度分类	未提及具体限制	提高抗菌肽预测的准确性	抗菌肽及其预测方法	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	长度为10-200的抗菌肽和非抗菌肽样本
139	2024-09-10	Using deep learning to study emotional behavior in rodent models 2022, Frontiers in behavioral neuroscience IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbeh.2022.1044492 PMID:36483523	review	本文讨论了深度学习技术在行为实验中的应用及其对模型架构和训练范式的影响	本文介绍了从视频中提取姿态信息的新方法，并探讨了如何从姿态估计数据中提取行为状态的细微信息	NA	量化动物行为中的情感方面，如焦虑、社交互动、奖励和应激反应	啮齿动物模型的情感行为	machine learning	NA	深度学习	CNN, LSTM, GAN	视频	NA
140	2024-09-10	Quality assessment of virus-like particle: A new transmission electron microscopy approach 2022, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2022.975054 PMID:36504719	研究论文	本文介绍了一种新的透射电子显微镜（TEM）方法用于病毒样颗粒（VLP）的质量评估	提出了使用低电压TEM系统（如MiniTEM）结合Vironova成像和分析软件（VIAS）进行半自动化数据收集和图像分析，利用内置的深度学习方法（卷积神经网络）实现分析自动化	本文仅展示了初步的研究成果，尚未全面评估该方法在实际生产中的长期稳定性和可靠性	开发一种评估VLP关键质量属性的方法，并促进TEM在制造环境中的应用	病毒样颗粒（VLP）及其在疫苗开发中的应用	数字病理学	NA	透射电子显微镜（TEM）	卷积神经网络（CNN）	图像	使用合成VLP作为模型系统进行研究，并在登革热VLP技术转移过程中验证了方法的适用性