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
321	2024-09-30	MSeg-Net: A Melanoma Mole Segmentation Network Using CornerNet and Fuzzy K-Means Clustering 2022, Computational and mathematical methods in medicine DOI:10.1155/2022/7502504 PMID:36276999	研究论文	提出了一种使用CornerNet和模糊K均值聚类的黑色素瘤痣分割网络MSeg-Net	利用CornerNet模型进行黑色素瘤病变的检测，并通过模糊K均值聚类进行分割，能够处理任意形状和方向的痣，并有效应对噪声、模糊和亮度变化	NA	开发一种自动化的系统，用于及时识别黑色素瘤	黑色素瘤痣的检测和分割	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CornerNet	图像	使用了ISIC-2017和ISIC-2018两个标准数据库进行评估
322	2024-09-30	EEG-based emotion recognition using hybrid CNN and LSTM classification 2022, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2022.1019776 PMID:36277613	研究论文	本文研究了基于脑电图（EEG）信号的情感识别，提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合分类方法	本文提出了一种新的自动化CNN-LSTM与ResNet-152算法，相比现有技术，该方法在情感识别中达到了98%的高准确率	本文未提及具体的研究局限性	旨在通过脑电图信号分析情感反应，特别是创伤后应激障碍（PTSD）的影响	研究对象为脑电图信号和情感分析	机器学习	NA	脑电图（EEG）	卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）	脑电图信号	未提及具体样本数量
323	2024-09-30	The spike gating flow: A hierarchical structure-based spiking neural network for online gesture recognition 2022, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2022.923587 PMID:36408382	研究论文	本文提出了一种基于层次结构的新型脉冲神经网络系统，用于在线手势识别	开发了一种名为脉冲门控流（SGF）的新型脑启发脉冲神经网络系统，用于在线动作学习，具有较高的准确性和较低的训练/推理数据比率	NA	解决当前深度学习在动作识别应用中面临的计算成本高和学习效率低的问题	在线手势识别	机器学习	NA	脉冲神经网络（SNN）	脉冲神经网络（SNN）	图像	使用了标准动态视觉传感器（DVS）手势分类作为基准，具体样本数量未明确提及
324	2024-09-30	Enhanced You Only Look Once X for surface defect detection of strip steel 2022, Frontiers in neurorobotics IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbot.2022.1042780 PMID:36479529	研究论文	本文提出了一种轻量级的YOLOX表面缺陷检测网络，并引入了多尺度特征融合注意力模块（MFFAM），用于提高带钢表面缺陷检测的准确性和效率	引入多尺度特征融合注意力模块（MFFAM）和轻量级CSP结构，优化了网络的骨干部分，显著提高了小目标的检测准确性	文章未提及具体的局限性	提高带钢表面缺陷检测的准确性和效率	带钢表面缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOX	图像	未提及具体样本数量
325	2024-09-30	Bio-mimetic high-speed target localization with fused frame and event vision for edge application 2022, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2022.1010302 PMID:36507348	研究论文	本文提出了一种结合事件相机和帧相机的高速目标定位系统，通过融合事件和帧管道的互补时空优势，实现了在边缘应用中的高效目标定位	设计了一种受果蝇自我运动补偿机制启发的SNN滤波器，并集成了神经启发的多管道处理与任务优化的多神经元通路结构	NA	开发一种能够在资源受限的边缘机器人系统中实现高速目标定位的新方法	事件相机、帧相机、SNN、CNN	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）、脉冲神经网络（SNN）	卷积神经网络（CNN）、脉冲神经网络（SNN）	图像	多无人机模拟和真实世界多无人机设置中的实际传感器数据
326	2024-09-30	A comparative study of gastric histopathology sub-size image classification: From linear regression to visual transformer 2022, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2022.1072109 PMID:36569152	研究论文	本文比较了多种算法在胃癌病理图像分类中的性能，旨在将集成学习应用于实际的胃癌分类问题	本文引入了基于Transformer的分类器，并探讨了多种分类器在机器性能不足时的互补性	本文未详细讨论集成学习在实际应用中的具体实现方法	比较不同算法在胃癌病理图像分类中的性能，探索集成学习在胃癌分类中的应用	胃癌病理图像分类	数字病理	胃癌	机器学习	Transformer	图像	GasHisSDB数据库中的大量病理图像
327	2024-09-30	Explainable artificial intelligence model to predict brain states from fNIRS signals 2022, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2022.1029784 PMID:36741783	研究论文	本文介绍了一种可解释的人工智能模型，用于从fNIRS信号中预测大脑状态	提出了一个包含分类模块和解释模块的可解释人工智能系统，能够分解深度学习模型的输出，并解释输入变量对fNIRS信号分类的贡献	NA	开发一种能够解释深度学习模型输出并预测大脑状态的可解释人工智能系统	fNIRS信号的分类和解释	机器学习	NA	fNIRS信号分析	1-D CNN 和 LSTM	fNIRS信号	3名受试者的运动任务数据和29名受试者的运动想象数据
328	2024-09-29	Deep Learning Enhances Multiparametric Dynamic Volumetric Photoacoustic Computed Tomography In Vivo (DL-PACT) 2022-Nov-10, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202202089 PMID:36354200	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的增强型多参数动态体积光声计算机断层扫描技术（DL-PACT），通过减少有限视角伪影和提高时间分辨率，显著提升了光声计算机断层扫描（PACT）的图像质量	提出了一种基于深度学习的DL-PACT方法，通过使用少量超声换能器元素，实现了高质量的静态结构和动态增强全身图像以及动态功能脑图像的快速获取	NA	提高光声计算机断层扫描（PACT）的图像质量和时间分辨率，降低系统成本	光声计算机断层扫描（PACT）图像的增强和优化	计算机视觉	NA	光声计算机断层扫描（PACT）	深度学习	图像	活体动物和人类
329	2024-09-29	Deep learning explains the biology of branched glycans from single-cell sequencing data 2022-Oct-21, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2022.105163 PMID:36217547	研究论文	本文利用单细胞测序数据和深度学习模型预测细胞的糖链表型，并解释其生物学意义	首次使用深度学习模型从转录组数据中预测细胞的糖链表型，并通过SHAP解释模型识别出高预测性基因	NA	揭示糖基化在细胞水平的调控机制及其功能意义	小鼠T淋巴细胞的糖链表型和转录组数据	机器学习	NA	SUGAR-seq	深度学习模型	转录组数据	小鼠T淋巴细胞
330	2024-09-29	Advances in Deep Learning for Tuberculosis Screening using Chest X-rays: The Last 5 Years Review 2022-Oct-15, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-022-01870-8 PMID:36241922	综述	本文回顾了过去五年中使用胸部X光片进行肺结核筛查的深度学习技术的进展	本文总结了过去五年中深度学习技术在肺结核筛查中的最新进展，并进行了系统性回顾和元分析	本文主要集中在过去五年的研究，可能无法涵盖所有相关研究	回顾和分析过去五年中深度学习技术在肺结核筛查中的应用	胸部X光片图像和肺结核筛查	计算机视觉	肺结核	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	54篇同行评审的研究文章
331	2024-09-29	AI for COVID-19 Detection from Radiographs: Incisive Analysis of State of the Art Techniques, Key Challenges and Future Directions 2022-Oct, Ingenierie et recherche biomedicale : IRBM = Biomedical engineering and research DOI:10.1016/j.irbm.2021.07.002 PMID:34336141	综述	本文综述了利用人工智能技术从医学影像中检测COVID-19的最新进展和挑战	本文总结了当前最先进的深度学习和机器学习模型在COVID-19检测中的应用，并提出了未来可能的研究方向	本文主要讨论了技术挑战，未深入探讨伦理和社会影响等非技术挑战	旨在评估和总结利用人工智能技术从医学影像中检测COVID-19的最新进展	COVID-19的检测方法和相关技术	计算机视觉	COVID-19	深度学习和机器学习	CNN、LSTM等	医学影像（X射线和CT扫描）	140篇研究论文
332	2024-09-29	Validation of an autonomous artificial intelligence-based diagnostic system for holistic maculopathy screening in a routine occupational health checkup context 2022-Oct, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-022-05653-2 PMID:35567610	研究论文	本研究评估了一种自主人工智能系统在常规职业健康检查中检测眼底摄影中常见中心视网膜病变的能力	本研究采用了一种综合的人工智能方法，能够同时高精度检测糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性和痣，并减少了漏诊的风险	本研究使用的数据集主要来自职业健康检查，可能限制了其在其他场景中的适用性	评估自主人工智能系统在常规职业健康检查中检测眼底摄影中常见中心视网膜病变的能力	眼底摄影图像中的糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、青光眼性视神经病变和痣	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	NA	图像	5918张图像（来自2839名个体）
333	2024-09-29	Hierarchical deep learning for predicting GO annotations by integrating protein knowledge 2022-09-30, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btac536 PMID:35929781	研究论文	提出了一种名为DeeProtGO的新型深度学习模型，用于通过整合蛋白质知识来预测GO注释	DeeProtGO模型通过整合更多的蛋白质知识，显著提高了GO注释的预测质量	NA	开发一种可靠的计算系统，用于自动预测蛋白质功能注释，以应对高通量测序数据的增长	蛋白质功能注释的预测	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质序列数据	18种不同的预测问题，定义为三个GO子本体、蛋白质类型和分类学王国
334	2024-09-29	DefectTrack: a deep learning-based multi-object tracking algorithm for quantitative defect analysis of in-situ TEM videos in real-time 2022-Sep-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-19697-1 PMID:36127375	研究论文	提出了一种基于深度学习的实时多目标跟踪算法DefectTrack，用于定量分析原位透射电子显微镜视频中的缺陷	首次开发了专门用于跟踪原位透射电子显微镜视频中缺陷簇的深度学习多目标跟踪模型	NA	解决原位透射电子显微镜视频数据转化为缺陷簇动态属性信息的瓶颈问题	原位透射电子显微镜视频中的缺陷簇	计算机视觉	NA	深度学习	多目标跟踪模型	视频	测试集上的多目标跟踪精度为66.43%，大部分跟踪率为67.81%
335	2024-09-29	Vascular Implications of COVID-19: Role of Radiological Imaging, Artificial Intelligence, and Tissue Characterization: A Special Report 2022-Aug-15, Journal of cardiovascular development and disease IF:2.4Q2 DOI:10.3390/jcdd9080268 PMID:36005433	研究论文	本文探讨了COVID-19对血管系统的深层次损害，并分析了放射影像学、人工智能和组织特征化在其中的作用	本文提出了四种假设来解释COVID-19在放射影像中引起的血管损伤，并使用了三种AI模型（机器学习、深度学习和迁移学习）进行组织特征化	本文主要基于文献回顾和理论分析，缺乏大规模的临床实验数据支持	研究COVID-19对血管系统的病理生理影响，并探讨放射影像学和人工智能在诊断和治疗中的应用	COVID-19引起的肺部、肾脏、冠状动脉和颈动脉的血管损伤	计算机视觉	传染病	MRI、CT、超声	机器学习、深度学习、迁移学习	影像	296项研究
336	2024-09-29	A privacy-aware method for COVID-19 detection in chest CT images using lightweight deep conventional neural network and blockchain 2022-06, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.105461 PMID:35366470	研究论文	提出了一种基于轻量级深度卷积神经网络和区块链技术的隐私保护COVID-19检测方法	利用区块链技术确保数据隐私，并通过迁移学习技术优化模型初始化	未提及具体的数据隐私保护机制和区块链技术的实现细节	开发一种可靠且隐私保护的COVID-19检测方法	COVID-19患者的胸部CT图像	计算机视觉	COVID-19	区块链技术	CNN	图像	五个不同医院的数据集，包括Boukan Dr. Shahid Gholipour医院、Tabriz Emam Reza医院、Mahabad Emam Khomeini医院、Maragheh Dr.Beheshti医院和Miandoab Abbasi医院的数据集
337	2024-09-29	Deep learning tools for advancing drug discovery and development 2022-May, 3 Biotech IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s13205-022-03165-8 PMID:35433167	综述	本文综述了深度学习工具在药物发现和开发中的应用	介绍了深度学习在药物发现过程中的多种应用，包括药物靶点识别、药物-靶点相互作用、蛋白质结构预测等	讨论了当前深度学习工具在药物发现和开发中面临的挑战和前景	探讨深度学习技术如何加速药物发现和开发过程	药物发现和开发过程中的各个环节	机器学习	NA	深度学习	NA	多组学数据	NA
338	2024-09-29	Stepwise-edited, human melanoma models reveal mutations' effect on tumor and microenvironment 2022-04-29, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.abi8175 PMID:35482859	研究论文	本文通过逐步引入突变到健康的人类黑素细胞中，建立了九种遗传上不同的黑色素瘤细胞模型，研究了这些突变对肿瘤及其微环境的影响	本文创新性地通过逐步引入突变，建立了多个遗传上不同的黑色素瘤细胞模型，并研究了这些突变对肿瘤及其微环境的影响	NA	研究基因突变与人类癌症特定恶性表型之间的因果关系	人类黑素细胞及其突变后的黑色素瘤细胞模型	数字病理学	黑色素瘤	基因编辑	深度学习模型	基因型数据	九种遗传上不同的黑色素瘤细胞模型
339	2024-09-29	Inferring ongoing cancer evolution from single tumour biopsies using synthetic supervised learning 2022-04, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1010007 PMID:35482653	研究论文	本文提出了一种名为TumE的合成监督学习方法，结合癌症进化模拟模型和贝叶斯神经网络，用于从单个肿瘤活检中推断正在进行的癌症进化	TumE方法显著提高了检测正选择、解卷积选择亚克隆群体和估计亚克隆频率的准确性和推断时间	NA	开发一种新的方法来推断单个肿瘤活检中的癌症进化	癌症进化和亚克隆选择	机器学习	NA	贝叶斯神经网络	神经网络	基因组数据	合成和患者肿瘤样本
340	2024-09-29	A Systematic Review of Artificial Intelligence Techniques in Cancer Prediction and Diagnosis 2022, Archives of computational methods in engineering : state of the art reviews IF:9.7Q1 DOI:10.1007/s11831-021-09648-w PMID:34602811	综述	本文系统回顾了人工智能技术在癌症预测和诊断中的应用	本文总结了185篇使用AI技术进行癌症预测的研究，并比较了不同研究在预测率、准确性等参数上的表现	尽管现有文献中的多种技术取得了良好的预测结果，但癌症死亡率并未降低，仍需更多研究来应对癌症预测领域的挑战	回顾人工智能技术在癌症预测和诊断中的应用，并探讨现有研究的局限性	癌症预测和诊断	机器学习	NA	深度学习和机器学习	分类模型	NA	185篇研究论文