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
1181	2024-09-01	Intelligent Deep Learning Enabled Oral Squamous Cell Carcinoma Detection and Classification Using Biomedical Images 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/7643967 PMID:35814555	研究论文	本文开发了一种智能深度学习驱动的口腔鳞状细胞癌检测与分类技术（IDL-OSCDC），利用生物医学图像进行口腔癌的识别和分类	提出了一种基于Gabor滤波的预处理步骤，使用NasNet模型生成高层次深度特征，并采用增强型蝗虫优化算法（EGOA）优化的深度信念网络（DBN）进行口腔癌检测和分类	NA	开发一种自动化的工具用于口腔癌的早期检测和分类	口腔鳞状细胞癌	计算机视觉	口腔癌	Gabor滤波（GF）	深度信念网络（DBN）	图像	使用了一个基准生物医学成像数据集进行实验
1182	2024-09-01	Predicting 3D chromatin interactions from DNA sequence using Deep Learning 2022, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2022.06.047 PMID:35832620	综述	本文综述了利用深度学习模型从DNA序列预测3D染色质相互作用的研究进展	深度学习模型结合全基因组3C测序数据已成为推断远端相互作用DNA序列语法的有力工具	目前深度学习模型的训练仅限于少数人类细胞系，其预测结果在其他组织类型和物种中的泛化能力有待验证	探讨DNA序列特征在介导远端染色质相互作用中的作用	3D染色质结构及其在基因调控中的作用	机器学习	NA	3C测序	深度学习模型	DNA序列	少数人类细胞系
1183	2024-09-01	Molecular Modeling of ABHD5 Structure and Ligand Recognition 2022, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2022.935375 PMID:35836935	研究论文	本研究结合计算和实验方法构建了ABHD5的三维结构，并揭示了其与合成配体的结合机制	首次使用深度学习方法构建ABHD5模型，并通过模拟和实验数据验证了其结构	NA	探究ABHD5的分子结构及其配体识别机制	ABHD5蛋白及其与合成配体的相互作用	生物信息学	代谢疾病	分子动力学模拟	深度学习模型	蛋白质结构	一系列ABHD5突变体和合成配体
1184	2024-09-01	Surface Defect Segmentation Algorithm of Steel Plate Based on Geometric Median Filter Pruning 2022, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2022.945248 PMID:35845429	研究论文	本文针对钢板表面缺陷分割问题，提出了一种基于几何中值滤波剪枝的深度学习模型压缩算法	提出了一种基于几何中值滤波的模型剪枝算法，用于结构化剪枝和压缩缺陷分割检测网络	NA	优化和简化钢板表面缺陷检测模型，使其适用于工厂嵌入式设备	钢板表面缺陷分割检测模型	机器学习	NA	几何中值滤波剪枝	深度学习模型	图像	NA
1185	2024-09-01	Using deep learning-based natural language processing to identify reasons for statin nonuse in patients with atherosclerotic cardiovascular disease 2022, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-022-00157-w PMID:35856080	研究论文	本研究利用基于深度学习的自然语言处理技术，从非结构化的电子健康记录中识别出动脉粥样硬化心血管疾病患者未使用他汀类药物的原因	开发并验证了基于深度学习的自然语言处理方法（临床双向编码器表示变换器BERT），用于分类他汀类药物未使用及其原因	NA	识别大规模医疗系统中他汀类药物未使用的原因，以开发针对性的干预措施，提高他汀类药物的使用率	动脉粥样硬化心血管疾病患者的电子健康记录	自然语言处理	心血管疾病	自然语言处理（NLP）	双向编码器表示变换器（BERT）	文本	56,530名动脉粥样硬化心血管疾病患者
1186	2024-09-01	Three-Dimensional Reconstruction of a CT Image under Deep Learning Algorithm to Evaluate the Application of Percutaneous Kyphoplasty in Osteoporotic Thoracolumbar Compression Fractures 2022, Contrast media & molecular imaging DOI:10.1155/2022/9107021 PMID:35919502	研究论文	本研究通过优化传统的V-Net网络并提出改进的V-Net，用于基于深度学习的三维CT图像重建，以评估经皮椎体成形术在治疗骨质疏松性胸腰椎压缩性骨折中的应用	本研究引入了改进的V-Net网络，其Dice系数明显高于U-Net、V-Net和CNN，Hausdorff距离则低于这些网络，显示出更好的分割和重建质量	NA	探讨基于深度学习的V-Net网络进行三维CT图像重建，评估经皮椎体成形术治疗骨质疏松性胸腰椎压缩性骨折的疗效	106名骨质疏松性胸腰椎压缩性骨折患者，分为经皮椎体成形术组和对照组	计算机视觉	骨质疏松症	CT扫描	V-Net网络	图像	106名患者，128个椎体
1187	2024-08-31	Protocol for live cell image segmentation to profile cellular morphodynamics using MARS-Net 2022-09-16, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2022.101469 PMID:35733606	研究论文	本文介绍了使用MARS-Net深度学习模型进行活细胞图像分割以分析细胞形态动力学的协议	开发了MARS-Net模型，该模型集成了ImageNet预训练的VGG19编码器和U-Net解码器，用于处理多种显微镜图像数据	NA	旨在解决荧光和相衬成像技术在活细胞图像中准确边缘定位的挑战	活细胞图像中的细胞分割	计算机视觉	NA	深度学习	MARS-Net	图像	多种类型的显微镜图像数据
1188	2024-08-31	Hierarchical deep learning of multiscale differential equation time-steppers 2022-Aug-08, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences DOI:10.1098/rsta.2021.0200 PMID:35719073	研究论文	本文开发了一种分层的深度神经网络时间步进算法，用于在多时间尺度上近似动态系统的流图	提出的分层时间步进方案在捕捉多时间尺度、提高准确性、长期预测效率和灵活性方面优于现有算法	NA	开发一种高效且准确的数据驱动方法，用于在多时间尺度上近似非线性动态系统的解	非线性动态系统，包括Van der Pol振荡器、Lorenz系统、Kuramoto-Sivashinsky方程和流体通过圆柱体流动；音频和视频信号	机器学习	NA	深度神经网络	深度神经网络	序列数据	涉及多种非线性动态系统和信号类型
1189	2024-08-31	VALIDATION OF A DEEP LEARNING-BASED ALGORITHM FOR SEGMENTATION OF THE ELLIPSOID ZONE ON OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY IMAGES OF AN USH2A-RELATED RETINAL DEGENERATION CLINICAL TRIAL 2022-07-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000003448 PMID:35174801	研究论文	本文评估了一种基于深度学习的算法对椭圆带（EZ）在光学相干断层扫描（OCT）图像上分割的泛化能力	使用深度OCT萎缩检测算法，该算法最初为黄斑毛细血管扩张症2型开发，现应用于USH2A相关视网膜变性临床试验中	NA	评估基于深度学习的算法在不同疾病和生物标志物中的应用潜力	USH2A相关视网膜变性患者的OCT图像中的椭圆带（EZ）	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	CNN	图像	127个频域光学相干断层扫描体积
1190	2024-08-31	Splice-site identification for exon prediction using bidirectional LSTM-RNN approach 2022-Jul, Biochemistry and biophysics reports IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.bbrep.2022.101285 PMID:35663929	研究论文	本文提出了一种基于双向长短期记忆（LSTM）循环神经网络（RNN）的深度学习模型，用于识别和预测真核生物DNA序列中的剪接位点，从而预测外显子	使用双向LSTM-RNN模型来提高剪接位点识别的准确性，并通过增加训练周期来改进模型	NA	提高DNA序列中剪接位点识别和外显子预测的准确性	真核生物DNA序列中的剪接位点和外显子	机器学习	NA	NA	双向LSTM-RNN	DNA序列	NA
1191	2024-08-31	SDNN-PPI: self-attention with deep neural network effect on protein-protein interaction prediction 2022-Jun-27, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-022-08687-2 PMID:35761175	研究论文	本文提出了一种基于自注意力和深度学习的蛋白质-蛋白质相互作用预测方法SDNN-PPI	SDNN-PPI方法采用氨基酸组成（AAC）、联合三联体（CT）和自协方差（AC）提取蛋白质序列的全局和局部特征，并利用自注意力增强DNN特征提取，更有效地完成PPIs预测	NA	探索蛋白质-蛋白质相互作用的机制，并为药物设计和疾病预防提供新思路	蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）	机器学习	NA	自注意力	深度神经网络（DNN）	蛋白质序列	在酵母和人类的同种相互作用数据集上进行了5折交叉验证，以及在人类-炭疽杆菌和人类-鼠疫耶尔森菌的异种相互作用数据集上进行了验证，独立数据集包括秀丽隐杆线虫、大肠杆菌、人类和鼠类
1192	2024-08-31	scDART: integrating unmatched scRNA-seq and scATAC-seq data and learning cross-modality relationship simultaneously 2022-06-27, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-022-02706-x PMID:35761403	research paper	本文提出了一种名为scDART的深度学习框架，用于整合不同批次的scRNA-seq和scATAC-seq数据，并同时学习跨模态关系	scDART框架能够保留连续细胞群体中的细胞轨迹，并可应用于整合数据上的轨迹推断	NA	解决整合不同批次的scRNA-seq和scATAC-seq数据的挑战	scRNA-seq和scATAC-seq数据	machine learning	NA	深度学习	NA	scRNA-seq和scATAC-seq数据	NA
1193	2024-08-31	A state-of-the-art technique to perform cloud-based semantic segmentation using deep learning 3D U-Net architecture 2022-Jun-24, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-022-04794-9 PMID:35751030	研究论文	本文介绍了一种基于云的3D U-Net深度学习架构，用于执行脑肿瘤的语义分割	本文提出的方法是首个达到最高准确率的基于云的脑肿瘤分割方法	NA	研究目的是提高脑肿瘤分割的准确性	研究对象是脑肿瘤，特别是胶质瘤	计算机视觉	脑肿瘤	3D U-Net	3D U-Net	图像	使用了BRATS数据集
1194	2024-08-31	A deep learning method for miRNA/isomiR target detection 2022-06-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-14890-8 PMID:35739186	研究论文	本文开发了一种名为DMISO的深度学习工具，用于捕捉miRNA/isomiR-mRNA相互作用的复杂特征，以提高miRNA目标预测的准确性	首次考虑了miRNA的isoforms（isomiRs），并应用深度学习模型研究miRNA-mRNA相互作用特征	NA	提高miRNA目标预测的准确性	miRNA及其isoforms（isomiRs）与mRNA的相互作用	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	使用了三个独立数据集进行评估
1195	2024-08-31	Point and interval prediction of crude oil futures prices based on chaos theory and multiobjective slime mold algorithm 2022-Jun-21, Annals of operations research IF:4.4Q1 DOI:10.1007/s10479-022-04781-6 PMID:35755829	研究论文	本文提出了一种基于混沌理论和多目标粘液霉菌算法的混合预测模型，用于预测原油期货价格的点和区间	采用新的数据去噪方法和引入置信区间调整系数，提高了预测的准确性和稳定性	NA	提高原油期货价格预测的准确性和效率	原油期货价格	机器学习	NA	混沌理论，多目标粘液霉菌算法	浅层神经网络，线性模型，深度学习模型	时间序列数据	NA
1196	2024-08-31	Towards a guideline for evaluation metrics in medical image segmentation 2022-Jun-20, BMC research notes IF:1.6Q2 DOI:10.1186/s13104-022-06096-y PMID:35725483	研究论文	本文提供了一个关于医学图像分割评估指标的概述和解释指南，包括Dice相似系数、Jaccard、敏感性、特异性、Rand指数、ROC曲线、Cohen's Kappa和Hausdorff距离等	提出了一个标准化的医学图像分割评估指南，以提高评估质量、可重复性和研究领域的可比性	NA	改善医学图像分割研究的评估质量和可重复性	医学图像分割的评估指标	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
1197	2024-08-31	Diagnostic advantage of thin slice 2D MRI and multiplanar reconstruction of the knee joint using deep learning based denoising approach 2022-06-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-14190-1 PMID:35725760	研究论文	本研究评估了使用深度学习去噪方法的薄切片2D MRI和膝关节多平面重建（MPR）的诊断优势	通过深度学习去噪重建（dDLR）应用于2D MRI，提高了图像质量和异常发现的识别信心与一致性	研究样本量较小，仅包括12名患者和13个膝关节	评估深度学习去噪方法在膝关节2D MRI中的应用效果	膝关节的2D和3D MRI图像质量及异常发现	计算机视觉	NA	深度学习去噪重建（dDLR）	深度学习模型	MRI图像	12名患者和13个膝关节
1198	2024-08-31	REFLACX, a dataset of reports and eye-tracking data for localization of abnormalities in chest x-rays 2022-06-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-022-01441-z PMID:35717401	research paper	本文介绍了一种利用眼动追踪技术和麦克风记录报告口述，收集胸部X光片异常定位数据的可扩展方法，并发布了包含3,032组同步眼动数据和时间戳报告转录的REFLACX数据集。	提出了一种新的方法来收集异常定位数据，通过眼动追踪和报告口述，模仿读片室的设置，无需专家显式标记，节省时间。	数据集规模相对于自然图像数据集仍然较小。	探索深度学习在胸部X光片异常分类中的应用，并改进异常定位的监督方法。	胸部X光片的异常定位数据收集方法和数据集构建。	computer vision	NA	eye-tracking	NA	image	3,032组同步眼动数据和时间戳报告转录，涉及2,616张胸部X光片
1199	2024-08-31	CardioNet: Automatic Semantic Segmentation to Calculate the Cardiothoracic Ratio for Cardiomegaly and Other Chest Diseases 2022-Jun-17, Journal of personalized medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jpm12060988 PMID:35743771	研究论文	本文介绍了一种基于多类别级联的自动语义分割网络CardioNet，用于通过计算心脏胸腔比率（CTR）来诊断心脏肥大和其他胸部疾病	CardioNet网络专门设计用于使用比传统深度学习方案更少的参数进行精细分割，并能诊断其他胸部相关疾病	文章未提及具体限制	开发一种自动语义分割方法，用于诊断心脏肥大和其他胸部疾病	心脏肥大、肺气肿、胸腔积液和气胸等胸部疾病	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	使用了JSRT数据集和Montgomery County数据集，具体样本数量未详细说明
1200	2024-08-31	Open Source Assessment of Deep Learning Visual Object Detection 2022-Jun-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22124575 PMID:35746357	研究论文	本文介绍了一个名为Detection Metrics的开源科学软件，用于评估深度学习神经网络模型在视觉对象检测中的性能	该软件提供了客观的性能指标，如平均精度均值和平均推理时间，并支持多种国际对象检测数据集和深度学习框架，使得不同网络模型可以公平比较	NA	开发和研究深度学习应用时，提供一个工具来评估和比较不同深度学习模型的性能	深度学习神经网络模型在视觉对象检测中的性能	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络模型	图像	支持多种国际对象检测数据集