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
1441	2024-08-26	Tissue Cytometry With Machine Learning in Kidney: From Small Specimens to Big Data 2022, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2022.832457 PMID:35309077	综述	本文综述了利用机器学习结合细胞学技术在肾脏组织3D成像分析中的最新进展	介绍了体积组织探索与分析细胞学工具，以及基于深度学习的完整组织中细胞的图像分类方法	NA	探讨如何通过结合机器学习与细胞学技术，利用高分辨率成像提供的内容深度，生成高度信息化的分析输出	肾脏组织的3D成像分析	机器学习	肾脏疾病	3D成像	深度学习	图像	小组织样本
1442	2024-08-26	Multi-Stream Convolutional Neural Network-Based Wearable, Flexible Bionic Gesture Surface Muscle Feature Extraction and Recognition 2022, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2022.833793 PMID:35310001	研究论文	本文研究了基于表面肌电信号（sEMG）的手势识别问题，提出了一种多流卷积神经网络算法，用于增强手势识别中对手部动作的特征提取能力	本文采用了一种多流卷积神经网络算法，通过重建sEMG样本结构来虚拟增加信号通道，提供更丰富的输入信息，从而提高手势识别的准确性	本文未详细讨论算法的计算复杂度和实时性问题	研究如何利用sEMG信号进行手势识别，提高识别的准确性和鲁棒性	表面肌电信号（sEMG）和手势识别	机器学习	NA	表面肌电信号（sEMG）	多流卷积神经网络（CNN）	信号	未明确提及具体样本数量
1443	2024-08-26	Machine Vision and Intelligent Algorithm Based on Neural Network 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/6154453 PMID:35310591	研究论文	本文优化了神经网络算法和智能算法，并在机器视觉环境中进行了模拟实验，以提高算法的目标图像识别能力	本文采用了改进的VGG-16卷积神经网络模型进行金属块缺陷检测，并研究了基于神经网络的智能算法，通过比较不同算法的收敛速度，展示了ICS-BP算法的快速收敛性	NA	提高机器视觉环境中算法的目标图像识别能力	神经网络算法和智能算法在机器视觉中的应用	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	使用了CIFAR-10数据集进行训练和验证测试
1444	2024-08-26	MPEPE, a predictive approach to improve protein expression in E. coli based on deep learning 2022, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2022.02.030 PMID:35317239	研究论文	本研究利用6438个异源蛋白在相同表达条件下的表达数据，构建了一个深度学习分类器，用于筛选高表达和低表达蛋白，并提出了一种增强蛋白表达的突变预测器MPEPE	本研究提出了MPEPE，一种基于深度学习的突变预测器，用于识别有助于蛋白表达的突变位点，并结合保守残基分析以最小化功能破坏	NA	提高大肠杆菌中蛋白表达水平	异源蛋白的表达	机器学习	NA	深度学习	深度学习分类器	基因序列数据	6438个异源蛋白
1445	2024-08-26	Automatic kidney segmentation using 2.5D ResUNet and 2.5D DenseUNet for malignant potential analysis in complex renal cyst based on CT images 2022, EURASIP journal on image and video processing IF:2.0Q3 DOI:10.1186/s13640-022-00581-x PMID:35340560	研究论文	本文研究使用2.5D ResUNet和2.5D DenseUNet进行肾脏分割，以分析复杂肾囊肿的恶性潜力	提出使用2.5D ResUNet和2.5D DenseUNet进行肾脏分割，有效提取切片内和切片间特征	在泰国患者的腹部CT图像上性能有所下降	开发精确的二分类方法（良性或恶性肿瘤）以分析计算机断层扫描（CT）图像中的肾囊肿	肾脏器官或病变	计算机视觉	NA	NA	2.5D ResUNet, 2.5D DenseUNet	CT图像	KiTS19验证集包含60名患者，另外对4名泰国患者的腹部CT图像进行实验
1446	2024-08-26	Image Compression Based on Hybrid Domain Attention and Postprocessing Enhancement 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/4926124 PMID:35341171	研究论文	本文提出了一种基于混合域注意力机制和后处理增强的图像压缩方法	该方法在主编码-解码网络和超先验网络中嵌入混合域注意力模块作为非线性变换器，构建更紧凑的潜在特征和超先验，并采用参数化高斯尺度混合模型进行更精确的熵估计	NA	提高图像压缩效率	图像压缩技术	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA
1447	2024-08-26	End-to-end antigenic variant generation for H1N1 influenza HA protein using sequence to sequence models 2022, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0266198 PMID:35344562	研究论文	本文提出了一种基于端到端学习方法的序列到序列模型，用于生成H1N1流感病毒HA蛋白的抗原变体	首次开发了一种生成流感病毒HA蛋白抗原变体的模型，利用深度序列到序列架构	NA	旨在加速流感病毒抗原变体的识别，从而加快疫苗选择和制造过程	H1N1流感病毒的HA蛋白抗原变体	机器学习	流感	序列到序列模型	序列到序列模型	序列数据	NA
1448	2024-08-26	Novel Method for Safeguarding Personal Health Record in Cloud Connection Using Deep Learning Models 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/3564436 PMID:35345805	研究论文	本文提出了一种新的安全措施，用于保护云连接中的个人健康记录（PHR），使用深度学习模型和优化的基于规则的模糊推理系统（ORFIS）来确定患者的危急程度	提出的ORFIS系统在检测PHR的危急程度方面优于现有的模糊推理方法，并使用基于图形的访问策略和匿名认证在私有云环境中提高了数据存储和检索效率	NA	开发一种新的安全措施，以保护云连接中的个人健康记录	个人健康记录（PHR）的安全性和患者危急程度的分类	机器学习	NA	深度学习	模糊推理系统	文本	使用UCI机器学习档案进行试验
1449	2024-08-26	Deep learning in prediction of intrinsic disorder in proteins 2022, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2022.03.003 PMID:35356546	研究论文	本文研究了深度神经网络（DNN）在蛋白质内在无序预测中的应用	首次系统地分析了DNN在内在无序预测中的多样性和准确性，并提出了未来发展的可能性	讨论了DNN在预测无序结合区域方面的不足	评估和推动深度学习在蛋白质内在无序预测领域的发展	深度神经网络在蛋白质内在无序预测中的应用	机器学习	NA	深度神经网络（DNN）	DNN	蛋白质序列数据	使用了来自社区评估内在无序预测（CAID）的盲测数据集
1450	2024-08-26	User-Accessible Machine Learning Approaches for Cell Segmentation and Analysis in Tissue 2022, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2022.833333 PMID:35360226	研究论文	本文探讨了利用机器学习和深度学习技术进行细胞分割和分析的方法，特别是在组织中的应用	开发了针对特定成像模式和多模式解决方案的细胞分割技术，并构建了用于训练数据的注释细胞库	尖端技术通常仅限于少数具有必要领域知识的专家使用	提高细胞分割和分类的准确性，以深入了解生物机制	细胞在组织中的分析，以及细胞微环境的新模型	计算机视觉	NA	机器学习和深度学习	CNN	图像	多种物种、器官和细胞状态的细胞
1451	2024-08-26	Lung Disease Classification in CXR Images Using Hybrid Inception-ResNet-v2 Model and Edge Computing 2022, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2022/9036457 PMID:35368941	研究论文	本研究评估了多种机器学习、深度学习和迁移学习方法，用于分类公开可用的CXR图像数据集中的疾病	采用混合Inception-ResNet-v2迁移学习模型结合数据增强和图像增强，实现了最高的分类准确率	NA	自动化CXR图像中的疾病检测	CXR图像中的肺炎、COVID-19和正常类别	计算机视觉	肺部疾病	迁移学习	Inception-ResNet-v2	图像	公开可用的CXR图像数据集
1452	2024-08-26	Investigation of Effectiveness of Shuffled Frog-Leaping Optimizer in Training a Convolution Neural Network 2022, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2022/4703682 PMID:35368933	研究论文	本文研究了混洗蛙跳优化算法在训练卷积神经网络中的有效性	首次采用混洗蛙跳算法训练经典的LeNet-5结构	使用该算法会略微增加训练计算时间	探讨混洗蛙跳优化算法在训练卷积神经网络中的应用效果	卷积神经网络的训练优化	计算机视觉	NA	混洗蛙跳算法	CNN	图像	四个不同数据集
1453	2024-08-26	A Deep Learning Radiomics Analysis for Survival Prediction in Esophageal Cancer 2022, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2022/4034404 PMID:35368956	研究论文	本研究旨在探索深度学习放射组学（DLR）诺模图，用于预测食管癌患者在化疗放疗后的3年总体生存率	提出的DLR模型在非侵入性个体化预测食管癌患者3年生存率方面表现优于HCR签名模型	NA	探索深度学习放射组学（DLR）诺模图，预测食管癌患者化疗放疗后的3年总体生存率	食管癌患者	机器学习	食管癌	深度学习	CNN	图像	154名患者的数据，随机分为训练集（116）和验证集（38）
1454	2024-08-26	Emotional Experience and Psychological Intervention of Depression Patients Based on SOM 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/5064615 PMID:35371214	研究论文	本研究使用SOM模型识别抑郁症患者的抑郁倾向，并探讨其情绪体验和心理干预	本研究提出了一种新的抑郁指数概念，并探讨了其与抑郁症严重程度的关系，同时展示了SOM模型在抑郁症分类中的有效性	NA	探索抑郁症的客观诊断标志物，并研究抑郁症患者的情绪体验和心理干预	抑郁症患者及其情绪体验和心理干预	机器学习	抑郁症	SOM	SOM	脑电信号	NA
1455	2024-08-26	Deep Learning-Based Electrocardiograph in Evaluating Radiofrequency Ablation for Rapid Arrhythmia 2022, Computational and mathematical methods in medicine DOI:10.1155/2022/6491084 PMID:35371280	研究论文	本研究旨在分析基于深度学习的电生理图（ECG）在评估射频消融治疗快速性心律失常疗效中的重要作用	使用基于深度学习的卷积神经网络模型对ECG检查指标进行量化分析	NA	评估射频消融治疗快速性心律失常的疗效	158名接受射频消融治疗的快速性心律失常患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	电生理图（ECG）	158名患者，分为有效治疗组（142例）和无效治疗组（16例）
1456	2024-08-26	Kidney Tumor Segmentation Based on FR2PAttU-Net Model 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.853281 PMID:35372025	研究论文	本文提出基于FR2PAttU-Net的深度学习模型，用于帮助医生快速高效地处理肾脏CT图像，节省医疗资源	使用R2Att网络改进U-Net的'U'结构，增加并行卷积，构建FR2PAttU-Net模型，提高模型对不同尺度图像特征的适应性，避免网络加深导致学习有价值特征的失败	NA	提高肾脏肿瘤从肾脏CT图像中的分割效果	肾脏肿瘤的CT图像分割	计算机视觉	肾脏肿瘤	深度学习	FR2PAttU-Net	图像	使用KiTS19数据集，通过增强小样本数据集以平衡样本数据集
1457	2024-08-25	Automated Deep Transfer Learning-Based Approach for Detection of COVID-19 Infection in Chest X-rays 2022-Apr, Ingenierie et recherche biomedicale : IRBM = Biomedical engineering and research DOI:10.1016/j.irbm.2020.07.001 PMID:32837679	研究论文	本文提出了一种基于深度迁移学习的自动化方法，用于通过胸部X光片检测COVID-19感染	使用极端版本的Inception（Xception）模型进行深度迁移学习，显著提高了检测性能	目前仅在胸部X光片上应用了该方法，尚未在其他类型的影像数据上进行验证	开发一种自动化的深度迁移学习方法，以加速COVID-19感染的检测	COVID-19感染的胸部X光片	计算机视觉	COVID-19	深度迁移学习	Xception	图像	NA
1458	2024-08-25	Synthetic feature pairs dataset and siamese convolutional model for image matching 2022-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2022.107965 PMID:35242945	研究论文	本文通过使用相同的特征块创建一个新的合成特征对大型数据集，利用孪生卷积模型进行特征描述和匹配，完善了整个匹配流程	本文提出的数据集避免了使用其他算法提取特征块时的错误检测或手动标记的不准确性，并且可以控制合成特征块的内容和几何及光度参数，从而控制模型的不变性	NA	旨在通过合成特征对数据集和孪生卷积模型改进图像匹配技术	合成特征对数据集和孪生卷积模型	计算机视觉	NA	孪生卷积模型	CNN	图像	大型合成特征对数据集
1459	2024-08-25	Improved image classification explainability with high-accuracy heatmaps 2022-Mar-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2022.103933 PMID:35252819	研究论文	本文提出了一种名为金字塔定位网络（PYLON）的深度学习模型，用于提高类激活图（CAM）产生的热图分辨率，从而在图像分类中提供更精确的位置解释	PYLON模型能够显著提高CAM热图的质量，并能精确地定位小物体的位置，且不需要专家对物体位置进行标注，仅使用图像级别的标签进行训练	NA	旨在提高深度学习模型在图像分类中的可解释性，特别是在医疗影像等关键应用中	深度学习模型在图像分类中的可解释性和热图的精确性	计算机视觉	NA	深度学习	PYLON	图像	NA
1460	2024-08-25	Application of machine learning in understanding plant virus pathogenesis: trends and perspectives on emergence, diagnosis, host-virus interplay and management 2022-03-09, Virology journal IF:4.0Q2 DOI:10.1186/s12985-022-01767-5 PMID:35264189	综述	本文综述了机器学习在植物病毒发病机制、诊断、宿主-病毒相互作用及管理方面的应用趋势和前景。	机器学习方法能够处理高维大数据，提高植物病毒疾病的早期诊断准确性，并有助于更好地理解宿主-病毒相互作用。	NA	探讨机器学习在植物病毒学领域的应用，特别是在病毒疾病的诊断、宿主-病毒相互作用和病毒出现方面的应用。	植物病毒及其在农业中的影响。	机器学习	NA	机器学习	深度学习算法	大数据	NA