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
81	2024-08-25	Unsupervised Learning in Drug Design from Self-Organization to Deep Chemistry 2022-Mar-03, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms23052797 PMID:35269939	综述	本文回顾了从1990年代的自组织映射到当前深度化学中神经网络在药物设计中的应用	探讨了无监督学习在深度化学中的潜在应用，特别是自组织映射的高效性	化学领域中可用的测量属性数据仍然有限，影响了深度化学的效率	探索神经网络在药物设计中的应用，特别是深度学习和无监督学习方法	神经网络在药物设计中的应用，特别是自组织映射和深度学习	机器学习	NA	深度学习	神经网络	分子表示	NA
82	2024-08-25	A deep learning model for molecular label transfer that enables cancer cell identification from histopathology images 2022-Mar-02, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-022-00252-0 PMID:35236916	研究论文	本文开发了一种名为H&E分子神经网络（HEMnet）的深度学习模型，用于从组织病理学图像中识别癌细胞	HEMnet利用免疫组织化学作为初始分子标签，通过分子转移方法成功生成了大量训练图像，并能以更高分辨率预测癌细胞	NA	提高癌症诊断的准确性	从组织病理学图像中识别癌细胞	机器学习	结直肠癌	深度学习	神经网络	图像	21,939个肿瘤图像和8,782个正常图像
83	2024-08-25	Artificial intelligence to detect malignant eyelid tumors from photographic images 2022-Mar-02, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-022-00571-3 PMID:35236921	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络和深度学习分类网络的人工智能系统，用于从摄影图像中自动检测和区分恶性与良性眼睑肿瘤	该系统能够自动定位眼睑肿瘤并区分恶性与良性，其性能与资深眼科医生相当	NA	促进恶性眼睑肿瘤的早期检测和治疗	眼睑肿瘤的恶性与良性区分	计算机视觉	眼睑肿瘤	卷积神经网络	CNN	图像	1,417张图像来自851名患者
84	2024-08-25	Generating 3D molecules conditional on receptor binding sites with deep generative models 2022-Mar-02, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d1sc05976a PMID:35356675	research paper	本文首次描述了一种基于深度学习的系统，用于生成以受体结合位点为条件的3D分子结构	本研究首次应用深度学习生成预测与蛋白质结合的3D分子，通过条件变分自编码器和原子密度网格表示法来实现	NA	旨在通过深度学习找到与特定目标蛋白质结合的小分子，实现基于结构的药物发现	3D分子结构及其与蛋白质的结合能力	machine learning	NA	条件变分自编码器	VAE	原子密度网格	涉及交叉对接的蛋白质-配体结构
85	2024-08-25	Glycosyltransferases: Mining, engineering and applications in biosynthesis of glycosylated plant natural products 2022-Mar, Synthetic and systems biotechnology IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.synbio.2022.01.001 PMID:35261926	综述	本文综述了植物UDP-糖基转移酶（UGTs）在植物天然产物糖基化生物合成中的功能、系统发育分布、催化多样性及工程应用	讨论了利用多组学技术和深度学习预测模型识别新型UGT候选物，以及通过理性设计和定向进化工程策略改进UGT功能的最新进展	NA	阐明UGT功能，为代谢工程中生产药物前体、化妆品、营养素和甜味剂的糖基化提供必要步骤	植物UGTs及其在植物天然产物糖基化生物合成中的应用	代谢工程	NA	多组学技术，深度学习	深度学习预测模型	NA	NA
86	2024-08-25	Quantitative analysis of the effect of radiation on mitochondria structure using coherent diffraction imaging with a clustering algorithm 2022-Mar-01, IUCrJ IF:2.9Q3 DOI:10.1107/S2052252521012963 PMID:35371506	研究论文	本文通过使用基于深度学习的聚类算法，对生物材料在X射线源下的相干衍射成像（CDI）中的辐射损伤和低信噪比问题进行了定量分析	引入了一种基于深度学习的聚类算法，用于从噪声衍射图案中获得准确和一致的图像重建	NA	研究X射线辐射对软生物材料的影响，并提高生物材料的成像质量	人类胚胎肾细胞的线粒体	数字病理学	NA	相干衍射成像（CDI）	聚类算法	图像	人类胚胎肾细胞的线粒体
87	2024-08-24	VoxelHop: Successive Subspace Learning for ALS Disease Classification Using Structural MRI 2022-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2021.3097735 PMID:34339378	研究论文	本文提出了一种名为VoxelHop的连续子空间学习模型，用于使用T2加权结构MRI数据对肌萎缩侧索硬化症（ALS）进行准确分类	VoxelHop模型具有模块化和透明的结构，参数较少且无需反向传播，适合小数据集和3D成像数据	NA	提高使用医学成像数据进行疾病检测和分类的准确性	肌萎缩侧索硬化症（ALS）的分类	计算机视觉	神经退行性疾病	MRI	VoxelHop	3D成像数据	20名对照组和26名患者
88	2024-08-23	Deep Generative Medical Image Harmonization for Improving Cross-Site Generalization in Deep Learning Predictors 2022-03, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.27908 PMID:34564904	研究论文	本文开发并评估了一种基于深度学习的图像协调方法，以提高深度学习年龄预测的跨站点泛化能力	使用生成对抗网络（GAN）进行医学图像协调，显著改善了年龄预测模型的跨站点泛化性能	需要进一步研究以验证GAN基医学图像协调方法的长期效果和广泛适用性	提高深度学习模型在不同成像设备和采集协议间的泛化性能	脑部图像的年龄预测	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	GAN	图像	8876名受试者，其中2739名用于训练，6137名用于测试
89	2024-08-07	Multi-class deep learning segmentation and automated measurements in periodontal sonograms of a porcine model 2022-Mar-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1259/dmfr.20210363 PMID:34762512	研究论文	本研究利用深度学习技术对牙周超声图像进行多类别分割和软组织高度自动测量	本研究首次将深度学习应用于牙周超声图像的自动分割和软组织高度测量，提高了识别牙周结构的准确性	研究样本仅限于猪模型，且测试集包括不同品种的猪，未来需在更多物种和品种中验证模型效果	探索深度学习在牙周超声图像识别和测量中的应用潜力	牙周超声图像中的软组织、骨和牙冠	机器学习	NA	深度学习	多类别分割模型	图像	627帧图像来自111个独立的电影循环，涉及8头猪的样本
90	2024-08-07	Performance comparison of deep learning and machine learning methods in determining wetland water areas using EuroSAT dataset 2022-Mar, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-021-17177-z PMID:34746985	研究论文	本研究比较了基于深度学习和传统机器学习方法在利用EuroSAT数据集确定湿地水域方面的性能	提出使用1D卷积神经网络（CNN）在处理复杂和独特特征空间数据方面的优势，以及在图像预处理和标准化工具集成、抗噪声能力和图像局部变换方面的改进	NA	比较深度学习和机器学习方法在湿地水域分类中的性能	土耳其五个不同湿地的Sentinel-2图像中的水域	计算机视觉	NA	遥感	CNN	图像	使用EuroSAT数据集进行验证
91	2024-08-07	A Deep Learning Model for Inferring Elevated Pulmonary Capillary Wedge Pressures From the 12-Lead Electrocardiogram 2022-Mar, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2022.100003 PMID:38939079	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从12导联心电图推断肺毛细血管楔压升高的情况	提出了一种非侵入性方法来识别升高的平均肺毛细血管楔压，并开发了一个相关的不可靠性评分，用于识别模型预测可能不可信的情况	模型性能在不可靠性高的患者子集中表现较差	开发一种非侵入性方法来识别升高的平均肺毛细血管楔压	从12导联心电图推断肺毛细血管楔压升高的情况	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图数据	248,955份临床记录，其中6,739份包含直接测量值
92	2024-08-07	Deep Learning in Medicine 2022-Mar, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2022.100017 PMID:38939084	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
93	2024-08-05	Predicting microbiome compositions from species assemblages through deep learning 2022-Mar, iMeta IF:23.7Q1 DOI:10.1002/imt2.3 PMID:35757098	研究论文	本文提出了一种通过深度学习预测微生物群落组成的方法	开发了一种深度学习框架，能够在没有任何物理、生化或生态过程知识的情况下，从物种组合中自动学习群落组成的映射	虽然在合成数据和真实微生物群落数据上进行了验证，但未提及实际操作中的潜在限制	改善对不同物种组合如何影响微生物群落最终组成的预测能力	聚焦于海洋和土壤微生物群落、肠道微生物群落以及人类肠道和口腔微生物群落	计算机视觉	NA	深度学习	NA	合成数据和真实微生物群落数据	小数量的训练样本
94	2024-08-05	Rule-Enhanced Active Learning for Semi-Automated Weak Supervision 2022-Mar, Artificial intelligence IF:5.1Q1 DOI:10.3390/ai3010013 PMID:35845102	研究论文	本文提出了一种改进的弱监督文本分类框架REGAL，通过对标签函数进行主动学习，降低人工标注负担	REGAL通过从原始文本中交互式地创建高质量标签模式，允许单个注释者在初始化时只需三个关键词即可准确标注整个数据集，显著提高了标签函数的提取效率	NA	提高弱监督文本分类中的主动学习效率，减少人力标注需求	文本数据集的标注	自然语言处理	NA	弱监督学习	NA	文本	六个常用的自然语言处理基准数据集
95	2024-08-07	A deep learning MRI approach outperforms other biomarkers of prodromal Alzheimer's disease 2022-03-29, Alzheimer's research & therapy DOI:10.1186/s13195-022-00985-x PMID:35351193	研究论文	本文研究了一种基于深度学习的MRI方法，用于早期阿尔茨海默病的诊断，并与其他生物标志物进行比较	提出了一种基于结构MRI的体素级深度学习方法，该方法在早期阿尔茨海默病的诊断中表现优于其他神经影像学方法	NA	验证基于MRI的深度学习模型在早期阿尔茨海默病诊断中的有效性和优势	早期阿尔茨海默病及其相关生物标志物	机器学习	阿尔茨海默病	MRI	深度学习模型	图像	NA