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
1	2024-12-11	DMCGNet: A Novel Network for Medical Image Segmentation With Dense Self-Mimic and Channel Grouping Mechanism 2022-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2022.3192277 PMID:35939480	研究论文	提出了一种新的密集自模仿和通道分组机制的网络DMCGNet，用于医学图像分割，以实现更好的特征提取	引入了金字塔目标感知密集自模仿模块（PTDSM）和基于通道分割的特征融合模块（CSFFM），并结合深度监督与组集成学习（DSGEL）来增强特征提取和多尺度目标适应性	未提及具体限制	改进医学图像分割中的特征提取能力	医学图像分割任务	计算机视觉	NA	深度学习	DMCGNet	图像	4个医学图像分割数据集
2	2024-12-10	Monkeypox Virus Detection Using Pre-trained Deep Learning-based Approaches 2022-Oct-06, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-022-01868-2 PMID:36201085	研究论文	本文比较了13种预训练深度学习模型在猴痘病毒检测中的表现	提出了一种基于多数投票的集成方法，显著提高了检测性能	NA	开发一种高效的猴痘病毒检测方法	猴痘病毒	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	图像	使用了一个公开的数据集
3	2024-10-06	iVaccine-Deep: Prediction of COVID-19 mRNA vaccine degradation using deep learning 2022-Oct, Journal of King Saud University. Computer and information sciences DOI:10.1016/j.jksuci.2021.10.001 PMID:38620874	研究论文	研究使用深度学习预测COVID-19 mRNA疫苗降解	提出了两种混合深度神经网络模型GCN_GRU和GCN_CNN，并证明GCN_GRU模型在预测RNA降解方面表现更优	NA	研究是否可以使用混合深度学习模型预测RNA降解	COVID-19 mRNA疫苗的降解特性	机器学习	COVID-19	深度学习	GCN_GRU和GCN_CNN	RNA序列	NA
4	2024-10-02	Autonomous Binarized Focal Loss Enhanced Model Compression Design Using Tensor Train Decomposition 2022-Oct-14, Micromachines IF:3.0Q2 DOI:10.3390/mi13101738 PMID:36296093	研究论文	本文提出了一种基于张量列车分解的自主二值化焦点损失增强模型压缩设计方法	本文创新性地提出了自主二值化焦点损失增强模型压缩（ABFLMC）模型，解决了模型压缩过程中的类别不平衡问题，并引入了动态难度项以提高性能和降低复杂度	NA	旨在提高深度学习模型在目标检测任务中的性能，同时降低计算和功耗需求	深度学习模型在目标检测任务中的应用	机器学习	NA	张量列车分解	ABFLMC	NA	NA
5	2024-10-02	Mutual influence between language and perception in multi-agent communication games 2022-10, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1010658 PMID:36315590	研究论文	本文探讨了深度学习方法在多智能体通信游戏中语言与感知相互影响的研究	通过系统地操纵智能体的视觉表示和通信协议，分析了它们对语言和感知的影响，揭示了感知偏差如何塑造语义分类和交流内容	NA	研究语言与感知在多智能体通信游戏中的相互影响	发送者和接收者智能体在参考游戏中的语言和视觉表示	自然语言处理	NA	深度学习	深度神经网络	图像	NA
6	2024-09-30	Cocrystal Prediction of Bexarotene by Graph Convolution Network and Bioavailability Improvement 2022-Oct-16, Pharmaceutics IF:4.9Q1 DOI:10.3390/pharmaceutics14102198 PMID:36297633	研究论文	本文开发了一种基于图卷积网络的深度学习模型（CocrystalGCN），用于预测Bexarotene的共晶体，并通过实验验证了其有效性	首次使用图卷积网络进行共晶体预测，并成功合成了多种具有改善溶解性和生物利用度的共晶体	实验验证的样本数量有限，可能需要进一步扩大样本量以验证模型的普适性	提高Bexarotene的水溶性和生物利用度，以改善其临床应用	Bexarotene及其共晶体	药物化学	皮肤T细胞淋巴瘤	图卷积网络（GCN）	GCN	分子结构数据	109个共晶体候选物中的30个进行了实验验证
7	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
8	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
9	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
10	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）
11	2024-09-26	Generalizable deep learning model for early Alzheimer's disease detection from structural MRIs 2022-10-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-022-20674-x PMID:36253382	研究论文	本研究开发了一种基于3D深度卷积神经网络的新方法，用于从结构MRI中早期检测阿尔茨海默病	提出了基于3D深度卷积神经网络的新方法，能够自动学习识别与阿尔茨海默病相关的成像生物标志物，并实现早期准确检测	在检测轻度认知障碍（MCI）时，模型的AUC较低，表明在该任务上仍存在挑战	开发一种能够早期检测阿尔茨海默病的深度学习模型	阿尔茨海默病、轻度认知障碍和认知正常个体	机器学习	阿尔茨海默病	3D深度卷积神经网络	CNN	图像	内部验证集来自阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI），外部独立验证集来自国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）
12	2024-09-23	Interpretable deep learning for chromatin-informed inference of transcriptional programs driven by somatic alterations across cancers 2022-10-28, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkac881 PMID:36243974	研究论文	开发了一种名为CITRUS的半解释性神经网络模型，用于在癌症中通过体细胞突变推断转录程序	引入自注意力机制来模拟体细胞突变对转录因子的上下文影响，并使用隐藏节点层显式表示转录因子的状态	NA	开发一种工具，通过解释体细胞突变在特定转录程序中的影响，促进个性化治疗决策	癌症中的体细胞突变和转录程序	机器学习	NA	自注意力机制	神经网络	基因组、转录组和表观基因组数据	17种癌症类型的数据
13	2024-09-23	3Din vivodose verification in prostate proton therapy with deep learning-based proton-acoustic imaging 2022-10-27, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ac9881 PMID:36206745	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的质子-声学成像方法，用于解决前列腺质子治疗中剂量验证的有限视角问题	提出了一种深度级联卷积神经网络（DC-CNN），用于重建高质量的辐射诱导压力，并从压力中推导出精确的3D剂量	研究仅限于前列腺癌患者，且样本量相对较小	提高质子治疗中剂量验证的准确性	前列腺癌患者的质子治疗剂量	计算机视觉	前列腺癌	质子-声学成像	深度级联卷积神经网络（DC-CNN）	图像	81名前列腺癌患者的治疗计划，其中69名用于训练，12名用于测试
14	2024-09-23	Emerging dominant SARS-CoV-2 variants 2022-Oct-18, ArXiv PMID:36299737	研究论文	本文利用人工智能模型预测SARS-CoV-2新变种的出现及其对感染的影响	结合生物物理学、基因分型、实验数据、代数拓扑和深度学习构建AI模型，准确预测了SARS-CoV-2变种的出现	NA	预测SARS-CoV-2新变种的出现，为政策制定者和疫苗制造商提供准备	SARS-CoV-2病毒及其变种的感染性和抗体抵抗性	机器学习	NA	深度学习	AI模型	基因组数据	NA
15	2024-09-23	Deep Learning-based Classification of Fibrotic Lung Disease: Can Computer Vision See the Future? 2022-10-01, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202206-1036ED PMID:35704686	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
16	2024-09-23	G2Φnet: Relating genotype and biomechanical phenotype of tissues with deep learning 2022-10, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1010660 PMID:36315608	研究论文	本文介绍了一种名为G2Φnet的深度学习网络，用于关联基因型与生物力学表型，并展示了其在推断小鼠主动脉非线性基因型依赖的力学行为中的应用	提出了G2Φnet，这是一种新颖的神经网络，能够利用有限、噪声和不结构化的实验数据推断生物力学响应并同时归因于相关的基因型	NA	旨在整合遗传学和生物力学特征，以更好地理解基因型与生物力学表型之间的关系	软组织的生物力学特性及其与基因型的关系	机器学习	NA	深度学习	神经网络	实验数据	涉及四个小鼠模型的主动脉数据
17	2024-09-20	On the Versatile Uses of Partial Distance Correlation in Deep Learning 2022-Oct, Computer vision - ECCV ... : ... European Conference on Computer Vision : proceedings. European Conference on Computer Vision DOI:10.1007/978-3-031-19809-0_19 PMID:37255993	研究论文	本文探讨了部分距离相关性在深度学习中的多种应用	重新审视了统计学中的距离相关性及其部分变体，并将其应用于大规模模型的功能比较	NA	研究神经网络模型功能行为的比较方法，以理解其学习内容及改进策略	神经网络模型的功能行为比较	机器学习	NA	距离相关性分析	神经网络	特征空间	NA
18	2024-09-19	Chest X ray and cough sample based deep learning framework for accurate diagnosis of COVID-19 2022-Oct, Computers & electrical engineering : an international journal IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.compeleceng.2022.108391 PMID:36119394	研究论文	本文提出了一种基于胸部X光和咳嗽样本的深度学习框架，用于COVID-19的早期诊断	提出了一个新颖的深度融合学习模型，结合胸部X光图像和咳嗽音频样本进行早期分类	NA	开发一种能够在早期准确诊断COVID-19的深度学习框架	COVID-19患者	计算机视觉	COVID-19	深度学习	深度卷积神经网络	图像和音频	NA
19	2024-09-19	Ensemble multimodal deep learning for early diagnosis and accurate classification of COVID-19 2022-Oct, Computers & electrical engineering : an international journal IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.compeleceng.2022.108396 PMID:36160764	研究论文	提出了一种多模态深度学习方法用于COVID-19的早期诊断和准确分类	采用多模态数据（胸片和咳嗽音频）结合深度学习模型进行COVID-19的早期诊断和分类	NA	开发一种早期诊断和准确分类COVID-19的方法	COVID-19感染者和健康人群	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	图像和音频	92例COVID-19阳性患者和1079例健康人群
20	2024-09-16	Deep learning and social network analysis elucidate drivers of HIV transmission in a high-incidence cohort of people who inject drugs 2022-Oct-21, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.abf0158 PMID:36260674	研究论文	本文通过深度学习和社交网络分析揭示了注射毒品人群中HIV传播的驱动因素，并识别出最佳干预点	利用图神经网络（GNNs）进行社区检测，揭示了HIV传播与注射场所之间的关联，并提出了针对性的干预策略	研究样本仅限于印度新德里的注射毒品人群，可能限制了结果的普适性	理解并对抗注射毒品人群中的HIV传播	注射毒品人群及其社交和空间网络	机器学习	HIV	图神经网络（GNNs）	图神经网络（GNNs）	社交网络数据	2512名注射毒品人群