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
381	2024-10-11	SEA-Net: Structure-Enhanced Attention Network for Limited-Angle CBCT Reconstruction of Clinical Projection Data 2023, IEEE transactions on instrumentation and measurement IF:5.6Q1 DOI:10.1109/tim.2023.3318712 PMID:38957474	研究论文	本文旨在通过开发深度学习方法，利用临床CBCT投影数据改进有限角度锥束CT重建	首次利用临床投影数据进行有限角度CBCT重建的可行性研究	NA	改进有限角度锥束CT重建技术，减少扫描时间和辐射剂量	临床CBCT投影数据	计算机视觉	NA	深度学习	结构增强注意力网络（SEA-Net）	图像	NA
382	2024-10-11	Validation of deep learning techniques for quality augmentation in diffusion MRI for clinical studies 2023, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2023.103483 PMID:37572514	研究论文	本研究评估了深度学习技术在临床应用中提高扩散MRI数据质量的有效性	本研究首次探讨了深度学习技术在扩散MRI数据质量增强中的应用，并评估了其在临床研究中的效果	研究结果显示，深度学习技术在提高检测统计差异能力的同时，也增加了假阳性率，且在处理异质性数据时存在信息被篡改的风险	评估深度学习技术在临床应用中提高扩散MRI数据质量的有效性	扩散MRI数据的质量增强，特别是偏头痛患者的临床试验	计算机视觉	偏头痛	深度学习	NA	图像	14个不同机构的团队使用21个梯度方向和b值为1000 s/mm的数据进行研究
383	2024-10-10	Development of Deep Ensembles to Screen for Autism and Symptom Severity Using Retinal Photographs 2023-12-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2023.47692 PMID:38100107	研究论文	开发深度集成模型以使用视网膜照片筛查自闭症和症状严重程度	首次探索使用深度学习算法通过视网膜照片进行自闭症谱系障碍（ASD）及其症状严重程度的客观筛查	研究在单一医院进行，样本主要为男孩，可能影响结果的普适性	开发深度集成模型以区分ASD患者与典型发育（TD）个体的视网膜照片，并区分严重ASD与轻中度ASD	自闭症谱系障碍（ASD）患者和典型发育（TD）个体的视网膜照片	计算机视觉	自闭症	深度学习算法	深度集成模型	图像	1890只眼睛，958名参与者
384	2024-10-09	DeepPBS: Geometric deep learning for interpretable prediction of protein-DNA binding specificity 2023-Dec-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.15.571942 PMID:38293168	研究论文	本文介绍了一种名为DeepPBS的几何深度学习模型，用于预测蛋白质-DNA结合特异性	DeepPBS模型能够基于蛋白质-DNA结构预测跨蛋白质家族的结合特异性，并提供可解释的蛋白质重原子级别的重要性评分	NA	开发一种可解释的深度学习模型，用于预测蛋白质-DNA结合特异性，并指导实验选择和复杂设计	蛋白质-DNA结合特异性	机器学习	NA	几何深度学习	几何深度学习模型	蛋白质-DNA结构	NA
385	2024-10-09	Large-scale annotation dataset for fetal head biometry in ultrasound images 2023-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2023.109708 PMID:38020431	数据集	本文介绍了一个大规模的胎儿头部超声图像标注数据集	该数据集提供了多种格式的兼容性，适用于多种计算机视觉任务，并经过严格的验证过程	NA	为医学影像和计算机视觉领域的研究提供一个高质量的标注数据集	胎儿头部超声图像及其解剖区域的标注	计算机视觉	NA	NA	NA	图像	3832张高分辨率超声图像
386	2024-10-09	Multi-class deep learning architecture for classifying lung diseases from chest X-Ray and CT images 2023-11-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-46147-3 PMID:37938631	研究论文	本文提出了一种用于从胸部X光和CT图像中分类多种肺部疾病的自动化系统	本文提出了一种新的图像增强算法，使用k-符号Lerch超越函数模型，并结合定制的卷积神经网络（CNN）和两个预训练的深度学习模型（AlexNet和VGG16Net）进行图像分类	NA	开发一种自动化的系统，用于从胸部X光和CT图像中检测多种肺部疾病	胸部X光和CT图像中的肺部疾病	计算机视觉	肺部疾病	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	公开可用的图像数据集（CT和X光图像数据集）
387	2024-10-09	Identification of hybrids between the Japanese giant salamander (Andrias japonicus) and Chinese giant salamander (Andrias cf. davidianus) using deep learning and smartphone images 2023-Nov, Ecology and evolution IF:2.3Q2 DOI:10.1002/ece3.10698 PMID:37953985	研究论文	本研究利用深度学习和智能手机图像识别日本大鲵和中国大鲵的杂交个体	首次采用EfficientNetV2模型和智能手机图像进行杂交个体的识别	样本数量有限，仅包括11个日本大鲵和20个杂交个体的图像	开发一种基于深度学习的方法，用于识别日本大鲵和中国大鲵的杂交个体，以保护生物多样性	日本大鲵和中国大鲵的杂交个体	计算机视觉	NA	深度学习	EfficientNetV2	图像	11个日本大鲵和20个杂交个体的图像
388	2024-10-09	Super-resolution segmentation network for inner-ear tissue segmentation 2023-Oct, Simulation and synthesis in medical imaging : ... International Workshop, SASHIMI ..., held in conjunction with MICCAI ..., proceedings. SASHIMI (Workshop) DOI:10.1007/978-3-031-44689-4_2 PMID:38560492	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的超分辨率分割网络，用于内耳组织分割	本文提出的方法能够使用患者CT图像获得μCT级别的组织标签，并在内耳组织分割任务中表现优异	NA	研究如何使用深度学习方法从CT图像中提取高分辨率的内耳组织信息	内耳组织	计算机视觉	NA	深度学习	超分辨率分割网络	图像	NA
389	2024-10-09	Assessment of Risk Factors and Clinical Importance of Enlarged Perivascular Spaces by Whole-Brain Investigation in the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis 2023-04-03, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2023.9196 PMID:37093602	研究论文	本研究通过全脑调查评估了扩大血管周围间隙（ePVSs）的风险因素及其在多民族动脉粥样硬化研究中的临床重要性	首次在全脑范围内研究ePVSs，并使用深度学习算法自动量化ePVSs的体积	这是一项横断面研究，无法确定因果关系	评估ePVSs的风险因素及其在全脑范围内的临床重要性	扩大血管周围间隙（ePVSs）及其与年龄、种族、血压等因素的关系	NA	NA	磁共振成像（MRI）	深度学习算法	图像	1026名参与者
390	2024-10-09	Deep Learning Based Detection of Enlarged Perivascular Spaces on Brain MRI 2023-Mar, Neuroimage. Reports DOI:10.1016/j.ynirp.2023.100162 PMID:37035520	研究论文	研究提出了一种基于深度学习的框架，用于检测脑MRI中的扩大血管周围间隙（ePVS），并寻找最佳的MRI序列组合以支持深度学习量化	研究引入了一种轻量级U-Net模型，专门用于ePVS检测，并探讨了不同MRI序列组合对检测准确性的影响	研究主要集中在MRI序列的选择和组合上，未涉及其他可能影响检测的因素	旨在通过深度学习技术提高脑MRI中ePVS的检测准确性和效率	研究对象为脑MRI图像中的扩大血管周围间隙（ePVS）	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	NA
391	2024-10-08	Three-dimensional label-free morphology of CD8 + T cells as a sepsis biomarker 2023-Nov-07, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-023-01309-w PMID:37932249	研究论文	研究探讨了三维无标记CD8+ T细胞形态作为脓毒症生物标志物的潜力	首次提出三维无标记CD8+ T细胞形态作为脓毒症的生物标志物，并开发了深度学习模型进行预测	样本量较小，仅包括8名脓毒症恢复患者和20名健康对照	研究三维无标记CD8+ T细胞形态作为脓毒症诊断和预后生物标志物的潜力	脓毒症患者和健康对照的CD8+ T细胞形态	数字病理学	脓毒症	深度学习	深度学习模型	细胞形态	8名脓毒症恢复患者和20名健康对照
392	2024-10-08	Can Deep Adult Lung Segmentation Models Generalize to the Pediatric Population? 2023-Nov-01, Expert systems with applications IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.eswa.2023.120531 PMID:37397242	研究论文	本文研究了深度成人肺分割模型在儿科人群中的泛化能力，并提出了一种改进性能的方法	提出了新的评估指标MLCD和AHS，并采用分阶段系统方法通过CXR模态特定的权重初始化、堆叠集成和集成堆叠集成来提高性能	NA	分析深度成人肺分割模型在儿科人群中的泛化能力，并提出改进方法	成人肺分割模型在儿科人群中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA
393	2024-10-08	A comprehensive review of machine learning algorithms and their application in geriatric medicine: present and future 2023-Nov, Aging clinical and experimental research IF:3.4Q2 DOI:10.1007/s40520-023-02552-2 PMID:37682491	综述	本文综述了机器学习算法及其在老年医学中的应用现状和未来发展	本文详细描述了各种机器学习算法的分类、用途和能力，并特别关注了其在老年医学中的应用	本文主要集中在算法的技术层面和临床应用，未深入探讨数据隐私和伦理问题	探讨机器学习算法在老年医学中的应用及其未来发展	机器学习算法及其在老年医学中的应用	机器学习	老年病	NA	NA	NA	NA
394	2024-10-08	THPLM: a sequence-based deep learning framework for protein stability changes prediction upon point variations using pretrained protein language model 2023-11-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btad646 PMID:37874953	研究论文	提出了一种基于序列的深度学习框架THPLM，用于预测蛋白质稳定性变化，使用预训练的蛋白质语言模型ESM-2	利用预训练的蛋白质语言模型ESM-2和简单的卷积神经网络，THPLM在蛋白质稳定性变化预测方面表现优异	NA	探索蛋白质稳定性变化的预测方法，特别是在点突变情况下的预测	蛋白质稳定性变化	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络	序列	NA
395	2024-10-08	Lyme rashes disease classification using deep feature fusion technique 2023-Nov, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI) IF:2.0Q3 DOI:10.1111/srt.13519 PMID:38009027	研究论文	本文提出了一种新的深度特征融合系统，用于分类莱姆病皮疹	本文创新性地提出了一个深度特征融合机制，通过集成多个深度学习模型的特征来提高分类准确性	NA	开发一种自动分类莱姆病皮疹的方法，以帮助临床医生和皮肤科医生更有效地研究和诊断	莱姆病皮疹的分类	计算机视觉	莱姆病	深度学习	深度卷积神经网络	图像	NA
396	2024-10-08	Deep learning-enabled 3D multimodal fusion of cone-beam CT and intraoral mesh scans for clinically applicable tooth-bone reconstruction 2023-Sep-08, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2023.100825 PMID:37720330	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的3D多模态融合框架，用于临床适用的牙骨重建	引入了Deep Dental Multimodal Fusion (DDMF)框架，结合了CBCT和IOS数据，采用新颖的像素表示学习架构、先验知识引导的损失函数和基于几何的3D融合技术	NA	开发一种自动化的多模态框架，用于高保真度的牙骨结构3D重建，以支持虚拟牙科治疗规划	牙骨结构的3D模型	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	大规模真实世界数据集
397	2024-10-08	Task-based assessment of digital mammography microcalcification detection with deep learning denoising algorithmss using in silico and physical phantom studies 2023-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.10.5.053502 PMID:37808969	研究论文	研究使用深度学习去噪算法在数字乳腺摄影微钙化检测中的任务评估，通过体内和物理模型研究	提出使用深度学习去噪算法来改善低剂量乳腺摄影图像质量，并探讨了训练数据集中信号存在区域的重要性	研究结果显示在物理模型和临床系统中，去噪后的半剂量乳腺摄影图像在微钙化信号检测方面没有明显改善	评估深度学习去噪算法在低剂量乳腺摄影图像中检测微钙化的效果	乳腺微钙化检测	计算机视觉	乳腺癌	深度学习去噪算法	卷积神经网络	图像	使用了一个人体模型物理幻影和数字压缩乳腺幻影进行研究
398	2024-10-08	Active learning of enhancer and silencer regulatory grammar in photoreceptors 2023-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.21.554146 PMID:37662358	研究论文	本文研究了在视网膜光感受器中使用主动机器学习方法来训练增强子和沉默子调控语法的深度学习模型	本文提出了一种新的主动机器学习方法，通过迭代训练模型来预测包含光感受器转录因子CRX结合基序的序列活性，使用比当前方法少一个数量级的训练数据	本文未提及具体的局限性	研究如何通过主动机器学习方法训练准确的深度学习模型来预测调控元件的活性	研究对象包括增强子和沉默子的调控语法以及光感受器转录因子CRX的结合基序	机器学习	NA	主动机器学习	深度学习模型	DNA序列	使用了多轮合成的DNA序列进行实验
399	2024-10-08	DeepAIR: A deep learning framework for effective integration of sequence and 3D structure to enable adaptive immune receptor analysis 2023-08-09, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.abo5128 PMID:37556545	研究论文	本文介绍了一种名为DeepAIR的深度学习框架，用于整合序列和3D结构特征，以准确预测适应性免疫受体（AIR）与抗原的结合	DeepAIR框架首次将序列和结构特征整合用于预测AIR-抗原结合，显著提高了预测准确性	NA	开发一种能够准确预测适应性免疫受体与抗原结合的深度学习框架	适应性免疫受体（AIR），包括T细胞受体（TCR）和B细胞受体（BCR）	机器学习	NA	深度学习	深度学习框架	序列和3D结构数据	使用了TCR和BCR的组合数据，具体样本数量未明确提及
400	2024-10-08	Generative design of de novo proteins based on secondary structure constraints using an attention-based diffusion model 2023-Jul-13, Chem IF:19.1Q1 DOI:10.1016/j.chempr.2023.03.020 PMID:37614363	研究论文	本文报道了两种基于深度学习的生成模型，用于根据二级结构设计目标预测氨基酸序列和3D蛋白质结构	模型能够发现自然机制或系统中尚未发现的新蛋白质序列，具有设计新蛋白质的能力	未来的工作可能需要进一步的条件调整和其他功能属性的探索	开发能够根据二级结构设计目标生成新蛋白质序列和结构的深度学习模型	氨基酸序列和3D蛋白质结构	机器学习	NA	深度学习	基于注意力机制的扩散模型	3D蛋白质结构数据	从实验已知的3D蛋白质结构中提取的数据集