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
661	2024-09-27	Bering: joint cell segmentation and annotation for spatial transcriptomics with transferred graph embeddings 2023-Sep-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.09.19.558548 PMID:37786667	研究论文	本文提出了一种基于图深度学习模型的方法，用于空间转录组学数据的细胞分割和分子注释	利用转录共定位关系进行细胞分割和分子注释，并通过多模态输入丰富基因关系	NA	解决空间转录组学数据中细胞分割和注释的挑战	空间转录组学数据的细胞分割和分子注释	机器学习	NA	图深度学习	图深度学习模型	空间转录组学数据	涉及多种空间技术和组织类型
662	2024-09-27	NuFold: A Novel Tertiary RNA Structure Prediction Method Using Deep Learning with Flexible Nucleobase Center Representation 2023-Sep-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.09.20.558715 PMID:37790488	研究论文	提出了一种新的RNA三级结构预测方法NuFold，利用深度学习技术结合灵活的核苷酸中心表示	引入了NuFold方法，使用核苷酸中心表示来准确预测RNA的三级结构	NA	开发一种成本效益高且高效的计算方法来预测RNA的三级结构	RNA的三级结构	机器学习	NA	深度学习	NuFold	RNA序列	NA
663	2024-09-27	Remote Sensing Image Scene Classification in Hybrid Classical-Quantum Transferring CNN with Small Samples 2023-Sep-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23188010 PMID:37766063	研究论文	本文研究了在混合经典-量子迁移卷积神经网络中对小样本遥感图像场景分类的应用	提出了一个由经典和量子元素组成的改进混合经典-量子迁移学习卷积神经网络，用于分类开源遥感图像数据集	NA	提高在小样本情况下遥感图像场景分类的准确性	遥感图像场景分类	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN) 和量子卷积神经网络 (QCNN)	混合经典-量子迁移卷积神经网络	图像	小样本遥感图像数据集
664	2024-09-27	Deep Learning Technology to Recognize American Sign Language Alphabet 2023-Sep-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23187970 PMID:37766026	研究论文	本文研究了使用五种不同的深度学习模型来识别美国手语字母的手势	本文通过实验比较了五种深度学习模型在识别美国手语字母手势上的性能，发现ResNet-50模型达到了最高的识别准确率	VisionTransformer模型的识别准确率相对较低，可能是由于其架构设计参数的调整不足	利用现代技术缩小听障人士与非听障人士之间的沟通障碍	美国手语字母的手势识别	计算机视觉	NA	深度学习	AlexNet, ConvNeXt, EfficientNet, ResNet-50, VisionTransformer	图像	超过87,000张美国手语字母手势图像
665	2024-09-27	Limitations of Out-of-Distribution Detection in 3D Medical Image Segmentation 2023-Sep-18, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging9090191 PMID:37754955	研究论文	本文探讨了在3D医学图像分割中分布外检测方法的有效性，并提出了改进方向	提出了Intensity Histogram Features (IHF)方法，在分布外检测挑战中表现优于现有方法	现有分布外检测方法在3D医学图像分割中的表现不佳，无法达到可接受的性能	研究分布外检测方法在3D医学图像分割中的局限性，并提出改进方案	3D医学图像分割中的分布外检测方法	计算机视觉	NA	分布外检测	NA	3D医学图像	NA
666	2024-09-27	Deep Learning of Speech Data for Early Detection of Alzheimer's Disease in the Elderly 2023-Sep-18, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering10091093 PMID:37760195	研究论文	本研究利用深度学习技术分析语音数据，以实现阿尔茨海默病的早期检测	本研究首次将语音数据转换为MFCC频谱图，并使用多种深度学习模型进行训练和验证，提高了阿尔茨海默病早期检测的准确性	本研究的数据主要来自韩国公共卫生中心，可能存在地域和文化差异，影响模型的普适性	通过分析语言特征，实现阿尔茨海默病的快速检测	阿尔茨海默病患者和对照组的语音数据	机器学习	老年病	深度学习	Densenet121	语音	NA
667	2024-09-27	Evaluation of Molecular Simulations and Deep Learning Prediction of Antibodies' Recognition of TRBC1 and TRBC2 2023-Sep-17, Antibodies (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/antib12030058 PMID:37753972	研究论文	本文评估了分子模拟和深度学习预测抗体对TRBC1和TRBC2识别的研究	结合分子模拟和人工智能方法量化抗体对TRBC1和TRBC2的亲和力差异	NA	开发针对TRBC1或TRBC2的靶向抗体疗法	抗体对TRBC1和TRBC2的识别机制	机器学习	NA	分子动力学模拟	深度学习	蛋白质结构	多种突变抗体
668	2024-09-27	PorcineAI-Enhancer: Prediction of Pig Enhancer Sequences Using Convolutional Neural Networks 2023-Sep-15, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani13182935 PMID:37760334	研究论文	研究构建了一个高质量的猪增强子数据库，并开发了一种基于卷积神经网络的深度学习预测框架PorcineAI-enhancer，用于预测猪的增强子序列	开发了一种新的深度学习预测框架PorcineAI-enhancer，用于预测猪的增强子序列，并在独立测试数据集上验证了其优异的性能	未提及具体的局限性	理解基因表达调控机制，特别是在动物育种中的应用	猪的增强子序列	机器学习	NA	卷积神经网络	CNN	DNA序列	未提及具体的样本数量
669	2024-09-27	Performance of Deep-Learning Solutions on Lung Nodule Malignancy Classification: A Systematic Review 2023-Sep-14, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life13091911 PMID:37763314	综述	本文系统回顾了深度学习方法在肺结节恶性分类中的表现	深度学习方法通过避免繁琐的图像预处理步骤，提高了肺结节诊断的准确性	深度学习模型在肺结节检测中虽有显著优势，但也存在显著缺陷，需要进一步研究	研究深度学习方法在肺结节恶性分类中的表现	肺结节的恶性分类	计算机视觉	肺癌	深度学习	卷积神经网络 (CNN), 自编码器 (AE), 深度信念网络 (DBN)	图像	16项研究
670	2024-09-27	Functional Imaging Derived ADHD Biotypes Based on Deep Clustering May Guide Personalized Medication Therapy 2023-Sep-14, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3272441/v1 PMID:37790426	研究论文	本文提出了一种基于图卷积网络和深度聚类的功能性网络连接（FNC）方法，用于识别注意力缺陷多动障碍（ADHD）的生物类型，以指导个性化药物治疗	本文首次使用图卷积网络结合深度聚类技术，通过功能性网络连接数据识别ADHD的生物类型，并验证了其在独立样本中的有效性	研究样本主要来自青少年，且药物治疗效果的验证仅限于两种药物，可能限制了结果的普适性	通过识别ADHD的生物类型，指导个性化药物治疗，提高治疗效果	ADHD患者的功能性网络连接数据及其药物治疗效果	机器学习	精神疾病	图卷积网络	图卷积网络	功能性网络连接数据	1069名ADHD患者和130名接受纵向药物治疗的独立ADHD青少年
671	2024-09-27	Shaping the Future of Older Adult Care: ChatGPT, Advanced AI, and the Transformation of Clinical Practice 2023-Sep-13, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/51776 PMID:37703085	评论	探讨了深度学习和生成式人工智能在老年护理中的应用潜力及其局限性	提出了深度学习和生成式人工智能在老年护理中的应用潜力	讨论了这些技术的局限性	探索如何利用先进技术改善老年护理	老年护理中的临床实践	机器学习	老年病	深度学习	生成式人工智能	NA	NA
672	2024-09-27	Machine Learning for Medical Image Translation: A Systematic Review 2023-Sep-12, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering10091078 PMID:37760180	综述	本文系统回顾了使用深度学习方法生成合成医学图像（如MRI和CT）的研究	本文首次系统回顾了医学图像翻译领域的深度学习应用	医学图像合成的一个主要限制是缺乏大型且可用的多模态配对数据集	回顾使用深度学习方法生成合成医学图像的研究，并分析其动机和评估方法	MRI和CT等医学图像的合成	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	103项研究，其中74%涉及MRI到CT的合成
673	2024-09-27	Automated Detection and Measurement of Dural Sack Cross-Sectional Area in Lumbar Spine MRI Using Deep Learning 2023-Sep-10, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering10091072 PMID:37760174	研究论文	本研究开发并验证了用于自动检测和测量腰椎MRI中硬膜囊横截面积的深度学习模型	本研究首次使用U-Net、Attention U-Net和MultiResUNet模型进行自动检测和测量，显著提高了检测精度和减少了手动方法的误差	需要进一步的大样本量和多中心数据验证模型的泛化能力	开发和验证用于自动检测和测量腰椎MRI中硬膜囊横截面积的深度学习模型	腰椎MRI中的硬膜囊横截面积	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net、Attention U-Net、MultiResUNet	图像	515名有症状背痛患者的数据集，以及50名患者的验证数据集
674	2024-09-27	Efficient and Automatic Breast Cancer Early Diagnosis System Based on the Hierarchical Extreme Learning Machine 2023-Sep-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23187772 PMID:37765827	研究论文	本文提出了一种基于分层极限学习机（H-ELM）的高效自动乳腺癌早期诊断系统	该系统在公共乳腺超声图像（BUSI）数据集上的分类准确率达到了86.13%，超过了传统的深度学习方法，并且训练时间大幅减少至5.31秒	系统仅依赖于超声图像，未考虑其他相关信息和监督	开发一种高效且自动化的乳腺癌早期诊断系统	乳腺癌的超声图像	计算机视觉	乳腺癌	分层极限学习机（H-ELM）	分层极限学习机（H-ELM）	图像	28×28像素的超声图像
675	2024-09-27	CNN-ViT Supported Weakly-Supervised Video Segment Level Anomaly Detection 2023-Sep-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23187734 PMID:37765792	研究论文	本文提出了一种基于CNN和ViT的弱监督视频片段级异常检测方法	利用预训练的CNN和ViT特征提取器，结合时间自注意力网络（TSAN）提取长短期时间依赖性，设计了多实例学习（MIL）架构	依赖于预训练的特征提取器，可能受限于这些提取器的性能	改进弱监督视频异常检测技术	视频片段级异常检测	计算机视觉	NA	CNN, ViT, 时间自注意力网络（TSAN）	CNN-ViT-TSAN	视频	公开的流行人群数据集
676	2024-09-27	Emerging Technologies for 6G Communication Networks: Machine Learning Approaches 2023-Sep-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23187709 PMID:37765765	综述	本文综述了机器学习方法在6G通信网络新兴技术中的应用	本文首次系统地综述了机器学习、深度学习和强化学习算法在6G技术中的重要性	本文主要集中在算法综述，未提供具体的实验验证	探讨机器学习算法及其衍生算法在优化6G网络新兴技术中的潜力	6G通信网络中的新兴技术	机器学习	NA	机器学习算法	ML, DL, RL	NA	NA
677	2024-09-27	Deep Learning for Detection and Localization of B-Lines in Lung Ultrasound 2023-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3282596 PMID:37276107	研究论文	研究了多种深度学习方法在肺超声视频中自动检测和定位B线伪影的能力	提出了一个新的“单点”方法用于B线定位，并发布了包含1,419个视频的新超声数据集BEDLUS	研究结果显示，尽管深度学习方法在B线检测上表现良好，但单点定位方法的F-score为0.65，与观察者间的一致性相当	评估和比较不同深度学习方法在肺超声视频中自动检测和定位B线伪影的效果	肺超声视频中的B线伪影	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	视频	1,419个视频，来自113名患者，包含15,755个专家标注的B线伪影
678	2024-09-27	Topological deep learning based deep mutational scanning 2023-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107258 PMID:37506452	研究论文	本文提出了一种基于拓扑深度学习的深度突变扫描方法，用于系统理解蛋白质功能	引入了一种新的拓扑数据分析技术，基于持久谱理论，捕捉数据的拓扑不变量和同伦形状演化	NA	开发一种替代方法来处理蛋白质的巨大突变空间，以促进深度突变扫描	蛋白质功能和突变	机器学习	NA	拓扑深度学习	拓扑深度学习模型	数据集	使用SARS-CoV-2数据集进行验证
679	2024-09-27	AutoUnmix: an autoencoder-based spectral unmixing method for multi-color fluorescence microscopy imaging 2023-Sep-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.498421 PMID:37791286	研究论文	提出了一种基于自编码器的深度学习方法AutoUnmix，用于多色荧光显微镜成像中的光谱解混	AutoUnmix方法通过模仿物理光谱混合过程，实现了实时解混，速度比现有方法快100倍，并且在重建性能上表现优异	NA	开发一种新的光谱解混方法，以提高多色荧光显微镜成像的质量和分析能力	多色荧光显微镜成像中的光谱解混问题	计算机视觉	NA	深度学习	自编码器	图像	包括合成数据集和生物样本
680	2024-09-27	Deep Learning-assisted Diagnosis of Breast Lesions on US Images: A Multivendor, Multicenter Study 2023-Sep, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.220185 PMID:37795135	研究论文	评估深度学习模型在多中心、多厂商的乳腺超声图像诊断中的性能	开发了一种基于双重注意机制的卷积神经网络，用于区分良性和恶性肿瘤	研究为回顾性，且仅限于乳腺超声图像	评估深度学习模型在乳腺超声诊断中的性能，并探讨其对不同经验水平读者的帮助	乳腺肿瘤的良恶性分类	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	卷积神经网络	图像	45,909张超声图像，涉及8797名患者中的9895个病理分析确认的乳腺病变