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
801	2024-09-23	Spared nerve injury causes motor phenotypes unrelated to pain in mice 2023-Jul-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.07.548155 PMID:37461475	研究论文	研究探讨了在小鼠中使用保留神经损伤（SNI）模型引起的运动表型与疼痛无关的现象	首次使用DeepLabCut工具量化自发肢体位置，发现SNI模型中存在与疼痛无关的运动表型	研究仅限于C57BL/6J小鼠，未涵盖其他小鼠品系	验证保留神经损伤模型是否会引起与疼痛无关的运动表型	C57BL/6J小鼠在SNI或假手术后的自发肢体位置	神经科学	NA	DeepLabCut	深度学习	视频	C57BL/6J小鼠
802	2024-09-23	Artificial Intelligence Distinguishes Pathological Gait: The Analysis of Markerless Motion Capture Gait Data Acquired by an iOS Application (TDPT-GT) 2023-Jul-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23136217 PMID:37448065	研究论文	本文研究了使用iPhone应用程序TDPT-GT捕获的无标记运动捕捉步态数据，并通过人工智能算法区分病理步态	利用iPhone应用程序捕获无标记运动捕捉步态数据，并应用深度学习算法进行分析	研究样本主要集中在特定疾病患者和健康志愿者，可能缺乏广泛的代表性	开发一种便捷的方法来记录和分析病理步态	特发性正常压力脑积水、帕金森病和其他神经肌肉疾病患者以及健康志愿者的步态数据	机器学习	神经肌肉疾病	无标记运动捕捉	Light GBM	步态数据	114名病理步态患者和160名健康志愿者
803	2024-09-23	Direct segmentation of brain white matter tracts in diffusion MRI 2023-Jul-05, ArXiv PMID:37461410	研究论文	本文提出了一种新的深度学习方法，直接从扩散MRI数据中分割脑白质束，避免了中间计算错误	该方法跳过了现有的依赖于中间计算（如纤维束成像或纤维方向密度估计）的分割方法，直接从扩散MRI数据中进行分割，提高了准确性和泛化能力	NA	开发一种新的方法，直接从扩散MRI数据中分割脑白质束，以提高分割的准确性和泛化能力	脑白质束的分割	计算机视觉	NA	扩散加权MRI	深度学习	图像	NA
804	2024-09-23	Deep Learning of Cell Spatial Organizations Identifies Clinically Relevant Insights in Tissue Images 2023-Jul-04, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2928838/v1 PMID:37461694	研究论文	本文介绍了一种名为Ceograph的新型细胞空间组织图卷积网络，用于分析病理图像中的细胞空间组织特征，并预测其对患者临床结果的影响	Ceograph能够识别关键的细胞空间组织特征，并准确预测其对患者临床结果的影响，为个性化治疗策略的开发提供了支持	NA	开发一种新的方法来评估细胞空间交互作用，并预测其对患者临床结果的影响	口腔潜在恶性病变患者和肺癌患者的病理图像	数字病理	肺癌	图卷积网络	图卷积网络	图像	NA
805	2024-09-23	Quantifying innervation facilitated by deep learning in wound healing 2023-Jul-03, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3088471/v1 PMID:37461461	研究论文	本研究利用深度神经网络DnCNN对免疫组化图像进行预处理，减少噪声，并使用Matlab辅助的自动化图像分析工具，量化伤口愈合过程中皮肤神经再支配的程度	首次使用深度学习技术对伤口愈合过程中的皮肤神经再支配进行量化分析，并建立了神经纤维密度与再上皮化之间的正相关关系	NA	量化伤口愈合过程中皮肤神经再支配的程度	小鼠伤口愈合过程中的皮肤神经纤维	数字病理学	NA	深度学习	DnCNN	图像	8mm伤口的小鼠皮肤样本，收集于第3、7、10和15天
806	2024-09-23	Recent Advances in Deep Learning for Protein-Protein Interaction Analysis: A Comprehensive Review 2023-Jul-02, Molecules (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/molecules28135169 PMID:37446831	综述	本文综述了2021年至2023年间深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用分析中的最新进展	本文系统地总结和评估了深度学习技术在蛋白质-蛋白质相互作用分析中的最新发展	NA	旨在为研究人员提供关于深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用分析中应用的全面概述	蛋白质-蛋白质相互作用	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	NA
807	2024-09-23	FMDNet: An Efficient System for Face Mask Detection Based on Lightweight Model during COVID-19 Pandemic in Public Areas 2023-Jul-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23136090 PMID:37447939	研究论文	提出了一种基于轻量级模型的人脸口罩检测系统，用于在公共场所识别未佩戴口罩的人	提出的FMDNet模型在检测准确率和实时性能上优于其他深度学习模型，如FSA-Net、MobileNet V2和ResNet	NA	开发一种高效的人工智能系统，用于在公共场所检测未佩戴口罩的人	人脸口罩检测	计算机视觉	NA	深度学习	轻量级模型	图像	包括佩戴和未佩戴口罩的不同人脸图像的私有数据集
808	2024-09-23	A deep learning approach for medication disposition and corresponding attributes extraction 2023-07, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2023.104391 PMID:37196988	研究论文	本文总结了从临床笔记中提取药物及其相关属性的方法，这是2022年国家自然语言处理（NLP）临床挑战赛（n2c2）共享任务的第一赛道	本文的创新点包括使用特殊标记帮助模型区分同一上下文中的多个药物提及，以及将单个药物的多个事件聚合为多个标签以提高模型性能	NA	从临床笔记中提取药物及其相关属性	临床笔记中的药物及其相关属性	自然语言处理	NA	NA	transformer模型	文本	500份笔记，来自296名患者
809	2024-09-23	Efficient Generation of Paired Single-Cell Multiomics Profiles by Deep Learning 2023-07, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202301169 PMID:37114830	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的框架scMOG，用于从实验可用的单细胞RNA-seq测量中生成单细胞转座酶可及染色质（ATAC）数据	scMOG能够准确地在RNA和ATAC之间进行跨组学生成，并在一种组学实验不可用且超出训练数据集时生成具有生物学意义的配对多组学数据	NA	开发一种基于深度学习的框架，用于生成单细胞多组学数据	单细胞RNA-seq和ATAC数据	机器学习	NA	深度学习	NA	单细胞多组学数据	NA
810	2024-09-23	An Inflection Point in Cancer Protein Biomarkers: What was and What's Next 2023-07, Molecular & cellular proteomics : MCP IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.mcpro.2023.100569 PMID:37196763	研究论文	本文探讨了癌症蛋白质生物标志物的现状及其未来发展方向	提出了将生物标志物重新定义为不同生物层次系统状态的表示，并强调了多组学整合和复杂系统理论在癌症研究中的重要性	NA	探讨癌症蛋白质生物标志物的现状及其未来发展方向，推动精准医学的发展	癌症蛋白质生物标志物及其在精准医学中的应用	生物医学	癌症	多组学分析、液体活检、单细胞分析、人工智能（机器学习和深度学习）	NA	多组学数据	NA
811	2024-09-23	A deep learning solution for crystallographic structure determination 2023-Jul-01, IUCrJ IF:2.9Q3 DOI:10.1107/S2052252523004293 PMID:37409806	研究论文	本文开发了一种基于深度学习神经网络的方法，用于解决蛋白质晶体学中的相位问题	提出了一种基于合成数据集的深度学习方法，用于直接从Patterson图生成简单人工系统的电子密度估计	仅限于使用合成数据集和简单人工系统进行概念验证	开发一种新的深度学习方法来解决蛋白质晶体学中的相位问题	蛋白质晶体学中的相位问题	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	基于蛋白质数据库（PDB）中已解决结构的大型精选子集生成的小片段合成数据集
812	2024-09-23	Annotation-efficient learning for OCT segmentation 2023-Jul-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.486276 PMID:37497504	研究论文	本文提出了一种用于OCT分割的标注高效学习方法，通过自监督生成学习和Transformer-CNN模型结合，显著降低了标注成本	利用自监督生成学习和Transformer-CNN模型结合，减少了数据标注和训练时间，提高了学习效率	NA	开发一种标注高效的学习方法，以减少OCT分割中的数据标注和训练时间	OCT图像的分割	计算机视觉	NA	自监督生成学习	Transformer-CNN	图像	使用了公开和私有的OCT数据集进行验证
813	2024-09-23	Comparison of denoising tools for the reconstruction of nonlinear multimodal images 2023-Jul-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.477384 PMID:37497515	研究论文	比较了多种去噪工具在非线性多模态图像重建中的应用	提出了基于深度学习的incSRCNN网络，该网络在简单架构下表现优异	研究仅限于头部和颈部组织的多模态图像	缩短高分辨率多模态图像的采集时间并提高数据质量	头部和颈部组织的多模态图像	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	使用了头部和颈部组织的多模态图像进行训练和评估
814	2024-09-23	Evaluation of deep learning and convolutional neural network algorithms accuracy for detecting and predicting anatomical landmarks on 2D lateral cephalometric images: A systematic review and meta-analysis 2023-Jul, The Saudi dental journal DOI:10.1016/j.sdentj.2023.05.014 PMID:37520606	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习和卷积神经网络算法在二维侧位头影图像中检测和预测解剖标志点的准确性	本文首次系统性地评估了多种深度学习和卷积神经网络算法在头影图像中检测解剖标志点的准确性	研究结果显示不同研究和临床医生之间的准确性存在差异，需要更多研究来确定其在临床环境中的有效性和可靠性	评估机器学习算法在二维侧位头影图像中检测和预测解剖标志点的准确性	二维侧位头影图像中的解剖标志点	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN)	卷积神经网络 (CNN)	图像	包括21篇研究文章，涉及全球多个地区的数据
815	2024-09-23	Artificial Intelligence-Assisted Diagnostic Cytology and Genomic Testing for Hematologic Disorders 2023-06-30, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells12131755 PMID:37443789	研究论文	本文探讨了人工智能在血液病诊断细胞学和基因检测中的应用	机器学习和深度学习模型在血液病领域的应用，包括数字病理学、α地中海贫血患者筛查、细胞遗传学、免疫表型和测序	数据库有限、缺乏验证和标准化、系统误差和偏差，以及数据隐私问题	研究人工智能在血液病诊断中的应用及其潜在影响	血液病诊断中的细胞学和基因检测	计算机科学	血液病	机器学习、深度学习	NA	数据	NA
816	2024-09-23	Role of Artificial Intelligence for Autism Diagnosis Using DTI and fMRI: A Survey 2023-Jun-29, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines11071858 PMID:37509498	综述	本文综述了人工智能在基于DTI和fMRI的孤独症诊断中的作用	探讨了深度学习在处理脑部MRI数据以提高孤独症诊断能力方面的应用	NA	探讨人工智能在孤独症诊断和检测中的应用	孤独症谱系障碍（ASD）的诊断和检测	计算机视觉	孤独症	MRI	深度学习	图像	NA
817	2024-09-23	Deep learning enables fast, gentle STED microscopy 2023-06-27, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-023-05054-z PMID:37369761	研究论文	本文报道了利用深度学习恢复STED显微镜图像，从而减少光漂白和光损伤，提高成像速度和质量	通过深度学习恢复STED图像，显著减少了像素停留时间，从而降低了光漂白和光损伤	NA	提高STED显微镜成像的速度和质量，减少光损伤	STED显微镜图像的恢复和优化	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	多个2D和3D STED图像
818	2024-09-23	Automatic Detection of Abnormal EEG Signals Using WaveNet and LSTM 2023-Jun-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23135960 PMID:37447810	研究论文	本文提出了一种基于WaveNet和LSTM的深度学习模型，用于自动检测异常脑电图信号	本文创新性地结合了WaveNet和LSTM两种模型，通过多重消融实验证明了其有效性和重要性，并在TUAB和TUEP数据集上取得了优于现有最先进研究的分类准确率	NA	旨在开发一种自动化的方法，用于早期识别脑电图记录中的脑病理特征，以辅助神经疾病的诊断和管理	异常脑电图信号的自动检测	机器学习	NA	NA	WaveNet和LSTM	脑电图数据	使用了TUH异常脑电图语料库V.2.0.0 (TUAB) 和另一个独立数据集TUEP进行评估
819	2024-09-23	Human Activity Recognition Using Cascaded Dual Attention CNN and Bi-Directional GRU Framework 2023-Jun-26, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging9070130 PMID:37504807	研究论文	本文提出了一种基于级联双注意力卷积神经网络和双向门控循环单元框架的人类活动识别方法	本文创新性地结合了双注意力机制和双向门控循环单元，以提高模型在人类活动识别任务中的准确性和计算效率	NA	提高基于视频的人类活动识别任务的准确性和计算效率	人类活动识别	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN), 门控循环单元 (GRU)	双注意力卷积神经网络 (DA-CNN), 双向门控循环单元 (Bi-GRU)	视频	三个公开的人类活动数据集
820	2024-09-23	Closed-Chain Inverse Dynamics for the Biomechanical Analysis of Manual Material Handling Tasks through a Deep Learning Assisted Wearable Sensor Network 2023-Jun-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23135885 PMID:37447734	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和可穿戴传感器网络的闭链逆动力学算法，用于分析手动物料搬运任务中的生物力学负荷	本文提出了一种新颖的、计算效率高的算法，并在ROS中实现，用于分析人体肌肉骨骼系统的生物力学，同时提出了一种基于深度学习物体识别的方法来估计负载及其分布	需要改进步态分割以减少估计的下肢关节力矩的不连续性	开发一种深度学习辅助的可穿戴传感器系统，用于在线评估操作员在手动物料搬运任务中施加的生物力学负荷	手动物料搬运任务中的生物力学负荷	生物力学	NA	深度学习	深度学习模型	运动数据	NA