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
821	2024-10-07	Performance comparison of TCR-pMHC prediction tools reveals a strong data dependency 2023, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2023.1128326 PMID:37143667	研究论文	本文比较了五种最先进的深度学习模型在TCR-pMHC预测工具中的性能，揭示了数据依赖性	提供了数据收集、预处理、分割和生成负样本的通用方法，并使用综合数据集比较了TCR-pMHC预测模型的性能	模型在未见过的肽段上泛化能力较差，且性能受数据平衡和大小影响较大	评估和比较不同TCR-pMHC预测模型的性能	TCR-pMHC结合预测模型	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型（TITAN, NetTCR-2.0, ERGO, DLpTCR, ImRex）	TCR-pMHC结合数据	收集并整合了所有主要的公开可用TCR-pMHC结合数据
822	2024-10-06	Visual Enhancement and Semantic Segmentation of Murine Tissue Scans with Pulsed THz Spectroscopy 2023-Feb, Proceedings. IEEE International Conference on Semantic Computing DOI:10.1109/ICSC56153.2023.00018 PMID:39360127	研究论文	本文探讨了使用脉冲太赫兹光谱技术对小鼠组织扫描进行视觉增强和语义分割的应用	引入了两阶段管道，使用无监督图像到图像翻译网络和监督分割网络，以解决传统深度学习方法在太赫兹成像中的低分辨率和缺乏专家标记图像的问题	依赖于合成太赫兹扫描，可能存在与实际数据的差异	提高太赫兹成像技术在医学图像中的应用效果，特别是对切除的乳腺癌组织的分割和分类	小鼠切除的乳腺癌组织	计算机视觉	乳腺癌	脉冲太赫兹光谱技术	无监督图像到图像翻译网络和监督分割网络	图像	NA
823	2024-10-06	Transformer-based deep learning for predicting protein properties in the life sciences 2023-01-18, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.82819 PMID:36651724	综述	本文综述了基于Transformer模型的深度学习在生命科学中预测蛋白质特性的应用	Transformer模型在蛋白质特性预测中的应用带来了新的计算革命，显著改进了旧的预测结果	NA	探讨Transformer模型在蛋白质特性预测中的应用及其潜力	蛋白质特性预测，特别是后翻译修饰的预测	自然语言处理	NA	深度学习	Transformer	蛋白质序列	NA
824	2024-10-06	From sequence to function through structure: Deep learning for protein design 2023, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2022.11.014 PMID:36544476	研究论文	本文综述了深度学习在蛋白质设计中的最新进展，并提出了一种从生成序列到预测属性和网络可视化的实用流程	利用自然语言处理和计算机视觉技术，结合计算硬件的进步，从生物数据库中学习模式，用于蛋白质设计	蛋白质设计工具的实际应用复杂，需要进一步简化	探讨深度学习在蛋白质设计中的应用，提出实用流程并讨论挑战和机遇	蛋白质设计工具和流程	计算机视觉	NA	深度学习	NA	生物数据库	NA
825	2024-10-05	Game-Based Learning in Neuroscience: Key Terminology, Literature Survey, and How To Guide to Create a Serious Game 2023-Dec-22, Neurology. Education DOI:10.1212/NE9.0000000000200103 PMID:39359316	研究论文	本文综述了基于游戏的学习（GBL）在神经科学教育中的应用现状，并提供了创建严肃游戏的指南	本文首次系统地综述了GBL在神经科学教育中的应用，并提供了创建教育游戏的实用建议	本文主要基于文献综述，未涉及具体的游戏开发实践	探讨基于游戏的学习在神经科学教育中的应用潜力	神经科学教育中的游戏元素、游戏化、严肃游戏和GBL	教育技术	NA	NA	NA	文本	NA
826	2024-10-05	Validity of Neural Networks to Determine Body Position on the Bicycle 2023-12, Research quarterly for exercise and sport IF:1.4Q3 DOI:10.1080/02701367.2022.2070103 PMID:35575754	研究论文	本研究评估了两种深度学习方法（MSRA和OpenPose）在自行车上自动估计人体关节角度以确定身体位置的有效性	本研究首次比较了两种深度学习方法在自行车上自动估计人体关节角度的准确性	研究仅在一个静止的自行车上进行，且样本量较小，可能限制了结果的普适性	评估神经网络在自行车上自动估计人体关节角度以确定身体位置的有效性	自行车上的身体位置和关节角度	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	视频	14名自行车手
827	2024-10-05	Direct prediction of gas adsorption via spatial atom interaction learning 2023-Nov-03, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-42863-6 PMID:37923711	研究论文	本文介绍了一种名为DeepSorption的空间原子相互作用学习网络，用于直接预测气体吸附	提出了DeepSorption模型，通过考虑全局结构和局部空间原子相互作用，实现了对晶体多孔材料吸附性能的准确、快速预测	NA	开发一种能够快速准确预测晶体多孔材料气体吸附性能的深度学习模型	晶体多孔材料的气体吸附性能	机器学习	NA	深度学习	Matformer	原子坐标和化学元素类型信息	NA
828	2024-10-05	An invertible, invariant crystal representation for inverse design of solid-state materials using generative deep learning 2023-Nov-02, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-42870-7 PMID:37919277	研究论文	本文介绍了一种可逆且不变的晶体表示方法SLICES，用于固态材料的逆向设计	开发了一种名为SLICES的简化线输入晶体编码系统，解决了固态材料设计中缺乏可逆晶体表示的问题	NA	解决固态材料设计中缺乏可逆晶体表示的问题，并应用于光电应用中的直接窄带隙半导体逆向设计	固态材料及其结构排列	材料科学	NA	生成式深度学习	NA	晶体结构数据	超过40,000种结构和化学多样化的晶体结构
829	2024-10-05	Image harmonization and deep learning automated classification of plus disease in retinopathy of prematurity 2023-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.10.6.061107 PMID:37794884	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的方法，用于自动分类早产儿视网膜病变中的plus疾病，并使用智能手机摄像头获取的图像进行图像协调	本文创新性地使用智能手机摄像头和廉价镜头获取眼底图像，并通过预处理管道增强血管和协调图像，然后使用深度学习进行分类	研究结果基于有限的数据集，未来需要更大规模的数据集进行验证	开发一种能够使用智能手机图像进行plus疾病分期的算法和软件	早产儿视网膜病变中的plus疾病	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	GoogLeNet	图像	有限的数据集
830	2024-10-05	Hybrid deep learning model based smart IOT based monitoring system for Covid-19 2023-Nov, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e21150 PMID:37928011	研究论文	本文设计了一种基于物联网的智能健康监测系统，用于监测COVID-19患者的生理参数，并提出了一种基于循环卷积神经网络（RCNN）和拼图优化算法（PO）的分类方法	本文提出了一种创新的循环卷积神经网络（RCNN）和拼图优化算法（PO）的混合模型，用于分类和监测患者的生理参数	NA	设计一种基于物联网的智能健康监测系统，用于远程监测COVID-19患者的生理参数	COVID-19患者的生理参数，如血氧水平、血压、体温和心率	机器学习	COVID-19	物联网（IoT）	循环卷积神经网络（RCNN）	生理参数数据	NA
831	2024-10-05	3D multiplexed tissue imaging reconstruction and optimized region of interest (ROI) selection through deep learning model of channels embedding 2023, Frontiers in bioinformatics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fbinf.2023.1275402 PMID:37928169	研究论文	本文提出了一种深度学习方法，用于从多通道图像中重建3D组织图像并优化感兴趣区域（ROI）的选择	本文的创新点在于使用生成模型重建3D CyCIF表示，并通过跨域翻译学习多模态映射，以实现最小代表性ROI的选择	本文的局限性在于处理大量组织切片时的高成本和时间消耗，以及ROI选择的定性和主观性	本文的研究目的是解决肿瘤异质性问题，通过深度学习方法优化组织图像的重建和感兴趣区域的选择	本文的研究对象是结直肠癌的组织图像和多通道图像	数字病理学	结直肠癌	深度学习	生成模型	图像	NA
832	2024-10-05	Applications of discriminative and deep learning feature extraction methods for whole slide image analysis: A survey 2023, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2023.100335 PMID:37928897	综述	本文综述了用于全切片图像分析的判别性和深度学习特征提取方法	深度学习特征提取方法在组织学相关任务中表现出优越的性能	NA	探讨数字病理学中特征提取方法的进展、挑战和机遇	全切片图像（WSI）的特征提取方法	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	NA
833	2024-10-04	Deep learning quantification reveals a fundamental prognostic role for ductular reaction in biliary atresia 2023-12-01, Hepatology communications IF:5.6Q1 DOI:10.1097/HC9.0000000000000333 PMID:38051554	研究论文	使用神经网络量化胆道闭锁中的导管反应（DR），并探讨其与病理生理和预后的关系	首次使用神经网络模型量化胆道闭锁中的导管反应，并发现其与预后的关联	样本量相对较小，且仅限于胆道闭锁患者	量化胆道闭锁中的导管反应，并探讨其与病理生理和预后的关系	胆道闭锁患者的肝脏活检样本	数字病理	胆道疾病	神经网络模型	神经网络	图像	259例胆道闭锁患者和43例对照组的肝脏活检样本
834	2024-10-04	Predicting Prostate Cancer Molecular Subtype With Deep Learning on Histopathologic Images 2023-Oct, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100247 PMID:37307876	研究论文	本文利用深度学习算法在组织病理学图像上预测前列腺癌的分子亚型	本文提出了一种基于transformer的分层架构，用于从H&E染色的全切片图像中识别前列腺癌中的ERG融合和PTEN缺失	本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同数据集上的表现	开发一种能够通过组织病理学图像预测前列腺癌分子亚型的深度学习算法	前列腺癌中的ERG融合和PTEN缺失	数字病理学	前列腺癌	深度学习	Transformer	图像	224例ERG融合和205例PTEN缺失的前列腺癌样本
835	2024-10-04	Quantification of spatially localized MRS by a novel deep learning approach without spectral fitting 2023-10, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.29711 PMID:37183798	研究论文	提出了一种新的端到端深度学习模型，用于从体内J-点分辨光谱（JPRESS）中量化绝对代谢物浓度，无需使用光谱拟合	该模型通过深度学习直接从JPRESS数据中预测代谢物浓度和单个代谢物信号，无需光谱拟合，消除了传统方法中浓度估计与噪声水平及代谢物之间的相关性	该研究仅在20个人体脑样本上进行了体内测试，样本量较小	开发一种新的深度学习方法，用于从体内JPRESS数据中直接量化代谢物浓度，无需光谱拟合	体内JPRESS数据中的代谢物浓度	机器学习	NA	深度学习	编码器-解码器神经网络	时间域数据	训练数据集包含100,000个样本，验证数据集包含2,000个样本，体内测试数据集包含20个人体脑样本
836	2024-10-04	Methodology reporting improved over time in 176,469 randomized controlled trials 2023-10, Journal of clinical epidemiology IF:7.3Q1 DOI:10.1016/j.jclinepi.2023.08.004 PMID:37562729	研究论文	本文分析了176,469项随机对照试验（RCT）的方法学报告随时间的变化趋势	使用基于深度学习的句子分类模型，根据CONSORT声明评估RCT报告的质量，并分析了报告趋势随时间的变化	某些方法信息的报告仍需改进，如序列生成和分配隐藏的报告率较低	研究随机对照试验方法学报告随时间的变化趋势	176,469项随机对照试验报告	机器学习	NA	深度学习	句子分类模型	文本	176,469项随机对照试验报告
837	2024-10-04	Investigating Transformer Encoding Techniques to Improve Data-Driven Volume-to-Surface Liver Registration for Image-Guided Navigation 2023-Oct, Data engineering in medical imaging : first MICCAI Workshop, DEMI 2023, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 8, 2023, Proceedings. DEMI (Workshop) (1st : 2023 : Vancouver, B.C.) DOI:10.1007/978-3-031-44992-5_9 PMID:39139984	研究论文	研究利用Transformer编码技术改进基于数据的体积到表面肝脏配准，以提高图像引导导航的准确性	采用基于Transformer的分割网络来预测非刚性配准的最佳位移场，显著提高了配准的准确性和鲁棒性	研究仅限于体积到表面肝脏配准，未涉及其他器官或更复杂的配准任务	提高腹腔镜肝脏手术中图像引导导航的准确性	肝脏的体积图像与表面图像的非刚性配准	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	涉及多种数据集，具体样本数量未明确说明
838	2024-10-04	Improving Medical Image Classification in Noisy Labels Using only Self-supervised Pretraining 2023-Oct, Data engineering in medical imaging : first MICCAI Workshop, DEMI 2023, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 8, 2023, Proceedings. DEMI (Workshop) (1st : 2023 : Vancouver, B.C.) DOI:10.1007/978-3-031-44992-5_8 PMID:39144367	研究论文	本文探讨了在带有噪声标签的医学图像分类中使用自监督预训练来提高分类性能	首次研究了其他自监督方法（如基于 pretext 任务的预训练）对带有噪声标签的学习的影响，并探讨了仅使用自监督预训练方法在医学图像中的应用	仅在两个医学数据集上进行了实验，结果的普适性有待验证	研究自监督预训练在带有噪声标签的医学图像分类中的应用	组织病理学图像和胸部 X 光图像	计算机视觉	NA	自监督学习	深度学习分类模型	图像	两个医学数据集
839	2024-10-04	Scanning Laser Ophthalmoscopy Demonstrates Disc and Peripapillary Strain During Horizontal Eye Rotation in Adults 2023-10, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2023.06.008 PMID:37343739	研究论文	使用扫描激光眼底镜（SLO）和深度学习分析技术，研究了成年人在水平眼球旋转过程中视盘和视网膜及脉络膜血管的机械应变	首次使用自动化图像分析和深度学习技术来量化视盘和视网膜及脉络膜血管在水平眼球旋转过程中的应变	研究仅限于健康成年人的水平眼球旋转，未涉及其他眼球运动或疾病状态	研究水平眼球旋转过程中视盘和视网膜及脉络膜血管的机械应变	视盘、视网膜和脉络膜血管在水平眼球旋转过程中的应变	计算机视觉	NA	扫描激光眼底镜（SLO）	深度学习	图像	22名年轻（平均±标准误，26 ± 5岁）和19名年长（64 ± 10岁）健康志愿者
840	2024-10-04	Towards Accurate Microstructure Estimation via 3D Hybrid Graph Transformer 2023-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-43993-3_3 PMID:39219989	研究论文	本文提出了一种基于3D混合图变换器的微结构估计模型，通过整合3D空间信息和角度信息，改进了现有方法的性能	提出了3D混合图变换器（3D-HGT）模型，能够充分利用3D空间信息和角度信息，并通过简化的图神经网络模型和3D变换器模块提高了计算效率	现有方法忽略了3D空间信息，仅依赖于2D切片进行训练	提高微结构估计的准确性，特别是在使用欠采样的扩散MRI数据时	微结构估计	计算机视觉	NA	扩散MRI（dMRI）	混合图变换器（HGT）	图像	来自人类连接组项目的数据