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
1761	2024-08-07	Single-cell spatial metabolomics with cell-type specific protein profiling for tissue systems biology 2023-Dec-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43917-5 PMID:38086839	研究论文	本文提出了一种名为scSpaMet的单细胞空间代谢框架，用于在男性人体组织中对免疫和癌细胞进行蛋白质-代谢物联合分析	scSpaMet框架结合了非靶向空间代谢组学和靶向多重蛋白质成像，为系统级理解组织生物学提供了一种新兴工具	NA	研究癌症和免疫细胞在生物组织中的代谢重编程	人类肺癌、扁桃体和子宫内膜组织中的单个免疫和癌细胞	数字病理学	肺癌	空间代谢组学	深度学习	蛋白质和代谢物数据	19507、31156和8215个单细胞
1762	2024-08-07	Machine-guided discovery of a real-world rogue wave model 2023-Nov-28, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2306275120 PMID:37983488	研究论文	本文通过因果分析、深度学习、简约模型选择和符号回归，从波浪浮标的大量观测数据中发现海洋怪浪的符号模型	本文提出了一种结合机器学习与因果分析的方法，将黑盒模型转化为可解释的数学方程，提高了预测准确性并保持了与现有波浪理论的一致性	NA	探索如何利用机器学习模型的高级模式匹配能力进行科学发现	海洋怪浪的符号模型	机器学习	NA	深度学习、符号回归	人工神经网络	数据	大量波浪浮标的观测数据
1763	2024-08-07	Multimodal transformer network for incomplete image generation and diagnosis of Alzheimer's disease 2023-12, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2023.102303 PMID:37832503	研究论文	本文提出了一种深度学习框架，结合多级引导生成对抗网络（MLG-GAN）和多模态变换器（Mul-T），用于生成不完整图像和疾病分类	提出了多级引导生成对抗网络（MLG-GAN）和多模态变换器（Mul-T），能够生成缺失数据并结合全局和局部特征进行疾病诊断	NA	开发一种新的深度学习框架，用于处理不完整的多模态脑图像并提高阿尔茨海默病诊断的准确性	多模态脑图像和阿尔茨海默病	机器学习	阿尔茨海默病	生成对抗网络（GAN）	多模态变换器（Mul-T）	图像	三个独立数据集（ADNI-1、ADNI-2和OASIS-3）
1764	2024-08-07	Image reconstruction using UNET-transformer network for fast and low-dose PET scans 2023-12, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2023.102315 PMID:38006648	研究论文	本文提出了一种基于UNET-transformer网络的图像重建方法，用于快速和低剂量的PET扫描	结合UNET和Transformer网络的优势，提高低剂量PET图像重建的质量，同时保留边缘和小细节	由于可用数据有限和采集图像中噪声水平高，这是一个具有挑战性的问题	开发一种有效且准确的基于深度学习的方法，用于重建低剂量PET图像	低剂量PET图像	计算机视觉	NA	PET扫描	UNET-transformer	图像	使用Brainweb仿真数据集和Siemens Biograph mMR PET扫描仪采集的真实患者数据集
1765	2024-08-07	A review on brain tumor segmentation based on deep learning methods with federated learning techniques 2023-12, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2023.102313 PMID:38011781	综述	本文综述了基于深度学习和联邦学习技术的脑肿瘤分割方法	提出了联邦学习方法以提高全局分割性能并确保隐私	集中于未解决的脑肿瘤分割问题和客户端联邦模型训练策略	探讨最有效的脑肿瘤分割技术，并提出联邦学习方法以改进性能	脑肿瘤分割技术及其在医学影像中的应用	计算机视觉	脑肿瘤	联邦学习	CNN	图像	超过100篇相关论文
1766	2024-08-07	Research on augmented reality navigation of in vitro fenestration of stent-graft based on deep learning and virtual-real registration 2023-12, Computer assisted surgery (Abingdon, England) DOI:10.1080/24699322.2023.2289339 PMID:38059572	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习和虚拟现实注册的增强现实导航方法，用于辅助体外支架移植术中的开窗操作	本研究采用了基于深度学习的大动脉分割算法和基于Vuforia的虚拟现实注册与标记识别算法，实现了自动快速的大动脉分割和准确的现场增强现实图像	NA	旨在提出一种增强现实导航方法，用于体外支架移植术中的开窗操作，以提供现场叠加显示来定位开窗位置	体外支架移植术中的开窗操作	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA
1767	2024-08-07	Discovering optimal kinetic pathways for self-assembly using automatic differentiation 2023-Sep-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.30.555551 PMID:37693527	研究论文	本文利用自动微分算法优化可逆自组装的物理模型，探索了3-7个亚基复合物的速率常数空间中的多样化解决方案	本文首次将深度学习框架中常用的自动微分算法应用于自组装系统的优化，定义了两种生物启发的协议来防止动力学陷阱，并提出了第三种模拟能量消耗酶的中间体回收协议	NA	理解避免陷阱并有效组装的生物机制，为设计合成组装系统提供最优解决方案	自组装的亚基复合物及其速率常数	生物物理学	NA	自动微分算法	物理模型	速率常数	3-7个亚基复合物
1768	2024-08-07	Enhanced cell segmentation with limited annotated data using generative adversarial networks 2023-Jul-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.26.550715 PMID:37546774	研究论文	本文提出了一种基于定制CycleGAN架构的细胞分割模型，用于在有限标注细胞图像数据的情况下增强细胞分割效果	利用CycleGAN生成具有真实细胞形态细节和细微差别的合成图像，增加了训练数据的多样性并提高了合成样本的真实性，从而提升了细胞分割模型的预测准确性和鲁棒性	NA	解决显微镜成像中标注数据稀缺的问题，加速细胞分割基础模型的发展	细胞分割模型	计算机视觉	NA	生成对抗网络(GAN)	CycleGAN	图像	有限标注的细胞图像
1769	2024-08-07	Neuropsychiatric Symptoms and Commonly Used Biomarkers of Alzheimer's Disease: A Literature Review from a Machine Learning Perspective 2023, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.3233/JAD-221261 PMID:36872783	综述	本文从机器学习角度对阿尔茨海默病（AD）及其相关神经精神症状（NPS）的常用生物标志物进行了全面的文献回顾	探讨了机器学习方法在分析NPS和AD生物标志物方面的应用潜力	目前针对NPS的机器学习研究数量有限	描绘机器学习在AD和NPS研究中的现状和潜力	阿尔茨海默病及其相关神经精神症状的生物标志物	机器学习	阿尔茨海默病	NA	统计机器学习方法和深度学习方法	多模态数据集	共包含38篇文章
1770	2024-08-07	A Hierarchical Spatial Transformer for Massive Point Samples in Continuous Space 2023-Dec, Advances in neural information processing systems PMID:38751689	研究论文	本文提出了一种新的分层空间变换器模型，用于处理连续空间中的大量点样本	引入了多分辨率表示学习在四叉树层次结构中，并通过粗略近似实现高效的空间注意力，设计了一个不确定性量化分支来估计与输入特征噪声和点稀疏性相关的预测置信度	NA	设计一种适用于连续空间中大量点样本的变换器模型	环境科学中的传感器观测、数值模拟中的粒子载流、天体物理学以及基于位置的服务中的POI和轨迹等数据	机器学习	NA	变换器模型	分层空间变换器	点样本	最多可达一百万点样本
1771	2024-08-07	Extracting social determinants of health from clinical note text with classification and sequence-to-sequence approaches 2023-07-19, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocad071 PMID:37100768	研究论文	本文通过分类和序列到序列方法从临床笔记文本中提取健康社会决定因素（SDOH）	提出了两种不同的深度学习模型，分别采用分类和序列到序列（seq2seq）方法，以高准确度从临床文本中提取SDOH	模型在新医疗机构的文本上准确度下降，泛化性有待未来研究	从临床文本中提取健康社会决定因素（SDOH）	临床文本中的健康社会决定因素（SDOH）	自然语言处理	NA	深度学习	分类模型和序列到序列模型	文本	使用了来自MIMIC-III语料库、社会历史标注语料库和内部语料库的标注和未标注数据
1772	2024-08-07	Impact of AlphaFold on structure prediction of protein complexes: The CASP15-CAPRI experiment 2023-Dec, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26609 PMID:37905971	研究论文	本文展示了CAPRI第54轮（CASP-CAPRI蛋白质组装预测挑战的第5次联合）的结果，该轮提供了37个目标，包括14个同源二聚体、3个同源三聚体、13个异源二聚体（包括3个抗体-抗原复合物）和7个大复合体。	研究显示，由于广泛使用AlphaFold2和AlphaFold2-Multimer软件及其提供的置信度指标，预测性能有了显著提高，高质量模型产出的目标比例从两年前的8%提升至约40%。	尽管取得了进步，但对于含有抗体和纳米体的复合物以及具有构象灵活性的复合物，预测性能仍然较差，表明蛋白质复合物的预测仍然是一个挑战性问题。	评估AlphaFold在蛋白质复合物结构预测中的影响。	37个蛋白质复合物目标，包括同源和异源二聚体、三聚体以及大复合体。	计算机视觉	NA	AlphaFold2, AlphaFold2-Multimer	深度学习	蛋白质结构模型	37个目标，涉及约70个预测组和15个评分组提交的21,941个模型
1773	2024-08-07	Foundation Ark: Accruing and Reusing Knowledge for Superior and Robust Performance 2023-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-43907-0_62 PMID:38751905	research paper	本文开发了一个框架，通过聚合多个小型公共数据集中的专家标注知识，训练出强大的基础模型，以提高性能和鲁棒性	提出了一个能够从多个公共数据集中积累和重用专家标注知识的框架，通过聚合多样化的数据集来提升模型性能	NA	开发一个能够通过聚合多个小型公共数据集来训练出强大且鲁棒的基础模型的框架	胸部X光片（CXRs）的分类和分割任务	machine learning	NA	deep learning	foundation model	image	335,484 和 704,363 张胸部X光片（CXRs）
1774	2024-08-07	Implementation of transfer learning for the segmentation of human mesenchymal stem cells-A validation study 2023-Aug, Tissue & cell IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.tice.2023.102149 PMID:37429132	研究论文	本文开发了一种深度学习算法用于分割人类间充质干细胞（MSCs）的显微图像，并验证了其性能	使用预训练的DeepLab算法并通过对图像背景进行模糊处理来克服部分标注的限制	数据集中的图像仅部分标注，通过模糊背景来处理未标注的细胞	开发和验证用于分割人类间充质干细胞的深度学习算法	人类间充质干细胞（MSCs）的显微图像分割	计算机视觉	NA	深度学习	DeepLab算法	图像	算法1训练了139张模糊背景的图像，算法2训练了37张正常背景的图像
1775	2024-08-07	Development and Verification of Time-Series Deep Learning for Drug-Induced Liver Injury Detection in Patients Taking Angiotensin II Receptor Blockers: A Multicenter Distributed Research Network Approach 2023-Jul, Healthcare informatics research IF:2.3Q3 DOI:10.4258/hir.2023.29.3.246 PMID:37591680	研究论文	本研究开发并验证了一种基于多中心、多模型的时序深度学习模型，用于预测服用血管紧张素II受体阻滞剂（ARBs）患者的药物性肝损伤（DILI）	采用多中心分布式研究网络方法，利用韩国六家医院的电子健康记录（EHRs），开发了一种可解释的时序模型，用于分析DILI的发生率和相关变量的时间模式	NA	开发并验证一种用于预测服用ARBs患者DILI的时序深度学习模型	服用血管紧张素II受体阻滞剂（ARBs）的患者及其药物性肝损伤（DILI）	机器学习	肝损伤	深度学习	时序分类模型	电子健康记录（EHRs）	10,852名患者
1776	2024-08-07	Single-cell multi-scale footprinting reveals the modular organization of DNA regulatory elements 2023-Mar-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.28.533945 PMID:37034577	研究论文	本文开发了一种名为PRINT的计算方法，利用深度学习校正染色质可及性数据中的序列偏差，并识别DNA-蛋白质相互作用的多尺度足迹，以揭示DNA调控元件的模块化组织	开发了PRINT方法，能够更准确地推断转录因子和核小体的结合，并发现调控元件在细胞状态间的广泛结构和功能变化	NA	连接调控元件的结构变化与细胞命运和功能的改变	DNA调控元件及其在造血过程中的变化	机器学习	NA	深度学习	NA	染色质可及性数据	涉及造血干细胞（HSCs）的年龄相关变化
1777	2024-08-07	Patient-derived PixelPrint phantoms for evaluating clinical imaging performance of a deep learning CT reconstruction algorithm 2023-Dec-09, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.12.07.23299625 PMID:38106064	研究论文	本研究使用基于患者胸部CT扫描的3D打印PixelPrint肺部幻影，评估商业深度学习重建（DLR）算法在不同辐射剂量水平下的临床成像性能	使用基于患者的3D打印PixelPrint肺部幻影，提供比传统CT幻影更真实的组织结构，实现基于结构的图像质量评估	NA	评估深度学习重建算法在不同辐射剂量下的临床成像性能	深度学习重建算法和3D打印PixelPrint肺部幻影	计算机视觉	NA	3D打印技术	深度学习重建算法	图像	使用了一个基于患者胸部CT扫描的肺部幻影，并通过不同大小的扩展环模拟小和中等体型的患者
1778	2024-08-07	Deep Learning-Based Analysis of Glottal Attack and Offset Times in Adductor Laryngeal Dystonia 2023-Nov-15, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2023.10.011 PMID:37977969	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化测量方法，用于从高速度视频喉镜（HSV）中测量连接言语中的声门攻击时间（GAT）和声门关闭时间（GOT），以辅助诊断声带肌张力障碍（AdLD）。	本文创新地设计并训练了一个深度学习框架，用于自动分割声门区域并检测声带边缘，从而实现对GAT和GOT的自动测量。	NA	开发一种自动化测量方法，以辅助诊断声带肌张力障碍（AdLD）。	声带肌张力障碍（AdLD）患者和正常发音的成年人。	自然语言处理	NA	高速度视频喉镜（HSV）	深度学习框架	视频	来自声带肌张力障碍患者和正常发音成年人的HSV数据，包括阅读'Rainbow Passage'和六个CAPE-V句子的记录。
1779	2024-08-07	Automatic reorientation by deep learning to generate short-axis SPECT myocardial perfusion images 2023-10, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s12350-023-03226-2 PMID:36859594	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于自动重新定位单光子发射计算机断层扫描（SPECT）心肌灌注图像（MPI）到标准短轴切片	本研究首次采用卷积神经网络（CNN）预测变换参数，并通过空间变换网络（STN）生成重新定位的图像	NA	开发一种基于深度学习的方法，用于自动重新定位SPECT心肌灌注图像到标准短轴切片	SPECT心肌灌注图像的自动重新定位	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	共254名患者，包括226个应激SPECT MPI和247个休息SPECT MPI
1780	2024-08-07	ChampKit: A framework for rapid evaluation of deep neural networks for patch-based histopathology classification 2023-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2023.107631 PMID:37271050	研究论文	本文介绍了一个名为ChampKit的软件工具，用于快速评估基于补丁的组织病理学分类的深度神经网络模型	ChampKit提供了一个可扩展、完全可复制的评估工具包，支持多种公共数据集，并允许用户通过命令行直接训练和评估模型，无需编写代码	本文未明确提及具体限制	旨在提供一个工具，以系统地评估不同组织病理学分类任务的神经网络模型	深度神经网络模型在组织病理学图像分类中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, ViT	图像	涉及六个数据集