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
1901	2024-08-04	Tensor-RT-Based Transfer Learning Model for Lung Cancer Classification 2023-08, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-023-00822-z PMID:37059889	研究论文	本研究提出了一种基于Tensor-RT的转移学习框架，用于肺癌CT图像的良性和恶性分类	提出了一个高效的实时转移学习框架，采用加权VGG深度网络并在Nvidia Tensor-RT中进行模型推理	尽管该模型表现良好，但仍可能面临动态环境下的实时分类挑战	改善肺癌CT图像的实时分类性能	肺癌的CT图像，特别是CT扫描肺切片	计算机视觉	肺癌	卷积神经网络 (CNN)	加权VGG深度网络 (WVDN)	图像	19419个计算机断层扫描肺切片
1902	2024-08-04	A Lightweight and Robust Framework for Circulating Genetically Abnormal Cells (CACs) Identification Using 4-Color Fluorescence In Situ Hybridization (FISH) Image and Deep Refined Learning 2023-08, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-023-00843-8 PMID:37231288	研究论文	本研究开发了一种轻量级和稳健的深度学习网络用于循环基因异常细胞的识别	提出了一种基于4色FISH图像的深度学习网络，并设计了新的信号标准化方法和在线重复训练策略	未提及具体的限制因素	提高循环基因异常细胞的识别精度和临床检测率	循环基因异常细胞（CACs）	数字病理学	癌症	4色荧光原位杂交（FISH）	FISH-Net	临床样本数据	853名患者的临床样本来自10个中心
1903	2024-08-04	Fully Automated Longitudinal Assessment of Renal Stone Burden on Serial CT Imaging Using Deep Learning 2023-08, Journal of endourology IF:2.9Q1 DOI:10.1089/end.2023.0066 PMID:37310890	研究论文	使用深度学习自动化测量和跟踪肾结石在连续CT扫描中的负担	首次利用深度学习模型实现肾结石负担的完全自动化评估	仅包含来自单一医疗中心的回顾性数据，可能限制了研究的广泛适用性	研究旨在自动化肾结石负担的测量与追踪	113名接受肾结石治疗的患者的259个CT扫描	计算机视觉	NA	深度学习	NA	影像	259个CT扫描，来自113名患者
1904	2024-08-04	Skin Lesion Segmentation in Dermoscopic Images with Noisy Data 2023-08, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-023-00819-8 PMID:37020149	研究论文	本文提出了一种深度学习方法用于在皮肤镜图像中分割皮肤病变	提出了一种利用预训练的EfficientNet模型和压缩激励残差结构的网络架构	实验结果表明测试集中的噪声标签会对评估得分产生不利影响	研究深度学习在皮肤病变分割中的应用	应用于国际皮肤成像合作（ISIC）2017挑战赛皮肤病变分割数据集	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习	EfficientNet	图像	ISIC 2017挑战赛皮肤病变分割数据集
1905	2024-08-04	Glomerulus Detection Using Segmentation Neural Networks 2023-08, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-022-00764-y PMID:37020148	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的肾小球检测方法	创新点在于使用多种卷积神经网络模型进行肾小球区域的检测	未提及具体在临床应用中的限制	提高肾脏移植前的准确诊断和疾病识别	数字化肾脏幻灯片中的肾小球部分	数字病理学	NA	卷积神经网络	ResNet, UNet, LinkNet, EfficientNet	图像	使用了NIH HuBMAP肾脏全幻灯片图像数据集
1906	2024-08-04	A neural ordinary differential equation model for visualizing deep neural network behaviors in multi-parametric MRI-based glioma segmentation 2023-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16286 PMID:36840621	研究论文	开发了一种神经普通微分方程（ODE）模型，用于可视化深度神经网络在基于多参数MRI的胶质瘤分割中的行为	提出了一种新的深度学习模型Neural ODE，通过神经网络参数化的ODE实现深度特征提取，增强了深度学习的可解释性	比较模型基于少数关键MRI模态进行分割时与全模态结果的差异较小且无显著性	研究深度神经网络在多参数MRI胶质瘤分割中的表现与可视化	369名胶质瘤患者的多参数MRI数据	数字病理学	胶质瘤	多参数MRI协议	Neural ODE	医学影像	369名胶质瘤患者
1907	2024-08-04	Predicting Visual Field Worsening with Longitudinal OCT Data Using a Gated Transformer Network 2023-08, Ophthalmology IF:13.1Q1 DOI:10.1016/j.ophtha.2023.03.019 PMID:37003520	研究论文	本研究旨在利用门控变换网络(GTN)从纵向OCT数据中识别视野恶化。	该研究引入了一种新方法，通过多种标准定义视野恶化，并使用GTN进行预测。	对于基线更严重的青光眼患者，GTN的性能较差。	研究的目的是通过分析OCT数据预测视野恶化。	研究对象为4211只眼睛的纵向OCT数据和视野结果。	数字病理学	青光眼	OCT	门控变换网络(GTN)	眼部扫描数据	4211只眼睛（2666名患者）
1908	2024-08-04	Deep learning in terrestrial conservation biology 2023-Dec, Biologia futura IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s42977-023-00200-4 PMID:38227170	评论	本文对保护生物学中深度学习技术的应用进行了回顾	强调了深度学习在保护生物学中的潜力和当前技术先进性	提出了当前技术在数据处理方面的缓慢问题	探索有效的方式监测生物多样性变化	涉及保护生物学中的生物数据监测	机器学习	NA	深度学习	NA	生物数据	NA
1909	2024-08-07	Applications of Artificial Intelligence and Deep Learning in Glaucoma: Erratum 2023 Jul-Aug 01, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/APO.0000000000000628 PMID:37523439	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1910	2024-08-04	Polypoidal Choroidal Vasculopathy: Updates on Risk Factors, Diagnosis, and Treatments 2023 Mar-Apr 01, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/APO.0000000000000573 PMID:36728294	研究论文	该文章介绍了关于囊状脉络膜血管病（PCV）的风险因素、诊断与治疗的最新进展	文章探讨了深度学习模型在无需靛蓝绿血管造影的情况下，用于从不同类型的视网膜成像中检测PCV的应用	尽管有研究发现新抗VEGF药物可能提供更持久的治疗效果，但尚不清楚它们是否能更有效地闭合囊状病变	研究囊状脉络膜血管病（PCV）的风险因素、诊断方法以及治疗方案	文章关注于男性和吸烟等系统性因素以及与PCV相关的影像学和生物标志物	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	涉及的样本数量及类型未明确说明
1911	2024-08-04	Applications of Artificial Intelligence and Deep Learning in Glaucoma 2023 Jan-Feb 01, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/APO.0000000000000596 PMID:36706335	研究论文	本文探讨了人工智能和深度学习在青光眼诊断和进展检测中的应用	提出了结合多种成像模态来改善青光眼评估的新的人工智能工具开发思路	目前大多数算法仅基于单一成像模态，且缺乏对治疗反应预测的相关研究	旨在改进青光眼的诊断和监测方式	研究目的是青光眼的诊断进程和算法的开发	计算机视觉	青光眼	人工智能	深度学习	图像	NA
1912	2024-08-04	Predicting Anti-inflammatory Peptides by Ensemble Machine Learning and Deep Learning 2023-12-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01602 PMID:38054927	研究论文	本文提出了一种通过集成机器学习和深度学习预测抗炎肽的方法	通过构建包含极随机树、门控循环单元和卷积神经网络的高级框架，实现了AIP预测的创新性探索	在独立测试集上的表现可能不代表其他广泛应用场景的预测精度	研究抗炎肽(AIP)的预测以加速抗炎疗法的发展	抗炎肽的特征和预测模型	机器学习	NA	集成机器学习，深度学习	极随机树，门控循环单元，卷积神经网络	序列数据	NA
1913	2024-08-04	An Uncertainty-Guided Deep Learning Method Facilitates Rapid Screening of CYP3A4 Inhibitors 2023-12-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01241 PMID:38055780	研究论文	本文提出了一种不确定性引导的深度学习方法，以便于快速筛选CYP3A4抑制剂	提出了一种不确定性引导的回归模型，能够准确预测CYP3A4活性的IC值，并通过整合分类模型的预测和引入证据不确定性方法提升了预测的可靠性	现有模型主要提供确定性分类结果，缺乏对抑制强度的精确预测，且预测可靠性不足	评估CYP3A4抑制剂以避免潜在的药物相互作用和不良反应	CYP3A4抑制剂的预测与筛选	机器学习	NA	NA	回归模型	化合物数据	27,045个化合物，其中包含4395个具有明确IC值的化合物
1914	2024-08-04	High-Temperature Polymer Dielectrics Designed Using an Invertible Molecular Graph Generative Model 2023-12-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01572 PMID:38061777	研究论文	本文利用可逆分子图生成模型生成高温聚合物介电材料	提出了一种基于可逆正规化流的分子图生成模型，用于高温聚合物介电材料的设计	使用的数据集主要是通过基于RNN的生成模型生成的，可能影响模型的普适性	高效设计高温聚合物介电材料	假设有前景的高温聚合物介电材料	材料科学	NA	深度生成模型	可逆图生成模型	分子图	包含250k个聚合物分子图
1915	2024-08-04	GGNpTCR: A Generative Graph Structure Neural Network for Predicting Immunogenic Peptides for T-cell Immune Response 2023-12-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01293 PMID:37990917	研究论文	本研究提出了一种基于生成图结构的深度学习框架GGNpTCR，用于预测T细胞受体与肽的相互作用	GGNpTCR模型能够有效预测训练数据集中未出现的新抗原的相互作用，并改善了现有的方法	未提及特定的局限性	研究T细胞受体与人类抗原之间的相互作用以推动疫苗和免疫治疗的发展	重点研究T细胞受体与外源性肽的相互作用	计算机视觉	NA	深度学习	生成图结构	序列信息	使用了大规模COVID-19数据集和多种数据集进行性能评估
1916	2024-08-04	Ensemble Geometric Deep Learning of Aqueous Solubility 2023-12-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01536 PMID:37990484	研究论文	这个文章探讨了几何深度学习在预测分子特性如水溶性方面的应用	提出了基于谱卷积和空间卷积的图神经网络架构的两个集成模型	在对巨噬细胞迁移抑制因子抑制剂的测试中表现出模型的局限性	本研究旨在利用几何深度学习来改进药物候选分子的药物动力学	207个分子的验证集以及系列的苯酰脲衍生物和苯二氮卓衍生物	数字病理学	NA	图神经网络	SolNet-GCN和SolNet-GAT	分子特性数据	207个分子
1917	2024-08-04	A Multimodal Deep Learning Framework for Predicting PPI-Modulator Interactions 2023-12-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01527 PMID:38037990	研究论文	本研究提出了一种基于序列的深度学习框架MultiPPIMI，用于预测PPI靶标与调节剂之间的相互作用	本研究的创新点在于MultiPPIMI能够在不需要靶标结构或参考调节剂的情况下，预测任意给定PPI靶标与调节剂之间的相互作用	本研究未提供对所有PPI调节剂的全面评估	本研究旨在开发一种新的框架来识别PPI介导的相互作用	本研究的对象为蛋白质相互作用靶标和调节剂	机器学习	NA	深度学习	双线性注意力网络	基准数据集	NA
1918	2024-08-04	Ab Initio Prediction of 3-D Conformations for Protein Long Loops with High Accuracy and Applications to Antibody CDRH3 Modeling 2023-12-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01051 PMID:38018130	研究论文	本研究开发了新的方法来预测蛋白质长环的三维构象，具有高精度和应用于抗体CDRH3建模。	提出了一种结合原子和残基级别术语的新方法来计算残基原子之间的相互作用能	未明确考虑还原侧链与主链原子的相互作用能	开发高精度的蛋白质长环的构象预测方法	蛋白质长环和抗体CDRH3环	数字病理学	NA	NA	OSCAR-loop	NA	49个抗体靶点
1919	2024-08-04	Discovery Viewer (DV): Web-Based Medical AI Model Development Platform and Deployment Hub 2023-Dec-06, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering10121396 PMID:38135987	研究论文	该论文介绍了Discovery Viewer（DV）平台，一个基于网络的医学人工智能模型开发和部署中心	提供一个适应性环境，允许非人工智能专家学习、开发和分享深度学习概念，促进模型的持续改进	未提及具体的技术细节和模型限制	旨在使医疗人工智能模型的开发更加便捷，促进技术在临床环境中的应用	针对肌肉骨骼疾病的AI项目进行开发和测试，涵盖分割、回归和分类任务	机器学习	NA	深度学习	NA	样本数据	参与项目的样本占80%，剩余样本由志愿者进行注释和训练
1920	2024-08-05	Potential added value of an AI software with prediction of malignancy for the management of incidental lung nodules 2023-Dec, Research in diagnostic and interventional imaging DOI:10.1016/j.redii.2023.100031 PMID:39076687	研究论文	本文研究了一种人工智能软件在意外发现的肺结节管理中的潜在价值	研究展示了使用深度学习算法的人工智能软件在预测肺结节恶性程度中的有效性及其高阴性预测值	样本量较小，仅包括83名患者的90个肺结节的回顾性分析	旨在评估人工智能软件在意外发现的肺结节管理中的影响	对在急诊CT扫描中意外发现的肺结节进行评估	计算机视觉	肺癌	深度学习算法	NA	影像	90个肺结节，涉及83名患者