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
41	2024-09-21	Bayesian interpolation with deep linear networks 2023-Jun-06, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2301345120 PMID:37252994	研究论文	本文研究了深度、宽度和数据集大小对模型质量的联合影响，并给出了线性网络在特定条件下的完整解决方案	提出了一个新的有效深度概念，并展示了无限深度线性网络在数据无关先验下的最优预测能力	研究仅限于输出维度为一的线性网络，并使用零噪声贝叶斯推断和均方误差作为负对数似然	探讨神经网络深度、宽度和数据集大小对模型质量的联合影响	线性网络在特定条件下的预测后验和贝叶斯模型证据	机器学习	NA	贝叶斯推断	线性网络	数值数据	NA
42	2024-09-21	An end-to-end deep learning method for protein side-chain packing and inverse folding 2023-06-06, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2216438120 PMID:37253017	研究论文	提出了一种端到端的深度学习方法AttnPacker，用于蛋白质侧链包装和逆折叠	AttnPacker直接利用骨架3D几何结构同时计算所有侧链坐标，无需依赖离散的旋转异构体库或进行昂贵的构象搜索和采样步骤，显著提高了计算效率	NA	解决蛋白质侧链包装问题，提高蛋白质结构预测、优化和设计的速度和准确性	蛋白质侧链构象	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质结构数据	CASP13和CASP14中的天然和非天然蛋白质骨架
43	2024-09-21	Variation in foraging activity influences area-restricted search behaviour by bottlenose dolphins 2023-Jun, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.221613 PMID:37325592	研究论文	研究了宽吻海豚的区域限制搜索行为与其觅食活动之间的关系	利用被动声学监测和基于深度学习的技术，首次提供了宽吻海豚区域限制搜索行为的一个驱动因素的实证证据	研究仅限于特定种群的宽吻海豚，且依赖于特定的声学数据	探讨区域限制搜索行为在海洋系统中的驱动因素	宽吻海豚的区域限制搜索行为及其与觅食活动的关系	NA	NA	被动声学监测	卷积神经网络	声学数据	特定种群的宽吻海豚
44	2024-09-21	Quantitative characterization of zebrafish development based on multiple classifications using Mueller matrix OCT 2023-Jun-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.488614 PMID:37342688	研究论文	本文提出了一种基于Mueller矩阵光学相干断层扫描（Mueller matrix OCT）和深度学习的非侵入性方法，用于定量分析斑马鱼多个器官在其生长过程中的发育情况	结合Mueller矩阵OCT和深度学习技术，首次实现了对斑马鱼多个器官发育过程的定量分析	NA	开发一种非侵入性的方法，用于定量分析斑马鱼多个器官在其生长过程中的发育情况	斑马鱼的多个器官，包括身体、眼睛、脊柱、卵黄囊和游泳膀胱	生物医学工程	NA	Mueller矩阵光学相干断层扫描（Mueller matrix OCT）	U-Net网络	三维图像	从第1天到第19天的斑马鱼胚胎
45	2024-09-20	Predicting the antigenic evolution of SARS-COV-2 with deep learning 2023-06-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-39199-6 PMID:37311849	研究论文	本文介绍了一种基于机器学习的抗原进化预测方法MLAEP，用于预测SARS-CoV-2的抗原进化	结合结构建模、多任务学习和遗传算法，通过计算机模拟定向进化探索抗原进化	NA	预测SARS-CoV-2的抗原进化，以辅助疫苗开发和应对未来变种	SARS-CoV-2的抗原进化及其对免疫逃逸的影响	机器学习	NA	结构建模、多任务学习、遗传算法	NA	序列数据	现有SARS-CoV-2变种及免疫缺陷COVID-19患者样本
46	2024-09-20	A generalizable deep learning regression model for automated glaucoma screening from fundus images 2023-Jun-13, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-023-00857-0 PMID:37311940	研究论文	本文提出了一种可推广的深度学习回归模型，用于从眼底图像中自动筛查青光眼	该模型在多种挑战性设置下表现出色，并能有效减少数据偏移问题	需要进一步的前瞻性队列研究进行验证	开发一种可推广的青光眼筛查模型	青光眼筛查	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	回归模型	图像	共149,455张眼底图像
47	2024-09-20	NISNet3D: three-dimensional nuclear synthesis and instance segmentation for fluorescence microscopy images 2023-06-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-36243-9 PMID:37308499	研究论文	本文介绍了一种名为NISNet3D的三维核合成与实例分割网络，用于荧光显微镜图像中的细胞核分割	NISNet3D通过使用改进的3D U-Net、3D标记控制的分水岭变换和核实例分割系统，能够直接分割三维体积，并能有效处理具有挑战性的图像体积	NISNet3D的实现依赖于大量手动标注的训练数据，尽管它可以通过合成数据进行训练	开发一种有效的三维核分割方法，以推动组织细胞计量的发展	荧光显微镜图像中的细胞核	计算机视觉	NA	3D U-Net、3D标记控制的分水岭变换	3D U-Net	图像	大量合成核数据，可能来自相对较少的标注体积或无标注体积
48	2024-09-20	Designing catalysts with deep generative models and computational data. A case study for Suzuki cross coupling reactions 2023-Jun-12, Digital discovery IF:6.2Q1 DOI:10.1039/d2dd00125j PMID:37312682	研究论文	本文介绍了一种基于深度生成模型和计算数据的催化剂设计方法，以Suzuki交叉偶联反应为例	利用变分自编码器（VAE）和前馈神经网络生成新的催化剂-配体候选物，并通过计算结合能进行优化	NA	开发更高效的催化过程设计方法	催化剂和配体的设计	机器学习	NA	密度泛函理论（DFT）	变分自编码器（VAE）	分子表示和结合能数据	NA
49	2024-09-20	Deep learning-assisted radiomics facilitates multimodal prognostication for personalized treatment strategies in low-grade glioma 2023-06-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-36298-8 PMID:37302994	研究论文	本文开发了一种深度学习辅助的放射组学模型，用于评估低级别胶质瘤患者的总生存期、未来恶性转化概率和肿瘤生长速度	首次将深度学习与放射组学结合，用于多模态预测低级别胶质瘤患者的个性化治疗策略	研究样本量有限，且仅限于低级别胶质瘤患者	开发一种综合的深度学习辅助放射组学模型，用于评估低级别胶质瘤患者的预后	低级别胶质瘤患者的总生存期、未来恶性转化概率和肿瘤生长速度	数字病理学	脑肿瘤	放射组学	深度学习模型	影像数据	349名低级别胶质瘤患者
50	2024-09-20	Preserving privacy in surgical video analysis using a deep learning classifier to identify out-of-body scenes in endoscopic videos 2023-06-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-36453-1 PMID:37286660	研究论文	开发并验证了一种深度学习模型，用于识别内窥镜视频中的体外图像，以保护手术视频分析中的隐私	首次开发并验证了一种深度学习模型，能够可靠地识别内窥镜视频中的体外图像，并公开分享该模型	仅限于识别内窥镜视频中的体外图像，未涉及其他类型的隐私保护方法	开发一种能够识别内窥镜视频中体外图像的深度学习模型，以保护患者和手术室工作人员的隐私	内窥镜视频中的体外图像	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习分类器	图像	内部数据集包含356,267张图像，来自48个视频；两个多中心测试数据集分别包含54,385和58,349张图像，来自10和20个视频
51	2024-09-20	A comprehensive review of COVID-19 detection with machine learning and deep learning techniques 2023-Jun-07, Health and technology IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s12553-023-00757-z PMID:37363343	综述	本文综述了使用机器学习和深度学习技术进行COVID-19检测的研究进展	本文总结了现有的机器学习和深度学习模型在COVID-19检测中的应用，并探讨了未来的改进方向	本文指出机器学习和深度学习模型在COVID-19检测中存在过拟合问题，可能导致错误预测和模型过载	本文旨在为研究专家提供人工智能在COVID-19检测中的应用概述，帮助他们探索未来的改进方向	本文研究对象为COVID-19患者的健康状况分类	机器学习	COVID-19	机器学习、深度学习	机器学习模型、深度学习模型	图像	本文收集了200篇研究论文，最终筛选出50篇进行分析
52	2024-09-20	Influence of Mg2+ Distribution on the Stability of Folded States of the Twister Ribozyme Revealed Using Grand Canonical Monte Carlo and Generative Deep Learning Enhanced Sampling 2023-Jun-06, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.3c00931 PMID:37305323	研究论文	本文研究了镁离子分布对Twister核酶折叠状态稳定性的影响	结合大正则蒙特卡罗和生成式深度学习增强采样方法，揭示了镁离子在RNA三维结构稳定中的具体作用	研究仅限于Twister核酶，且主要关注镁离子的作用	探讨镁离子在RNA三维结构形成和稳定中的作用	Twister核酶的折叠状态稳定性	生物信息学	NA	大正则蒙特卡罗（GCMC）和元动力学	生成式深度学习	RNA结构数据	9个独立系统，进行了6微秒的模拟
53	2024-09-20	SSMD-UNet: semi-supervised multi-task decoders network for diabetic retinopathy segmentation 2023-06-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-36311-0 PMID:37277554	研究论文	提出了一种用于糖尿病视网膜病变分割的半监督多任务解码器网络SSMD-UNet	利用未标记数据进行半监督学习，通过多解码器架构提高分割性能	未明确提及	开发一种自动化的深度学习工具，用于糖尿病视网膜病变的早期筛查和诊断	糖尿病视网膜病变	计算机视觉	糖尿病并发症	深度学习	UNet	图像	使用了两个公开数据集（FGADR和IDRiD）进行评估
54	2024-09-20	deepPERFECT: Novel Deep Learning CT Synthesis Method for Expeditious Pancreatic Cancer Radiotherapy 2023-Jun-05, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers15113061 PMID:37297023	研究论文	本文提出了一种新的深度学习方法deepPERFECT，用于从诊断CT合成计划CT，以加速胰腺癌放射治疗流程	开发了一种生成式深度学习模型deepPERFECT，能够捕捉诊断CT和计划CT之间的差异，并生成变形向量场以转换诊断CT为初步计划CT	NA	加速胰腺癌放射治疗的标准护理工作流程	诊断CT和计划CT的合成	计算机视觉	胰腺癌	深度学习	生成式深度学习模型	CT图像	NA
55	2024-09-20	Multivariate time series short term forecasting using cumulative data of coronavirus 2023-Jun-04, Evolving systems IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12530-023-09509-w PMID:37359316	研究论文	本文研究了利用新冠病毒的累积数据进行多变量时间序列短期预测	本文扩展了SEIR模型，整合了医院收治、死亡、疫苗接种和隔离等额外信息，并比较了深度学习和数学模型在预测死亡率和发病率方面的表现	NA	开发更准确的预测模型和策略以对抗疾病	新冠病毒的累积报告发病率和死亡率的短期预测	机器学习	传染病	多变量时间序列预测	LSTM	时间序列数据	研究涉及八个受影响最严重的国家
56	2024-09-20	Image Recommendation System Based on Environmental and Human Face Information 2023-Jun-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23115304 PMID:37300029	研究论文	本文介绍了一种基于环境和人脸信息的图像推荐系统，通过深度学习算法实时估计用户的情绪、年龄和性别，并结合环境数据推荐个性化的自然景观图像	系统结合了人脸信息和环境数据，使用生成对抗网络（GANs）对图像进行着色，提供个性化的图像推荐，增强了用户体验	NA	开发一种能够根据用户的情绪状态和特征推荐个性化图像的系统，以提升用户体验	用户的情绪、年龄、性别以及环境信息	计算机视觉	NA	深度学习算法	生成对抗网络（GANs）	图像	NA
57	2024-09-20	Benchmarking explanation methods for mental state decoding with deep learning models 2023-06, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120109 PMID:37059157	研究论文	本文通过对比多种解释方法在心理状态解码中的表现，评估了深度学习模型在理解心理状态与脑活动之间映射关系中的应用	本文首次在心理状态解码分析中对多种解释方法进行了基准测试，并揭示了解释方法的忠实度与其与其他实证证据的一致性之间的权衡	本文仅限于功能性磁共振成像数据集，未涵盖其他类型的脑成像数据	评估不同解释方法在心理状态解码中的表现，并为神经影像学研究者提供选择解释方法的指导	心理状态解码中的解释方法及其与脑活动映射的关系	机器学习	NA	功能性磁共振成像 (fMRI)	深度学习模型	图像	多个功能性磁共振成像数据集
58	2024-09-20	Super-resolution 4D flow MRI to quantify aortic regurgitation using computational fluid dynamics and deep learning 2023-Jun, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-023-02815-z PMID:36820960	研究论文	本文利用计算流体动力学和深度学习技术，通过超分辨率4D流MRI量化主动脉瓣反流	提出了一种结合计算流体动力学模拟和深度学习的方法，用于提高4D流MRI的空间分辨率，从而更准确地量化主动脉瓣反流	需要进一步的体内验证和临床试验来确认该方法的实际应用效果	开发一种非侵入性方法，用于准确量化主动脉瓣反流及其相关血流动力学变化	主动脉瓣反流及其血流动力学	计算机视觉	心血管疾病	4D流MRI	神经网络	图像	两组体内4D流MRI数据
59	2024-09-20	Automated COVID-19 diagnosis and classification using convolutional neural network with fusion based feature extraction model 2023-Jun, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-021-09712-y PMID:34522236	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络和融合特征提取模型的自动化COVID-19诊断和分类方法	引入了融合特征提取模型FM-CNN，结合灰度共生矩阵、灰度游程长度矩阵和局部二值模式进行特征提取，并使用粒子群优化算法选择最优特征子集	NA	设计一种有效的COVID-19诊断和分类模型	COVID-19患者的胸部X光片	计算机视觉	COVID-19	卷积神经网络	CNN	图像	胸部X光片数据集
60	2024-09-20	Natural language processing to identify reasons for sex disparity in statin prescriptions 2023-Jun, American journal of preventive cardiology IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.ajpc.2023.100496 PMID:37128554	研究论文	使用自然语言处理技术识别导致他汀类药物处方性别差异的原因	采用自然语言处理技术（NLP）和深度学习模型Clinical BERT，分析临床记录中的文本信息，揭示导致他汀类药物处方性别差异的因素	研究仅限于北加州多站点电子健康记录中的患者数据，可能无法完全代表所有地区的患者情况	探讨导致动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）患者中女性他汀类药物处方率低于男性的原因	动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）患者	自然语言处理	心血管疾病	自然语言处理（NLP）	BERT	文本	88,913名ASCVD患者，其中35,901名为女性