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
61	2024-09-23	DCiPatho: deep cross-fusion networks for genome scale identification of pathogens 2023-07-20, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbad194 PMID:37249547	研究论文	本文介绍了一种基于深度交叉融合网络的病原体检测方法DCiPatho	通过深度交叉融合、残差和深度神经网络的结合，DCiPatho能够处理长基因组序列并准确识别病原体	NA	开发一种能够准确检测病原体的深度学习算法	病原体检测	机器学习	NA	深度学习	深度交叉融合网络	基因组数据	使用了已知和未知的病原体物种的基因组和宏基因组数据
62	2024-09-23	iAMPCN: a deep-learning approach for identifying antimicrobial peptides and their functional activities 2023-07-20, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbad240 PMID:37369638	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的框架iAMPCN，用于识别抗菌肽及其功能活性	iAMPCN能够预测抗菌肽的22种相关功能活性，相较于现有方法显著提高了预测性能	NA	开发一种新的计算方法来识别抗菌肽及其功能活性	抗菌肽及其功能活性	机器学习	NA	深度学习	CNN	序列	涉及22种功能活性的抗菌肽数据集
63	2024-09-23	Contextualized Small Target Detection Network for Small Target Goat Face Detection 2023-Jul-20, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani13142365 PMID:37508141	研究论文	本文提出了一种用于山羊面部小目标检测的新型神经网络	通过结合上下文信息和特征融合互补，解决了低图像分辨率、小目标和特征不明显的问题	未提及具体限制	提高山羊面部检测的准确性和效率，为智能畜牧管理系统提供基础	山羊面部检测	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	未提及具体样本数量
64	2024-09-23	Detecting Dementia from Face-Related Features with Automated Computational Methods 2023-Jul-20, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering10070862 PMID:37508889	研究论文	本文研究了如何利用面部相关特征通过自动化计算方法检测痴呆症	本文首次探索了面部相关特征在痴呆症检测中的应用，并展示了其潜在的重要作用	本文的实验结果仅基于PROMPT数据集，可能存在数据集偏差	研究面部相关特征在自动化痴呆症检测中的有效性	痴呆症患者面部特征	计算机视觉	老年病	NA	传统机器学习模型和深度学习模型	视频	PROMPT数据集中的痴呆症患者
65	2024-09-23	SinusC-Net for automatic classification of surgical plans for maxillary sinus augmentation using a 3D distance-guided network 2023-07-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-38273-9 PMID:37468515	研究论文	本文提出了一种基于3D距离引导网络的自动分类手术计划方法，用于上颌窦底提升术	本文创新性地使用了3D距离引导网络进行手术计划的自动分类，并提出了改进的ABC分类方法	NA	自动分类上颌窦底提升术的手术计划	上颌窦底提升术的手术计划分类	计算机视觉	NA	3D距离引导网络	卷积神经网络	图像	NA
66	2024-09-23	Latest Developments in Adapting Deep Learning for Assessing TAVR Procedures and Outcomes 2023-Jul-19, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm12144774 PMID:37510889	综述	本文综述了用于评估TAVR手术和结果的经典计算模型、医学影像和深度学习方法	提出了一个端到端的智能深度学习框架，用于实时评估和推荐最佳的BHV设计	未提及具体的技术限制	探讨深度学习在TAVR手术规划和结果评估中的应用	TAVR手术和生物心脏瓣膜（BHV）	机器学习	心血管疾病	深度学习（DL）	NA	医学影像	未提及具体样本数量
67	2024-09-23	Detecting SNP markers discriminating horse breeds by deep learning 2023-07-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-023-38601-z PMID:37464049	研究论文	本研究评估了不同人工神经网络（ANN）方法在从高通量基因分型数据中选择信息性SNP标记以追踪未知样本真实品种的潜力	本研究首次使用深度神经网络（DNN）、Garson和Olden方法进行特征选择，并展示了其在品种鉴定中的高效性	研究仅使用了Illumina SNP 50k Bead芯片的数据，未涵盖其他基因分型技术	评估不同人工神经网络方法在选择信息性SNP标记以确定个体真实品种来源中的潜力	795只来自37个品种的马匹，使用Illumina SNP 50k Bead芯片进行基因分型	机器学习	NA	深度神经网络（DNN）、Garson和Olden方法	深度神经网络（DNN）	基因分型数据	795只马匹，来自37个品种
68	2024-09-23	The Cardiovascular Impact and Genetics of Pericardial Adiposity 2023-Jul-18, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.07.16.23292729 PMID:37502935	研究论文	研究评估了心包脂肪组织（PAT）与心血管疾病的关系，并揭示了PAT的遗传基础	首次在大规模人群队列中评估PAT与心血管疾病的关联，并发现了5个新的PAT遗传位点	研究主要基于UK Biobank和FinnGen的数据，可能存在样本选择偏倚	评估PAT与心血管疾病的关联，并揭示PAT的遗传基础	心包脂肪组织（PAT）与心血管疾病的关系及其遗传基础	数字病理学	心血管疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习模型	图像	44,725名UK Biobank参与者，453,733名FinnGen研究参与者
69	2024-09-23	Enhancing Breast Ultrasound Segmentation through Fine-tuning and Optimization Techniques: Sharp Attention UNet 2023-Jul-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.14.549040 PMID:37503223	研究论文	本文通过比较图像预处理和不同优化技术对不同UNet分割模型在乳腺超声图像分割中的影响，提出了一种新的Sharp Attention UNet模型	本文提出了一种结合Sharp UNet和Attention UNet的新模型Sharp Attention UNet，并在乳腺超声图像分割中取得了更好的性能	NA	提高乳腺超声图像分割的准确性	乳腺超声图像中的肿块分割	计算机视觉	乳腺疾病	深度学习	UNet	图像	NA
70	2024-09-23	Pareto-Optimized Non-Negative Matrix Factorization Approach to the Cleaning of Alaryngeal Speech Signals 2023-Jul-16, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers15143644 PMID:37509305	研究论文	本文提出了一种结合帕累托优化深度学习和非负矩阵分解（NMF）的新方法，用于有效减少受损语音信号中的噪声并保留所需语音的质量	本文的创新点在于将帕累托优化与深度学习和NMF结合，实现了噪声抑制、语音质量保留和计算效率之间的平衡	NA	研究目的是开发一种有效的方法来清洁受损语音信号，以应用于语音识别、电信和辅助技术等领域	研究对象是受损的语音信号	机器学习	NA	非负矩阵分解（NMF）	深度学习模型	语音信号	NA
71	2024-09-23	Deep learning for histopathological segmentation of smooth muscle in the urinary bladder 2023-07-15, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-023-02222-3 PMID:37454065	研究论文	本文研究了使用深度学习模型对尿道膀胱平滑肌的组织病理学图像进行分割	本文提出了基于深度学习的自动平滑肌图像分割系统，并比较了不同模型在分割性能上的表现	本文仅评估了277张组织病理学图像，样本量相对较小	开发一种自动化的平滑肌图像分割系统，以辅助膀胱癌的病理分期	尿道膀胱中的平滑肌组织，包括黏膜肌层和固有肌层	数字病理学	膀胱癌	深度学习	VGG16, ResNet18, SqueezeNet, MobileNetV2, U-Net, MA-Net, DeepLabv3+, FPN	图像	277张组织病理学图像
72	2024-09-23	Detection of Hydroxychloroquine Retinopathy via Hyperspectral and Deep Learning through Ophthalmoscope Images 2023-Jul-14, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics13142373 PMID:37510118	研究论文	本研究利用超光谱技术和深度学习模型，通过眼底图像检测羟氯喹视网膜病变	本研究首次结合超光谱转换技术和深度学习模型，提高了羟氯喹视网膜病变的检测准确率	样本量较小，且仅限于特定年龄段的人群	开发一种高准确率的羟氯喹视网膜病变检测方法	羟氯喹视网膜病变患者和无病变对照组	计算机视觉	NA	超光谱转换技术	人工神经网络	图像	91名参与者，包括25名羟氯喹视网膜病变患者和66名无病变对照者
73	2024-09-23	Enhancement of Diabetic Retinopathy Prognostication Using Deep Learning, CLAHE, and ESRGAN 2023-Jul-14, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics13142375 PMID:37510123	研究论文	本文提出了一种结合深度学习、CLAHE和ESRGAN的方法，用于糖尿病视网膜病变（DR）的分类和严重程度预测	本文创新性地结合了ESRGAN和CLAHE方法来增强图像质量，并在DR分类中取得了较高的准确率	NA	提高糖尿病视网膜病变的诊断和分类准确性	糖尿病视网膜病变及其严重程度	计算机视觉	糖尿病	深度学习	DenseNet-121	图像	使用了APTOS 2019盲检数据集中的眼底图像
74	2024-09-23	Automatic Ventriculomegaly Detection in Fetal Brain MRI: A Step-by-Step Deep Learning Model for Novel 2D-3D Linear Measurements 2023-Jul-13, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics13142355 PMID:37510099	研究论文	本文开发了一种基于深度学习模型的自动化工作流程，用于在胎儿脑部MRI中测量侧脑室直径并分类为正常或脑室扩大	首次使用基于人工智能的方法进行2D线性测量脑室扩大，并结合3D模型	NA	开发一种自动化方法，用于在胎儿脑部MRI中测量侧脑室直径并分类为正常或脑室扩大	胎儿脑部MRI中的侧脑室直径测量	计算机视觉	NA	深度学习	UNet	图像	22例正常和异常的胎儿脑部T2加权MRI图像
75	2024-09-23	Classification of Alzheimer's Progression Using fMRI Data 2023-Jul-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23146330 PMID:37514624	研究论文	本文提出了一种基于fMRI数据的3D-CNN-LSTM分类模型，用于诊断阿尔茨海默病的进展阶段	本文创新性地结合了U-Net架构和LSTM模型，分别提取空间和时间特征，以提高阿尔茨海默病进展阶段的分类准确性	NA	研究目的是开发一种高精度的分类模型，用于识别阿尔茨海默病的进展阶段	研究对象是阿尔茨海默病的不同进展阶段，包括正常状态、早期轻度认知障碍、晚期轻度认知障碍和阿尔茨海默病	计算机视觉	阿尔茨海默病	fMRI	3D-CNN-LSTM	fMRI数据	NA
76	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
77	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
78	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
79	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
80	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