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
181	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
182	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
183	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
184	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
185	2024-08-07	Deep learning prediction of hospital readmissions for asthma and COPD 2023-Dec-13, Respiratory research IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s12931-023-02628-7 PMID:38093373	研究论文	本研究旨在通过电子健康记录（EHR）数据，利用机器学习和深度学习模型预测哮喘和慢性阻塞性肺病（COPD）患者的再入院风险	本研究首次采用多层感知器（一种深度学习方法）在预测哮喘和COPD患者再入院方面表现出最佳的敏感性和特异性	NA	通过EHR数据和深度学习技术提高高风险患者的检测	哮喘和COPD患者的再入院风险	机器学习	哮喘，慢性阻塞性肺病	深度学习	多层感知器	电子健康记录数据	5,794名患者，其中1,893名哮喘患者和3,901名COPD患者
186	2024-08-07	Environmental Impacts of Machine Learning Applications in Protein Science 2023-12-01, Cold Spring Harbor perspectives in biology IF:6.9Q1 DOI:10.1101/cshperspect.a041473 PMID:38040454	research paper	本文总结了蛋白质科学对环境的负面影响，并展示了分子模拟、蛋白质相互作用推断和蛋白质结构预测等流行蛋白质算法的碳足迹	本文首次详细分析了大型深度学习模型如AlphaFold和ESMFold在蛋白质科学应用中的碳足迹	文章未提及具体的减排技术和方法的实施细节	探讨机器学习在蛋白质科学应用中的环境影响，并提出可持续发展的策略	蛋白质科学中的机器学习应用及其环境影响	machine learning	NA	deep learning	CNN	NA	NA
187	2024-08-07	Deep learning-based phenotype imputation on population-scale biobank data increases genetic discoveries 2023-Dec, Nature genetics IF:31.7Q1 DOI:10.1038/s41588-023-01558-w PMID:37985819	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的表型填补方法AutoComplete，用于在人口规模生物银行数据集中填补缺失的表型	AutoComplete方法在表型填补准确性上显著优于现有方法，并能有效增加遗传关联分析的关联位点数量	NA	提高现有生物银行数据集中遗传发现的效力	人口规模生物银行数据集中的缺失表型	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	生物银行数据	约300,000名个体