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
741	2024-09-21	Diagnostic Value of Artificial Intelligence in Minimal Breast Lesions Based on Real-Time Dynamic Ultrasound Imaging 2024, International journal of general medicine IF:2.1Q2 DOI:10.2147/IJGM.S479969 PMID:39295853	研究论文	探讨基于实时动态超声成像系统的人工智能在诊断微小乳腺病变中的价值	使用基于实时动态超声成像系统的人工智能进行微小乳腺病变的诊断	仍存在一些漏诊和误诊的情况	研究人工智能在微小乳腺病变诊断中的应用价值	直径≤10mm的微小乳腺病变	计算机视觉	乳腺癌	深度学习算法	深度学习	视频	291例微小乳腺病变，其中228例良性，63例恶性
742	2024-09-21	A general prediction model for compound-protein interactions based on deep learning 2024, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2024.1465890 PMID:39295942	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的化合物-蛋白质相互作用预测模型，并验证了其在中药中的应用	本文提出了一个集成大规模生物活性基准数据集和深度学习算法的计算模型，用于预测化合物-蛋白质相互作用，并在中药中验证了其有效性	由于化合物和目标的多样性以及缺乏大规模相互作用数据集和负数据集，现有计算方法在预测准确性和泛化能力方面面临挑战	开发一种准确的化合物-蛋白质相互作用预测模型，以促进药物发现和理解中药的生物活性	化合物-蛋白质相互作用，特别是中药中的化合物	机器学习	NA	深度学习	NA	生物活性数据	使用了黄芪和白花蛇舌草这对中药组合中的活性化合物，并从多个公共数据库和文献中收集了这些化合物的完整目标数据
743	2024-09-21	Analysis and comparison of retinal vascular parameters under different glucose metabolic status based on deep learning 2024, International journal of ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.18240/ijo.2024.09.02 PMID:39296560	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的模型，用于自动分割视网膜血管，并分析和比较不同血糖代谢状态下的血管参数	本文首次使用深度学习模型U-Net进行视网膜血管分割，并分析了不同血糖代谢状态下的血管参数差异	样本量相对较小，可能影响结果的普适性	评估人工智能在图像分割和视网膜血管参数分析中预测糖尿病前期的潜力	视网膜血管参数在不同血糖代谢状态下的差异	计算机视觉	糖尿病	深度学习	U-Net	图像	总共600只眼睛，包括200名正常人、200名糖尿病前期患者和200名糖尿病患者
744	2024-09-21	Systematic bibliometric and visualized analysis of research hotspots and trends on the application of artificial intelligence in glaucoma from 2013 to 2022 2024, International journal of ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.18240/ijo.2024.09.22 PMID:39296573	综述	对2013年至2022年间人工智能在青光眼领域的应用进行文献计量分析和可视化研究	通过CiteSpace和VOSviewer软件分析了不同国家、机构、作者和期刊的贡献及共现关系，揭示了该领域的研究热点和未来趋势	文章主要关注文献计量分析，未深入探讨具体技术细节和临床应用效果	全面了解人工智能在青光眼领域的研究现状，并识别未来研究的新方向	2013年至2022年间发表的关于人工智能在青光眼领域应用的英文文章	计算机视觉	眼科疾病	NA	NA	文本	750篇英文文章
745	2024-09-21	Deep learning-based ultrasonographic classification of canine chronic kidney disease 2024, Frontiers in veterinary science IF:2.6Q1 DOI:10.3389/fvets.2024.1443234 PMID:39296582	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于通过超声图像对犬慢性肾病（CKD）进行分类，并评估其与兽医影像专家的诊断性能	首次尝试将人工智能应用于兽医超声诊断，并开发了一种基于卷积神经网络的对象检测算法来分类犬慢性肾病的IRIS阶段	多类分类的准确性较低，仅为0.46	开发和验证一种基于深度学习的模型，用于通过超声图像对犬慢性肾病进行分类，并评估其临床实用性	犬慢性肾病（CKD）的超声图像	机器学习	犬病	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	883张超声图像，来自198只狗
746	2024-09-21	Deepfake: definitions, performance metrics and standards, datasets, and a meta-review 2024, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2024.1400024 PMID:39296632	综述	本文全面概述了深度伪造（deepfake）的概念，涵盖了定义、性能指标和标准、相关数据集等多个重要方面	本文提供了对深度伪造最全面的综述，包括对15篇相关综述论文的元分析	NA	全面了解和分析深度伪造的概念、性能指标、标准、数据集以及相关挑战和建议	深度伪造的定义、性能指标和标准、相关数据集以及相关综述论文	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像、视频、音频	15篇相关综述论文
747	2024-09-21	Utilizing deep learning models in an intelligent spiral drawing classification system for Parkinson's disease classification 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1453743 PMID:39296906	研究论文	本文提出了一种利用深度学习模型进行智能螺旋绘图分类系统，用于帕金森病的分类	本文通过分析手绘螺旋图中的重要和独特特征，利用迁移学习模型（如VGG19、InceptionV3、ResNet50v2和DenseNet169）进行帕金森病的诊断	本文的研究样本量较小，未来需要扩大数据集并进一步优化迁移学习策略	开发一种高效准确的帕金森病分类系统，以改善患者的生活质量和早期治疗效果	手绘螺旋图和帕金森病	机器学习	神经退行性疾病	迁移学习	InceptionV3	图像	102个手绘螺旋图
748	2024-09-21	A quantitative analysis of artificial intelligence research in cervical cancer: a bibliometric approach utilizing CiteSpace and VOSviewer 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1431142 PMID:39296978	研究论文	本研究通过文献计量学方法，利用CiteSpace和VOSviewer分析了人工智能在宫颈癌研究中的应用趋势	首次系统性地评估了人工智能在宫颈癌研究中的作用，并指出了未来的研究方向	研究主要基于文献计量学方法，可能忽略了实际应用中的细节和挑战	评估人工智能在宫颈癌研究中的作用，并探讨其未来发展趋势	宫颈癌研究领域的文献和相关作者	机器学习	宫颈癌	文献计量学	NA	文本	分析了927篇文章，涉及5,299名作者和81个地区
749	2024-09-21	Super-resolution reconstruction improves multishell diffusion: using radiomics to predict adult-type diffuse glioma IDH and grade 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1435204 PMID:39296980	研究论文	本文通过深度学习超分辨率重建技术提高多壳扩散图像的分辨率，并开发和验证了预测成人弥漫性胶质瘤IDH状态和2/3级肿瘤的模型	使用深度学习超分辨率重建技术提高多壳扩散图像的分辨率，并开发了新的预测模型	高级扩散模型在诊断性能上并未优于简单扩散模型	提高多壳扩散图像的分辨率，并开发预测成人弥漫性胶质瘤IDH状态和2/3级肿瘤的模型	成人弥漫性胶质瘤的IDH状态和2/3级肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习超分辨率重建	生成对抗网络	图像	90例成人弥漫性胶质瘤患者
750	2024-09-20	Development and testing of a deep learning algorithm to detect lung consolidation among children with pneumonia using hand-held ultrasound 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0309109 PMID:39190686	研究论文	开发并测试了一种深度学习算法，用于通过手持超声检测患有肺炎的儿童的肺实变	首次开发并测试了一种用于检测儿童肺炎肺实变的深度学习算法，并展示了其在手持超声设备上的高准确性	研究仅限于特定年龄段的儿童，且数据集主要来自学术急诊科和儿科住院或重症监护单元	开发和测试一种人工智能算法，用于在住院儿童的床旁肺超声中检测肺实变特征	患有肺炎的18个月至17岁儿童	计算机视觉	肺炎	深度学习	深度学习算法	视频	107名儿童参与者，产生了117次独立检查，共604个阳性视频和589个阴性视频
751	2024-09-20	Federated Motor Imagery Classification for Privacy-Preserving Brain-Computer Interfaces 2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2024.3457504 PMID:39255189	研究论文	本文提出了一种基于联邦学习的EEG数据隐私保护方法，用于脑机接口中的运动想象分类	本文创新性地结合了局部批次特定的批量归一化和锐度感知最小化优化器，以提高模型的泛化能力和隐私保护效果	NA	旨在解决脑机接口中EEG数据隐私保护问题	EEG数据和脑机接口中的运动想象分类	机器学习	NA	联邦学习	深度学习模型	EEG数据	三个公共运动想象数据集
752	2024-09-20	Automated segmentation and classification of supraspinatus fatty infiltration in shoulder magnetic resonance image using a convolutional neural network 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1416169 PMID:39290391	研究论文	本文开发并评估了一种用于检测肩部磁共振图像中冈上肌脂肪浸润的两步深度学习模型	本文提出了一种无监督训练的混合框架，结合分割和分类来检测冈上肌脂肪浸润，相较于传统的手动分割和标记方法，提供了更高效的解决方案	本文未提及具体的局限性	开发和评估一种用于检测肩部磁共振图像中冈上肌脂肪浸润的深度学习模型	肩部磁共振图像中的冈上肌脂肪浸润	计算机视觉	肩部疾病	深度学习	U-Net 和 VGG-19	图像	606 张肩部磁共振图像
753	2024-09-20	Deep learning infused SIRVD model for COVID-19 prediction: XGBoost-SIRVD-LSTM approach 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1427239 PMID:39290396	研究论文	本文提出了一种结合机器学习和数学模型的深度学习模型，用于预测COVID-19的传播动态和未来趋势	本文创新性地将SIRVD数学模型与XGBoost-LSTM深度学习模型结合，提高了COVID-19预测的准确性	NA	研究目的是开发一种准确预测COVID-19传播动态和未来趋势的模型，以支持公共卫生决策	研究对象是COVID-19的传播动态和未来趋势	机器学习	COVID-19	XGBoost, LSTM	深度学习模型	时间序列数据	NA
754	2024-09-20	PNNGS, a multi-convolutional parallel neural network for genomic selection 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1410596 PMID:39290743	研究论文	本文介绍了一种用于基因组选择的并行卷积神经网络PNNGS，通过并行卷积和残差连接提高了预测精度和稳定性	引入并行卷积到深度学习中用于基因组选择，提出了一种新的并行神经网络PNNGS	当训练样本在小集群中减少时，PNNGS的预测精度显著下降	提高基因组选择的预测精度和稳定性	水稻、向日葵、小麦和玉米的基因组选择	机器学习	NA	深度学习	并行神经网络	基因组数据	24个案例，不同集群的样本数量差异很大
755	2024-09-20	DSEception: a noval neural networks architecture for enhancing pneumonia and tuberculosis diagnosis 2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2024.1454652 PMID:39291256	研究论文	本文提出了一种新的神经网络架构DSEception，用于增强肺炎和肺结核的诊断	本文提出了一种基于InceptionV3架构的混合模型，通过引入深度可分离卷积和挤压激励机制，提高了特征提取能力，同时减少了参数数量和计算负担	NA	开发一种高精度的自动诊断和分类方法，用于区分正常、肺炎和肺结核	肺炎和肺结核的诊断	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	混合模型	图像	NA
756	2024-09-19	Unlocking the potential: analyzing 3D microstructure of small-scale cement samples from space using deep learning 2024-Jan-25, NPJ microgravity IF:4.4Q1 DOI:10.1038/s41526-024-00349-9 PMID:38272924	研究论文	本文提出了一种利用深度学习分析国际空间站微重力环境下硬化三钙硅酸盐样品三维微观结构的方法	本文创新性地利用深度学习框架从稀疏的实验数据中生成具有统计特性的微观结构集合，并展示了其在微重力环境下硬化水泥样品的独特微观形态	NA	研究微重力环境下硬化水泥样品的三维微观结构，并利用深度学习进行重建	微重力环境下硬化的三钙硅酸盐样品	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	微重力环境下硬化的三钙硅酸盐样品
757	2024-09-19	Spatiotemporal convolutional long short-term memory for regional streamflow predictions 2024-Jan-15, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2023.119585 PMID:38016234	研究论文	本文提出了一种基于时空卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）的区域径流预测方法	利用CNN编码空间模式，LSTM学习时间关系，有效捕捉径流过程中的复杂时空模式	NA	开发一种能够同时预测美国86个流域每日径流的深度学习模型	美国86个流域的每日径流	机器学习	NA	深度学习	CNN-LSTM	时间序列数据	86个流域，每个流域一年的降水、最高温度和最低温度数据
758	2024-09-19	Contextual emotion detection in images using deep learning 2024, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2024.1386753 PMID:38952408	研究论文	本文研究了基于深度学习的图像中情境情感检测技术	本文提出了两种基于深度学习技术的复杂算法（DCNN和VGG19），并通过优化超参数来分析情境和肢体语言，以提高对图像中人类情感的理解	NA	开发更富有同理心的系统，应用于从医学到社交媒体情感互动的多个领域	图像中的情境情感检测	计算机视觉	NA	深度学习	DCNN, VGG19	图像	使用了来自多个数据库的真实图像，包括EMOTIC（ADE20K, MSCOCO）、EMODB_SMALL和FRAMESDB
759	2024-09-19	A Novel Method to Identify Mild Cognitive Impairment Using Dynamic Spatio-Temporal Graph Neural Network 2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2024.3450443 PMID:39190512	研究论文	本文提出了一种利用动态时空图神经网络识别轻度认知障碍的新方法	本文创新性地结合了时空结构和时间维度，构建了一个动态时空图神经网络模型，显著提高了分类准确率	NA	提高轻度认知障碍的识别准确率	轻度认知障碍患者、阿尔茨海默病患者和正常对照组	机器学习	阿尔茨海默病	功能磁共振成像	图神经网络	图像	涉及阿尔茨海默病、轻度认知障碍和正常对照组三类样本
760	2024-09-19	AlphaCRV: a pipeline for identifying accurate binder topologies in mass-modeling with AlphaFold 2024, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae131 PMID:39286602	研究论文	介绍了一种名为AlphaCRV的Python工具包，用于在AlphaFold筛选中识别正确的相互作用蛋白	提出了AlphaCRV工具包，通过聚类、排序和可视化保守的结合拓扑结构，帮助在AlphaFold筛选中识别正确的相互作用蛋白	NA	开发一种工具，用于在蛋白质组规模上识别生物学相关的蛋白质-蛋白质相互作用	蛋白质-蛋白质相互作用	机器学习	NA	AlphaFold	NA	蛋白质序列和折叠结构	NA