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
1101	2024-09-15	Individuals carrying the HLA-B*15 allele exhibit favorable responses to COVID-19 vaccines but are more susceptible to Omicron BA.5.2 and XBB.1.16 infection 2024, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2024.1440819 PMID:39257586	研究论文	研究携带HLA-B*15等位基因个体对COVID-19疫苗的反应及对Omicron变种感染的易感性	首次揭示携带HLA-B*15等位基因个体对COVID-19疫苗有良好反应，但对Omicron变种感染更易感	研究样本量有限，未涵盖所有可能的HLA等位基因类型	探讨HLA-B*15等位基因对COVID-19疫苗反应及Omicron变种感染的影响	携带HLA-B*15等位基因的个体	NA	COVID-19	ELISA、流式细胞术、人工智能深度学习技术	深度学习	血液样本	252名志愿者
1102	2024-09-15	AR-AI assisted ophthalmic nursing: Preliminary usability study in clinical settings 2024 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076241269470 PMID:39257872	研究论文	研究利用增强现实（AR）和人工智能（AI）技术开发眼科病房护士智能辅助系统，并评估其在临床工作中的可用性和可接受性	首次将AR和AI技术结合应用于眼科病房护理工作，开发了具有患者面部识别、自动信息匹配和护理工作管理功能的智能辅助系统	研究样本量较小，仅涉及眼科日间病房护士，未来需扩大样本量和研究范围	开发和评估基于AR和AI技术的眼科病房护士智能辅助系统的可用性和可接受性	眼科病房护士及其护理工作	机器学习	NA	增强现实（AR）、深度学习、声学识别、语音交互、图像识别	NA	文本、图像	眼科日间病房护士
1103	2024-09-15	Deep learning image analysis for filamentous fungi taxonomic classification: Dealing with small datasets with class imbalance and hierarchical grouping 2024, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpae063 PMID:39258158	研究论文	研究探讨了使用深度学习对数百种丝状真菌进行分类的潜力，并解决了小数据集、类别不平衡和层次分组等常见问题	首次尝试使用深度学习对丝状真菌进行分类，并提出了处理小数据集和类别不平衡的方法	模型性能较低，主要由于数据集较小、类别不平衡和真菌菌落形态可塑性高	探索深度学习在丝状真菌分类中的应用潜力	数百种丝状真菌的菌落图像	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	606个真菌菌落图像
1104	2024-09-15	Unveiling the hidden: a deep learning approach to unraveling subzone-specific changes in peripapillary atrophy in type 2 diabetes 2024, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2024.1459040 PMID:39258228	研究论文	本研究利用深度学习模型评估了2型糖尿病患者中视盘周围萎缩（PPA）亚区的光学相干断层扫描血管造影（OCTA）变化	采用多任务联合深度学习模型自动化确定和量化PPA的微结构及其相应的微循环	需要纵向研究进一步阐明gamma区在DR发展和进展中的作用	评估2型糖尿病患者中视盘周围萎缩亚区的OCTA变化	2型糖尿病患者中视盘周围萎缩的beta区和gamma区	计算机视觉	糖尿病	光学相干断层扫描血管造影（OCTA）	多任务联合深度学习模型	图像	2820张图像用于模型训练和验证，44只非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）眼和46只无DR眼用于横断面研究
1105	2024-09-15	DeepMonitoring: a deep learning-based monitoring system for assessing the quality of cornea images captured by smartphones 2024, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2024.1447067 PMID:39258227	研究论文	本文构建了一个基于深度学习的图像质量监控系统，用于评估智能手机拍摄的角膜图像质量	提出了DeepMonitoring系统，能够识别低质量角膜图像并分析其成因，指导操作者及时获取高质量图像	未提及具体限制	开发一个能够评估智能手机拍摄角膜图像质量的系统，以促进AI诊断系统在临床中的应用	智能手机拍摄的角膜图像及其质量评估	计算机视觉	角膜疾病	深度学习	NA	图像	未提及具体样本数量
1106	2024-09-15	Weakly supervised large-scale pancreatic cancer detection using multi-instance learning 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1362850 PMID:39267824	研究论文	本文提出了一种两阶段弱监督深度学习模型，用于通过CT图像检测胰腺癌	本文创新性地采用了两阶段弱监督学习方法，结合了nnU-Net和多实例学习模型，显著提高了胰腺癌检测的准确性	本文的局限性在于依赖于特定的数据集（HFH和MSKCC），可能限制了模型的普适性	研究目的是提高胰腺癌早期检测的准确性	研究对象是胰腺癌的CT图像	计算机视觉	胰腺癌	深度学习	两阶段模型（nnU-Net和多实例学习）	图像	463例病例和2,882例对照
1107	2024-09-15	Neighborhood attention transformer multiple instance learning for whole slide image classification 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1389396 PMID:39267847	研究论文	本文介绍了一种名为NATMIL的新方法，通过使用Neighborhood Attention Transformer来整合WSI切片之间的上下文依赖关系，从而提高肿瘤分类的准确性	本文创新性地引入了Neighborhood Attention Transformer，通过整合更广泛的组织上下文来增强多实例学习，从而提高肿瘤分类的准确性	NA	提高使用全切片图像进行肿瘤分类的准确性	非小细胞肺癌和淋巴结肿瘤的全切片图像	数字病理学	肺癌	Neighborhood Attention Transformer	Transformer	图像	在Camelyon数据集上为89.6%，在TCGA-LUSC数据集上为88.1%
1108	2024-09-14	EvoAug-TF: Extending evolution-inspired data augmentations for genomic deep learning to TensorFlow 2024-Jan-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.01.17.575961 PMID:38293144	研究论文	本文将基于进化启发的数据增强方法EvoAug扩展到TensorFlow框架，以提高基因组深度学习模型的泛化能力和可解释性	将EvoAug的功能扩展到TensorFlow框架，使其适用于更广泛的基于TensorFlow的基因组深度学习模型	NA	扩展EvoAug的功能以支持TensorFlow框架，提高基因组深度学习模型的性能	基因组深度学习模型及其在预测非编码基因组调控区域分子功能中的应用	机器学习	NA	深度神经网络（DNNs）	深度神经网络（DNNs）	基因组数据	NA
1109	2024-09-14	Antivirals for monkeypox virus: Proposing an effective machine/deep learning framework 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0299342 PMID:39264896	研究论文	本文提出了一个用于猴痘病毒抗病毒药物预测的计算框架	首次研究了深度学习方法在猴痘病毒抗病毒药物预测中的应用	NA	开发一种有效的计算框架来预测猴痘病毒的抗病毒药物	猴痘病毒及其潜在的抗病毒药物	机器学习	NA	深度学习	深度学习方法	病毒-抗病毒数据集	NA
1110	2024-09-13	Reference-Based Multi-Stage Progressive Restoration for Multi-Degraded Images 2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3451939 PMID:39236125	研究论文	本文提出了一种基于参考图像的多阶段渐进式图像恢复方法，用于处理多重退化的图像	本文创新性地提出了Reference-based Image Restoration Transformer (Ref-IRT)模型，通过三个主要阶段逐步恢复图像细节，并引入了质量退化恢复方法和纹理转移/重建网络来增强恢复效果	NA	研究如何通过深度学习技术有效恢复多重退化图像的高质量细节	多重退化的图像	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	在三个基准数据集上进行了实验
1111	2024-09-13	Smartphone region-wise image indoor localization using deep learning for indoor tourist attraction 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0307569 PMID:39250439	研究论文	本文提出了一种利用深度学习技术通过智能手机图像进行室内旅游景点区域定位的方法	该方法无需基础设施投资，降低了将博物馆和海洋馆转变为智能场所的成本和时间	研究仅在巴西的一个实际场景中进行了评估，可能需要进一步验证其在其他地区的效果	开发一种适用于室内旅游景点的智能手机图像区域定位技术	智能手机拍摄的图像和室内旅游景点的位置分类	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络（包括基于Transformer的模型）	图像	3654张图像，来自10种不同智能手机
1112	2024-09-13	Innovation in public health surveillance for social distancing during the COVID-19 pandemic: A deep learning and object detection based novel approach 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0308460 PMID:39250511	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和目标检测的公共健康监测新方法，用于在COVID-19疫情期间监控社交距离	采用YOLOv4模型和无人机实时视频数据，实现了高效的社交距离监控，准确率达到82%	NA	开发一种创新的公共健康监测方法，以应对COVID-19疫情期间的社交距离问题	社交距离的监控和违规行为的检测	计算机视觉	COVID-19	目标检测	YOLOv4	视频	使用无人机实时流式传输的25fps、1920 X 1080分辨率视频数据，监控范围为35米
1113	2024-09-13	Deep learning for detecting prenatal alcohol exposure in pediatric brain MRI: a transfer learning approach with explainability insights 2024, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2024.1434421 PMID:39252695	研究论文	本文利用深度学习技术，通过迁移学习方法检测儿童脑部MRI中的产前酒精暴露（PAE），并进行了可解释性分析	本文首次将深度学习应用于检测儿童脑部MRI中的产前酒精暴露，并采用迁移学习方法和可解释性分析来提高模型的性能和透明度	由于儿童脑部快速发育、运动伪影和数据不足等问题，构建适用于儿童群体的深度学习模型存在挑战	研究如何利用深度学习和迁移学习方法检测儿童脑部MRI中的产前酒精暴露，并进行可解释性分析	2至8岁儿童的T1加权结构脑部MRI扫描数据	计算机视觉	NA	深度学习	简单全卷积网络（SFCN）	图像	涉及2至8岁儿童的脑部MRI扫描数据，具体样本数量未明确提及
1114	2024-09-13	High-Throughput Phenotyping of Soybean Biomass: Conventional Trait Estimation and Novel Latent Feature Extraction Using UAV Remote Sensing and Deep Learning Models 2024, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.34133/plantphenomics.0244 PMID:39252878	研究论文	本研究利用无人机遥感和深度学习模型对大豆生物量相关性状进行高通量表型分析	首次结合无人机遥感和深度学习模型进行大豆生物量相关性状的高通量表型分析，并提取潜在特征用于基因组预测	研究仅在2018年进行了一次田间试验，样本量有限，且仅在干旱和对照两种灌溉条件下进行	开发模型以利用无人机遥感和深度学习模型估计大豆生物量相关性状的表型值	大豆生物量相关性状，包括干重、主茎长度、节点和分支数量以及植株高度	计算机视觉	NA	无人机遥感	卷积神经网络（CNN）	图像	198个已知全基因组序列的大豆种质
1115	2024-09-13	Choroidal Optical Coherence Tomography Angiography: Noninvasive Choroidal Vessel Analysis via Deep Learning 2024, Health data science DOI:10.34133/hds.0170 PMID:39257642	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的非侵入性脉络膜血管分析方法，通过光学相干断层扫描血管造影（OCTA）技术，实现对脉络膜亚层的血管分布评估	本文提出了一种新的脉络膜血管造影策略，并采用了一种集成判别均值教师结构来处理跨域分割任务中的特定问题	本文的实验结果主要基于特定的疾病样本，未来需要进一步验证其在更广泛疾病类型中的适用性	开发一种非侵入性的方法来评估脉络膜亚层的血管分布，支持脉络膜疾病的临床分析	脉络膜亚层的血管分布	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描血管造影（OCTA）	集成判别均值教师结构	图像	NA
1116	2024-09-11	MRGM: an enhanced catalog of mouse gut microbial genomes substantially broadening taxonomic and functional landscapes 2024 Jan-Dec, Gut microbes IF:12.2Q1 DOI:10.1080/19490976.2024.2393791 PMID:39230075	研究论文	本文介绍了一种增强版的鼠肠道微生物基因组目录MRGM，显著扩展了分类和功能范围	MRGM包含了42,245个非冗余的鼠肠道细菌基因组，覆盖1,524个物种，通过改进的基因组质量评估技术，捕捉到先前未被充分代表的谱系，并使用深度学习将基因本体注释率提高了18倍	NA	增强鼠肠道微生物组研究的转化价值，提供详细的鼠肠道微生物基因组目录	鼠肠道微生物组	NA	NA	深度学习	NA	基因组	42,245个非冗余的鼠肠道细菌基因组，覆盖1,524个物种
1117	2024-09-11	Deep learning model shows pathologist-level detection of sentinel node metastasis of melanoma and intra-nodal nevi on whole slide images 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1418013 PMID:39238597	研究论文	本文研究了深度学习模型在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣方面的能力	深度学习模型在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移方面达到了病理学家水平，并能区分结内痣和转移	需要进一步验证	评估人工智能在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣方面的能力	黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣	数字病理学	黑色素瘤	深度学习	深度学习模型	图像	485张全切片图像，包括196个前哨淋巴结活检样本
1118	2024-09-11	A Deep Learning Based Intelligent Decision Support System for Automatic Detection of Brain Tumor 2024, Biomedical engineering and computational biology IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11795972241277322 PMID:39238891	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的智能决策支持系统，用于自动检测脑肿瘤	本文采用了从零开始构建的卷积神经网络（CNN）和迁移学习模型（VGG-16、VGG-19、LeNet-5），并通过数据增强和超参数调优来提高检测精度	NA	开发一种能够自动检测脑肿瘤的智能决策支持系统，以辅助医疗从业者进行诊断	脑肿瘤的自动检测	计算机视觉	脑肿瘤	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	大量脑部图像数据
1119	2024-09-11	RT-DETR-SoilCuc: detection method for cucumber germinationinsoil based environment 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1425103 PMID:39239193	研究论文	本文提出了一种基于RT-DETR的黄瓜发芽检测方法，适用于土壤环境	设计了一种轻量级的实时黄瓜发芽检测模型，通过引入在线图像增强、Adown下采样操作符、广义高效轻量网络、在线卷积重参数化机制和归一化高斯Wasserstein距离损失函数，提高了模型的训练效果和轻量化程度	NA	解决现有深度学习种子发芽检测技术在复杂土壤环境中识别准确率下降的问题	黄瓜发芽过程	计算机视觉	NA	Real-Time DEtection TRansformer (RT-DETR)	RT-DETR-SoilCuc	图像	不同盐浓度压力下的黄瓜发芽实验
1120	2024-09-11	Modeling of SPM-GRU ping-pong ball trajectory prediction incorporating YOLOv4-Tiny algorithm 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0306483 PMID:39240792	研究论文	研究通过先进的计算机视觉和深度学习技术提高乒乓球轨迹预测的准确性，实现实时准确的乒乓球位置和运动轨迹跟踪	结合物理模型和深度学习方法，创新性地应用微型第四代实时目标检测算法与门控循环单元于乒乓球运动分析	NA	提高乒乓球轨迹预测的准确性	乒乓球的运动轨迹	计算机视觉	NA	YOLOv4-Tiny算法	门控循环单元（GRU）	图像	NA