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
2001	2024-12-10	Positive Effect of Super-Resolved Structural Magnetic Resonance Imaging for Mild Cognitive Impairment Detection 2024-Apr-14, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci14040381 PMID:38672031	研究论文	本文提出了一种通过超分辨率结构磁共振成像（MRI）和优化深度学习模型来提高轻度认知障碍（MCI）检测的新方法	引入了先进的损失函数、生成器上采样部分的修改以及在生成对抗训练设置中使用多种判别器，显著提高了超分辨率MRI图像的感知质量	未明确提及	提高轻度认知障碍（MCI）的检测准确性	超分辨率结构MRI图像和深度学习模型	计算机视觉	神经退行性疾病	磁共振成像（MRI）	生成对抗网络（GAN）	图像	未明确提及
2002	2024-12-10	Non-Invasive Biosensing for Healthcare Using Artificial Intelligence: A Semi-Systematic Review 2024-Apr-09, Biosensors DOI:10.3390/bios14040183 PMID:38667177	综述	本文综述了生物传感技术与深度学习算法结合在医疗保健中的应用	探讨了生物传感技术与深度学习算法结合在医疗保健中的应用潜力	本文为综述性文章，未涉及具体实验或数据分析	探讨生物传感技术与深度学习算法结合在医疗保健中的应用及其未来发展方向	生物传感技术与深度学习算法在医疗保健中的应用	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	NA
2003	2024-12-10	The Role of Artificial Intelligence in the Identification and Evaluation of Bone Fractures 2024-Mar-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11040338 PMID:38671760	综述	本文综述了人工智能在骨科影像分析中识别和评估骨折的应用	探讨了当前AI方法在识别和评估骨折中的表现，并讨论了现有商业产品的局限性和未来发展方向	讨论了当前技术的局限性	探讨人工智能在骨科影像分析中的应用	骨折的识别和评估，特别是踝关节、手腕、髋部和肋骨的骨折	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	影像	NA
2004	2024-12-09	Development of multistage crop yield estimation model using machine learning and deep learning techniques 2024-Dec-07, International journal of biometeorology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s00484-024-02829-9 PMID:39643782	研究论文	本文应用机器学习和深度学习技术，开发了一个多阶段的作物产量估算模型，用于估算旁遮普五个地区的冬小麦产量	本文结合多种机器学习和深度学习技术，开发了一个多阶段的作物产量估算模型，并在不同生长阶段进行验证，显示出较高的准确性	本文仅针对旁遮普五个地区的冬小麦产量进行了研究，未涉及其他作物或地区	开发一个准确的多阶段作物产量估算模型，用于估算特定地区的冬小麦产量	旁遮普五个地区的冬小麦产量	机器学习	NA	逐步多元线性回归（SMLR）、人工神经网络（ANN）、支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）和深度神经网络（DNN）	随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）和深度神经网络（DNN）	多元气象时间序列数据	34年的气象参数和冬小麦产量数据
2005	2024-12-09	Enhancing sugarcane leaf disease classification through a novel hybrid shifted-vision transformer approach: technical insights and methodological advancements 2024-Dec-07, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-024-13468-3 PMID:39643787	研究论文	本文提出了一种新的混合移位视觉变换器方法，用于甘蔗叶病害的自动分类	该方法结合了视觉变换器架构和混合移位窗口，有效捕捉局部和全局特征，并通过自监督学习提高特征表示和模型性能	NA	提高甘蔗叶病害分类的准确性和效率	甘蔗叶病害	计算机视觉	NA	视觉变换器	混合移位视觉变换器	图像	NA
2006	2024-12-09	Development and Validation of a Deep Learning System to Differentiate HER2-Zero, HER2-Low, and HER2-Positive Breast Cancer Based on Dynamic Contrast-Enhanced MRI 2024-Dec-06, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29670 PMID:39643475	研究论文	本文开发并验证了一种基于动态对比增强MRI的深度学习系统，用于区分HER2-Zero、HER2-Low和HER2-Positive乳腺癌	首次使用深度学习模型ResNetGN对动态对比增强MRI数据进行自动肿瘤分割和HER2状态分类	研究为回顾性，样本量有限，且仅在三个中心进行验证	开发和验证一种基于DCE-MRI的深度学习系统，用于自动区分HER2-Zero、HER2-Low和HER2-Positive乳腺癌	HER2-Zero、HER2-Low和HER2-Positive乳腺癌	计算机视觉	乳腺癌	动态对比增强MRI (DCE-MRI)	ResNetGN	图像	1294名乳腺癌患者，其中811名用于训练，204名用于内部测试，279名用于外部测试
2007	2024-12-09	Protein-protein interaction detection using deep learning: A survey, comparative analysis, and experimental evaluation 2024-Dec-06, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109449 PMID:39644584	综述	本文综述了用于检测蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）的各种深度学习（DL）技术和算法	本文详细评估了不同深度学习技术在PPIs检测中的表现，并提出了未来改进的方向	深度神经网络（DNNs）存在过拟合和低可解释性的问题，长短期记忆（LSTM）网络在可扩展性方面存在挑战	评估和比较不同深度学习技术在蛋白质-蛋白质相互作用检测中的应用	蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）检测技术	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络（DNNs）、卷积神经网络（CNNs）、生成随机网络（GSNs）、长短期记忆（LSTM）网络	生物序列	NA
2008	2024-12-09	Deep Learning Architecture to Infer Kennedy Classification of Partially Edentulous Arches Using Object Detection Techniques and Piecewise Annotations 2024-Dec-06, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.11.005 PMID:39645471	研究论文	本文研究利用人工智能和深度学习对象检测技术，自动检测口腔全景X光片中的常见牙科问题，包括断裂的牙根、牙周病变的牙齿和部分缺牙弓的Kennedy分类	提出了一种新的深度学习架构，结合对象检测技术和分段注释，用于推断部分缺牙弓的Kennedy分类	尽管数据集较小，但通过调整超参数和分段注释方案，仍取得了令人满意的结果	开发一种自动检测口腔全景X光片中常见牙科问题的深度学习模型	口腔全景X光片中的断裂牙根、牙周病变的牙齿和部分缺牙弓的Kennedy分类	计算机视觉	NA	深度学习对象检测技术	对象检测架构	图像	使用了一个口腔全景数据集进行模型训练和评估
2009	2024-12-09	Have We Solved Glottis Segmentation? Review and Commentary 2024-Dec-06, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2024.11.037 PMID:39645484	评论	本文回顾了声门分割的研究进展，并讨论了当前的挑战和未来的研究方向	本文强调了声门分割在当前十年中仍然具有科学意义，并指出了尚未解决的问题	本文主要为评论性质，未提供具体的研究方法或数据	探讨声门分割的现状及其未来的研究方向	声门区域的分割	计算机视觉	NA	深度学习	NA	NA	NA
2010	2024-12-09	ANTIPASTI: Interpretable prediction of antibody binding affinity exploiting normal modes and deep learning 2024-Dec-05, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.10.001 PMID:39461331	研究论文	本文提出了一种名为ANTIPASTI的卷积神经网络模型，用于预测抗体结合亲和力，利用弹性网络模型导出的正常模式相关图作为输入	该模型不仅捕捉了结构特征，还捕捉了局部和全局残基波动的能量模式，并且学习到的表示是可解释的	NA	研究抗体结合亲和力的预测	抗体-抗原结构的结合亲和力	机器学习	NA	卷积神经网络	CNN	图像	NA
2011	2024-12-09	GeoNet enables the accurate prediction of protein-ligand binding sites through interpretable geometric deep learning 2024-Dec-05, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.10.011 PMID:39488202	研究论文	本文介绍了一种名为GeoNet的几何深度学习模型，用于准确预测蛋白质-配体结合位点	GeoNet通过引入无坐标几何表示来表征局部残基分布，并生成特征空间来描述局部相互作用生物物理环境，从而学习潜在的残基结合模式	NA	开发一种能够准确预测蛋白质、DNA和RNA结合位点的计算模型	蛋白质、DNA和RNA的结合位点	机器学习	NA	几何深度学习	GeoNet	蛋白质结构数据	NA
2012	2024-12-09	Deep learning models can predict violence and threats against healthcare providers using clinical notes 2024-Dec-05, Npj mental health research DOI:10.1038/s44184-024-00105-7 PMID:39638888	研究论文	本文训练了两种深度学习模型，用于预测医疗工作者在暴力事件发生前3天的暴力和威胁行为，使用临床笔记和结构化数据	首次使用深度学习模型预测医疗环境中的暴力事件，超越了人类专家的预测性能	NA	开发能够预测医疗工作者暴力和威胁行为的深度学习模型，以提前进行干预	医疗工作者的暴力和威胁行为	机器学习	NA	深度学习	文档分类模型和回归模型	临床笔记和结构化数据	NA
2013	2024-12-09	Federated learning based fire detection method using local MobileNet 2024-Dec-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82001-w PMID:39639063	研究论文	提出了一种基于联邦学习的室内外火灾检测方法IOFireNet，结合双边滤波和超像素自适应聚类技术，提高了火灾检测和定位的准确性	引入了基于联邦学习的IOFireNet方法，结合双边滤波和超像素自适应聚类技术，显著提高了火灾检测和分割的准确性	NA	提高火灾检测和定位的准确性，支持早期预警	火灾检测和定位	计算机视觉	NA	联邦学习	MobileNet	图像	NA
2014	2024-12-09	Deepmol: an automated machine and deep learning framework for computational chemistry 2024-Dec-05, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-024-00937-7 PMID:39639396	研究论文	DeepMol 是一个用于计算化学的自动化机器学习和深度学习框架	DeepMol 通过自动化机器学习管道中的关键步骤，显著简化了计算化学中的数据预处理、特征工程和模型选择过程	NA	提供一个集成化的 AutoML 框架，用于计算化学中的分子性质/活性预测	计算化学中的分子性质/活性预测问题	机器学习	NA	AutoML	传统机器学习模型和深度学习模型	分子数据	22 个基准数据集
2015	2024-12-09	Comparing statistical and deep learning approaches for simultaneous prediction of stand-level above- and belowground biomass in tropical forests 2024-Dec-05, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.177869 PMID:39642621	研究论文	比较统计学和深度学习方法在热带森林中同时预测地上和地下生物量的效果	开发了创新的深度学习加性模型（DLAMs），用于同时预测热带森林中的地上生物量（AGB）、地下生物量（BGB）和总生物量（ABGB），并与传统的加权非线性看似无关回归（WNSUR）和多元自适应回归样条（MARS）方法进行了比较	NA	提高热带森林中地上和地下生物量的预测准确性和可靠性	热带森林中的地上生物量（AGB）、地下生物量（BGB）和总生物量（ABGB）	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	数值数据	121个样地，分布在越南的五种生态区域中的两种热带森林类型（龙脑香科和常绿阔叶林）
2016	2024-12-09	Challenges and solutions of deep learning-based automated liver segmentation: A systematic review 2024-Dec-05, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109459 PMID:39642700	综述	本文系统回顾了基于深度学习的肝脏分割方法所面临的挑战及其解决方案	总结了88篇文献中针对肝脏分割挑战所提出的技术和模型改进	未提供新的实验数据或模型，仅对现有文献进行综述	分析先前研究中肝脏分割的挑战，并识别研究人员为应对这些挑战所做的模型修改和其他增强措施	肝脏分割技术及其在医学图像中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	88篇文献
2017	2024-12-09	Radiomics Model Based on Contrast-enhanced CT Intratumoral and Peritumoral Features for Predicting Lymphovascular Invasion in Hypopharyngeal Squamous Cell Carcinoma 2024-Dec-05, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.017 PMID:39643470	研究论文	研究基于对比增强CT的肿瘤内和肿瘤周围特征的放射组学模型，用于预测下咽鳞状细胞癌中的淋巴血管侵犯	提出了一种基于对比增强CT的肿瘤内和肿瘤周围特征的放射组学模型，能够更准确地预测下咽鳞状细胞癌中的淋巴血管侵犯	NA	确定对比增强CT衍生的肿瘤内和肿瘤周围放射组学特征是否能预测下咽鳞状细胞癌患者的淋巴血管侵犯状态	下咽鳞状细胞癌患者的淋巴血管侵犯状态	数字病理学	下咽鳞状细胞癌	对比增强CT	深度学习模型	图像	166名经病理证实的下咽鳞状细胞癌患者，其中47名为淋巴血管侵犯阳性
2018	2024-12-09	Response to the letter on prediction tumor and axillary lymph nodes response to Neoadjuvant Chemotherapy based on Ultrasound Deep Learning 2024-Dec-05, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.050 PMID:39643472	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2019	2024-12-09	Deep Learning for Contrast Enhanced Mammography - A Systematic Review 2024-Dec-05, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.035 PMID:39643464	综述	系统回顾了深度学习在对比增强乳腺摄影中的应用	探讨了深度学习模型如何进一步提升对比增强乳腺摄影的诊断潜力	研究仍处于早期阶段，评估不同深度学习算法的文献数量相对较少，且大多数研究是回顾性的	系统回顾深度学习在对比增强乳腺摄影中的应用，探索其诊断潜力的提升	对比增强乳腺摄影图像及其在深度学习模型中的应用	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	16项相关研究，涉及不同类型的对比增强乳腺摄影图像
2020	2024-12-09	Mean pulmonary artery pressure prediction with explainable multi-view cardiac MR cine series deep learning model 2024-Dec-05, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2024.101133 PMID:39645082	研究论文	本文开发了一种可解释的多视角心脏磁共振电影序列深度学习模型，用于预测平均肺动脉压	首次使用多视角心脏磁共振电影序列数据，通过深度学习模型非侵入性地预测平均肺动脉压，并识别关键的成像特征	NA	开发一种非侵入性的方法来估计右心导管插入术中的血流动力学参数	平均肺动脉压	计算机视觉	肺动脉高压	心脏磁共振成像	卷积神经网络	图像	1646次检查