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
2101	2024-12-08	Anatomical recognition artificial intelligence for identifying the recurrent laryngeal nerve during endoscopic thyroid surgery: A single-center feasibility study 2024-Dec, Laryngoscope investigative otolaryngology IF:1.6Q2 DOI:10.1002/lio2.70049 PMID:39640517	研究论文	研究使用人工智能识别内镜甲状腺手术中喉返神经的可行性	首次应用人工智能模型进行内镜甲状腺手术中喉返神经的识别	研究仅限于单中心数据，样本量较小	评估人工智能在内镜甲状腺手术中识别喉返神经的可行性和准确性	喉返神经和气管在内镜甲状腺手术中的识别	计算机视觉	NA	语义分割深度学习方法	NA	视频	40个内镜甲状腺手术视频
2102	2024-12-08	Development and validation of the MRI-based deep learning classifier for distinguishing perianal fistulizing Crohn's disease from cryptoglandular fistula: a multicenter cohort study 2024-Dec, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102940 PMID:39640934	研究论文	开发并验证了一种基于MRI的深度学习分类器，用于区分肛周瘘管性克罗恩病和腺性瘘管	首次使用深度卷积神经网络（DCNN）模型，通过迁移学习策略，基于MRI图像区分肛周瘘管性克罗恩病和腺性瘘管	研究仅限于中国三家三级转诊医院的数据，样本量有限，可能影响模型的泛化能力	开发并验证一种可靠的MRI图像分类器，用于早期区分肛周瘘管性克罗恩病和腺性瘘管	肛周瘘管性克罗恩病和腺性瘘管患者	计算机视觉	消化系统疾病	深度卷积神经网络（DCNN）	CNN	图像	1054名患者，包括532名肛周瘘管性克罗恩病患者和522名腺性瘘管患者
2103	2024-12-08	Development and validation of a deep learning pipeline to diagnose ovarian masses using ultrasound screening: a retrospective multicenter study 2024-Dec, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102923 PMID:39640935	研究论文	开发并验证了一种基于超声筛查诊断卵巢肿块的深度学习管道，通过多中心回顾性研究评估其性能	提出了Ovarian Multi-Task Attention Network (OvaMTA)，用于卵巢和卵巢肿块的检测、分割和分类，以及基于超声筛查的卵巢肿块诊断	NA	开发一种自动化的深度学习框架，用于卵巢和卵巢肿块的检测、分割和分类，以及基于超声筛查的卵巢肿块诊断	卵巢和卵巢肿块的检测、分割和分类，以及卵巢肿块的诊断	计算机视觉	卵巢癌	深度学习	OvaMTA	图像和视频	训练和验证集包括6938张图像，内部测试集包括1584张图像，外部测试集包括1896张图像和159个视频
2104	2024-12-08	Deep learning-driven macroscopic AI segmentation model for brain tumor detection via digital pathology: Foundations for terahertz imaging-based AI diagnostics 2024-Nov-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e40452 PMID:39634425	研究论文	本文使用深度学习方法开发了一种能够自主描绘数字病理图像中癌变区域的AI模型	通过使用Image Crop with Mask技术和补丁生成方法，克服了计算资源有限的挑战，并成功开发了自主分割癌变区域的AI训练模型	NA	开发一种基于深度学习的AI模型，用于自动检测和分割脑肿瘤区域	数字病理图像中的脑肿瘤区域	数字病理学	脑肿瘤	深度学习	AI模型	图像	187张H&E染色图像
2105	2024-12-08	Reveal the potent antidepressant effects of Zhi-Zi-Hou-Pu Decoction based on integrated network pharmacology and DDI analysis by deep learning 2024-Nov-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38726 PMID:39641032	研究论文	本研究通过综合网络药理学和深度学习方法，揭示了知子厚朴汤的抗抑郁作用及其潜在机制	首次系统性地探讨了知子厚朴汤的活性成分及其与抑郁症的药理学机制，并利用深度学习模型预测药物相互作用	研究主要基于体外实验和计算机模拟，缺乏体内实验验证	探讨知子厚朴汤的抗抑郁机制及其药物相互作用	知子厚朴汤的活性成分及其与抑郁症的药理学机制	药物相互作用	NA	网络药理学、分子对接、UPLC-Q-TOF-MS/MS、深度学习	深度学习模型	化合物数据	LPS诱导的神经母细胞瘤细胞
2106	2024-12-08	AI-Based Noninvasive Blood Glucose Monitoring: Scoping Review 2024-Nov-19, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/58892 PMID:39561353	综述	本文综述了人工智能在非侵入性血糖监测中的应用	探讨了人工智能技术在提高血糖监测舒适性和便利性方面的潜力	研究结果的准确性范围较广，模型和输入数据的异质性较大	旨在梳理人工智能在非侵入性血糖监测中的应用案例	非侵入性血糖监测技术及其应用	机器学习	糖尿病	光学技术、电化学传感器、成像技术、混合技术、组织阻抗	随机森林、人工神经网络	NA	共纳入33篇研究论文，涵盖亚洲、美国、欧洲、中东和非洲的研究
2107	2024-12-08	Accurate de novo design of high-affinity protein binding macrocycles using deep learning 2024-Nov-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.18.622547 PMID:39605685	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的去噪扩散管道RFpeptides，用于设计与蛋白质靶点结合的环肽	首次提出了一种基于深度学习的去噪扩散管道RFpeptides，用于设计与蛋白质靶点结合的环肽，克服了传统大规模筛选方法的资源密集和结合模式控制不足的问题	NA	开发一种高效且可定制的环肽设计方法，用于诊断和治疗应用	设计与四种不同蛋白质靶点结合的环肽	机器学习	NA	深度学习	去噪扩散模型	蛋白质序列和结构数据	20个或更少的环肽设计用于测试四种不同的蛋白质靶点
2108	2024-12-08	Discovery of antibiotics in the archaeome using deep learning 2024-Nov-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.15.623859 PMID:39605719	研究论文	利用深度学习技术从古菌组中发现新型抗生素	首次利用深度学习技术系统地探索古菌组，发现具有潜在抗菌活性的新分子，命名为archaeasins，这些新发现的肽化合物具有独特的组成特征	NA	寻找新型抗生素以应对抗微生物药物耐药性	古菌组中的抗菌分子	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质组数据	233个古菌蛋白质组，合成了80种archaeasins
2109	2024-12-08	KaMLs for Predicting Protein pK a Values and Ionization States: Are Trees All You Need? 2024-Nov-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.09.622800 PMID:39605739	研究论文	本文开发了基于决策树和图注意力网络的KaML模型，用于预测蛋白质的pKa值和电离状态	KaML模型在预测pKa值和电离状态方面显著优于现有技术，特别是对去质子化半胱氨酸和赖氨酸的准确预测	NA	提高蛋白质电离状态预测的准确性	蛋白质的pKa值和电离状态	机器学习	NA	决策树和图注意力网络	KaML-CBtree	蛋白质数据	使用了新的实验pKa数据库PKAD-3和AlphaFold结构进行数据增强
2110	2024-12-08	External Validation of a Previously Developed Deep Learning-based Prostate Lesion Detection Algorithm on Paired External and In-House Biparametric MRI Scans 2024-Nov, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240050 PMID:39400232	研究论文	评估一个基于深度学习的AI模型在检测外部和内部双参数MRI扫描中的前列腺病变的表现	使用先前开发的基于深度学习的AI模型进行外部验证，评估其在不同数据集上的表现	研究为单中心回顾性研究，样本量有限，且仅限于男性患者	评估AI模型在检测前列腺癌阳性病变中的表现，并比较外部和内部MRI数据集的差异	前列腺癌阳性病变	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	AI模型	MRI图像	201名男性患者
2111	2024-12-08	Expert-guided protein language models enable accurate and blazingly fast fitness prediction 2024-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae621 PMID:39576695	研究论文	本文介绍了一种名为VespaG的快速错义氨基酸变异效应预测工具，利用蛋白质语言模型（pLM）嵌入作为输入，结合深度学习模型进行预测	VespaG通过使用蛋白质语言模型嵌入和深度学习模型，实现了快速且准确的蛋白质变异效应预测，显著提高了计算效率	NA	开发一种能够快速且准确预测蛋白质变异效应的工具	错义氨基酸变异对蛋白质功能的影响	机器学习	NA	蛋白质语言模型（pLM）嵌入，深度学习	深度学习模型	蛋白质序列数据	3900万个人类蛋白质组中的单氨基酸变异数据
2112	2024-12-08	A deep learning model for estimating sedation levels using heart rate variability and vital signs: a retrospective cross-sectional study at a center in South Korea 2024-Nov, Acute and critical care IF:1.7Q3 DOI:10.4266/acc.2024.01200 PMID:39600246	研究论文	本研究开发了一种基于心率变异性（HRV）参数和生命体征的深度学习模型，用于预测儿科患者的镇静水平	首次将HRV参数和生命体征结合，利用深度学习模型预测儿科患者的镇静水平，提供了一种自动化和连续监测镇静状态的方法	研究结果需要多中心验证以确保其广泛适用性	开发一种能够有效且安全地预测儿科患者镇静水平的深度学习模型	儿科重症监护病房的患者	机器学习	NA	心率变异性（HRV）参数提取	1D ResNet	心电图波形和生命体征数据	324名患者，4193个特征集
2113	2024-12-08	Clinical usability of deep learning-based saliency maps for occlusion myocardial infarction identification from the prehospital 12-Lead electrocardiogram 2024 Nov-Dec, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jelectrocard.2024.153792 PMID:39255653	研究论文	研究深度学习模型生成的显著性图在院前12导联心电图识别闭塞性心肌梗死中的临床可用性	本研究首次评估了显著性图在临床环境中对深度学习模型解释性的增强作用	研究样本量较小，仅使用了100份心电图数据	评估深度学习模型生成的显著性图在临床环境中识别闭塞性心肌梗死的可用性和解释性	闭塞性心肌梗死（OMI）的识别	机器学习	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络（CNN）	心电图（ECG）	100份心电图数据
2114	2024-12-08	Automatic detection of temporomandibular joint osteoarthritis radiographic features using deep learning artificial intelligence. A Diagnostic accuracy study 2024-Oct-31, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.102124 PMID:39488247	研究论文	研究使用深度学习人工智能模型自动检测颞下颌关节骨关节炎的放射学特征，并评估其诊断准确性	首次使用YOLO深度学习模型进行颞下颌关节骨关节炎放射学特征的自动检测，并展示了其与经验丰富的放射科医生的诊断结果具有高度一致性	研究中AI模型在检测皮质下囊肿时与放射科医生的诊断存在显著差异	评估神经网络人工智能模型在颞下颌关节骨关节炎放射学确认中的诊断性能	颞下颌关节骨关节炎的放射学特征	计算机视觉	颞下颌关节疾病	深度学习	YOLO	影像	包含符合颞下颌关节紊乱诊断标准决策树的成年患者的锥束CT影像
2115	2024-12-08	An approach for classification of breast cancer using lightweight deep convolution neural network 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38524 PMID:39640611	研究论文	本文提出了一种使用轻量级深度卷积神经网络进行乳腺癌分类的方法	本文创新性地使用了轻量级卷积神经网络（LWCNN）来自动提取特征，实现了端到端的乳腺癌分类	NA	研究如何利用深度学习技术提高乳腺癌筛查的准确性	乳腺癌筛查乳腺X光片	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	轻量级卷积神经网络（LWCNN）	图像	两个实验中分别使用了两个案例的原始和增强数据集
2116	2024-12-08	Transformer-based models for chemical SMILES representation: A comprehensive literature review 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39038 PMID:39640612	综述	本文综述了基于Transformer的化学语言模型在化学信息学中的应用现状	探讨了Transformer模型在化学信息学中的创新应用，特别是在处理化学SMILES数据方面的优势	分析了当前化学语言Transformer模型面临的挑战和局限性	旨在回顾和分析基于Transformer的化学语言模型在化学信息学中的最新进展	化学语言模型在处理化学SMILES数据中的应用	自然语言处理	NA	Transformer	Transformer	文本	NA
2117	2024-12-07	3D microstructure reconstruction and characterization of porous materials using a cross-sectional SEM image and deep learning 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39185 PMID:39640653	研究论文	本文提出了一种利用生成对抗网络（GAN）从单个横截面扫描电镜（SEM）图像重建多孔材料三维微观结构的方法	与需要3D图像作为训练数据的现有GAN模型不同，本文提出的模型仅需要单个横截面图像即可进行3D重建	NA	准确评估多孔材料和设备中的三维孔隙特征	多孔陶瓷电极材料	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	GAN	图像	NA
2118	2024-12-08	Introducing a novel dataset for facial emotion recognition and demonstrating significant enhancements in deep learning performance through pre-processing techniques 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38913 PMID:39640693	研究论文	本文介绍了一种新的面部情感识别数据集，并通过预处理技术显著提升了深度学习模型的性能	开发了新的面部情感识别数据集，并提出了基于EfficientNetB7和CBAM-4CNN的混合模型，显著提高了情感识别的准确性	面临GPU内存限制等挑战	提高面部情感识别模型的准确性	面部情感识别数据集和深度学习模型	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	新的面部情感识别数据集，包括FER13和扩展的CK+数据集
2119	2024-12-08	Deep learning neural network-assisted badminton movement recognition and physical fitness training optimization 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38865 PMID:39640697	研究论文	本文旨在解决羽毛球运动轨迹识别精度低的问题，通过视觉系统对羽毛球机器人进行侧向检测和跟踪，并利用卷积神经网络和改进的Tiny YOLOv2网络结合无迹卡尔曼滤波算法，提高羽毛球运动轨迹的识别和预测精度	本文引入了注意力机制和改进的Tiny YOLOv2网络，结合无迹卡尔曼滤波算法，显著提高了羽毛球运动轨迹的识别和预测精度	NA	提高羽毛球运动轨迹识别的精度	羽毛球运动轨迹的识别和物理健身训练的优化	计算机视觉	NA	卷积神经网络，Tiny YOLOv2，无迹卡尔曼滤波	卷积神经网络，Tiny YOLOv2	视频	四组简单和复杂的羽毛球飞行视频流
2120	2024-12-08	State-of-health estimation and classification of series-connected batteries by using deep learning based hybrid decision approach 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39121 PMID:39640714	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合决策方法，用于估计和分类串联锂离子电池的健康状态	本文创新性地结合了深度学习网络和混合分类技术，提高了对串联电池健康状态估计的准确性和效率	本文主要针对串联锂离子电池，未涵盖其他类型的电池系统	研究如何准确估计和分类串联锂离子电池的健康状态	串联锂离子电池的健康状态	机器学习	NA	深度学习	混合分类技术	数据集	使用了来自牛津大学和Calce电池组的多个数据集