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
2141	2024-12-08	Adaptive Multi-Dimensional Weighted Network With Category-Aware Contrastive Learning for Fine-Grained Hand Bone Segmentation 2024-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3391387 PMID:38640043	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的儿科手骨分割方法，通过自适应多维加权网络和类别感知对比学习来提高分割精度	创新点在于自适应多维加权注意力机制和类别感知对比学习方法，有效挖掘细节特征并增强类别区分性能	NA	旨在提高3D超声中儿科手骨分割的准确性和分类性能	儿科手骨的3D超声图像	计算机视觉	NA	深度学习	自适应多维加权网络	3D超声图像	38个骨结构
2142	2024-12-08	Compact biologically inspired camera with computational compound eye 2024-Jul, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2023-0782 PMID:39634310	研究论文	本文介绍了一种紧凑的生物启发相机，基于南美虾的复眼结构，实现了宽视场、高分辨率成像和敏感的三维运动轨迹重建	提出了一种深度学习架构，通过距离调节实现宽范围清晰成像，无需硬件或复杂前端设计，显著降低了系统复杂性和尺寸	NA	开发一种紧凑的生物启发相机，解决现有复眼相机与商用CMOS相机不兼容导致的散焦问题	南美虾的复眼结构	计算机视觉	NA	深度学习	Unet变体和金字塔多尺度注意力模型	图像	271个视网膜单元
2143	2024-12-08	Deep learning for optical tweezers 2024-Jul, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2024-0013 PMID:39634937	研究论文	本文探讨了深度学习在光学镊子中的应用，展示了其如何显著提升光学镊子的设计、校准和实时控制	深度学习在光学镊子中的应用提高了计算速度和多功能性，超越了传统方法	NA	探索深度学习如何改进光学镊子，并提供将其与光学捕获和操纵结合的指南	光学镊子及其在物理、生物和纳米技术中的应用	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	NA
2144	2024-12-08	Deep Learning Phenotyping of Tricuspid Regurgitation for Automated High Throughput Assessment of Transthoracic Echocardiography 2024-Jun-24, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.06.22.24309332 PMID:38978651	研究论文	本研究开发了一种自动化的深度学习管道，用于从经胸超声心动图评估三尖瓣反流	首次开发并验证了一种自动化的三尖瓣反流检测算法管道，能够在两个医疗系统的高容量超声心动图实验室中进行评估	NA	开发一种自动化的深度学习管道，用于从经胸超声心动图评估三尖瓣反流	三尖瓣反流	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	NA	视频	共使用了47,312项研究（2,079,898个视频），并在2022年使用了2,462项研究（108,138个视频）和5,549项研究（278,377个视频）进行测试
2145	2024-12-08	Deep learning to estimate gestational age from fly-to cineloop videos: A novel approach to ultrasound quality control 2024-Jun, International journal of gynaecology and obstetrics: the official organ of the International Federation of Gynaecology and Obstetrics DOI:10.1002/ijgo.15321 PMID:38189177	研究论文	本文开发了一种深度学习人工智能模型，用于从常规超声生物测量中获取的fly-to cineloop视频中估计孕龄，并评估其性能	提出了一种新的方法，通过深度学习模型从fly-to cineloop视频中估计孕龄，以提高超声质量控制	NA	开发一种工具，减少不标准的胎儿生物测量，同时最小化护理中断	孕龄估计和超声质量控制	机器学习	NA	深度学习	AI模型	视频	NA
2146	2024-12-08	PTransIPs: Identification of Phosphorylation Sites Enhanced by Protein PLM Embeddings 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3377362 PMID:38483806	研究论文	本文开发了一种新的深度学习框架PTransIPs，用于识别磷酸化位点	首次将蛋白质预训练语言模型（PLM）嵌入应用于磷酸化位点识别任务，并利用ProtTrans和EMBER2提取序列和结构嵌入，作为模型的额外输入，有效解决了数据集大小和过拟合问题，从而提高了模型性能	NA	开发一种新的深度学习框架，用于准确识别磷酸化位点，以揭示细胞内分子机制和病毒感染过程中的潜在治疗靶点	磷酸化位点的识别	机器学习	NA	深度学习	Transformer架构	蛋白质序列	NA
2147	2024-12-08	Predicting Progression From Mild Cognitive Impairment to Alzheimer's Dementia With Adversarial Attacks 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3373703 PMID:38507374	研究论文	提出了一种预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病痴呆进展的框架，结合浅层神经网络和对抗攻击技术	引入对抗攻击技术来预测患者从轻度认知障碍到阿尔茨海默病的进展方向，并利用这一方向进行患者亚型分类	研究中使用的数据集规模不足以学习复杂的模型，且对抗攻击的应用在实际临床中的效果和安全性需要进一步验证	开发一种早期诊断阿尔茨海默病的方法，以帮助制定延缓疾病进展的治疗计划	轻度认知障碍患者向阿尔茨海默病痴呆的进展预测	机器学习	阿尔茨海默病	对抗攻击	浅层神经网络	患者数据	两个公开的阿尔茨海默病研究数据集
2148	2024-12-08	Long-Term Regional Influenza-Like-Illness Forecasting Using Exogenous Data 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3377529 PMID:38483802	研究论文	本文提出了一种利用外部数据进行长期区域流感样疾病预测的方法	本文提出的ReILIF方法利用气象和人口数据等多样化的外部数据，并通过高效的中间融合机制结合不同类型的信息，以捕捉流感样疾病的多种变化	NA	提高长期流感样疾病预测的准确性	流感样疾病	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	时间序列数据	NA
2149	2024-12-08	Transfer learning for metamaterial design and simulation 2024-May, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2023-0691 PMID:39633659	研究论文	本文展示了迁移学习在基于残差神经网络（ResNets）的深度学习模型训练中的应用，以提高其效率	通过迁移学习，本文能够在数据有限的情况下，利用预训练模型在相似任务中实现高效训练，数据减少达1000倍	迁移学习的有效性依赖于源任务与目标任务的相似性	评估迁移学习在不同问题领域中的效率，特别是在电磁超材料中的多尺度大尺寸超表面阵列研究中	电磁超材料中的多尺度大尺寸超表面阵列	机器学习	NA	迁移学习	残差神经网络（ResNets）	模拟数据	使用准解析离散偶极子近似（DDA）方法模拟的大尺寸超表面阵列数据进行训练和测试
2150	2024-12-08	Integrated multi-operand optical neurons for scalable and hardware-efficient deep learning 2024-May, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2023-0554 PMID:39634509	研究论文	本文提出了一种基于定制多操作数光子器件的可扩展且高效的光点积引擎，用于图像识别任务	本文的创新点在于提出了多操作数光学神经元（MOON），并实验证明了其在图像识别任务中的有效性	NA	研究下一代神经形态计算的光学神经网络硬件平台	多操作数光学神经元及其在图像识别任务中的应用	计算机视觉	NA	光学神经网络	多操作数Mach-Zehnder干涉仪（MOMZI）	图像	使用了街景房屋号码（SVHN）识别数据集，精度达到85.89%，电压控制精度为4位
2151	2024-12-08	Using Deep learning to Predict Cardiovascular Magnetic Resonance Findings from Echocardiography Videos 2024-Apr-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.04.16.24305936 PMID:38699330	研究论文	研究使用深度学习从超声心动图视频中预测心血管磁共振成像结果	首次尝试使用深度学习从超声心动图视频中预测心血管磁共振成像的组织特征	模型在预测组织特征如LGE、T1、T2和ECV方面表现不佳	验证深度学习是否能从超声心动图视频中预测心血管磁共振成像的测量结果	成人患者的心血管磁共振成像和超声心动图研究	机器学习	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络	视频	1453名成年患者，平均年龄56±18岁，42%为女性
2152	2024-12-08	Deep learning evaluation of echocardiograms to identify occult atrial fibrillation 2024-Apr-13, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01090-z PMID:38615104	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的两阶段算法，利用经胸超声心动图（TTE）视频来识别隐匿性房颤	本文首次使用深度学习算法从经胸超声心动图视频中识别隐匿性房颤，并展示了其在不同患者群体中的有效性	本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同医疗环境中的适用性	开发一种能够从经胸超声心动图视频中识别隐匿性房颤的深度学习算法	经胸超声心动图视频和隐匿性房颤患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	卷积神经网络	视频	111,319个经胸超声心动图视频
2153	2024-12-08	Image-based consensus molecular subtyping in rectal cancer biopsies and response to neoadjuvant chemoradiotherapy 2024-Apr-09, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00580-3 PMID:38594327	研究论文	研究使用深度学习模型从直肠癌活检的全切片病理图像中预测共识分子亚型，并评估其与新辅助放化疗反应的关系	开发了一种基于深度学习的模型，能够从直肠癌的全切片病理图像中预测共识分子亚型，并发现这些亚型与新辅助放化疗的病理完全反应显著相关	研究仅在两个独立的数据集中验证了模型的有效性，未来需要在更多数据集中进行验证	探索基于图像的共识分子亚型分类在直肠癌活检中的应用，并评估其与新辅助放化疗反应的关系	直肠癌活检的全切片病理图像及其与新辅助放化疗反应的关系	数字病理学	直肠癌	深度学习	深度学习模型	图像	1057张全切片病理图像，114名ARISTOTLE患者和55名SALZBURG患者的独立数据集
2154	2024-12-08	Lightning Pose: improved animal pose estimation via semi-supervised learning, Bayesian ensembling, and cloud-native open-source tools 2024-Apr-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.04.28.538703 PMID:37162966	研究论文	本文介绍了一种名为“Lightning Pose”的高效姿态估计工具包，通过半监督学习、贝叶斯集成和云原生开源工具改进动物姿态估计	引入了半监督学习方法，利用未标记视频帧来提高预测的连续性和合理性；设计了一种网络架构，通过预测周围未标记帧来解决遮挡问题；采用集成和卡尔曼平滑技术对姿态预测进行后处理	NA	改进动物姿态估计的准确性和科学可用性	动物姿态估计	计算机视觉	NA	半监督学习、贝叶斯集成、卡尔曼平滑	NA	视频	少量标记视频帧和大量未标记视频帧
2155	2024-12-08	Investigating the role of imaging factors in the variability of CT-based texture analysis metrics 2024-Apr, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14192 PMID:37962032	研究论文	本研究评估了在不同剂量、重建算法和切片厚度下，从CT图像中提取的IQR、CV和SD等一阶放射组学纹理特征的鲁棒性	研究了不同成像因素对CT图像纹理分析指标变异性的影响，并发现DLIR-high重建算法在降低CV、IQR和SD值方面表现优于AV50和FBP	需要多中心、多扫描仪和多成像协议的前瞻性评估来建立放射组学的质量保证标准	评估不同成像因素对CT图像纹理分析指标的影响	水模、商业人体肝脏模和人体肝脏活体扫描图像	计算机视觉	NA	CT扫描	NA	图像	水模、商业人体肝脏模和人体肝脏活体扫描图像
2156	2024-12-08	Network medicine informed multi-omics integration identifies drug targets and repurposable medicines for Amyotrophic Lateral Sclerosis 2024-Mar-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.27.586949 PMID:38585774	研究论文	本研究利用网络医学方法整合人脑特异性多组学数据，识别肌萎缩侧索硬化症（ALS）的药物靶点和可重新利用的药物	首次采用网络医学方法结合深度学习框架，整合多种组学数据（如基因组、蛋白质组、表观基因组等），识别ALS相关基因和潜在药物靶点	研究主要基于人脑特异性数据，可能不适用于其他组织或疾病；验证阶段主要依赖于预临床和临床证据，缺乏大规模临床试验	识别ALS的药物靶点和可重新利用的药物，为ALS治疗提供新思路	肌萎缩侧索硬化症（ALS）及其相关基因和药物靶点	生物信息学	神经退行性疾病	网络医学方法、深度学习	NA	多组学数据（基因组、蛋白质组、表观基因组等）	NA
2157	2024-12-08	Three-dimensional assessments are necessary to determine the true, spatially-resolved composition of tissues 2024-Mar-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.04.569986 PMID:38106231	研究论文	本文应用基于深度学习的组织映射平台CODA，重建了正常和含有癌症的人类胰腺生物样本的三维微解剖结构，并比较了二维和三维组织成分的异质性	本文首次展示了三维评估在准确评估正常和异常组织成分以及确定肿瘤内容方面的重要性	本文主要集中在胰腺组织上，未涵盖其他类型的组织	验证三维评估在组织成分分析中的必要性	正常和含有癌症的人类胰腺组织	数字病理学	胰腺癌	深度学习	NA	图像	多个正常和癌症胰腺组织样本
2158	2024-12-08	Generative interpolation and restoration of images using deep learning for improved 3D tissue mapping 2024-Mar-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.07.583909 PMID:38496512	研究论文	本文利用深度学习生成模型FILM进行图像插值和修复，以提高3D组织映射的质量	本文首次将FILM模型应用于空间插值，相比传统线性插值，FILM能更好地保留生物信息和图像质量	NA	提高3D生物图像数据集的分辨率、吞吐量和质量	3D生物图像数据集，包括不同成像模态、物种、健康和疾病组织、染色技术和像素分辨率	计算机视觉	NA	深度学习	生成对抗网络（GAN）	图像	包括人类、小鼠的健康和疾病组织（胰腺、肺、脑），以及不同染色技术和像素分辨率（8 nm, 2 μm, 1mm）的样本
2159	2024-12-08	Rapid and automated design of two-component protein nanomaterials using ProteinMPNN 2024-Mar-26, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2314646121 PMID:38502697	研究论文	本文测试了深度学习方法ProteinMPNN在设计两组分四面体蛋白质纳米材料中的能力，并将其性能与Rosetta方法进行基准测试	ProteinMPNN在设计蛋白质-蛋白质界面时，成功率与Rosetta相似，但计算量大幅减少且无需手动优化	NA	验证深度学习方法在蛋白质-蛋白质界面设计中的应用潜力	两组分四面体蛋白质纳米材料的设计	生物技术	NA	深度学习	ProteinMPNN	蛋白质序列	13个新的实验验证的组装体
2160	2024-12-08	Deep learning to decode sites of RNA translation in normal and cancerous tissues 2024-Mar-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.21.586110 PMID:38585907	研究论文	开发了一种基于transformer模型的方法RiboTIE，用于映射RNA翻译的全局图谱	RiboTIE提供了前所未有的精度和敏感性，适用于核糖体图谱数据	NA	研究RNA翻译在正常和癌细胞中的变化及其对疾病的影响	正常脑组织和髓母细胞瘤癌症样本	机器学习	癌症	NA	transformer模型	核糖体图谱数据	正常脑组织和髓母细胞瘤癌症样本