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
3081	2024-11-23	An annual land cover dataset for the Baltic Sea Region with crop types and peat bogs at 30 m from 2000 to 2022 2024-Nov-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04062-w PMID:39557873	研究论文	本文介绍了波罗的海地区2000年至2022年的年度土地覆盖数据集，包括作物类型和泥炭地	该数据集是该地区首个标准化年度数据集，填补了当前土地利用和土地覆盖产品中缺乏作物序列和泥炭地利用细节的空白	NA	创建详细的年度土地覆盖地图，用于监测农业转型、泥炭地利用和恢复活动	波罗的海地区的土地覆盖情况，包括作物类型和泥炭地	遥感	NA	深度学习分类	深度学习模型	遥感数据	使用了公开的开放数据集进行训练，并使用LUCAS的独立实地调查数据和高分辨率影像的专家注释进行验证
3082	2024-11-23	Generating and evaluating synthetic data in digital pathology through diffusion models 2024-11-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79602-w PMID:39557989	研究论文	本文介绍了一种使用扩散模型生成和评估数字病理学合成数据的全面流程	提出了一个多方面的评估策略，结合可解释性方法，解决了医学领域中合成数据使用的两个关键问题	NA	开发和评估用于数字病理学的合成数据生成方法	数字病理学中的合成数据生成和评估	数字病理学	NA	扩散模型	扩散模型	图像	650张全切片图像，包括五种不同组织
3083	2024-11-23	Foot fractures diagnosis using a deep convolutional neural network optimized by extreme learning machine and enhanced snow ablation optimizer 2024-11-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80132-8 PMID:39558102	研究论文	提出了一种结合深度学习和元启发式算法的新型混合方法，用于足部骨折的诊断	使用预训练的ZFNet模型，并通过极端学习机（ELM）和增强型雪消融优化器（ESAO）进行优化，以提高诊断效率	NA	开发一种高效的足部骨折诊断模型	足部骨折的诊断	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	使用了来自机构审查委员会（IRB）的标准基准数据集
3084	2024-11-23	Convolutional neural network for colorimetric glucose detection using a smartphone and novel multilayer polyvinyl film microfluidic device 2024-11-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79581-y PMID:39551869	研究论文	设计了一种新型、经济的即时诊断设备，利用智能手机摄像头和多层聚乙烯薄膜微流控装置进行比色法葡萄糖检测，并通过卷积神经网络进行深度学习分类	提出了一种结合智能手机摄像头和多层聚乙烯薄膜微流控装置的新型即时诊断设备，并使用卷积神经网络进行葡萄糖浓度的深度学习分类	NA	开发一种新型、经济的即时诊断设备，用于糖尿病患者的葡萄糖水平检测	葡萄糖浓度检测	计算机视觉	糖尿病	比色法	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
3085	2024-11-23	Deep learning pipeline for accelerating virtual screening in drug discovery 2024-11-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79799-w PMID:39550439	研究论文	介绍了一种基于深度学习的药物发现虚拟筛选平台VirtuDockDL，用于加速新药候选物的识别	VirtuDockDL结合了图神经网络和深度学习技术，实现了高效的虚拟筛选，并在多个数据集上表现优异	NA	提高药物发现过程中新药候选物的识别效率	药物候选物和靶蛋白的相互作用	机器学习	NA	图神经网络	图神经网络	化合物数据	NA
3086	2024-11-23	Optimized robust learning framework based on big data for forecasting cardiovascular crises 2024-11-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76569-6 PMID:39548142	研究论文	本文提出了一种基于大数据的优化稳健学习框架，用于预测心血管危机	该研究引入了一种名为R-DLH2O的稳健深度学习框架，结合了五种不同的阶段：稳健预处理、特征选择、前馈神经网络、预测和性能评估，以及一种改进的鲸鱼优化算法（MWOA），显著提高了预测的准确性和效率	尽管MWOA-2在速度上优于其他启发式算法，但其准确性和可扩展性较低	旨在提出一种新的医疗框架，通过选择最佳特征和增强性能来预测心血管危机	心血管危机的预测	机器学习	心血管疾病	鲸鱼优化算法（WOA）	前馈神经网络	大数据	未明确提及具体样本数量
3087	2024-11-23	Integrating deep learning for visual question answering in Agricultural Disease Diagnostics: Case Study of Wheat Rust 2024-11-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79793-2 PMID:39548249	研究论文	本文提出了一种将深度学习与视觉问答系统结合的新方法，用于小麦锈病的诊断	创新点包括引入联邦学习技术、使用BLIP方法增强模型对复杂视觉和文本输入的理解能力，以及创建了专门用于小麦锈病检测的WheatRustDL2024数据集	NA	研究目的是通过结合深度学习和视觉问答技术，提高小麦锈病的快速和准确检测	研究对象是小麦锈病及其在农业生产中的影响	计算机视觉	小麦病害	深度学习	ResNet	图像	7998张健康和感染小麦叶子的图像，以及1800张增强图像
3088	2024-11-23	An explainable deep learning approach for stock market trend prediction 2024-Nov-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e40095 PMID:39568823	研究论文	提出了一种用于预测股票市场趋势的可解释深度学习模型	该模型在准确性和F1分数上优于常见的基准模型，并使用可解释AI技术增强了模型的可解释性	在减少特征数量时，准确性略有下降，但精度和召回率有所提高	开发一种能够准确预测股票市场趋势并具有可解释性的深度学习模型	股票市场的五种不同趋势：上升、下降、双顶、圆底和圆顶	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	数据集	四个真实世界的多样化数据集
3089	2024-11-23	Key factors influencing sustainable population growth: A DEMATEL-ANP combined approach 2024-Nov-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39404 PMID:39568833	研究论文	本研究通过结合DEMATEL和ANP模型，分析影响可持续人口增长的关键因素及其相互作用	本研究创新性地将DEMATEL和ANP模型结合，用于分析可持续人口增长的关键因素及其相互影响	本研究主要依赖于政府和国际组织的数据库，可能存在数据偏差或不完整的问题	探讨影响可持续人口增长的关键因素及其相互作用	经济、教育、性别平等、健康服务、环境可持续性、移民政策和技术进步	NA	NA	DEMATEL, ANP	深度学习预测模型, 集成学习模型, 因果推断模型, 复杂网络分析模型, 基于代理的模型	数据	4000个数据样本
3090	2024-11-23	Stock movement prediction in a hotel with multimodality and spatio-temporal features during the Covid-19 pandemic 2024-Nov-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e40024 PMID:39568851	研究论文	研究开发了一种新的深度学习模型MSGCN，用于在新冠疫情期间预测酒店股票表现，该模型结合了多模态数据和时空特征	提出了MSGCN模型，该模型通过图卷积网络捕捉酒店之间的空间关系，并整合了消费者评论中的文本、图像和评分等多模态信息	NA	提高酒店股票预测的准确性，特别是在新冠疫情期间	酒店股票表现	机器学习	NA	图卷积网络	MSGCN	多模态数据（文本、图像、评分）	两个不同的数据集
3091	2024-11-23	Convolutional neural network models describe the encoding subspace of local circuits in auditory cortex 2024-Nov-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.07.622384 PMID:39574636	研究论文	本文开发了一种方法来可视化卷积神经网络（CNN）捕获的调谐子空间，并展示了其在听觉皮层中的应用	本文提出了一种新的方法来可视化CNN捕获的调谐子空间，并展示了其在听觉皮层中的应用，揭示了CNN与子空间模型之间的概念联系	CNN的复杂性使得难以辨别支持其改进性能的计算特性	研究卷积神经网络（CNN）在听觉皮层中对非线性组合的频谱-时间声音特征的编码能力	听觉皮层中的局部电路和卷积神经网络（CNN）模型	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	声音数据	从清醒、被动聆听的雪貂的初级听觉皮层（A1）中使用高通道数微电极阵列记录的单单位数据
3092	2024-11-23	Evaluating Synthetic Diffusion MRI Maps created with Diffusion Denoising Probabilistic Models 2024-Nov-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.06.621173 PMID:39574701	研究论文	研究使用扩散去噪概率模型生成合成扩散MRI图谱，并评估其真实性和多样性	首次应用扩散去噪概率模型生成合成扩散张量成像图谱，并评估其在阿尔茨海默病分类器中的迁移学习能力	NA	开发和评估用于生成合成扩散张量成像图谱的模型，并研究其在阿尔茨海默病分类器中的应用	合成扩散张量成像图谱的真实性和多样性，以及在阿尔茨海默病分类器中的迁移学习能力	计算机视觉	阿尔茨海默病	扩散去噪概率模型	卷积神经网络	图像	NA
3093	2024-11-23	MST-m6A: A Novel Multi-Scale Transformer-based Framework for Accurate Prediction of m6A Modification Sites Across Diverse Cellular Contexts 2024-Nov-06, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2024.168856 PMID:39510345	研究论文	提出了一种基于多尺度Transformer的框架MST-m6A，用于在不同细胞背景下准确预测m6A修饰位点	采用多尺度Transformer架构和双k-mer标记化方法，捕捉RNA序列的多层次特征和全局上下文信息，并通过通道融合机制和卷积神经网络提高预测精度	NA	开发一种能够在不同细胞和组织中准确预测m6A修饰位点的新方法	m6A修饰位点	机器学习	NA	多尺度Transformer	卷积神经网络	RNA序列	NA
3094	2024-11-23	PAIRWISE: Deep Learning-based Prediction of Effective Personalized Drug Combinations in Cancer 2024-Nov-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.04.621884 PMID:39574568	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习和迁移学习的机器学习方法PAIRWISE，用于预测癌症中有效的个性化药物组合	PAIRWISE方法结合了深度学习和迁移学习，能够基于肿瘤特异性转录组谱预测药物协同作用，并在多个数据集上表现优异	NA	提高癌症治疗效果并防止复发	癌症中的个性化药物组合	机器学习	癌症	深度学习	NA	转录组数据	包括多个癌症细胞系和非霍奇金淋巴瘤细胞系
3095	2024-11-23	Multifunctional GAN-based optimization for X-ray tomography under different conditions 2024-Nov-04, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.527366 PMID:39573409	研究论文	基于生成对抗网络（GAN）提出了一种多功能X射线断层扫描协议，用于伪影校正、噪声抑制和重建超分辨率	该协议能够自适应地校正不同强度和类型的环形伪影，并实现超分辨率，相比现有深度学习模型或传统断层扫描校正方法，具有更高的处理速度和最小的信息损失	NA	开发一种强大的优化工具，实现大视野和高分辨率X射线断层扫描的等效实现	生物样本的X射线锥束计算机断层扫描图像	计算机视觉	NA	X射线断层扫描	生成对抗网络（GAN）	图像	一系列生物样本的X射线锥束计算机断层扫描数据
3096	2024-11-23	Addressing high-performance data sparsity in metasurface inverse design using multi-objective optimization and diffusion probabilistic models 2024-Nov-04, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.537389 PMID:39573417	研究论文	研究提出了一种结合多目标优化算法和增强扩散模型的方法，用于解决超表面逆设计中的高性能数据稀疏问题	研究首次将多目标优化算法与带有注意力机制的扩散模型结合，提出了MetaDiffusion-Att模型，显著提高了生成准确性和质量	研究未详细讨论该方法在其他复杂设计任务中的适用性和泛化能力	旨在解决超表面逆设计中高性能数据稀疏的问题	研究对象为双极化、宽角度入射和宽带低发射率电磁玻璃的设计任务	机器学习	NA	多目标优化算法	扩散模型	数据集	小数据集
3097	2024-11-23	LIC-CGAN: fast lithography latent images calculation method for large-area masks using deep learning 2024-Nov-04, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.537921 PMID:39573421	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的快速计算大面积掩模潜像的方法LIC-CGAN	利用条件生成对抗网络（CGANs）进行三维潜像计算，显著提高了计算速度	依赖于训练库中的掩模片段匹配，未匹配的片段需要通过CGANs计算	开发一种快速且准确的大面积掩模潜像计算方法	大面积掩模的三维潜像	计算机视觉	NA	条件生成对抗网络（CGANs）	CGAN	图像	训练库中的掩模片段及其对应的潜像
3098	2024-11-23	Wide-field scanning ghost imaging based on a local binary pattern and untrained neural network 2024-Nov-04, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.533583 PMID:39573469	研究论文	本文提出了一种基于局部二值模式和未训练神经网络的广域扫描鬼成像方法，用于信息融合	该方法通过将局部二值模式集成到深度神经网络中，增强了图像纹理细节的表达，并使用自适应图像重建技术，无需在任何数据集上进行训练	NA	实现高质量和高效率的连续场景成像，以支持自动驾驶领域的研究	广域扫描鬼成像中的信息融合	计算机视觉	NA	局部二值模式（LBP）	深度神经网络	图像	NA
3099	2024-11-23	Phenotype Scoring of Population Scale Single-Cell Data Dissects Alzheimer's Disease Complexity 2024-Nov-02, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.11.01.24316586 PMID:39574856	研究论文	研究利用深度学习框架PASCode分析大规模单核RNA测序数据，揭示阿尔茨海默病复杂表型的细胞和分子机制	开发了PASCode框架，识别了约150万个表型关联细胞，并发现了与多种阿尔茨海默病表型相关的细胞亚群及其基因表达变化	NA	揭示阿尔茨海默病复杂表型的细胞和分子机制，为诊断标志物和治疗靶点的发现提供新见解	阿尔茨海默病患者的单核RNA测序数据	数字病理学	阿尔茨海默病	单核RNA测序	深度学习	基因表达数据	1494个个体的前额叶皮层样本，包含超过600万个细胞核
3100	2024-11-23	Spatial Heterogeneity of PD-1/PD-L1 Defined Osteosarcoma Microenvironments at Single-Cell Spatial Resolution 2024-Nov, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2024.102143 PMID:39321925	研究论文	研究通过结合深度学习与多重荧光免疫组化技术，分析骨肉瘤微环境中PD-1/PD-L1定义的细胞异质性	引入了一种新的TAM/破骨细胞区分算法，揭示了PD-1/PD-L1患者细胞组成和空间排列的异质性	NA	深入理解骨肉瘤肿瘤微环境中的细胞动态，探索潜在的免疫治疗策略	骨肉瘤微环境中的肿瘤相关巨噬细胞（TAM）、T细胞、成骨细胞和破骨细胞	数字病理学	骨肉瘤	多重荧光免疫组化	深度学习	图像	NA