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
4081	2024-11-06	A Multimodal Deep Learning Nomogram for the Identification of Clinically Significant Prostate Cancer in Patients with Gray-Zone PSA Levels: Comparison with Clinical and Radiomics Models 2024-Nov-03, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.10.009 PMID:39496535	研究论文	本文开发了一种多模态深度学习列线图，用于识别灰区PSA水平患者的临床显著性前列腺癌，并与临床和放射组学模型进行比较	本文创新性地整合了深度学习特征、PI-RADS评分和临床变量，构建了一个多模态深度学习列线图，显著提高了诊断性能	本文为回顾性研究，样本量有限，未来需要进一步的前瞻性研究验证	建立一种多模态深度学习列线图，用于预测灰区PSA水平患者的临床显著性前列腺癌	灰区PSA水平患者的前列腺癌诊断	机器学习	前列腺癌	深度学习	列线图	多模态数据	303名患者
4082	2024-11-06	A Stacked Multimodality Model Based on Functional MRI Features and Deep Learning Radiomics for Predicting the Early Response to Radiotherapy in Nasopharyngeal Carcinoma 2024-Nov-03, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.10.011 PMID:39496536	研究论文	本研究旨在构建并评估一个综合模型，该模型整合了基于MRI的深度学习放射组学、功能成像（fMRI）和临床指标，以预测鼻咽癌（NPC）放疗的早期疗效	本研究创新性地整合了MRI、fMRI和临床指标，构建了一个多模态模型，显著提高了对鼻咽癌放疗早期疗效的预测能力	本研究为回顾性研究，样本量相对较小，且仅限于两家中国医院，外部验证集的样本量较少	开发一个基于MRI的综合模型，用于预测鼻咽癌放疗的早期反应，并为个性化治疗提供指导	鼻咽癌患者在接受放疗后的早期疗效	数字病理学	鼻咽癌	MRI、fMRI、扩散加权成像（DWI）、动脉自旋标记（ASL）	堆叠模型	图像	训练集194例，内部验证集82例，外部验证集40例
4083	2024-11-06	Data-driven and privacy-preserving risk assessment method based on federated learning for smart grids 2024-Nov-02, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-024-00300-6 PMID:39488597	研究论文	本文介绍了一种基于联邦学习的数据驱动和隐私保护的智能电网风险评估方法	结合深度学习和安全加密技术，在联邦学习框架下保护电网运营商的数据隐私	未提及具体的局限性	开发一种能够保护数据隐私并提高风险评估准确性的智能电网风险评估方法	智能电网的安全风险评估	机器学习	NA	联邦学习、同态加密	深度卷积神经网络	高维操作数据	IEEE 14-bus和IEEE 118-bus系统
4084	2024-11-06	DeepAIP: Deep learning for anti-inflammatory peptide prediction using pre-trained protein language model features based on contextual self-attention network 2024-Nov, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.136172 PMID:39357724	研究论文	提出了一种基于预训练蛋白质语言模型特征和上下文自注意力网络的深度学习模型，用于预测抗炎肽	使用预训练蛋白质语言模型提取特征，并结合上下文自注意力模块，显著提高了抗炎肽预测的准确性	未提及	开发一种新的深度学习模型，用于准确预测抗炎肽	抗炎肽的预测	机器学习	NA	深度学习	上下文自注意力网络	蛋白质序列	17种新型抗炎肽序列
4085	2024-11-06	FlexSleepTransformer: a transformer-based sleep staging model with flexible input channel configurations 2024-11-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76197-0 PMID:39487223	研究论文	提出了一种基于Transformer的睡眠分期模型FlexSleepTransformer，能够处理不同数量的输入通道	FlexSleepTransformer是首个能够在不同PSG通道数量的数据集上同时训练的模型	NA	开发一种能够适应不同PSG通道数量的睡眠分期模型，以促进临床应用	睡眠分期	机器学习	NA	Transformer	Transformer	信号	使用了两个数据集：SleepEDF-78和SleepUHS
4086	2024-11-06	Improving crop production using an agro-deep learning framework in precision agriculture 2024-Nov-01, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05970-9 PMID:39487390	研究论文	研究通过应用深度学习技术提升精准农业的效果	开发了Agro Deep Learning Framework (ADLF)来处理大量农业数据，以提高作物管理的决策过程和检测潜在问题	未来研究可以进一步优化模型并探索其在不同作物和农业环境中的适用性	通过深度学习技术提升精准农业的效果	精准农业中的作物管理	机器学习	NA	深度学习	ADLF	数据集	包括土壤湿度、温度和湿度等变量的大量数据集
4087	2024-11-06	Segmentation of periapical lesions with automatic deep learning on panoramic radiographs: an artificial intelligence study 2024-Nov-01, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-05126-4 PMID:39487404	研究论文	研究评估了基于U²-Net架构的人工智能模型在全景X光片上检测根尖病变的诊断准确性	首次使用基于U²-Net架构的人工智能模型进行根尖病变的自动分割	需要进一步研究以提高诊断准确性，尤其是使用更大的数据集	评估人工智能模型在全景X光片上检测根尖病变的诊断准确性	根尖病变	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	U²-Net	图像	400张全景X光片，包含780个根尖透光区
4088	2024-11-06	Efficient brain tumor grade classification using ensemble deep learning models 2024-Nov-01, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01476-1 PMID:39487431	研究论文	本文提出了一种基于集成深度学习模型的脑肿瘤分级分类方法	使用MobileNetV2模型提取图像特征，提高了模型的效率和泛化能力	NA	提高脑肿瘤诊断的准确性	脑肿瘤MRI图像的分级分类	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	MobileNetV2	图像	六个标准的Kaggle脑肿瘤MRI数据集
4089	2024-11-06	Automated surgical skill assessment in colorectal surgery using a deep learning-based surgical phase recognition model 2024-Nov, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11208-9 PMID:39214877	研究论文	研究利用深度学习模型自动评估结直肠手术技能的可行性	首次提出使用手术阶段识别模型来评估手术技能，减少了主观性和偏见	样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	验证使用手术阶段识别模型自动评估手术技能的可行性	评估不同技能水平的手术视频，包括专家组、中级组和新手组	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频	共85个手术视频，分为专家组（26个视频）、中级组（32个视频）和新手组（27个视频）
4090	2024-11-06	Recent advances in fish cutting: From cutting schemes to automatic technologies and internet of things innovations 2024-Nov, Comprehensive reviews in food science and food safety IF:12.0Q1 DOI:10.1111/1541-4337.70039 PMID:39495567	综述	本文综述了鱼类切割技术的最新进展，从切割方案到自动化技术和物联网创新	本文介绍了物联网、人工智能、大数据和区块链技术在鱼类切割过程中的应用，以及这些技术如何通过传感器、机器视觉和深度学习等手段实现自动化切割	NA	探讨鱼类切割技术的自动化和物联网应用，以提高生产效率和产品质量	鱼类切割技术及其自动化和物联网应用	NA	NA	物联网、人工智能、大数据、区块链	NA	NA	NA
4091	2024-11-06	Early Alzheimer's disease diagnosis via handwriting with self-attention mechanisms 2024-Nov, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877241283920 PMID:39497308	研究论文	本研究利用自注意力机制通过书写分析进行阿尔茨海默病的早期诊断	提出了一种利用自注意力机制进行阿尔茨海默病早期诊断的新方法，显著提高了诊断准确性和可靠性	NA	开发一种高效、快速且准确的阿尔茨海默病早期诊断方法	阿尔茨海默病患者的书写数据	机器学习	阿尔茨海默病	自注意力机制	自注意力模型	书写数据	25种不同的书写任务
4092	2024-11-06	A genetic programming Rician noise reduction and explainable deep learning model for Alzheimer's diseases severity prediction 2024-Nov, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877241283684 PMID:39497314	研究论文	本文提出了一种遗传编程方法用于减少MRI图像中的Rician噪声，并结合可解释深度学习模型用于阿尔茨海默病严重程度的预测	本文创新性地结合了遗传编程技术和可解释深度学习框架，有效减少了MRI图像中的Rician噪声，并提高了阿尔茨海默病诊断的准确性	本文未详细讨论模型在不同数据集上的泛化能力	解决MRI图像中的噪声问题，并高效预测阿尔茨海默病的严重程度	MRI图像中的Rician噪声和阿尔茨海默病的严重程度	计算机视觉	阿尔茨海默病	遗传编程	深度学习	图像	多种医学样本
4093	2024-11-06	Predicting somatic mutation origins in cell-free DNA by semi-supervised GAN models 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39379 PMID:39492904	研究论文	本文开发了一种半监督生成对抗网络模型，用于区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变	本文首次采用半监督生成对抗网络模型来区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变，并取得了95%的AUC	NA	开发一种新的机器学习技术，用于区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变	细胞游离DNA中的单核苷酸变异	机器学习	NA	半监督生成对抗网络	SSGAN	基因组数据	约25,000个单核苷酸变异
4094	2024-11-06	Enhancing De Novo Drug Design across Multiple Therapeutic Targets with CVAE Generative Models 2024-Oct-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c08027 PMID:39493989	研究论文	本文介绍了一种基于条件变分自编码器（CVAE）的生成模型，用于跨多个治疗靶点的从头药物设计	本文的创新点在于使用CVAE生成模型，结合SMILES和SELFIES分子表示，生成具有特定属性配置文件的分子，并在多个治疗靶点上验证了其有效性	NA	提高药物发现过程的效率和多样性	生成能够结合CDK2、PPARγ和DPP-IV三种治疗靶点的新分子	机器学习	NA	深度学习	条件变分自编码器（CVAE）	分子表示（SMILES和SELFIES）	NA
4095	2024-11-06	Unveiling Encrypted Antimicrobial Peptides from Cephalopods' Salivary Glands: A Proteolysis-Driven Virtual Approach 2024-Oct-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c01959 PMID:39494035	研究论文	本研究通过计算机模拟蛋白酶解技术，揭示了头足类动物唾液腺中潜在的抗菌肽库	首次利用计算机模拟蛋白酶解技术从海洋头足类动物唾液腺中挖掘抗菌肽，填补了该领域的研究空白	研究主要基于计算机模拟，尚未进行实验验证	揭示头足类动物唾液腺中潜在的抗菌肽库，为新型抗菌药物开发提供资源	头足类动物唾液腺中的抗菌肽	生物信息学	NA	计算机模拟蛋白酶解	机器学习、深度学习、多查询相似性模型、复杂网络	蛋白质序列	14种头足类动物的唾液腺，包含5,412,039个标准和非标准蛋白质
4096	2024-11-06	Grade-Skewed Domain Adaptation via Asymmetric Bi-Classifier Discrepancy Minimization for Diabetic Retinopathy Grading 2024-Oct-23, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3485064 PMID:39441682	研究论文	本文提出了一种基于非对称双分类器差异最小化的方法，用于解决糖尿病视网膜病变分级中的等级偏斜域适应问题	本文提出了一种新的非对称双分类器差异最小化方法（ABiD），通过优化特征提取器和分类器差异最大化，解决了等级偏斜域适应问题	本文未详细讨论该方法在其他疾病分级中的适用性	提高糖尿病视网膜病变分级模型在跨中心、跨供应商和跨用户测试数据集上的泛化性能	糖尿病视网膜病变分级图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN	图像	使用了两个公开的糖尿病视网膜病变数据集和一个私有数据集
4097	2024-11-06	Exploring the Role of Mobile Apps for Insomnia in Depression: Systematic Review 2024-Oct-18, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/51110 PMID:39423009	综述	本文系统地回顾和评估了针对抑郁症和失眠的移动应用程序，强调了其特点、有效性和当前研究的差距	本文首次系统地评估了同时针对抑郁症和失眠的移动应用程序，揭示了新的应用和研究空白	本文仅限于2017年至2023年间发表的文献，可能未涵盖所有相关研究	系统地回顾和评估针对抑郁症和失眠的移动应用程序，揭示其特点、有效性和研究差距	抑郁症和失眠的移动应用程序	自然语言处理	精神疾病	自然语言处理、机器学习	NA	文本	18篇全文文章
4098	2024-11-06	A community effort to optimize sequence-based deep learning models of gene regulation 2024-Oct-11, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02414-w PMID:39394483	研究论文	本文通过DREAM挑战赛评估了不同模型架构和训练策略对基因调控模型性能的影响	开发了Prix Fixe框架，将模型分解为模块化构建块，并测试了所有可能的组合，进一步提高了模型性能	NA	评估模型架构和训练策略对基因组学模型性能的影响	随机启动子DNA序列及其在酵母中的表达水平	机器学习	NA	深度学习	神经网络	DNA序列	数百万个随机启动子DNA序列
4099	2024-11-06	Illuminating Entomological Dark Matter with DNA Barcodes in an Era of Insect Decline, Deep Learning, and Genomics 2024-Oct-01, Annual review of entomology IF:15.0Q1 DOI:10.1146/annurev-ento-040124-014001 PMID:39353093	综述	本文回顾了DNA条形码在昆虫多样性发现和昆虫群落分析中的应用，特别是在昆虫数量下降的背景下	本文预测DNA条形码将在为深度学习算法构建图像训练集、全球生物多样性基因组学和昆虫群落功能分析中发挥重要作用	NA	探讨DNA条形码在昆虫多样性发现和昆虫群落分析中的应用	昆虫多样性和昆虫群落	基因组学	NA	DNA条形码	深度学习	DNA序列	NA
4100	2024-11-06	DeepVID v2: self-supervised denoising with decoupled spatiotemporal enhancement for low-photon voltage imaging 2024-Oct, Neurophotonics IF:4.8Q1 DOI:10.1117/1.NPh.11.4.045007 PMID:39474199	研究论文	本文介绍了DeepVID v2，一个用于低光子电压成像的自监督去噪框架，通过解耦的空间和时间增强能力显著提升成像质量	DeepVID v2引入了新的空间先验提取分支，以捕捉精细的结构细节，学习高空间分辨率信息，并提供了在线和离线两种版本以满足不同的去噪需求	NA	开发一种能够有效去噪并提升低光子电压成像质量的自监督深度学习框架	低光子电压成像数据中的噪声和成像质量	计算机视觉	NA	自监督深度学习	NA	图像	NA