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
4361	2024-10-30	Study on Univariate Modeling and Prediction Methods Using Monthly HIV Incidence and Mortality Cases in China 2024, HIV/AIDS (Auckland, N.Z.) DOI:10.2147/HIV.S476371 PMID:39469494	研究论文	本文使用ARIMA、SARIMA、Prophet、BP神经网络和LSTM五种单一模型对中国每月艾滋病发病和死亡病例进行建模和预测，并提出了LSTM-SARIMA组合模型以提高预测准确性	提出了LSTM-SARIMA组合模型，以提高艾滋病发病和死亡病例预测的准确性	由于艾滋病发病和死亡病例序列的特性不同，不同方法的性能略有差异	研究并优化中国每月艾滋病发病和死亡病例的预测方法	中国每月艾滋病发病和死亡病例	机器学习	艾滋病	LSTM、ARIMA、SARIMA、Prophet、BP神经网络	LSTM-SARIMA组合模型	时间序列数据	2010年1月至2024年2月的中国每月艾滋病发病和死亡病例数据，其中2010年1月至2021年2月用于建模，其余用于验证
4362	2024-10-30	VP-net: an end-to-end deep learning network for elastic wave velocity prediction in human skin in vivo using optical coherence elastography 2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2024.1465823 PMID:39469517	研究论文	本文提出了一种名为VP-Net的端到端深度学习网络，用于从光学相干弹性成像（OCE）数据中预测人体皮肤中的弹性波速度	VP-Net能够从原始OCE数据中直接预测弹性波速度，显著简化了速度估计过程，提高了处理速度	NA	开发一种能够快速准确预测人体皮肤中弹性波速度的深度学习模型，以评估和治疗皮肤疾病	人体皮肤中的弹性波速度	机器学习	皮肤疾病	光学相干弹性成像（OCE）	深度学习网络（VP-Net）	图像	共使用了45,274个原始相位切片，包括16,424个来自1%到5%琼脂基组织模拟幻影的切片，28,270个来自16名参与者的人体皮肤切片，以及580个面部闭合粉刺切片
4363	2024-10-30	Modeling epithelial-mesenchymal transition in patient-derived breast cancer organoids 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1470379 PMID:39469640	研究论文	本文利用患者来源的乳腺肿瘤类器官模型研究上皮-间质转化过程	首次在患者来源的乳腺肿瘤类器官中成功模拟上皮-间质转化过程，并通过图像分析和深度学习算法量化了这一过程	NA	研究乳腺肿瘤细胞在上皮-间质转化过程中的可塑性	患者来源的乳腺肿瘤类器官	数字病理学	乳腺癌	NA	深度学习算法	图像	不同乳腺肿瘤患者的类器官样本
4364	2024-10-29	Utilizing artificial intelligence for precision exploration of N protein targeting phenanthridine sars-cov-2 inhibitors: A novel approach 2024-Dec-05, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2024.116885 PMID:39307103	研究论文	本研究利用深度学习模型优化苯并菲啶类化合物结构，以靶向SARS-CoV-2的N蛋白，并验证其抗病毒活性	首次采用深度学习模型EMPIRE和DeepFrag优化苯并菲啶类化合物，靶向SARS-CoV-2的N蛋白，并验证其抗病毒活性	NA	开发靶向SARS-CoV-2 N蛋白的抗COVID-19药物	SARS-CoV-2的N蛋白及苯并菲啶类化合物	机器学习	COVID-19	深度学习模型	EMPIRE, DeepFrag	化合物结构	超过10,000个小分子化合物，最终合成44个化合物
4365	2024-10-29	Publicly available datasets of breast histopathology H&E whole-slide images: A scoping review 2024-Dec, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2024.100363 PMID:38405160	综述	本文综述了公开可用的乳腺组织病理学H&E全切片图像数据集，旨在帮助研究人员选择合适的乳腺癌计算病理学数据集	首次系统性地综述了公开可用的乳腺H&E染色全切片图像数据集，并提供了图像元数据和特征，以辅助研究人员选择合适的数据集	仅28%的纳入文章使用了多个数据集，14%使用了外部验证集，表明其他开发模型的性能可能被高估；TCGA-BRCA数据集存在显著的选择偏倚，可能影响算法的鲁棒性和泛化性；缺乏一致的元数据报告，需要建立明确的指南来记录乳腺WSI数据集的特征和元数据	识别和综述公开可用的乳腺H&E染色全切片图像数据集，以促进乳腺癌诊断和治疗中的深度学习模型开发	公开可用的乳腺H&E染色全切片图像数据集及其元数据和特征	数字病理学	乳腺癌	NA	深度学习模型	图像	17个公开数据集，包含10385张H&E全切片图像
4366	2024-10-29	Computational pathology: A survey review and the way forward 2024-Dec, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2023.100357 PMID:38420608	综述	本文对计算病理学（CPath）进行了全面的综述，涵盖了从问题设计到应用和实施的各个方面	本文通过审查超过800篇论文，详细分析了CPath领域的关键工作和面临的挑战，为未来的技术发展和临床整合提供了方向	尽管本文提供了详细的综述，但仍存在将这些算法在临床实践中采用和整合的显著差距	旨在开发数字诊断的基础设施和工作流程，作为临床病理学的辅助CAD系统，促进癌症诊断和治疗的变革性变化	计算病理学（CPath）及其在癌症图像分析中的应用	数字病理学	癌症	NA	NA	图像	超过800篇论文
4367	2024-08-07	Leveraging deep learning for more accurate prediction of lung microwave ablation zones 2024-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10995-y PMID:39075303	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4368	2024-10-29	Breast cancer survival prediction using an automated mitosis detection pipeline 2024-Nov, The journal of pathology. Clinical research DOI:10.1002/2056-4538.70008 PMID:39466133	研究论文	本文研究了一种全自动的细胞分裂检测流程，用于乳腺癌患者的生存预测	本文提出了一种新的自动区域选择方法，用于找到最佳的有丝分裂热点并计算每2mm的细胞分裂计数	NA	验证全自动细胞分裂计数AI算法在乳腺癌患者中的预后价值	乳腺癌患者的细胞分裂计数和生存预测	数字病理学	乳腺癌	深度学习	深度学习模型	图像	912例乳腺癌患者
4369	2024-10-29	Decoding the impact of neighboring amino acids on ESI-MS intensity output through deep learning 2024-Oct-30, Journal of proteomics IF:2.8Q2 DOI:10.1016/j.jprot.2024.105322 PMID:39341565	研究论文	本文通过深度学习模型研究了邻近氨基酸对ESI-MS强度输出的影响	本文首次使用带有注意力机制的编码器-解码器深度学习模型，分析了二肽基序对MS1强度的影响，并识别了与低响应和高响应肽段相关的特定二肽基序	本文仅研究了二肽基序对MS1强度的影响，未涵盖更长的氨基酸序列或更复杂的肽段结构	探讨氨基酸序列与MS1强度输出之间的关系，提高对质谱分析中肽段响应的理解	氨基酸对（二肽基序）及其对MS1强度的影响	机器学习	NA	质谱分析（MS）	带有注意力机制的编码器-解码器深度学习模型	肽段序列数据	约200,000个独特肽段
4370	2024-10-29	NBCR-ac4C: A Deep Learning Framework Based on Multivariate BERT for Human mRNA N4-Acetylcytidine Sites Prediction 2024-Oct-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01415 PMID:39367830	研究论文	提出了一种基于多元BERT的深度学习框架NBCR-ac4C，用于预测人类mRNA中的N4-乙酰胞苷位点	利用Nucleotide Transformer和DNABERT2构建核苷酸序列的上下文嵌入，结合CNN和ResNet18提取浅层和深层知识，显著提高了预测准确性	NA	开发一种高效且准确的深度学习方法来预测mRNA中的N4-乙酰胞苷位点	人类mRNA中的N4-乙酰胞苷位点	机器学习	NA	深度学习	CNN, ResNet18	序列	NA
4371	2024-10-29	Improving Predictive Efficacy for Drug Resistance in Novel HIV-1 Protease Inhibitors through Transfer Learning Mechanisms 2024-Oct-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01037 PMID:39393002	研究论文	本文提出了一种新的药物-隔离-折叠变化（DIF）模型框架，通过迁移学习机制提高新型HIV-1蛋白酶抑制剂的耐药性预测效果	本文创新性地采用了迁移学习方法，通过预训练图神经网络（GNN）模型来提高DIF模型的分子学习能力，从而改善耐药性预测的准确性	NA	提高HIV-1蛋白酶抑制剂耐药性预测的准确性	HIV-1蛋白酶抑制剂的耐药性	机器学习	HIV感染	迁移学习	图神经网络（GNN）	蛋白质序列和抑制剂表示	4855种HIV-1蛋白酶抑制剂
4372	2024-10-29	Deep learning-based whole-brain B1 +-mapping at 7T 2024-Oct-27, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30359 PMID:39462473	研究论文	本研究探讨了使用复值神经网络从多切片定位扫描中估计7T下人类头部定量发射磁RF场（B1+）图的可行性	本研究首次使用复值神经网络从不同切片方向的多切片定位扫描中估计B1+图，以加速并行传输（pTx）下的个体化B1+校准	本研究仅在15名健康受试者中进行了验证，未来需要在更多样化的受试者群体中进行验证	加速并行传输（pTx）下的个体化B1+校准	7T下人类头部的B1+图	计算机视觉	NA	复值神经网络	神经网络	图像	15名健康受试者
4373	2024-10-29	Electrocardiograph analysis for risk assessment of heart failure with preserved ejection fraction: A deep learning model 2024-Oct-27, ESC heart failure IF:3.2Q2 DOI:10.1002/ehf2.15120 PMID:39463004	研究论文	开发了一种深度学习模型，利用心电图数据评估保留射血分数的心力衰竭风险	首次利用深度学习模型结合心电图数据进行保留射血分数的心力衰竭风险评估	模型依赖于侵入性左心室导管插入术收集的数据，且样本量相对较小	开发一种高效的筛查方法，用于评估保留射血分数的心力衰竭风险	保留射血分数的心力衰竭风险	机器学习	心血管疾病	心电图分析	卷积神经网络-长短期记忆网络 (CNN-LSTM)	心电图数据	训练集238例，验证集117例
4374	2024-10-29	Deep-Learning Empowered Customized Chiral Metasurface for Calibration-Free Biosensing 2024-Oct-27, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202411490 PMID:39463055	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的数据迭代策略，结合全局优化网络，用于定制化设计手性超表面，实现无校准生物传感	本文创新性地提出了基于深度学习的数据迭代策略，显著提高了手性结构的数量和质量，实现了对手性分子的精确识别	NA	本文旨在解决传统手性超表面设计方法的局限性，提出一种智能设计策略，实现无校准生物传感	本文研究对象为手性超表面及其在生物传感中的应用	光学	NA	深度学习	深度学习模型	手性结构数据	NA
4375	2024-10-29	Clinical Pilot of a Deep Learning Elastic Registration Algorithm to Improve Misregistration Artifact and Image Quality on Routine Oncologic PET/CT 2024-Oct-26, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.044 PMID:39462735	研究论文	本文探讨了深度学习弹性配准算法在常规肿瘤PET/CT成像中减少配准伪影和提高图像质量的应用	提出了使用深度学习增强的空间变换CT衰减图来改善PET和CTAC图像之间的配准错误	研究样本量较小，且仅限于两种放射性示踪剂	减少PET/CT成像中的配准伪影，提高图像质量	常规肿瘤PET/CT成像	计算机视觉	肿瘤	深度学习	弹性配准算法	图像	30名接受常规肿瘤检查的患者（20名使用18F-FDG PET/CT，10名使用64Cu-DOTATATE PET/CT）
4376	2024-10-29	Deep learning using one-stop-shop CT scan to predict hemorrhagic transformation in stroke patients undergoing reperfusion therapy: A multicenter study 2024-Oct-26, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.052 PMID:39462736	研究论文	本研究开发并验证了利用多相CTA和CTP图像的深度学习模型，用于预测接受再灌注治疗的急性缺血性卒中患者的出血转化	首次利用多相CTA和CTP图像的深度学习模型进行出血转化的全自动化预测	本研究为回顾性多中心研究，样本量相对较小，且仅限于急性缺血性卒中患者	开发和验证深度学习模型，用于预测急性缺血性卒中患者在接受再灌注治疗后的出血转化	急性缺血性卒中患者在接受再灌注治疗后的出血转化	计算机视觉	脑血管疾病	深度学习	DenseNet	图像	229名急性缺血性卒中患者
4377	2024-10-29	λ-Domain Rate Control via Wavelet-Based Residual Neural Network for VVC HDR Intra Coding 2024-Oct-25, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3484173 PMID:39453801	研究论文	本文提出了一种基于小波残差神经网络的λ域率控制算法，用于VVC HDR帧内编码	提出了一个分段R-λ模型来准确确定HDR帧内编码中码率与拉格朗日参数λ之间的关系，并开发了一个基于小波的残差神经网络来优化CTU级别的比特分配	NA	解决VVC标准中现有的率控制算法在编码HDR视频时效果不佳的问题	HDR视频的帧内编码	计算机视觉	NA	小波变换	残差神经网络	视频	大规模HDR数据集
4378	2024-10-29	Utilizing Pseudo Color Image to Improve the Performance of Deep Transfer Learning-Based Computer-Aided Diagnosis Schemes in Breast Mass Classification 2024-Oct-25, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01237-0 PMID:39455542	研究论文	研究利用伪彩色图像提高基于深度迁移学习的计算机辅助诊断系统在乳腺肿块分类中的性能	开发了一种新的伪彩色图像生成方法，利用肿块轮廓信息来增强分类性能	性能提升依赖于肿块分割的准确性	探讨在分类可疑乳腺病变中使用形态学信息的影响	乳腺肿块的分类	计算机视觉	乳腺癌	深度迁移学习	支持向量机	图像	共收集了830例乳腺癌病例，包括310例良性病例和520例恶性病例
4379	2024-10-29	Self-supervised learning for accurately modelling hierarchical evolutionary patterns of cerebrovasculature 2024-Oct-25, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-53550-5 PMID:39455566	研究论文	本文首次提出了一种探索大脑皮层体积（CVs）和动脉体积（AVs）联合演变的流程，并在大规模人群中进行了验证	首次提出了结合大脑皮层体积和动脉体积的演变模型，并在大规模人群中进行了验证	NA	研究大脑血管的正常演变模式，以便早期检测异常并及时干预	大脑皮层体积（CVs）和动脉体积（AVs）的演变模式	计算机视觉	神经退行性疾病	深度学习	NA	图像	2841名个体
4380	2024-10-29	Deep transfer learning with improved crayfish optimization algorithm for oral squamous cell carcinoma cancer recognition using histopathological images 2024-10-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-75330-3 PMID:39455617	研究论文	本文提出了一种改进的龙虾优化算法用于深度迁移学习，以提高口腔鳞状细胞癌的病理图像识别准确率	本文创新性地结合了挤压激励网络与混合深度学习模型，并采用了改进的龙虾优化算法来优化模型性能	NA	提高口腔鳞状细胞癌的病理图像识别准确率	口腔鳞状细胞癌的病理图像	计算机视觉	口腔癌	深度学习	CNN-BiLSTM	图像	使用了一个基准医学图像数据集进行实验验证