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
4501	2024-10-28	Comparative Analysis of AI Models for Atypical Pigmented Facial Lesion Diagnosis 2024-Oct-17, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11101036 PMID:39451411	研究论文	本文比较了机器学习和深度学习模型在非典型色素性面部病变诊断中的有效性	本文首次系统比较了机器学习（逻辑回归）和深度学习（卷积神经网络）模型在非典型色素性面部病变诊断中的应用	样本主要集中在面部病变，且恶性病变比例较高，可能影响模型的泛化能力	评估和比较机器学习和深度学习模型在非典型色素性面部病变诊断中的效果	1197张面部病变皮肤镜图像，分为七类	计算机视觉	NA	机器学习（逻辑回归）和深度学习（卷积神经网络）	逻辑回归和卷积神经网络	图像	1197张面部病变皮肤镜图像，包括71.2%的恶性病变和28.8%的良性病变
4502	2024-10-28	FLCMC: Federated Learning Approach for Chinese Medicinal Text Classification 2024-Oct-17, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e26100871 PMID:39451948	研究论文	本文介绍了一种名为FLCMC的联邦学习方法，用于中文医学文本分类，解决了中文医学文本中的隐私保护和数据共享问题	提出了基于自注意力机制的两种扰动联邦学习算法FedPA和FedPAP，并在模型聚合模块中引入自注意力机制，同时在本地更新模块中加入扰动项和定制的PAdam优化器	NA	解决中文医学文本分类中的隐私保护和数据共享问题	中文医学文本数据	自然语言处理	NA	联邦学习	自注意力机制	文本	使用了合成数据集和真实的中文医学文本数据集IMCS-V2
4503	2024-10-28	Advances in Medical Image Segmentation: A Comprehensive Review of Traditional, Deep Learning and Hybrid Approaches 2024-Oct-16, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11101034 PMID:39451409	综述	本文全面回顾了传统、深度学习和混合方法在医学图像分割中的进展	重点介绍了深度学习在医学图像分割中的变革性影响，并探讨了深度学习与传统方法的结合	传统方法在处理复杂、噪声或可变医学图像时面临显著挑战	提供一个详细的资源，帮助研究人员和从业者了解医学图像分割的当前状况和未来方向	医学图像分割技术及其在临床任务中的应用	计算机视觉	NA	NA	CNN, FCN, U-Net, RNN, GAN, AE	图像	NA
4504	2024-10-28	AI-Powered Identification of Osteoporosis in Dental Panoramic Radiographs: Addressing Methodological Flaws in Current Research 2024-Oct-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14202298 PMID:39451621	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的应用程序，用于在牙科全景放射片中准确识别骨质疏松症，并解决了当前研究中的方法学缺陷	本研究通过使用YOLOv8对象检测模型和EfficientNet分类模型，开发了一种新的深度学习算法，用于在牙科全景放射片中识别骨质疏松症	本研究的样本量相对较小，且仅限于牙科全景放射片，可能限制了算法的广泛应用	本研究的目的是开发一种准确的人工智能应用程序，用于在牙科全景放射片中识别骨质疏松症，并解决当前研究中的方法学缺陷	本研究的对象是牙科全景放射片中的骨质疏松症识别	计算机视觉	骨质疏松症	深度学习	YOLOv8, EfficientNet	图像	共使用了348张全景放射片进行开发，58张用于验证，51张用于测试
4505	2024-10-28	Artificial Intelligence and Advanced Technology in Glaucoma: A Review 2024-Oct-16, Journal of personalized medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jpm14101062 PMID:39452568	综述	本文综述了人工智能在青光眼个性化管理中的应用现状，强调了进展、挑战和未来方向	人工智能技术在青光眼管理中的应用，包括早期检测、诊断、治疗优化和预后预测	数据异质性、模型可解释性和监管问题	探讨人工智能在青光眼个性化管理中的应用现状和未来方向	青光眼患者	机器学习	眼科疾病	机器学习算法，特别是深度学习模型	深度学习模型	图像	NA
4506	2024-10-28	Leveraging Deep Learning and Generative AI for Predicting Rheological Properties and Material Compositions of 3D Printed Polyacrylamide Hydrogels 2024-Oct-15, Gels (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/gels10100660 PMID:39451313	研究论文	本文利用深度学习和生成式AI模型预测3D打印聚丙烯酰胺水凝胶的流变性质和材料组成	本文首次训练深度学习模型来预测3D打印聚丙烯酰胺水凝胶的存储模量和损失模量，并生成符合实际数据分布的合成数据	本文未提及具体的局限性	研究目的是利用AI模型预测3D打印材料的流变性质和组成	研究对象是3D打印的聚丙烯酰胺水凝胶	机器学习	NA	深度学习	多层感知器（MLP）、变分自编码器（VAE）、条件变分自编码器（CVAE）	数值数据	涉及七个凝胶成分参数
4507	2024-10-28	Verdiff-Net: A Conditional Diffusion Framework for Spinal Medical Image Segmentation 2024-Oct-15, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11101031 PMID:39451406	研究论文	提出了一种基于扩散模型的脊椎医学图像分割框架Verdiff-Net，通过学习数据分布提高分割精度和稳定性	引入多尺度融合模块和噪声语义适配器，以改进分割掩码的精细化	NA	提高脊椎医学图像分割的准确性和稳定性	脊椎医学图像	计算机视觉	NA	扩散模型	扩散模型	图像	四个多模态脊椎数据集
4508	2024-10-28	Artificial Intelligence in Uropathology 2024-Oct-14, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14202279 PMID:39451602	综述	本文探讨了人工智能在泌尿病理学领域的变革性影响，特别是其在诊断、分级和预测各种泌尿系统癌症中的应用	人工智能，尤其是深度学习算法，展示了显著的潜力，可以提高病理工作流程的准确性和效率	NA	提供关于人工智能在诊断、预测预后和确定尿路肿瘤药物反应方面应用的主要数据的深入概述	泌尿系统癌症的诊断、分级和预后预测	数字病理学	泌尿系统疾病	深度学习算法	深度学习	图像	NA
4509	2024-10-28	Current Status and Challenges and Future Trends of Deep Learning-Based Intrusion Detection Models 2024-Oct-14, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging10100254 PMID:39452417	综述	本文综述了基于深度学习的入侵检测模型的现状、挑战和未来趋势	本文介绍了BERT系列和GPT系列在大规模预测模型中的应用，并展望了未来研究方向	NA	探讨基于深度学习的入侵检测模型的现状、挑战和未来趋势	深度学习入侵检测模型及其在网络安全中的应用	机器学习	NA	深度学习	深度自编码器、深度信念网络、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、Transformer	数据集	NA
4510	2024-10-28	Convolutional Neural Network Incorporating Multiple Attention Mechanisms for MRI Classification of Lumbar Spinal Stenosis 2024-Oct-13, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11101021 PMID:39451397	研究论文	本文提出了一种结合多种注意力机制的卷积神经网络模型，用于通过MRI图像对腰椎管狭窄症进行分类	本文创新性地将多种注意力机制（多头自注意力模块、槽注意力模块、通道和空间注意力模块）集成到卷积神经网络中，以提高分类的准确性和鲁棒性	NA	开发一种基于卷积神经网络的深度学习模型，通过集成多种注意力机制来提高腰椎管狭窄症MRI图像分类的准确性和鲁棒性	腰椎管狭窄症的MRI图像分类	计算机视觉	腰椎疾病	卷积神经网络	CNN	图像	来自多个机构的规范化MRI数据集，涵盖多种腰椎退行性病变
4511	2024-10-28	Research on Credit Default Prediction Model Based on TabNet-Stacking 2024-Oct-13, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e26100861 PMID:39451938	研究论文	本文提出了一种基于TabNet-Stacking的信用违约预测模型	使用多群体遗传算法优化Attention Transformer自动特征选择模块，并采用粒子群算法优化超参数选择	未提及具体实验数据的局限性	提高信用违约预测的准确性和效率	信用违约预测模型	机器学习	NA	深度学习	TabNet-Stacking	数据	未提及具体样本数量
4512	2024-10-28	Optimizing EEG Signal Integrity: A Comprehensive Guide to Ocular Artifact Correction 2024-Oct-12, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11101018 PMID:39451394	教程	本文提供了一个全面的指南，介绍如何校正眼动伪迹以优化脑电信号的完整性	本文介绍了传统方法如回归技术和独立成分分析，以及更先进的方法如伪迹子空间重建和基于深度学习的算法	NA	提供有效的眼动伪迹校正方法，确保脑电数据的准确性和可靠性	脑电信号中的眼动伪迹	神经科学	NA	独立成分分析 (ICA)、伪迹子空间重建 (ASR)、深度学习	NA	脑电信号 (EEG)	NA
4513	2024-10-28	Advanced Deep Learning Fusion Model for Early Multi-Classification of Lung and Colon Cancer Using Histopathological Images 2024-Oct-12, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14202274 PMID:39451599	研究论文	本文提出了一种用于早期多分类肺癌和结肠癌的先进深度学习融合模型，利用组织病理学图像进行分析	本文创新性地整合了ResNet-101V2、NASNetMobile和EfficientNet-B0三种深度学习架构，通过特征融合提高分类准确性	NA	旨在通过深度学习模型辅助病理学家早期检测肺癌和结肠癌，减少工作量、时间和成本	肺癌和结肠癌的组织病理学图像	计算机视觉	肺癌	深度学习	深度学习融合模型	图像	LC25000数据集，包含结肠和肺的组织病理学图像
4514	2024-10-28	A Deep Learning Biomimetic Milky Way Compass 2024-Oct-12, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics9100620 PMID:39451825	研究论文	研究提出了一种基于深度学习的仿生银河指南针，用于检测航向变化	结合YOLOv8m-seg模型和归一化二阶中心矩计算银河方向角，解决了传统图像分割方法在月光或人造光存在时的不适用问题	在路径涉及左右90°转弯时，与真实值相比存在约5-10°的差异	探索基于视觉的技术，利用银河作为导航线索检测航向变化	银河方向角和夜间导航	计算机视觉	NA	YOLOv8m-seg模型	YOLOv8m-seg	图像	使用了自己的训练数据集，验证数据集上的mAP@0.5为84.7%
4515	2024-10-28	MTC-NET: A Multi-Channel Independent Anomaly Detection Method for Network Traffic 2024-Oct-10, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics9100615 PMID:39451821	研究论文	提出了一种新的多通道网络流量异常检测模型MTC-Net，通过分解网络流量序列并引入基于补丁的策略来提高检测性能	将网络流量序列分解为多个一维时间序列，并引入基于补丁的策略，结合Transformer和CNN捕捉复杂模式	未提及	改进网络流量异常检测的性能	网络流量异常检测	机器学习	NA	Transformer, CNN	MTC-Net	网络流量序列	四个公开数据集：KDD Cup 99, NSL-KDD, UNSW-NB15, CIC-IDS2017
4516	2024-10-28	Deep Learning for Epileptic Seizure Detection Using a Causal-Spatio-Temporal Model Based on Transfer Entropy 2024-Oct-10, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e26100853 PMID:39451930	研究论文	本文提出了一种基于转移熵的因果时空图注意力网络用于癫痫发作检测	使用转移熵构建多通道间的因果图，结合图注意力网络和双向长短期记忆网络捕捉时空动态相关性和空间拓扑结构信息	未提及具体局限性	研究不同患者癫痫发作的准确自动检测技术	癫痫发作的因果关系和时空动态相关性	机器学习	癫痫	转移熵	图注意力网络和双向长短期记忆网络	时空数据	SWEZ数据集和私有数据集
4517	2024-10-28	Enhanced Self-Checkout System for Retail Based on Improved YOLOv10 2024-Oct-10, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging10100248 PMID:39452411	研究论文	本文提出了一种基于改进YOLOv10网络的新型自助结账系统，旨在提高结账效率并降低劳动力成本	本文引入了YOLOv8的检测头结构对YOLOv10模型进行优化，显著提高了产品识别准确率，并开发了适用于自助结账场景的后处理算法	NA	提高零售自动化中的结账效率和降低劳动力成本	自助结账系统及其在零售中的应用	计算机视觉	NA	YOLOv10	YOLOv10	图像	NA
4518	2024-10-28	Fully Interpretable Deep Learning Model Using IR Thermal Images for Possible Breast Cancer Cases 2024-Oct-09, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics9100609 PMID:39451815	研究论文	研究利用红外热成像和机器学习技术提高乳腺癌早期诊断的准确性	提出了一种结合贝叶斯网络和卷积神经网络的全解释性深度学习模型，用于乳腺癌的早期诊断	NA	提高乳腺癌早期诊断的准确性	红外热成像和医疗记录	机器学习	乳腺癌	贝叶斯网络，卷积神经网络	CNN	图像	NA
4519	2024-10-27	dsAMP and dsAMPGAN: Deep Learning Networks for Antimicrobial Peptides Recognition and Generation 2024-Oct-09, Antibiotics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/antibiotics13100948 PMID:39452213	研究论文	本文介绍了一种用于抗菌肽识别和生成的深度学习框架	提出了discoverAMP (dsAMP)和dsAMPGAN模型，分别用于抗菌肽的分类和生成，性能优于现有方法	NA	开发新的抗菌肽以应对抗生素耐药性问题	抗菌肽的分类、功能预测和生成	机器学习	NA	深度学习	CNN Attention BiLSTM, GAN	肽序列	小数据集
4520	2024-10-28	Deep Learning for Generating Time-of-Flight Camera Artifacts 2024-Oct-08, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging10100246 PMID:39452409	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，利用高质量激光扫描数据生成逼真的飞行时间相机数据	本文创新性地使用MCW-Net进行域转移，将激光扫描数据转换为飞行时间相机数据，并引入噪声模型以补偿初始步骤中缺乏的噪声	本文方法依赖于高质量的激光扫描数据，且需要大量的训练数据	研究如何生成逼真的飞行时间相机数据以纠正多路径干扰引起的噪声和错误	飞行时间相机数据和激光扫描数据	计算机视觉	NA	深度学习	MCW-Net	图像	使用了一个真实世界的数据集进行不同训练变体的探索