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
4541	2024-10-28	RUBICON: a framework for designing efficient deep learning-based genomic basecallers 2024-02-16, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-024-03181-2 PMID:38365730	研究论文	本文介绍了一个名为RUBICON的框架，用于设计高效的基于深度学习的基因组碱基调用器	RUBICON框架开发了首个硬件优化的混合精度碱基调用器RUBICALL，其性能优于现有的最先进碱基调用器	NA	旨在减少碱基调用的计算和内存成本，同时保持准确性	纳米孔测序生成的噪声电信号	机器学习	NA	深度学习	混合精度模型	基因组数据	NA
4542	2024-10-28	Insight into deep learning for glioma IDH medical image analysis: A systematic review 2024-Feb-16, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000037150 PMID:38363910	综述	本文系统回顾了2019年至2023年间使用深度学习技术进行胶质瘤IDH分子标记预测的研究	结合影像和分子分析，深度学习技术能够更准确地预测患者的预后、提出更精确的治疗方案，并准确预测胶质瘤的IDH标记	需要外部验证以展示其鲁棒性和通用性，并需要更大样本量和多中心样本进行更全面的研究	探讨深度学习技术在胶质瘤IDH分子标记预测中的应用和发展	胶质瘤患者的IDH分子标记	数字病理学	脑肿瘤	深度学习	NA	图像	15篇符合条件的研究
4543	2024-10-28	Automatic de-identification of French electronic health records: a cost-effective approach exploiting distant supervision and deep learning models 2024-Feb-16, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02422-5 PMID:38365677	研究论文	本文提出了一种利用远程监督和深度学习模型对法语电子健康记录进行自动去识别的成本效益方法	本文的创新点在于利用远程监督方法显著减少了手动标注训练数据的成本，并提出了一个自动化的标注流程	本文的局限性在于仅针对法语电子健康记录进行了研究，未涉及其他语言或数据类型	本研究旨在开发一种自动去识别流程，以保护电子健康记录中的个人数据并遵守政府法规	本研究的对象是法语电子健康记录中的个人标识信息	自然语言处理	NA	命名实体识别 (NER)	Bi-LSTM + CRF	文本	基于法国雷恩大学医院eHOP临床数据仓库提供的电子健康记录，开发了一个包含丰富个人信息的法语去识别数据集
4544	2024-10-28	A signal processing and deep learning framework for methylation detection using Oxford Nanopore sequencing 2024-Feb-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-45778-y PMID:38365920	研究论文	本文介绍了一种基于牛津纳米孔测序的深度学习框架DeepMod2，用于甲基化检测	DeepMod2结合了双向长短期记忆模型（BiLSTM）和Transformer模型，能够高效处理POD5和FAST5信号文件，并支持CPU上的模型剪枝	NA	开发一种快速准确的DNA甲基化检测工具	牛津纳米孔测序的离子电流信号	生物信息学	NA	牛津纳米孔测序	双向长短期记忆模型（BiLSTM）和Transformer模型	信号文件（POD5和FAST5）	多个公开和新生成的数据集
4545	2024-10-28	A machine learning and deep learning-based integrated multi-omics technique for leukemia prediction 2024-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e25369 PMID:38352790	研究论文	本文介绍了一种基于机器学习和深度学习的综合多组学技术用于白血病预测	本文提出了一种新的白血病诊断方法，通过分析多组学数据并比较多种机器学习和深度学习算法，展示了深度学习在白血病预测中的重要性	NA	利用机器学习和深度学习技术提高白血病的预测准确性	白血病预测	机器学习	血液癌	多组学技术	随机森林、朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归、梯度提升、循环神经网络、前馈神经网络	多组学数据	基于17种不同特征的测试验证，包括患者年龄、性别、突变类型、治疗方法、染色体等
4546	2024-10-28	An automatic diagnostic model for the detection and classification of cardiovascular diseases based on swarm intelligence technique 2024-Feb-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e25574 PMID:38371968	研究论文	本文提出了一种基于群体智能技术的自动诊断模型，用于检测和分类心血管疾病	本文提出了一种创新的模型，结合优化技术和深度学习分类器，解决了临床数据集的维度大和类别不平衡问题	NA	开发一种高效的决策支持系统，用于心血管疾病的诊断和分类	心血管疾病	机器学习	心血管疾病	群体智能技术	深度学习分类器	临床数据	合成样本的适当样本量
4547	2024-10-28	Deep learning assisted XRF spectra classification 2024-Feb-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-53988-z PMID:38351176	研究论文	本文探讨了使用深度学习辅助XRF光谱分类的方法	本文创新性地设计并使用了自编码器神经网络作为维度减少工具，以处理原始EDXRF光谱数据，从而提高分类算法的效率	NA	研究如何利用人工智能技术提高EDXRF光谱分析的速度和准确性	EDXRF光谱数据及其在考古学研究中的应用	机器学习	NA	EDXRF光谱分析	自编码器神经网络	光谱数据	NA
4548	2024-10-28	InsightSleepNet: the interpretable and uncertainty-aware deep learning network for sleep staging using continuous Photoplethysmography 2024-Feb-14, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02437-y PMID:38355559	研究论文	本研究开发了一种基于连续光电容积脉搏波（PPG）信号的睡眠分期模型InsightSleepNet，旨在提高睡眠监测的便捷性和降低成本，同时增强模型的可解释性和预测结果的不确定性估计	引入局部注意力模块和能量评分估计，以提高模型的可解释性和预测结果的不确定性估计	NA	开发一种更高效的睡眠监测方法，通过考虑模型的可解释性和预测结果的不确定性，为医疗专业人员提供决策支持	连续光电容积脉搏波（PPG）信号	机器学习	NA	光电容积脉搏波（PPG）	卷积神经网络（CNN）、时间卷积网络（TCN）	信号	使用了三个数据集：MESA、CFS和CAP
4549	2024-10-28	Data-centric artificial olfactory system based on the eigengraph 2024-Feb-08, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-45430-9 PMID:38332010	研究论文	本文提出了一种基于特征图的数据中心化人工嗅觉系统	引入特征图概念，将隐含的气味属性数学化，并应用于气体分类的深度学习过程	NA	开发标准化的人工嗅觉系统	气体分子识别	机器学习	NA	傅里叶变换	深度学习	特征向量	复杂混合气体和汽车尾气
4550	2024-10-28	Transfer learning to leverage larger datasets for improved prediction of protein stability changes 2024-Feb-06, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2314853121 PMID:38285937	研究论文	本文介绍了一种名为ThermoMPNN的深度神经网络，用于预测蛋白质点突变对稳定性的影响	利用迁移学习技术，通过结合两个大型数据集来提高预测蛋白质稳定性变化的准确性	NA	开发一种能够准确预测蛋白质稳定性变化的计算方法	蛋白质点突变对稳定性的影响	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	蛋白质结构数据	两个大型数据集
4551	2024-10-28	DynamicBind: predicting ligand-specific protein-ligand complex structure with a deep equivariant generative model 2024-Feb-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-45461-2 PMID:38316797	研究论文	本文介绍了一种名为DynamicBind的深度学习方法，用于预测配体特异性蛋白质-配体复合物结构	DynamicBind采用等变几何扩散网络构建平滑能量景观，促进不同平衡状态之间的有效过渡，无需holo结构或大量采样	NA	理解蛋白质功能并促进药物发现	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	深度学习	等变几何扩散网络	蛋白质结构	NA
4552	2024-10-28	Species identification through deep learning and geometrical morphology in oaks (Quercus spp.): Pros and cons 2024-Feb, Ecology and evolution IF:2.3Q2 DOI:10.1002/ece3.11032 PMID:38357593	研究论文	本文比较了通过几何形态学方法和深度学习在两种相近的落叶栎树中进行物种鉴定的准确性和效率	本文首次将几何形态学方法与深度学习结合，用于栎树叶形态的物种鉴定，并比较了两者的效果	本文仅在两种相近的落叶栎树中进行了实验，结果的普适性有待进一步验证	比较几何形态学方法和深度学习在栎树叶形态物种鉴定中的准确性和效率	两种相近的落叶栎树及其叶形态	计算机视觉	NA	几何形态学方法，深度学习	Xception	图像	538棵亚洲落叶栎树，2328片叶子
4553	2024-10-28	Multi-modal deep learning for joint prediction of otitis media and diagnostic difficulty 2024-Feb, Laryngoscope investigative otolaryngology IF:1.6Q2 DOI:10.1002/lio2.1199 PMID:38362190	研究论文	本文提出了一种基于耳镜图像和宽带鼓室测量数据的多模态深度学习模型，用于联合预测中耳炎及其诊断难度	本文创新性地采用了深度度量学习方法，并与标准的多任务网络进行了性能比较	NA	开发一种自动检测中耳炎的诊断模型，并评估其诊断难度	中耳炎及其诊断难度	机器学习	中耳炎	深度度量学习	神经网络	图像和测量数据	NA
4554	2024-10-28	Facial and mandibular landmark tracking with habitual head posture estimation using linear and fiducial markers 2024-Feb, Healthcare technology letters IF:2.8Q3 DOI:10.1049/htl2.12076 PMID:38370162	研究论文	本研究比较了基于深度学习的基准标记（FM）和任意宽度参考（AWR）方法在面部标志测量中的准确性	开发了一个自定义的深度学习系统来识别面部标志，用于测量头部倾斜和下颌侧向运动	基准标记在面部中部和下部参数评估中表现出可变性	评估不同方法在面部标志测量中的准确性	面部和下颌的硬组织和软组织侧向运动以及头部倾斜	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习系统	视频	37名参与者
4555	2024-10-28	Piscis: a novel loss estimator of the F1 score enables accurate spot detection in fluorescence microscopy images via deep learning 2024-Jan-31, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.01.31.578123 PMID:38352551	研究论文	本文介绍了一种名为Piscis的深度学习算法，用于荧光显微镜图像中的斑点检测，该算法使用了一种新颖的SmoothF1损失函数	提出了SmoothF1损失函数，该函数近似于F1分数，直接惩罚假阳性和假阴性，同时保持可微分性，适用于深度学习训练	NA	开发一种自动化的深度学习算法，用于荧光显微镜图像中的斑点检测，减少手动参数调整的需求	RNA FISH图像中的斑点检测	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	358张手动注释的实验RNA FISH图像和240张额外的合成图像
4556	2024-10-28	Derivation, External Validation and Clinical Implications of a deep learning approach for intracranial pressure estimation using non-cranial waveform measurements 2024-Jan-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.01.30.24301974 PMID:38352556	研究论文	开发并验证了一种使用非侵入性颅外生理波形数据检测颅内压升高的AI方法	提出了一种仅使用颅外波形数据进行颅内压估计的深度学习方法，并在外部数据集上进行了验证	研究基于回顾性数据，且样本量有限，需要进一步的前瞻性研究验证	开发和验证一种非侵入性方法来检测颅内压升高	颅内压升高的检测及其与临床结果的关联	机器学习	NA	深度学习	AI模型	波形数据	开发阶段157例，外部验证56例，结果关联1694例
4557	2024-10-28	Linking Gene Fusions to Bone Marrow Failure and Malignant Transformation in Dyskeratosis Congenita 2024-Jan-28, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms25031606 PMID:38338888	研究论文	本文分析了先天性角化不良症患者RNA-Seq数据中的基因融合，以深入了解该疾病进展中的作用	首次详细研究了先天性角化不良症中基因融合对骨髓衰竭和恶性转化的影响	仅基于RNA-Seq数据和计算模拟，缺乏实验验证	探讨基因融合在先天性角化不良症进展中的作用	先天性角化不良症患者的基因融合	基因组学	先天性角化不良症	RNA-Seq	深度学习	RNA序列	若干先天性角化不良症患者
4558	2024-10-28	scMeFormer: a transformer-based deep learning model for imputing DNA methylation states in single cells enhances the detection of epigenetic alterations in schizophrenia 2024-Jan-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.01.25.577200 PMID:38328094	研究论文	介绍了一种基于transformer的深度学习模型scMeFormer，用于单细胞DNA甲基化状态的插补，并应用于精神分裂症的表观遗传改变检测	提出了scMeFormer模型，显著提高了单细胞DNA甲基化数据的插补准确性，即使在CpG位点覆盖率极低的情况下也能保持高保真插补	未提及	开发和验证一种新的深度学习模型，用于单细胞DNA甲基化状态的插补，并应用于精神分裂症的表观遗传改变研究	单细胞DNA甲基化数据，特别是精神分裂症患者和神经正常对照组的前额叶皮层数据	机器学习	精神分裂症	DNA甲基化测序	transformer	单细胞DNA甲基化数据	4名精神分裂症患者和4名神经正常对照组的前额叶皮层样本
4559	2024-10-28	RETRACTED: Liu et al. Prediction of Ovarian Cancer Response to Therapy Based on Deep Learning Analysis of Histopathology Images. Cancers 2023, 15, 4044 2024-Jan-24, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16030493 PMID:38339431	correction	该文章因故被撤回	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4560	2024-10-28	Navigating urban congestion: A Comprehensive strategy based on an efficient smart IoT wireless communication for PV powered smart traffic management system 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310002 PMID:39453902	研究论文	本文提出了一种基于高效智能物联网无线通信的综合策略，用于太阳能供电的智能交通管理系统，以解决埃及城市严重的交通拥堵问题	结合了关键基础设施改进和尖端技术，利用深度学习和优化算法在物联网支持的5G框架内改善通信	模型主要针对埃及城市，可能不适用于其他地区的交通管理	现代化埃及的交通管理系统，使其符合全球智能交通网络的指导方针	埃及城市的交通拥堵问题	物联网	NA	深度学习、优化算法	NA	NA	NA