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
4741	2024-10-24	Prospective clinical evaluation of deep learning for ultrasonographic screening of abdominal aortic aneurysms 2024-Oct-15, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01269-4 PMID:39406888	研究论文	本研究评估了深度学习算法在辅助无超声经验的护士进行腹主动脉瘤筛查中的应用	首次展示了深度学习算法在辅助无经验护士进行腹主动脉瘤超声筛查中的有效性	样本量较小，且仅限于65岁以上的患者	评估深度学习算法在腹主动脉瘤超声筛查中的应用潜力	腹主动脉瘤的超声筛查	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	对象检测算法	图像	184名65岁以上的患者
4742	2024-10-24	Enhancing data security and privacy in energy applications: Integrating IoT and blockchain technologies 2024-Oct-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38917 PMID:39430499	研究论文	本文探讨了区块链技术与物联网在能源应用中的集成，特别是核能领域，以增强数据安全性和隐私性	开发了一个包含加密、完整性验证、集成通信网络和稳健数据流架构的安全数据管理框架	需要实际验证，资源受限的物联网环境中的挑战，日益增加的网络威胁，以及实时数据可用性的限制	分析区块链技术与物联网集成在核能应用中的挑战、范围和潜在解决方案	区块链技术与物联网在核能应用中的集成	NA	NA	区块链技术	NA	NA	NA
4743	2024-10-24	PollenNet: A novel architecture for high precision pollen grain classification through deep learning and explainable AI 2024-Oct-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38596 PMID:39430511	研究论文	本文介绍了一种名为PollenNet的新型深度学习框架，用于高精度花粉粒分类，并通过可解释AI增强模型的可解释性	PollenNet在花粉粒图像分类方面表现优异，准确率高达98.45%，并结合了可解释AI技术以提高模型的透明度	NA	提高花粉粒分类的准确性和效率	花粉粒的图像分类	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习框架	图像	NA
4744	2024-10-24	A convolutional neural network model detecting lasting behavioral changes in mice with kanamycin-induced unilateral inner ear dysfunction 2024-Oct-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38938 PMID:39435078	研究论文	本文研究了卡那霉素诱导的单侧内耳功能障碍对小鼠行为变化的长期影响，并使用卷积神经网络模型进行检测	本文首次使用卷积神经网络模型检测小鼠在单侧内耳功能障碍后的长期行为变化，并评估了神经补偿过程	本文仅研究了卡那霉素诱导的单侧内耳功能障碍对小鼠行为的影响，未探讨其他药物或双侧内耳功能障碍的情况	研究单侧内耳功能障碍对小鼠行为的长期影响，并评估神经补偿过程	卡那霉素诱导单侧内耳功能障碍的小鼠	计算机视觉	NA	卷积神经网络	卷积神经网络	视频	自由活动的小鼠在单侧卡那霉素注射后的行为记录
4745	2024-10-24	The deep learning-based physical education course recommendation system under the internet of things 2024-Oct-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38907 PMID:39435083	研究论文	研究提出了一种基于深度学习的体育课程推荐系统，结合物联网技术和深度学习，以提高推荐的准确性和个性化	研究结合了物联网技术和生成对抗网络（GAN）模型，特别是改进的正则化惩罚条件特征生成对抗网络（RP-CFGAN）模型，以解决数据稀疏和冷启动问题	模型仍有改进空间，如探索更多正则化技术、保护用户隐私以及扩展系统到更多平台和场景	提高体育课程推荐的准确性和个性化	学生的生理数据、社交互动、学术数据以及学习进度和时间表	机器学习	NA	物联网技术、深度学习	生成对抗网络（GAN）	生理数据、社交互动数据、学术数据	NA
4746	2024-10-24	CLEAR guideline for radiomics: Early insights into current reporting practices endorsed by EuSoMII 2024-Oct-14, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111788 PMID:39437630	研究论文	本研究评估了放射组学研究中的当前报告实践，重点关注CLEAR指南的应用情况	揭示了放射组学研究中自我报告与确认遵守CLEAR指南之间的显著差异	研究仅限于引用CLEAR指南的放射组学研究论文，可能无法全面反映所有放射组学研究的报告实践	评估放射组学研究中CLEAR指南的报告实践	放射组学研究论文中CLEAR指南的应用情况	数字病理学	NA	NA	NA	文本	48篇原始研究论文
4747	2024-10-24	Application of a Deep Learning-Based Contrast-Boosting Algorithm to Low-Dose Computed Tomography Pulmonary Angiography With Reduced Iodine Load 2024-Oct-10, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001665 PMID:39438307	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习的图像对比度增强算法在低剂量计算机断层扫描肺动脉造影中的效果	提出了一种基于深度学习的对比度增强算法，显著提高了低剂量CT肺动脉造影的图像质量和血栓检测能力	NA	评估基于深度学习的图像对比度增强算法在低剂量CT肺动脉造影中的有效性	低剂量CT肺动脉造影图像的质量和血栓检测能力	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	179名患者
4748	2024-10-24	Bi-level Graph Learning Unveils Prognosis-Relevant Tumor Microenvironment Patterns in Breast Multiplexed Digital Pathology 2024-Oct-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.22.590118 PMID:38712207	研究论文	本文介绍了一种数据驱动且可解释的方法，用于识别与患者预后相关的肿瘤微环境中的细胞组织模式	本文提出了一种双层图模型，结合细胞图和群体图，通过软Weisfeiler-Lehman子树核捕捉患者间的相似性，从而识别出具有独特预后的患者亚组	本文仅在乳腺癌患者中进行了验证，尚未在其他癌症类型中进行广泛应用	研究肿瘤微环境中的细胞组织模式与患者预后的关系	乳腺癌患者的肿瘤微环境	数字病理学	乳腺癌	NA	双层图模型	图像	两个独立队列的乳腺癌患者
4749	2024-10-24	REVEALS: an open-source multi-camera GUI for rodent behavior acquisition 2024-Oct-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae421 PMID:39420472	研究论文	开发了一个名为REVEALS的开源多摄像头图形用户界面，用于采集啮齿动物行为数据	REVEALS提供了一个用户友好的界面，支持同时从多个摄像头采集数据，并能高效地收集和分析大型数据集	NA	开发一种有效、经济且易于获取啮齿动物行为数据的方法	啮齿动物行为数据	计算机视觉	NA	NA	NA	视频	NA
4750	2024-10-24	Massive experimental quantification of amyloid nucleation allows interpretable deep learning of protein aggregation 2024-Oct-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.13.603366 PMID:39071305	研究论文	本文通过实验量化了超过10万种蛋白质序列的淀粉样核形成，并训练了一个卷积-注意力混合神经网络CANYA，以准确预测淀粉样核形成	本文通过大规模实验数据集解决了现有计算方法在小且有偏数据集上训练和评估的问题，并提出了CANYA模型，该模型能够解释其决策过程和学习到的语法	NA	解决蛋白质聚集预测中的数据短缺问题，并开发一个可解释的神经网络模型来预测淀粉样核形成	超过10万种蛋白质序列的淀粉样核形成	机器学习	NA	NA	卷积-注意力混合神经网络	序列	超过10万种蛋白质序列
4751	2024-10-24	The Hydronephrosis Severity Index guides paediatric antenatal hydronephrosis management based on artificial intelligence applied to ultrasound images alone 2024-10-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72271-9 PMID:39349526	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习模型的自动评估肾盂积水严重程度指数（HSI），用于指导产前肾盂积水管理的临床决策	开发了一种新的基于图像的人工智能系统，能够从单一的超声图像中预测肾盂积水的严重程度	研究仅在北美四家大型儿科专科医院进行，结果的普适性有待验证	创建一个自动化的肾盂积水严重程度指数（HSI），以帮助直接从肾超声图像中指导临床决策	儿科肾超声图像	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	202名患者
4752	2024-10-24	Automated Detection and Grading of Extraprostatic Extension of Prostate Cancer at MRI via Cascaded Deep Learning and Random Forest Classification 2024-Oct, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.04.011 PMID:38670874	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和随机森林分类的AI工作流程，用于在MRI图像中自动检测和分级前列腺癌的包膜外扩展	本文创新性地结合了深度学习和随机森林分类技术，实现了对前列腺癌包膜外扩展的自动检测和分级	模型的平衡准确率为0.390 ± 0.078，与放射科医生的准确率相比仍有差距	开发一种基于AI的工作流程，用于在MRI图像中自动检测和分级前列腺癌的包膜外扩展，以辅助医生决策	前列腺癌患者的MRI扫描图像，包括T2W MRI、ADC图和高B值DWI	计算机视觉	前列腺癌	深度学习、随机森林分类	CNN、随机森林	图像	634名患者，其中507名用于训练，127名用于独立测试
4753	2024-10-24	A deep learning algorithm for the detection of aortic dissection on non-contrast-enhanced computed tomography via the identification and segmentation of the true and false lumens of the aorta 2024-Oct-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-533 PMID:39429578	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的算法，用于在非对比增强CT扫描中检测主动脉夹层，并通过识别和分割主动脉的真假腔来确定主动脉夹层的存在	本文的创新点在于开发了一种基于深度学习的算法，能够在非对比增强CT扫描中准确识别和分割主动脉的真假腔，从而提高主动脉夹层的诊断准确性	本文的局限性在于研究样本仅来自三家医院，且为回顾性研究，未来需要更大规模的前瞻性研究来验证算法的有效性	本研究的目的是开发一种能够准确检测主动脉夹层的深度学习算法，并评估其在临床实践中的应用潜力	本研究的对象是疑似急性主动脉综合征的患者，通过分析其非对比增强CT扫描图像来检测主动脉夹层	计算机视觉	心血管疾病	非对比增强CT (NCE-CT)	三维全分辨率U-Net	图像	320名患者，其中160名患有主动脉夹层，160名未患有主动脉夹层
4754	2024-10-24	Radiomics and Clinical Features for Distinguishing Kidney Stone-Associated Urinary Tract Infection: A Comprehensive Analysis of Machine Learning Classification 2024-Oct, Open forum infectious diseases IF:3.8Q2 DOI:10.1093/ofid/ofae581 PMID:39435322	研究论文	研究通过放射组学和临床特征模型区分肾结石相关尿路感染的能力	结合放射组学和临床特征，使用多层感知器（MLP）模型进行分类，显示出较高的分类准确性	研究基于单中心数据集，样本量有限	评估放射组学和临床特征在区分肾结石相关尿路感染中的有效性	肾结石患者的CT扫描图像和临床信息	机器学习	泌尿系统疾病	CT扫描	多层感知器（MLP）	图像和临床数据	461名肾结石患者
4755	2024-10-24	Deep Learning for Protein-Ligand Docking: Are We There Yet? 2024-Sep-30, ArXiv PMID:38827451	研究论文	本文介绍了PoseBench，这是一个用于蛋白质-配体对接的全面基准测试，旨在评估深度学习方法在不同对接场景中的性能	首次系统研究了使用预测的蛋白质结构进行对接、同时对接多个配体以及无先验口袋知识对接的情况，并引入了多配体基准数据集	大多数最新的深度学习对接方法在多配体蛋白质目标上未能泛化	评估深度学习方法在蛋白质-配体对接中的实际应用潜力	蛋白质-配体对接方法的性能和泛化能力	机器学习	NA	深度学习	DL	蛋白质-配体复合物	单配体和多配体基准数据集
4756	2024-10-24	Development of Machine Learning-Based Mpox Surveillance Models in a Learning Health System 2024-Sep-27, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.25.24314318 PMID:39399027	研究论文	开发基于机器学习的猴痘监测模型，用于学习健康系统中的临床笔记识别	使用Lasso回归模型在识别猴痘病例时优于深度学习模型，特别是在减少假阳性方面表现出色	未提及具体限制	开发和评估用于识别猴痘病例的机器学习和深度学习模型	临床笔记中的猴痘病例	机器学习	NA	机器学习、深度学习	Lasso回归、深度学习模型	文本	未提及具体样本数量
4757	2024-10-24	Local Mean Suppression Filter for Effective Background Identification in Fluorescence Images 2024-Sep-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.25.614955 PMID:39386682	研究论文	本文提出了一种用于荧光显微图像中有效背景识别的非线性滤波器	该滤波器基于像素强度与其局部邻域平均强度的比较，通过改变邻域大小生成多个标签并累积决定最终像素标签，性能优于现有的图像处理、机器学习和深度学习方法	NA	开发一种有效的背景识别方法，适用于荧光显微图像中的密集和低对比度前景	荧光显微图像中的背景和前景识别	计算机视觉	NA	非线性滤波	NA	图像	NA
4758	2024-10-24	Exploring 7β-amino-6-nitrocholestens as COVID-19 antivirals: in silico, synthesis, evaluation, and integration of artificial intelligence (AI) in drug design: assessing the cytotoxicity and antioxidant activity of 3β-acetoxynitrocholestane 2024-Sep-26, RSC medicinal chemistry IF:4.1Q2 DOI:10.1039/d4md00257a PMID:39430952	研究论文	研究探索了7β-氨基-6-硝基胆甾烯作为COVID-19抗病毒药物的潜力，并通过计算机模拟、合成、评估以及人工智能（AI）在药物设计中的整合，评估了3β-乙酰氧基硝基胆甾烷的细胞毒性和抗氧化活性	本研究创新性地将人工智能辅助的深度学习应用于药物设计，生成了60种AI设计的分子，并进行了分子对接分析以筛选最佳候选分子	研究中合成的部分化合物未能满足Lipinski规则和ADMET性质，且显示出致突变性或生殖/发育毒性	旨在开发针对SARS-CoV-2的有效治疗药物	7β-氨基胆甾烯衍生物和3β-乙酰氧基-6-硝基胆甾-4,6-二烯	药物设计	COVID-19	分子对接、分子动力学模拟	深度学习	化合物结构数据	合成了多种胆甾烯衍生物，并进行了虚拟筛选和AI辅助设计
4759	2024-10-24	A differentiable Gillespie algorithm for simulating chemical kinetics, parameter estimation, and designing synthetic biological circuits 2024-Sep-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.07.602397 PMID:39026759	研究论文	本文开发了一种可微分的Gillespie算法，用于模拟化学动力学、参数估计和设计合成生物电路	本文的创新点在于利用深度学习的最新突破，开发了一种完全可微分的Gillespie算法（DGA），通过使用平滑函数近似Gillespie算法中的不连续操作，允许使用反向传播计算梯度	NA	研究目的是开发一种新的方法来模拟和分析复杂的化学反应网络，并应用于合成生物学中的问题	研究对象包括化学反应网络、基因启动子的随机模型以及合成生物电路的设计	机器学习	NA	深度学习	可微分Gillespie算法（DGA）	mRNA表达水平	两个不同的启动子
4760	2024-10-24	Modeling protein-small molecule conformational ensembles with ChemNet 2024-Sep-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.25.614868 PMID:39386615	研究论文	本文开发了一种名为ChemNet的图神经网络，用于模拟蛋白质-小分子系统的构象异质性	ChemNet能够从部分损坏的输入结构中重现正确的原子位置，并生成多样化的有机小分子结构，适用于蛋白质-小分子对接和酶设计	NA	解决蛋白质-小分子系统构象异质性建模的挑战	蛋白质-小分子系统的构象异质性	机器学习	NA	图神经网络	图神经网络	结构数据	来自剑桥结构数据库和蛋白质数据库的结构数据