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
5981	2024-10-15	[Accelerated musculoskeletal magnetic resonance imaging with deep learning-based image reconstruction at 0.55 T-3 T] 2024-Oct, Radiologie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00117-024-01325-w PMID:38864874	研究论文	本文探讨了使用深度学习技术加速肌肉骨骼磁共振成像（MRI）重建的方法	引入深度学习（DL）算法进行图像重建，以减少信噪比、空间分辨率和图像采集时间之间的相互依赖性，并允许使用更高的加速因子	NA	提高肌肉骨骼MRI的效率、患者舒适度、访问性和价值，同时保持高诊断准确性	肌肉骨骼系统的MRI图像重建	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）	深度学习（DL）	图像	NA
5982	2024-10-15	Enhancing the analysis of murine neonatal ultrasonic vocalizations: Development, evaluation, and application of different mathematical models 2024-Oct-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0030473 PMID:39400270	研究论文	本文系统评估了不同类型的神经网络用于小鼠新生超声发声（USV）分类的效果	首次系统评估了多种神经网络架构在USV分类中的适用性，并确定了最适合的架构	NA	确定最适合分析小鼠新生超声发声的神经网络架构	小鼠新生超声发声的分类	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	音频	NA
5983	2024-10-15	Comprehensive Characterization of Tissue Mineralization in an Ex Vivo Model 2024-Sep-27, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/67235 PMID:39400183	研究论文	本文提出了一种全面评估新骨形成的工作流程，使用相关的大型动物骨体外移植模型	本文创新性地结合了多种分析方法，包括微CT、深度学习图像分析、纳米压痕、组织学检查、背散射扫描电子显微镜和拉曼光谱，以全面评估新形成的骨组织	本文的局限性在于其研究对象仅限于羊的股骨头移植模型，可能无法完全代表所有骨再生情况	本文旨在通过多模态分析方法，全面评估新形成的骨组织，并标准化这些协议以促进研究间的比较和提高研究结果的有效性和可靠性	本文的研究对象是羊的股骨头移植模型中新形成的骨组织	数字病理学	NA	微CT、深度学习、纳米压痕、组织学检查、背散射扫描电子显微镜、拉曼光谱	深度学习	图像	1个羊的股骨头移植模型
5984	2024-10-15	ECG-Image-Database: A Dataset of ECG Images with Real-World Imaging and Scanning Artifacts; A Foundation for Computerized ECG Image Digitization and Analysis 2024-Sep-25, ArXiv PMID:39398215	研究论文	介绍了一个名为ECG-Image-Database的大型多样化心电图图像数据集，包含真实世界的扫描和成像伪影	首次创建了一个包含真实世界伪影的高保真合成心电图图像数据集，为心电图图像数字化和分析提供了基础	NA	开发和提供一个用于心电图图像数字化和分类的机器学习和深度学习模型的基础数据集	心电图图像及其数字化	计算机视觉	NA	ECG-Image-Kit	NA	图像	35,595张软件标记的心电图图像
5985	2024-10-15	PredPSP: a novel computational tool to discover pathway-specific photosynthetic proteins in plants 2024-Sep-24, Plant molecular biology IF:3.9Q1 DOI:10.1007/s11103-024-01500-6 PMID:39316155	研究论文	介绍了一种名为PredPSP的新型计算工具，用于发现植物中特定途径的光合作用蛋白	首次提出了一种基于序列的计算方法，专门用于识别植物中的光合作用蛋白，填补了现有模型的空白	NA	开发一种全面的计算框架，用于预测植物中特定途径的光合作用蛋白	植物中的光合作用蛋白	机器学习	NA	深度学习与浅层学习算法	LightGBM	序列数据	涵盖多种植物物种，确保C和C途径的全面代表性
5986	2024-09-24	Application of machine learning for predicting lymph node metastasis in T1 colorectal cancer: a systematic review and meta-analysis 2024-Sep-23, Langenbeck's archives of surgery DOI:10.1007/s00423-024-03476-9 PMID:39311932	meta-analysis	本文综述并分析了机器学习和深度学习模型在T1期结直肠癌患者淋巴结转移预测中的应用	机器学习和深度学习模型在T1期结直肠癌淋巴结转移预测中表现出高灵敏度和特异性	研究间存在显著异质性，需要开发更可靠的算法	评估机器学习和深度学习模型在T1期结直肠癌淋巴结转移预测中的诊断准确性	T1期结直肠癌患者的淋巴结转移	machine learning	结直肠癌	机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)	多种机器学习和深度学习模型	NA	33,199名T1期结直肠癌患者
5987	2024-10-15	Global research progress of electroencephalography applications in attention deficit hyperactivity disorder: Bibliometrics and visualized analysis 2024-Sep-20, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000039668 PMID:39312386	综述	本文对电生理学在注意力缺陷多动障碍（ADHD）中的应用进行了文献计量分析和可视化分析	本文通过文献计量分析和可视化工具，系统地总结了电生理学在ADHD诊断中的应用进展和研究趋势	本文主要基于文献计量分析，未涉及具体的实验数据或临床应用效果	旨在提供电生理学在ADHD应用领域的特征、主要研究领域、发展路径和趋势的概述	电生理学在ADHD中的应用	神经科学	神经发育障碍	电生理学（EEG）	NA	文本	1162篇文献
5988	2024-10-15	Leaf rolling detection in maize under complex environments using an improved deep learning method 2024-Aug-23, Plant molecular biology IF:3.9Q1 DOI:10.1007/s11103-024-01491-4 PMID:39179745	研究论文	本文提出了一种改进的深度学习方法，用于在复杂环境中检测玉米叶卷曲现象	本文引入了卷积块注意力模块和可变形卷积网络v2，以增强特征提取能力和对目标形状和尺度变化的适应性	NA	深入理解叶卷曲现象，提高作物对环境压力的耐受性	玉米叶卷曲现象	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	包含严重遮挡、叶片尺度和形状变化以及复杂背景场景的数据集
5989	2024-10-14	Protein-Protein Interaction Prediction via Structure-Based Deep Learning 2024-Nov, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26721 PMID:38923590	研究论文	本文提出了一种基于结构深度学习的蛋白质-蛋白质相互作用预测框架RSPPI	结合残差神经网络（ResNet）和空间金字塔池化（SPP），利用蛋白质序列的物理化学性质和空间结构信息进行预测	未提及	开发一种新的AI算法来预测蛋白质-蛋白质相互作用	蛋白质-蛋白质相互作用	机器学习	NA	深度学习	ResNet	蛋白质序列	未提及
5990	2024-10-14	Validation of the Mirai model for predicting breast cancer risk in Mexican women 2024-Oct-10, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01808-3 PMID:39387984	研究论文	验证Mirai模型在预测墨西哥女性乳腺癌风险中的表现	Mirai模型在非白人少数族裔中的应用研究较少	模型在预测未来乳腺癌风险中的表现中等，需要进一步改进	验证Mirai模型在预测墨西哥女性乳腺癌风险中的表现	墨西哥女性乳腺癌风险	机器学习	乳腺癌	深度学习	深度学习模型	影像	3110名患者，其中76名在5年随访期内发展为乳腺癌
5991	2024-10-14	A novel embedded kernel CNN-PCFF algorithm for breast cancer pathological image classification 2024-10-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74025-z PMID:39390003	研究论文	提出了一种新的嵌入式核函数CNN-PCFF算法用于乳腺癌病理图像分类	通过在主成分分析中嵌入核函数，形成多核主成分，将高维特征融合为一些代表性的综合变量，从而实现降维	未提及具体限制	提高乳腺癌病理图像分类的性能	乳腺癌病理图像	计算机视觉	乳腺癌	主成分分析	CNN	图像	两个公开的乳腺癌图像数据集
5992	2024-10-13	Identification of dynamic networks community by fusing deep learning and evolutionary clustering 2024-Oct-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74361-0 PMID:39390015	研究论文	本文提出了一种融合深度学习和进化聚类的动态网络社区检测方法	结合深度学习和进化聚类，提出了一种新的动态社区检测方法DLEC，能够有效挖掘复杂非线性结构并生成高质量的社区结构	NA	旨在提高动态网络中社区检测的准确性和鲁棒性	动态网络中的社区结构	机器学习	NA	深度学习	多层深度自编码器	网络数据	合成网络和真实世界网络
5993	2024-10-14	Galformer: a transformer with generative decoding and a hybrid loss function for multi-step stock market index prediction 2024-Oct-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72045-3 PMID:39390029	研究论文	本文介绍了一种名为Galformer的创新型Transformer模型，结合生成式解码和混合损失函数，用于多步股票市场指数预测	Galformer模型具有生成式解码器和混合损失函数，能够显著提高长序列预测的速度，并结合定量误差和趋势准确性优化模型	NA	提高股票市场指数预测的准确性和效率	股票市场指数的多步预测	机器学习	NA	Transformer模型	Transformer	时间序列数据	四个典型股票市场指数：CSI 300指数、S&P 500指数、道琼斯工业平均指数（DJI）和纳斯达克综合指数（IXIC）
5994	2024-10-14	Integrating holotomography and deep learning for rapid detection of NPM1 mutations in AML 2024-10-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-75168-9 PMID:39390137	研究论文	本研究利用全息断层成像（HT）和深度学习技术，快速检测急性髓系白血病（AML）中的NPM1突变	首次将全息断层成像与深度学习结合，用于检测AML中的NPM1突变，提供了一种早期、高效且成本效益高的诊断方法	研究样本量相对较小，且仅限于AML中的NPM1突变检测	开发一种新的方法，用于快速准确地诊断AML中的NPM1突变	AML患者中的NPM1突变	数字病理学	白血病	全息断层成像（HT）	卷积神经网络（CNN）	图像	2073张HT髓母细胞图像，来自48名个体，包括NPM1野生型和突变样本
5995	2024-10-14	Application of artificial intelligence model in pathological staging and prognosis of clear cell renal cell carcinoma 2024-Oct-10, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-024-01437-8 PMID:39390246	研究论文	本研究开发了一种基于全切片图像的深度学习模型，用于预测透明细胞肾细胞癌的病理分期和预后	首次使用深度学习模型从病理图像中准确预测透明细胞肾细胞癌的病理分期和预后	研究样本仅来自TCGA数据库，可能存在数据偏倚	开发一种能够准确预测透明细胞肾细胞癌病理分期和预后的深度学习模型	透明细胞肾细胞癌患者的病理图像	数字病理学	肾癌	深度学习	深度学习模型	图像	513例透明细胞肾细胞癌患者
5996	2024-10-14	A multi-task graph deep learning model to predict drugs combination of synergy and sensitivity scores 2024-Oct-10, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05925-0 PMID:39390357	研究论文	本文提出了一种多任务图深度学习模型'MultiComb'，用于预测药物组合的协同作用和敏感性评分	该模型利用图卷积网络处理药物的SMILES表示，并通过注意力机制优化特征表示，结合交叉缝合模型学习任务间关系，从而实现对药物组合协同作用和敏感性评分的预测	NA	预测药物组合对特定癌细胞系的协同作用和敏感性评分	药物组合的协同作用和敏感性评分	机器学习	癌症	图卷积网络	多任务深度学习模型	分子数据	38种独特药物组合成17,901对药物组合，并在37种独特癌细胞上测试
5997	2024-10-14	Automatic maxillary sinus segmentation and pathology classification on cone-beam computed tomographic images using deep learning 2024-Oct-10, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-04924-0 PMID:39390490	研究论文	使用深度学习技术自动分割锥束计算机断层扫描图像中的上颌窦并进行病理分类	采用改进的YOLOv5x架构进行迁移学习，以提高上颌窦及其疾病的分割和检测精度	研究样本量相对较小，且仅限于特定的上颌窦疾病	开发一种自动化的方法来分割和分类上颌窦及其疾病，以辅助医生工作	上颌窦及其相关疾病，包括黏液潴留囊肿、黏膜增厚、完全和部分不透明以及健康上颌窦	计算机视觉	口腔颌面疾病	深度学习	YOLOv5x	图像	307例锥束计算机断层扫描图像，包括173名女性和134名男性患者
5998	2024-10-14	A deep learning-based dose calculation method for volumetric modulated arc therapy 2024-Oct-10, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-024-02534-2 PMID:39390598	研究论文	本研究利用深度学习方法开发了一种用于容积旋转调强放疗（VMAT）的快速且准确的剂量计算方法	本研究采用3D UNet模型，通过学习剂量计算的物理原理，实现了比传统治疗计划系统（TPS）更快的剂量计算速度	本研究仅在头颈部VMAT计划上进行了验证，未来需要在更多类型的放疗计划上进行测试	开发一种基于深度学习的快速且准确的VMAT剂量计算方法	头颈部VMAT计划	机器学习	NA	深度学习	3D UNet	图像	51个头颈部VMAT计划，其中43个用于训练，1个用于验证，7个用于测试
5999	2024-10-14	A deep learning model to enhance the classification of primary bone tumors based on incomplete multimodal images in X-ray, CT, and MRI 2024-Oct-10, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-024-00784-7 PMID:39390604	研究论文	研究开发了一种基于深度学习的模型，用于在X光、CT和MRI等多模态图像不完整的情况下，对原发性骨肿瘤进行分类	提出了基于Transformer的PBTC-TransNet融合模型，能够在多模态图像不完整的情况下有效分类原发性骨肿瘤	研究为回顾性研究，且仅在两个中心的数据集上进行了验证	开发和验证一种基于不完整多模态图像和临床特征的深度学习模型，用于原发性骨肿瘤的分类	原发性骨肿瘤的分类	计算机视觉	骨肿瘤	深度学习	Transformer	图像	1305名患者，包括内部数据集1043例和外部数据集262例
6000	2024-10-14	Analyzing hope speech from psycholinguistic and emotional perspectives 2024-10-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74630-y PMID:39384851	研究论文	本研究利用自然语言处理工具分析社交媒体中的希望言论，提取心理语言学、情感和情感特征	提出了一种利用NLP工具分析社交媒体希望言论的新方法，并展示了LightGBM和CatBoost模型在分类不同类型希望方面的优越性能	NA	研究社交媒体中希望言论的心理语言学和情感特征，并探索利用这些数据分类不同类型希望的潜力	社交媒体中的希望言论	自然语言处理	NA	自然语言处理 (NLP)	LightGBM, CatBoost	文本	希望言论数据集