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
6161	2024-09-28	DrugSynthMC: An Atom-Based Generation of Drug-like Molecules with Monte Carlo Search 2024-Sep-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01451 PMID:39249497	研究论文	本文开发了一种基于蒙特卡罗搜索（MCS）算法的新方法DrugSynthMC，结合深度学习和统计先验知识，用于生成大量可解释的化学结构和新型类药物分子	DrugSynthMC采用原子级搜索模型，逐字符构建分子SMILES，生成符合Lipinski's 'rule of 5'的高水溶性、低毒性且可合成的化合物，无需依赖训练数据集或合成性指标	NA	开发一种新的算法，用于生成大量新型类药物分子，扩展化学空间	新型类药物分子	机器学习	NA	蒙特卡罗搜索（MCS）	NA	化学结构	每秒生成数千个化合物
6162	2024-09-28	dHICA: a deep transformer-based model enables accurate histone imputation from chromatin accessibility 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae459 PMID:39316943	研究论文	本文介绍了一种基于深度变压器模型的dHICA框架，用于从染色质可及性数据中准确预测组蛋白修饰	dHICA框架结合了DNA序列和染色质可及性数据，采用变压器架构和扩张卷积，具有广泛的感受野，能够捕捉更多细胞类型特异性信息	NA	开发一种能够从染色质可及性数据中预测组蛋白修饰的深度学习框架	组蛋白修饰和染色质结构	机器学习	NA	深度学习	变压器模型	DNA序列和染色质可及性数据	NA
6163	2024-09-28	Hallux valgus and pes planus: Correlation analysis using deep learning-assisted radiographic angle measurements 2024-Sep-19, Foot and ankle surgery : official journal of the European Society of Foot and Ankle Surgeons IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.fas.2024.09.003 PMID:39327104	研究论文	本研究利用深度学习模型辅助测量放射影像角度参数，分析拇外翻与扁平足之间的相关性	首次使用深度学习模型辅助测量放射影像角度参数来研究拇外翻与扁平足之间的关系	样本量相对较小，可能影响结果的普适性	确定拇外翻与扁平足之间的相关性	拇外翻和扁平足的放射影像角度参数	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	影像	212个足部放射影像
6164	2024-09-28	Detection of Sleep Apnea Using Wearable AI: Systematic Review and Meta-Analysis 2024-Sep-10, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/58187 PMID:39255014	综述	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了可穿戴人工智能在检测睡眠呼吸暂停中的有效性	本文整合了人工智能算法与可穿戴设备，提供了一种便捷、可及、经济、客观且实时监测睡眠呼吸暂停的方法，解决了传统多导睡眠图的局限性	可穿戴人工智能在识别和分类睡眠呼吸暂停方面的表现尚不理想，不适合常规临床使用，需要进一步改进证据支持其可靠性	评估可穿戴人工智能在检测睡眠呼吸暂停及其类型和严重程度中的有效性	可穿戴人工智能在检测睡眠呼吸暂停中的性能	机器学习	睡眠障碍	可穿戴设备	NA	数据	615项研究中，38项符合本综述的纳入标准
6165	2024-09-28	A 25-Year Retrospective of the Use of AI for Diagnosing Acute Stroke: Systematic Review 2024-Sep-10, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/59711 PMID:39255472	综述	本文回顾了过去25年人工智能在急性中风诊断中的应用	总结了人工智能辅助中风诊断在过去25年的方法，提供了性能指标和算法发展趋势的概述	NA	总结人工智能辅助中风诊断的方法，提供临床实践的全面参考	人工智能技术在中风预防和诊断中的应用	机器学习	中风	深度学习	NA	NA	50篇代表性文章
6166	2024-09-28	Deep Learning-Based Barley Disease Quantification for Sustainable Crop Production 2024-Sep, Phytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1094/PHYTO-02-24-0056-KC PMID:38831567	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的模型，用于量化大麦网斑病症状，以提高可持续作物生产	结合Cascade R-CNN和U-Net架构，提高了对感染4天后图像中微小和不规则形状病斑的检测能力	NA	开发一种能够量化大麦网斑病症状的深度学习模型，以减少作物损失	大麦网斑病症状的量化	计算机视觉	NA	深度学习	Cascade R-CNN, U-Net	图像	使用带有大麦叶图像和网斑病注释的数据集进行训练和评估
6167	2024-09-28	Research on a Method for Identification of Peanut Pests and Diseases Based on a Lightweight LSCDNet Model 2024-Sep, Phytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1094/PHYTO-01-24-0013-R PMID:38810273	研究论文	本文提出了一种基于轻量级LSCDNet模型的花生病虫害识别方法	引入LSCDNet模型，通过保留过渡层减少特征图维度，结合沙漏块增强特征提取能力，并使用坐标注意力机制解决特征提取过程中的位置信息丢失问题	NA	提高花生病虫害识别的准确性和效率	花生病虫害	计算机视觉	NA	NA	LSCDNet	图像	NA
6168	2024-09-28	Classification of AO/OTA 31A/B femur fractures in X-ray images using YOLOv8 and advanced data augmentation techniques 2024-Sep, Bone reports IF:2.1Q3 DOI:10.1016/j.bonr.2024.101801 PMID:39324016	研究论文	本研究使用YOLOv8和高级数据增强技术对X光图像中的AO/OTA 31A/B股骨骨折进行分类	本研究改进了最新的基于深度学习的AO/OTA系统股骨骨折分类结果，并引入了高级数据增强技术	需要收集足够的数据来训练算法，并且解释结果具有挑战性	支持医生在患者护理中做出正确和及时的决策	AO/OTA 31A/B股骨骨折的分类	计算机视觉	NA	YOLOv8	YOLOv8	图像	通过数据增强技术增加了数据集样本
6169	2024-09-28	Multimodal ischemic stroke recurrence prediction model based on the capsule neural network and support vector machine 2024-Aug-30, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000039217 PMID:39213233	研究论文	本研究提出了一种基于胶囊神经网络和支持向量机的多模态缺血性中风复发预测模型	该研究结合了生物化学检测和磁共振成像数据，提出了一个高性能的异质多模态缺血性中风复发预测模型，相比传统机器学习模型，其准确性、特异性、敏感性和曲线下面积均有显著提升	本研究为回顾性队列研究，样本量有限，且仅基于珠海地区的数据，未来需要更大规模的前瞻性研究来验证模型的普适性	旨在提高缺血性中风复发预测的准确性	缺血性中风患者的复发风险	机器学习	中风	胶囊神经网络、支持向量机	胶囊神经网络、支持向量机	生物化学检测数据、磁共振成像数据	634名缺血性中风患者
6170	2024-09-28	Weakly-supervised deep learning models enable HER2-low prediction from H &E stained slides 2024-Aug-19, Breast cancer research : BCR IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s13058-024-01863-0 PMID:39160593	研究论文	本文介绍了一种基于自监督注意力机制的弱监督深度学习模型，用于从H&E染色切片中预测HER2-low乳腺癌	提出了一种新的弱监督深度学习模型，能够直接从病理图像中预测HER2-low状态，无需额外的免疫组化测试	模型的有效性依赖于HER2检测试验的一致性和可靠性	开发一种成本效益高且快速的HER2评估方法	HER2-low乳腺癌的预测	数字病理学	乳腺癌	自监督注意力机制	深度学习模型	图像	1351名乳腺癌患者的1437张病理图像
6171	2024-09-28	Image-based discrimination of the early stages of mesenchymal stem cell differentiation 2024-Aug-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E24-02-0095 PMID:38837346	研究论文	研究使用免疫荧光成像和基于深度学习的计算机视觉技术来区分间充质干细胞早期分化阶段	开发了一种基于图像的诊断工具，用于区分间充质干细胞早期分化阶段	NA	研究间充质干细胞早期分化的细胞结构变化，并开发一种新的诊断工具	间充质干细胞的早期分化阶段	计算机视觉	NA	免疫荧光成像	卷积神经网络	图像	NA
6172	2024-09-28	Artificial Intelligence (AI)-Enhanced Detection of Diabetic Retinopathy From Fundus Images: The Current Landscape and Future Directions 2024-Aug, Cureus DOI:10.7759/cureus.67844 PMID:39323686	综述	本文综述了当前基于人工智能（AI）的糖尿病视网膜病变（DR）从眼底图像检测的现状及未来发展方向	本文介绍了深度学习和计算机视觉在分析视网膜图像方面的最新进展，包括卷积神经网络在检测可转诊DR方面的高灵敏度和特异性，多任务学习方法同时检测和分级DR严重程度，以及轻量级模型在移动设备上的部署	本文指出了当前AI系统在DR筛查中面临的挑战，包括确保在不同人群中的泛化能力，标准化图像采集和质量，解决复杂模型的“黑箱”性质，以及将AI无缝集成到临床工作流程中	探讨人工智能（AI）在糖尿病视网膜病变（DR）检测中的应用现状及未来发展方向	糖尿病视网膜病变（DR）的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
6173	2024-09-28	ECG-only explainable deep learning algorithm predicts the risk for malignant ventricular arrhythmia in phospholamban cardiomyopathy 2024-07, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.02.038 PMID:38403235	研究论文	研究开发了一种仅基于心电图数据的深度学习算法，用于预测磷酸酯酶心肌病患者的恶性室性心律失常风险	该研究首次使用深度学习技术仅通过心电图数据预测恶性室性心律失常风险，并开发了可视化工具提供交互式可视化	研究仅针对磷酸酯酶心肌病患者，且样本量有限	研究目的是探讨可解释的深度学习方法是否能仅通过心电图数据进行风险预测	研究对象为679名携带磷酸酯酶p.(Arg14del)变异且基线无恶性室性心律失常的患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	变分自编码器	心电图	679名患者
6174	2024-09-28	Omics-based deep learning approaches for lung cancer decision-making and therapeutics development 2024-May-15, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elad031 PMID:37519050	综述	本文综述了基于组学的深度学习方法在肺癌决策和治疗开发中的应用	本文总结了近年来深度学习模型在肺癌基因组学中的应用，并讨论了未来的研究方向	NA	探讨深度学习在肺癌基因组学研究中的应用和未来发展方向	肺癌的诊断、预后、治疗策略以及生物标志物的开发	机器学习	肺癌	组学分析	深度学习	基因组数据	NA
6175	2024-09-28	Prediction of early-phase cytomegalovirus pneumonia in post-stem cell transplantation using a deep learning model 2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-240597 PMID:39058469	研究论文	研究利用深度学习模型预测造血干细胞移植后早期巨细胞病毒性肺炎	采用少样本迁移学习策略，利用少量CT图像区分罕见肺炎类型	样本量较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种深度学习模型，用于区分造血干细胞移植后巨细胞病毒性肺炎与其他类型肺炎	造血干细胞移植后患者的巨细胞病毒性肺炎	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	Xception	图像	34例巨细胞病毒性肺炎病例，1681张COVID-19、社区获得性肺炎和正常肺部CT图像，98张巨细胞病毒性肺炎和正常肺部CT图像
6176	2024-09-28	Forecasting deep learning-based risk assessment of vector-borne diseases using hybrid methodology 2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-240046 PMID:38968030	研究论文	本文提出了一种基于径向基函数网络（RBFNs）和Darts游戏优化器（DGO）算法的新方法，用于预测蚊媒疾病的风险	本文的创新点在于结合了RBFNs和DGO算法，以提高预测蚊媒疾病风险的准确性和鲁棒性	NA	研究目的是提出一种新的方法来预测蚊媒疾病的风险，以帮助公共卫生领域的疾病控制	研究对象是蚊媒疾病的风险预测	机器学习	NA	径向基函数网络（RBFNs），Darts游戏优化器（DGO）算法	径向基函数网络（RBFNs）	历史疾病数据，气候变量，地理数据	NA
6177	2024-09-28	Deep-KEDI: Deep learning-based zigzag generative adversarial network for encryption and decryption of medical images 2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-231927 PMID:38968065	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的医疗图像加密和解密方法，使用深度学习网络生成安全密钥	设计了一种新的深度学习网络Deep-KEDI，用于生成加密和解密医疗图像的安全密钥，并采用了Zigzag生成对抗网络（ZZ-GAN）	NA	开发一种新的深度学习方法，用于生成安全密钥以加密和解密医疗图像	医疗图像的加密和解密	计算机视觉	NA	深度学习	生成对抗网络（GAN）	图像	NA
6178	2024-09-28	An automated two-stage approach to kidney and tumor segmentation in CT imaging 2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-232009 PMID:38875055	研究论文	提出了一种基于深度学习的两阶段方法，用于在CT图像中自动分割肾脏和肿瘤	使用注意力循环残差卷积网络进行分割，显著提高了肾脏和肾脏肿瘤分割的准确性	NA	提高肾脏和肾脏肿瘤在CT图像中的分割精度，减少人工干预	肾脏和肾脏肿瘤	计算机视觉	NA	深度学习	注意力循环残差卷积网络	CT图像	KiTS19数据集
6179	2024-09-28	Deep learning approach for skin melanoma and benign classification using empirical wavelet decomposition 2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-240020 PMID:38788103	研究论文	本文提出了一种基于经验小波分解和双曲正切调制滤波器组的新模型，用于皮肤黑色素瘤和良性病变的分类	本文创新性地使用了基于双曲正切调制滤波器组的经验小波分解模型，显著提高了皮肤病变图像特征提取的准确性	NA	开发一种新的计算机技术模型，用于早期区分黑色素瘤和良性皮肤病变	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	经验小波分解	NA	图像	NA
6180	2024-09-28	Deep learning for blood glucose level prediction: How well do models generalize across different data sets? 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310801 PMID:39321157	研究论文	本文研究了不同深度学习模型在预测糖尿病患者血糖水平方面的泛化能力	本文通过比较多种深度学习模型在不同数据集上的表现，评估了它们的泛化能力，并发现LSTM和SAN模型在捕捉长期依赖性和相关因素方面表现出色	本文仅评估了特定深度学习模型在血糖预测中的表现，未涵盖其他可能的模型或技术	比较和分析不同深度学习模型在预测血糖水平方面的适用性和泛化能力	糖尿病患者的血糖水平预测	机器学习	糖尿病	深度学习	LSTM, SAN, CNN, FFN	时间序列数据	四个不同大小和来源的数据集，涵盖不同年龄组和条件