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
6221	2024-09-27	Deep learning generation of preclinical positron emission tomography (PET) images from low-count PET with task-based performance assessment 2024-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17105 PMID:38710222	研究论文	本文开发并评估了一种基于深度学习的架构，用于从低计数正电子发射断层扫描（PET）图像生成标准计数PET图像	提出了一种新的深度学习架构——基于注意力的残差扩张网络（ARD-Net），用于从低计数PET图像生成标准计数PET图像	NA	开发和评估一种新的深度学习架构，用于从低计数PET图像生成标准计数PET图像	从低计数PET图像生成标准计数PET图像的深度学习架构	计算机视觉	NA	深度学习	基于注意力的残差扩张网络（ARD-Net）	图像	48个临床前FDG-PET数据集用于训练和优化，16个数据集用于评估性能
6222	2024-09-27	Delta-Conotoxin Structure Prediction and Analysis through Large-scale Comparative and Deep Learning Modeling Approaches 2024-May-31, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.30.596722 PMID:38854105	研究论文	本文通过大规模比较和深度学习建模方法预测和分析了delta-conotoxin的结构	利用AlphaFold和RosettaCM两种方法对18种未表征的delta-conotoxin进行了建模和分析	NA	预测和分析delta-conotoxin的结构，为药物开发提供见解	18种未表征的delta-conotoxin	生物信息学	NA	深度学习	AlphaFold, RosettaCM	蛋白质结构	18种delta-conotoxin
6223	2024-09-27	An intelligent quantification system for fetal heart rhythm assessment: A multicenter prospective study 2024-05, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.01.024 PMID:38266752	研究论文	开发了一种用于自动提取胎儿心脏时间间隔（CTIs）的胎儿心律智能量化系统（HR-IQS），并建立了CTIs的正常参考范围	首次开发了一种自动计算胎儿心脏时间间隔的技术，并建立了正常参考范围	研究仅限于多中心的前瞻性研究，样本量和中心数量有限	开发一种自动提取胎儿心脏时间间隔的系统，并建立其正常参考范围	胎儿心脏时间间隔（CTIs）和心律评估	数字病理学	NA	深度学习	深度学习模型	脉冲波多普勒（PWD）频谱	6498个PWD频谱，涉及2630个胎儿
6224	2024-09-27	Artificial intelligence-adjudicated spatiotemporal dispersion: A patient-unique fingerprint of persistent atrial fibrillation 2024-05, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.01.007 PMID:38215808	研究论文	本文研究了持续性心房颤动（PsAF）患者中基于时空分散性的消融治疗的个性化方法	首次使用人工智能（AI）评估时空分散性的程度和分布，并验证其作为患者独特特征的可行性	研究样本量较小，且仅限于持续性和长期持续性心房颤动患者	验证人工智能评估的时空分散性（AI-DED）是否为持续性心房颤动患者的独特特征，并独立于常见的临床和手术参数	持续性心房颤动患者	机器学习	心血管疾病	机器/深度学习分类器	NA	时空分散性图谱	78名持续性和长期持续性心房颤动患者
6225	2024-09-27	Advanced Machine Learning Models for Predicting Post-Thrombolysis Hemorrhagic Transformation in Acute Ischemic Stroke Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis 2024 Jan-Dec, Clinical and applied thrombosis/hemostasis : official journal of the International Academy of Clinical and Applied Thrombosis/Hemostasis DOI:10.1177/10760296241279800 PMID:39262220	meta-analysis	本文对使用机器学习和深度学习算法预测急性缺血性卒中患者溶栓后出血转化的研究进行了系统综述和荟萃分析	本文首次系统综述和荟萃分析了多种机器学习模型在预测急性缺血性卒中患者溶栓后出血转化的应用，特别是XGBoost和人工神经网络模型的高预测性能	研究存在方法学差异和外部验证不足的问题，需要标准化报告和进一步严格测试	评估机器学习模型在预测急性缺血性卒中患者溶栓后出血转化的有效性	急性缺血性卒中接受溶栓治疗的患者	machine learning	stroke	machine learning, deep learning	XGBoost, Artificial Neural Network (ANN)	clinical data, radiomic features	18007名急性缺血性卒中接受溶栓治疗的患者
6226	2024-09-27	Reasoning cartographic knowledge in deep learning-based map generalization with explainable AI 2024, International journal of geographical information science : IJGIS IF:4.3Q1 DOI:10.1080/13658816.2024.2369535 PMID:39318700	研究论文	本文探讨了在基于深度学习的制图综合中融入可解释人工智能（XAI）以提高模型理解和改进的方法	本文首次将可解释人工智能（XAI）引入到基于深度学习的制图综合过程中，通过可视化和定量实验解释了预训练的ResU-Net模型对输入特征的重要性	本文仅通过一个实验案例研究了XAI在制图综合中的应用，未来需要更多案例和更广泛的数据集来验证其有效性	研究如何通过可解释人工智能（XAI）提高基于深度学习的制图综合模型的可解释性和改进效果	制图综合中的深度神经网络模型及其可解释性	计算机视觉	NA	深度学习	ResU-Net	图像	具体样本数量未在摘要中提及
6227	2024-09-27	Proceedings of the 2024 Transplant AI Symposium 2024, Frontiers in transplantation DOI:10.3389/frtra.2024.1399324 PMID:39319335	研究论文	本文总结了2024年移植AI研讨会上Ajmera移植中心关于移植AI最新发展的讨论	探讨了AI在移植医学中的应用潜力，并强调了开发深度学习模型时需要考虑的数据多样性和透明性	未具体讨论具体的AI模型或技术细节	总结和讨论AI在移植医学中的应用及其发展	AI在移植医学中的应用及其对患者护理的影响	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	NA
6228	2024-09-26	Cold threat and moisture deficit induced individual tree mortality via 25-year monitoring in seminatural mixed forests, northeastern China 2024-Nov-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.176048 PMID:39244065	研究论文	研究通过25年的监测数据，利用机器学习和深度学习算法预测中国东北部半自然混交林中的个体树木死亡率	利用先进的机器学习和深度学习算法，通过筛选相关的气候和环境因素，提高了个体树木死亡率预测的准确性	研究仅限于半自然混交针叶林，未涵盖其他类型的森林生态系统	验证个体树木死亡率对区域气候的敏感性，并开发高精度的预测模型	中国东北部半自然混交针叶林中的个体树木	机器学习	NA	支持向量机、多层感知器、随机森林	随机森林	树木生长数据、地形数据、竞争数据、林分结构数据、区域气候数据	25年的监测数据
6229	2024-09-26	Molecular designing of potential environmentally friendly PFAS based on deep learning and generative models 2024-Nov-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.176095 PMID:39245376	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和生成模型的计算工作流程，用于设计环境友好型的全氟烷基和多氟烷基物质（PFAS）	本文创新性地结合了深度学习和分子生成模型，提出了一种混合深度学习架构MolHGT+，用于预测PFAS的表面张力、生物积累和肝毒性，并通过虚拟筛选和分子生成模型设计出环境友好型PFAS	NA	本文旨在通过计算方法设计出环境友好型的PFAS，以平衡产品效率和环境健康风险	本文的研究对象是全氟烷基和多氟烷基物质（PFAS）及其分子结构	环境化学	NA	深度学习	异构图神经网络（Heterogeneous Graph Neural Network）	分子数据	NA
6230	2024-09-26	Assessing the affective quality of soundscape for individuals: Using third-party assessment combined with an artificial intelligence (TPA-AI) model 2024-Nov-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.176083 PMID:39260516	研究论文	本文提出了一种结合第三方评估和人工智能（TPA-AI）模型来评估声景情感质量的方法	本文的创新点在于通过第三方评估结合人工智能模型，解决了数据源自相关问题，并利用声谱图和深度学习方法提高了预测准确性	本文的局限性在于样本量相对较小，且仅限于城市声音的情感质量评估	研究声学环境与人类福祉之间的关系	城市声音的情感质量	机器学习	NA	深度学习	TPA-AI	音频	100名志愿者对7051个10秒音频进行标注，180名参与者进行地理生态瞬时评估
6231	2024-09-26	Assessment of Pelvic Tilt in Anteroposterior Radiographs by Area Ratio Based on Deep Learning 2024-Oct-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005093 PMID:38975768	研究论文	基于深度学习语义分割模型，通过面积比评估前后位X光片中的骨盆倾斜度	使用深度学习神经网络自动计算面积比，实现更准确和稳健的骨盆倾斜度测量	NA	评估骨盆倾斜度	骨盆倾斜度	计算机视觉	NA	深度学习	语义分割模型	图像	231例临床病例
6232	2024-09-26	Low muscle quality on a procedural computed tomography scan assessed with deep learning as a practical useful predictor of mortality in patients with severe aortic valve stenosis 2024-Oct, Clinical nutrition ESPEN IF:2.9Q3 DOI:10.1016/j.clnesp.2024.06.013 PMID:38944828	研究论文	研究使用深度学习算法评估程序性CT扫描中的肌肉质量，以预测严重主动脉瓣狭窄患者的死亡率	首次使用深度学习算法自动评估程序性CT扫描中的肌肉质量，并将其作为独立预测TAVI患者死亡率的实用工具	研究仅限于接受TAVI手术的严重主动脉瓣狭窄患者，结果可能不适用于其他患者群体	探讨使用深度学习算法评估程序性CT扫描中的肌肉质量是否能独立预测TAVI患者的死亡风险	接受TAVI手术的严重主动脉瓣狭窄患者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习算法	深度学习模型	CT扫描图像	1199名患者
6233	2024-09-26	Downgrading Breast Imaging Reporting and Data System categories in ultrasound using strain elastography and computer-aided diagnosis system: a multicenter, prospective study 2024-Oct-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae136 PMID:39102827	研究论文	研究通过添加应变弹性成像（SR）和基于深度学习的计算机辅助诊断（CAD）系统，重新分类乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）3和4a-c类别，以减少不必要的活检	利用SR和CAD系统重新分类BI-RADS 3和4a-c类别，显著减少活检频率，提高诊断效率	研究仅限于BI-RADS 3和4a-c类别的乳腺病变，未涵盖其他类别	评估添加SR和CAD系统对乳腺超声BI-RADS 3和4a-c类别重新分类的效果，减少不必要的活检	乳腺超声BI-RADS 3和4a-c类别的病变	计算机视觉	乳腺癌	应变弹性成像（SR），计算机辅助诊断（CAD）	深度学习	图像	1049个病变（691个良性，358个恶性）
6234	2024-09-26	Automated estimation of thoracic rotation in chest X-ray radiographs: a deep learning approach for enhanced technical assessment 2024-Oct-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae149 PMID:39141433	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动估算胸部X光片中胸椎旋转的方法，以提高技术评估的准确性	本研究提出了一种新颖的基于深度学习的方法，用于自动估算胸部X光片中的垂直胸椎旋转，并实现了对胸部X光检查技术充分性的定量评估	NA	开发一种自动估算胸椎旋转的方法，以评估胸部X光片的技术充分性	胸部X光片中的胸椎旋转	计算机视觉	NA	深度学习	分割网络	图像	800张胸部X光片
6235	2024-09-26	Research on low-power driving fatigue monitoring method based on spiking neural network 2024-Oct, Experimental brain research IF:1.7Q4 DOI:10.1007/s00221-024-06911-x PMID:39177685	研究论文	本文提出了一种基于脉冲神经网络的低功耗驾驶疲劳监测方法	结合自组织映射网络和脉冲神经网络，开发了一种能够准确识别驾驶员精神状态的低功耗模型	NA	解决深度学习模型在驾驶疲劳检测中高计算成本和功耗的问题	驾驶员的疲劳状态	机器学习	NA	自组织映射网络（SOM）和脉冲神经网络（SNN）	脉冲神经网络（SNN）	脑电信号（EEG）	NA
6236	2024-09-26	Prediction of protein structure and AI 2024-Oct, Journal of human genetics IF:2.6Q2 DOI:10.1038/s10038-023-01215-4 PMID:38177398	研究论文	本文综述了基于深度学习技术的AlphaFold在蛋白质三维结构建模中的应用，并强调了预测错义突变致病性的挑战	AlphaFold作为一种基于人工智能的工具，在预测蛋白质三维结构方面具有高精度和多功能性	文章指出在预测错义突变致病性方面仍存在挑战	探讨AlphaFold在蛋白质结构预测中的应用及其在不同研究领域的扩展	AlphaFold生成的蛋白质模型及其在疾病严重性预测中的应用	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质结构模型	NA
6237	2024-09-26	Dissecting the infodemic: An in-depth analysis of COVID-19 misinformation detection on X (formerly Twitter) utilizing machine learning and deep learning techniques 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37760 PMID:39315207	综述	本文对过去五年内发表的600篇文章进行了综述，重点分析了87项关于在Twitter上检测COVID-19相关假新闻的研究，探讨了用于识别假新闻传播者的算法技术和方法	本文创建了一个大型数据库，整合了17个不同研究工作的训练数据集，以促进假新闻检测的大规模训练数据集的使用	提出的模型存在过拟合、梯度消失和高预测时间问题，传播者相关分析领域的工作较少	揭示COVID-19相关推文的分化情况以及错误信息的传播方式	COVID-19相关假新闻的检测和假新闻传播者的行为模式	机器学习	NA	机器学习和深度学习技术	深度神经网络	文本	600篇文章，其中87项研究，17个不同研究工作的训练数据集
6238	2024-09-26	PROFiT-Net: Property-Networking Deep Learning Model for Materials 2024-Sep-25, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.4c05159 PMID:39264687	研究论文	本文介绍了一种基于轨道场矩阵（OFM）表示的深度学习模型PROFiT-Net，用于预测材料的物理性质	PROFiT-Net通过结合元素性质和价电子配置信息，改进了OFM表示，能够有效捕捉晶体中元素性质的相互关系，并在预测介电常数、实验带隙和形成焓方面表现出高精度	NA	开发能够准确预测材料性质的人工智能技术	材料性质预测	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络	晶体结构数据	NA
6239	2024-09-26	Automatic Segmentation of Ultrasound-Guided Quadratus Lumborum Blocks Based on Artificial Intelligence 2024-Sep-25, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01267-8 PMID:39320548	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的自动分割超声引导下腰方肌阻滞的方法	开发了一种名为Q-VUM的深度学习模型，基于VGG16网络，能够精确分割超声图像中的多种组织结构	NA	旨在利用人工智能技术提高超声引导下腰方肌阻滞的精确性和效率	超声图像中的腰方肌及其周围组织	计算机视觉	NA	深度学习	U-shaped网络	图像	112名患者，共3162张图像
6240	2024-09-26	3-1-3 Weight averaging technique-based performance evaluation of deep neural networks for Alzheimer's disease detection using structural MRI 2024-Sep-24, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad72f7 PMID:39178890	研究论文	本文研究了基于3-1-3权重平均技术的深度神经网络在阿尔茨海默病检测中的性能评估	提出了3-1-3权重平均技术和微调方法，显著提高了分类模型的性能	NA	评估深度学习模型在阿尔茨海默病检测中的准确性	阿尔茨海默病及其在结构MRI上的表现	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	深度神经网络（DNN）	图像	使用了来自阿尔茨海默病神经影像数据库（ADNI）的T1加权3D磁共振成像（MRI）数据