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
6821	2024-09-23	A deep learning-based algorithm for automatic detection of perilunate dislocation in frontal wrist radiographs 2024-Sep, Hand surgery & rehabilitation IF:0.9Q3 DOI:10.1016/j.hansur.2024.101742 PMID:38909690	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的算法，用于自动检测手腕正位X光片中的月骨周围脱位	本研究首次使用YOLOv8深度神经网络模型进行手腕X光片的自动检测，并通过数据增强和集成平均提高了检测精度	研究样本量较小，且仅限于骨骼成熟的青少年和成人，可能影响算法的泛化能力	开发一种自动检测手腕X光片中月骨周围脱位的深度学习算法	手腕正位X光片中的月骨周围脱位	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	共374张标注的手腕X光片，包括345张正常和29张病理图像
6822	2024-09-23	Well Plate-Based Localized Electroporation Workflow for Rapid Optimization of Intracellular Delivery 2024-Jul-20, Bio-protocol IF:1.0Q3 DOI:10.21769/BioProtoc.5037 PMID:39100599	研究论文	介绍了一种基于深学习图像分析的高通量多孔局部电穿孔装置（LEPD）及其优化工作流程，用于快速优化细胞内分子递送	提出了高通量多孔局部电穿孔装置（LEPD），并结合深学习图像分析，实现了对电穿孔参数的快速优化	NA	优化细胞内分子递送的实验参数	细胞内分子递送的实验参数，包括脉冲电压、持续时间、缓冲液类型和货物浓度	生物工程	NA	电穿孔	深学习	图像	多种细胞类型和分子货物（DNA、RNA和蛋白质）
6823	2024-09-23	A multimodal deep learning tool for detection of junctional ectopic tachycardia in children with congenital heart disease 2024-Jul, Heart rhythm O2 IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.hroo.2024.04.014 PMID:39119021	研究论文	研究开发了一种多模态深度学习工具，用于检测先天性心脏病儿童中的结性异位心动过速	该研究开发了一种新的多模态自动心律失常检测工具，性能优于现有的结性异位心动过速检测工具	未来需要在更大规模的队列中验证模型的有效性	开发一种能够显著提高结性异位心动过速检测准确性的深度神经网络工具	先天性心脏病儿童中的结性异位心动过速	机器学习	心血管疾病	卷积神经网络	CNN	心电图和中心静脉压波形数据	40名先天性心脏病患者
6824	2024-09-23	Hybrid Deep Learning and Model-Based Needle Shape Prediction 2024-Jun, IEEE sensors journal IF:4.3Q2 DOI:10.1109/jsen.2024.3386120 PMID:39301509	研究论文	本文提出并验证了一种混合深度学习和基于模型的方法，用于预测手术中针的形状	首次提出了一种结合深度学习和基于李群理论模型的方法来解决手术中针形状预测问题，并引入了一种新的自监督学习方法，在没有数据的情况下训练网络	仅在单层和双层均匀的仿真组织中进行了验证，未在真实人体组织中进行测试	提高前列腺癌手术中针插入的准确性，减少重新插入次数，改善患者舒适度和治疗效果	手术中针的轨迹预测	计算机视觉	前列腺癌	NA	混合深度学习模型	NA	约3000个预测样本，最大预测步长为110毫米
6825	2024-09-23	A novel methodology for emotion recognition through 62-lead EEG signals: multilevel heterogeneous recurrence analysis 2024, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2024.1425582 PMID:39119215	研究论文	本文提出了一种新的三阶段方法，通过62导脑电信号进行情绪识别，结合流形嵌入、多层次异质性复发分析和集成学习	引入了多层次异质性复发分析（MHRA）和集成学习方法，以捕捉脑电信号的复杂动态特性，并提高情绪识别的准确性和可解释性	NA	开发一种新的方法来提高基于脑电信号的情绪识别的准确性和可解释性	62导脑电信号和四种情绪（中性、悲伤、恐惧、快乐）	机器学习	NA	多层次异质性复发分析（MHRA）	集成学习	脑电信号	使用SJTU-SEED IV数据库进行评估
6826	2024-09-23	Fetal-BET: Brain Extraction Tool for Fetal MRI 2024, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2024.3426969 PMID:39157057	研究论文	本文提出了一种用于胎儿MRI脑部提取的机器学习方法	开发了一种基于U-Net架构和注意力机制的深度学习方法，用于从多种胎儿MRI序列中自动提取脑部	需要大量标注数据进行训练，且方法的泛化能力需要在更多不同中心的数据上进一步验证	解决胎儿MRI脑部提取的挑战，为胎儿脑发育研究提供技术支持	胎儿MRI图像中的脑部提取	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	约72,000张2D胎儿脑部MRI图像
6827	2024-09-23	Classification of land lot shapes in real estate sector using a convolutional neural network 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0308788 PMID:39298502	研究论文	本文研究了使用卷积神经网络对房地产行业中的地块形状进行分类	首次尝试在微观空间尺度上使用深度学习算法进行土地管理	NA	填补传统地块分类方法的空白，解决其耗时、资源密集和主观偏差的问题	地块形状的自动分类	计算机视觉	NA	卷积神经网络	Xception神经网络	图像	研究区域内的地块图像数据
6828	2024-09-22	Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences 2024-Sep-20, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.4c00371 PMID:39229974	研究论文	本文介绍了一种结合深度学习和合成生物学的协同设计方法，用于通过N端编码序列优化基因表达	提出了一种新的深度学习/合成生物学协同设计的小样本训练工作流程，用于N端编码序列优化，显著提高了基因表达	仅在绿色荧光蛋白和N-乙酰神经氨酸的生产中进行了验证，需要进一步在其他基因和蛋白质中验证其通用性	开发一种高效的方法来优化N端编码序列，以最大化基因表达	N端编码序列对基因表达的影响	合成生物学	NA	深度学习	时间序列网络	序列数据	六个迭代实验
6829	2024-09-22	Integrating lymph node ratio into personalized radiotherapy for oral cavity squamous cell carcinoma 2024-Sep-20, Head & neck DOI:10.1002/hed.27938 PMID:39300901	研究论文	本研究旨在验证深度学习模型为口腔鳞状细胞癌患者制定个性化术后放疗建议的能力，并量化患者特征对治疗选择的影响	首次将淋巴结比率（LNR）作为肿瘤特征纳入个性化放疗建议	NA	验证深度学习模型为口腔鳞状细胞癌患者制定个性化术后放疗建议的能力	口腔鳞状细胞癌患者	机器学习	口腔癌	深度学习	深度生存回归与混合效应（DSME）	患者数据	4990名口腔鳞状细胞癌患者
6830	2024-09-22	Applying Deep Learning with Convolutional Neural Networks to Laryngoscopic Imaging for Automated Segmentation and Classification of Vocal Cord Leukoplakia 2024-Sep-20, Ear, nose, & throat journal DOI:10.1177/01455613241275341 PMID:39302102	研究论文	本文研究了使用深度学习技术对喉镜图像进行自动分割和分类，以诊断声带白斑病	本文首次将深度学习应用于窄带成像（NBI）和白光成像（WLI）的声带白斑病分割和分类	NA	评估深度学习模型在检测和分类声带白斑病中的准确性	声带白斑病	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
6831	2024-09-22	Hybrid attention-based deep neural networks for short-term wind power forecasting using meteorological data in desert regions 2024-Sep-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73076-6 PMID:39294219	研究论文	研究提出了一种优化的混合深度学习方法，利用气象数据改进沙漠地区短期风能预测	提出了基于LSTM和Conv-DA-LSTM架构的混合注意力深度神经网络，显著提高了风能预测的准确性	研究仅在沙漠地区进行了测试，未涵盖其他环境类型	提高沙漠地区短期风能预测的准确性	风速数据和气象数据	机器学习	NA	深度学习	Conv-DA-LSTM	数值数据	一年内的风速数据
6832	2024-09-22	Collaborative weighting in federated graph neural networks for disease classification with the human-in-the-loop 2024-09-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72748-7 PMID:39294334	研究论文	本文介绍了一种将联邦学习与图神经网络（GNN）结合的新框架，用于疾病分类，并融入了人在回路的方法	该框架创新性地在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的子图上采用协作投票机制，在联邦集成深度学习环境中进行疾病分类	NA	开发可解释且隐私保护的人工智能，推动个性化数字医学的发展	疾病分类	机器学习	NA	图神经网络（GNN）	联邦学习	网络	NA
6833	2024-09-22	Enhancing power equipment defect identification through multi-label classification methods 2024-Sep-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71996-x PMID:39294183	研究论文	本文通过多标签分类方法提高电力设备缺陷识别的准确性	开发了一个多标签分类数据集，并评估了11种多标签分类方法的性能，发现考虑标签相关性的方法表现更优	未提及具体限制	提高电力设备缺陷识别的准确性	电力设备缺陷	机器学习	NA	多标签分类	传统机器学习方法和深度学习方法	文本	历史缺陷记录
6834	2024-09-22	Intelligent cardiovascular disease diagnosis using deep learning enhanced neural network with ant colony optimization 2024-09-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71932-z PMID:39294203	研究论文	本文提出了一种基于蚁群优化和增强深度学习的智能心血管疾病诊断模型	该模型使用蚁群优化选择最优特征子集，并通过贝叶斯优化调整深度学习增强神经网络的超参数，显著提高了心血管疾病的分类效率和准确性	NA	开发一种能够从大数据集中识别模式并可靠诊断心血管疾病的智能诊断模型	心血管疾病	机器学习	心血管疾病	深度学习	神经网络	医疗数据	NA
6835	2024-09-22	Enhancing deep learning-based slope stability classification using a novel metaheuristic optimization algorithm for feature selection 2024-Sep-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72588-5 PMID:39294389	研究论文	本研究通过结合现代特征选择算法和传统特征分析方法，评估了机器学习技术在边坡稳定性分类中的有效性	提出了使用二进制bGGO技术进行特征选择，并与生成对抗网络（GAN）模型结合，显著提高了分类性能	NA	识别影响边坡稳定性的关键因素，并评估不同机器学习模型在边坡稳定性分类中的表现	边坡稳定性及其影响因素	机器学习	NA	生成对抗网络（GAN）	生成对抗网络（GAN）	数值数据	627个样本
6836	2024-09-22	Longitudinal deep neural networks for assessing metastatic brain cancer on a large open benchmark 2024-Sep-17, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-52414-2 PMID:39289405	研究论文	本文介绍了NYUMets-Brain数据集和Segmentation-Through-Time深度神经网络，用于检测和跟踪脑转移癌	提出了Segmentation-Through-Time深度神经网络，利用数据的时间结构进行小尺寸转移癌的检测和分割，并展示了其对总体生存率的预测能力	NA	开发工具以解决临床试验和实际护理中检测和跟踪转移癌的挑战	脑转移癌的检测和跟踪	计算机视觉	脑癌	深度学习	深度神经网络	影像、临床随访和医疗管理数据	1429名患者
6837	2024-09-22	SLAM: Structure-aware lysine β-hydroxybutyrylation prediction with protein language model 2024-Sep-16, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.135741 PMID:39293623	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的计算方法SLAM，用于预测蛋白质中的赖氨酸β-羟基丁酰化位点	首次提出了用于赖氨酸β-羟基丁酰化位点检测的计算方法	NA	开发一种准确且高效的计算方法来预测赖氨酸β-羟基丁酰化位点	赖氨酸β-羟基丁酰化位点	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质序列	NA
6838	2024-09-22	Exploring protein structural ensembles: Integration of sparse experimental data from electron paramagnetic resonance spectroscopy with molecular modeling methods 2024-Sep-16, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.99770 PMID:39283059	综述	本文综述了将电子顺磁共振光谱的稀疏实验数据与分子建模方法结合，以推导罕见蛋白质构象的全原子结构模型的计算方法	提出了利用深度学习方法提高可靠性和效率的策略	NA	探讨蛋白质结构集合，结合实验数据与计算方法，详细描述蛋白质的柔性	蛋白质的结构波动及其在功能中的作用	结构生物学	NA	电子顺磁共振光谱	深度学习	结构数据	NA
6839	2024-09-22	Transparent RFID tag wall enabled by artificial intelligence for assisted living 2024-09-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-64411-y PMID:39284809	研究论文	本文介绍了一种利用被动超高频射频识别标签阵列和深度学习技术进行非接触式人体活动监测的新系统TRT-Wall	提出了TRT-Wall系统，结合RFID标签和深度学习技术，实现了对老年人活动的非接触式监测	实验仅在五种特定活动和四种距离下进行了测试，可能需要进一步验证其在更多活动和更广泛环境中的适用性	开发一种更实用、成本更低且不具侵入性的辅助生活系统，以提高老年人生活质量并降低医疗成本	老年人活动监测	机器学习	NA	射频识别（RFID）	深度学习	信号	五种活动在四种距离下的测试
6840	2024-09-22	Leveraging immuno-fluorescence data to reduce pathologist annotation requirements in lung tumor segmentation using deep learning 2024-09-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69244-3 PMID:39284813	研究论文	本文探讨了利用免疫荧光数据减少病理学家在肺肿瘤分割中标注需求的方法	通过使用低成本的panCK标注数据预训练模型，减少了高成本病理学家标注的需求，同时保持了模型性能	NA	研究如何减少非小细胞肺癌肿瘤分割算法训练中的病理学家标注需求	非小细胞肺癌肿瘤分割模型	数字病理学	肺癌	深度学习	Attention U-Net	图像	112个样本，包括68个panCK标注样本和80个病理学家标注样本