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
6861	2024-09-13	Deep-Learning-Based Blood Glucose Detection Device Using Acetone Exhaled Breath Sensing Features of α-Fe2O3-MWCNT Nanocomposites 2024-Sep-11, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c06855 PMID:39225263	研究论文	本文开发了一种基于α-Fe2O3-MWCNT纳米复合材料的呼气中丙酮传感特征的无创血糖检测设备	利用α-Fe2O3-MWCNT纳米复合材料开发了一种能够在高湿度环境下准确检测呼气中丙酮含量的传感器，并结合深度学习算法提高了检测设备的可靠性和校准精度	NA	开发一种用于早期糖尿病诊断的无创血糖检测设备	呼气中的丙酮含量与血糖水平的关系	传感器技术	糖尿病	α-Fe2O3-MWCNT纳米复合材料	深度学习算法	呼气数据	50名志愿者
6862	2024-09-13	GIAE-DTI: Predicting Drug-Target Interactions Based on Heterogeneous Network and GIN-based Graph Autoencoder 2024-Sep-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3458794 PMID:39259623	研究论文	提出了一种基于异构网络和GIN图自编码器的药物-靶点相互作用预测模型GIAE-DTI	通过计算药物和靶点的跨模态相似性，构建异构网络，并使用基于图同构网络的图自编码器进行特征提取，结合双解码器实现更好的自监督学习	未提及	提高药物-靶点相互作用预测的准确性，推动药物发现和再利用	药物-靶点相互作用	机器学习	NA	图自编码器	深度神经网络	网络数据	未提及
6863	2024-09-13	A Novel Network for Low-Dose CT Denoising Based on Dual-Branch Structure and Multi-Scale Residual Attention 2024-Sep-11, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01254-z PMID:39261373	研究论文	本文提出了一种基于双分支结构和多尺度残差注意的低剂量CT图像去噪网络	采用了双分支框架结构提取和融合浅层和深层图像特征，并提出了自适应动态卷积块（ADCB）和多尺度边缘增强注意块（MEAB）来增强局部和全局信息提取，以及多尺度残差卷积块（MRCB）来整合特征信息	NA	开发一种有效的低剂量CT图像去噪方法	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	双分支网络	图像	在AAPM-Mayo和Qin_LUNG_CT数据集上进行了广泛的比较实验
6864	2024-09-13	Screening Patient Misidentification Errors Using a Deep Learning Model of Chest Radiography: A Seven Reader Study 2024-Sep-11, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01245-0 PMID:39261374	研究论文	本文评估了深度学习模型通过胸部X光片识别患者的能力，并将其性能与人类专家进行比较	提出了基于相似性的深度学习模型SimChest，该模型在多个数据集上展示了最佳的患者识别性能，且不劣于人类专家	研究为回顾性研究，且仅限于胸部X光片的应用	评估深度学习模型在通过胸部X光片识别患者方面的能力，并比较其与人类专家的性能	深度学习模型和人类专家在通过胸部X光片识别患者方面的性能	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	240,004张胸部X光片用于模型开发，240名患者用于读者研究
6865	2024-09-13	A conditional protein diffusion model generates artificial programmable endonuclease sequences with enhanced activity 2024-Sep-10, Cell discovery IF:13.0Q1 DOI:10.1038/s41421-024-00728-2 PMID:39251570	研究论文	本研究开发了一种条件蛋白质扩散模型CPDiffusion，用于生成具有增强功能的蛋白质序列，并应用于生成人工可编程核酸酶序列	CPDiffusion模型能够捕捉特定蛋白质家族的高度保守残基和序列特征，无需依赖大量训练数据，并在单一步骤中生成具有复杂结构和功能的新蛋白质序列	NA	开发一种新的深度学习方法，用于生成具有增强功能的蛋白质序列	Argonaute蛋白及其野生型模板Kurthia massiliensis Ago和Pyrococcus furiosus Ago	机器学习	NA	深度学习	条件蛋白质扩散模型	蛋白质序列	生成了多达近400个氨基酸差异的人工蛋白质序列，并进行了实验测试
6866	2024-09-13	Artificial intelligence in interventional radiology: Current concepts and future trends 2024-Sep-10, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2024.08.004 PMID:39261225	综述	本文综述了人工智能在介入放射学中的当前应用和未来趋势	探讨了深度学习模型在多模态数据处理和患者个性化管理中的应用，以及AI在手术过程中辅助图像分析和实时决策的潜力	NA	旨在为医学界提供人工智能在介入放射学中最重要和未来的应用	人工智能在介入放射学中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	基础模型	多模态数据	NA
6867	2024-09-13	Spatiotemporal transcriptomic landscape of rice embryonic cells during seed germination 2024-Sep-09, Developmental cell IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.devcel.2024.05.016 PMID:38848718	研究论文	研究通过空间增强分辨率组学测序和单细胞RNA测序，揭示了水稻胚胎细胞在种子萌发过程中的时空转录组图谱	首次报道了两种未知的盾片细胞类型，并开发了一种基于深度学习的自动细胞分割模型	NA	揭示水稻胚胎细胞在种子萌发过程中的复杂生物学功能	水稻胚胎细胞在种子萌发过程中的时空转录组	基因组学	NA	空间增强分辨率组学测序（Stereo-seq）和单细胞RNA测序（scRNA-seq）	深度学习	转录组	6, 24, 36, 和 48小时后的萌发水稻胚胎
6868	2024-09-13	Accelerating segmentation of fossil CT scans through Deep Learning 2024-09-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71245-1 PMID:39251621	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习加速化石CT扫描分割的方法	该方法通过使用少于1%-2%的训练数据，实现了高保真的3D化石模型分割	NA	旨在通过深度学习技术加速化石CT扫描数据的处理	化石CT扫描数据	计算机视觉	NA	深度学习	Unet	CT扫描图像	少于1%-2%的总CT数据集
6869	2024-09-13	Modelling protein complexes with crosslinking mass spectrometry and deep learning 2024-Sep-09, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-51771-2 PMID:39251624	研究论文	本文通过将交联质谱（MS）实验获得的距离约束整合到AlphaFold-Multimer中，扩展了AlphaLink以应用于蛋白质复合物，显著提高了结构建模的性能	首次将交联质谱数据整合到AlphaFold-Multimer中，扩展了AlphaLink的应用范围，并展示了其在全细胞结构研究中的潜力	NA	提高基于深度学习的蛋白质复合物结构建模的准确性	蛋白质复合物的结构建模	机器学习	NA	交联质谱（MS）	AlphaFold-Multimer	蛋白质结构数据	涉及Bacillus subtilis中的铁稳态分子基础研究
6870	2024-09-13	EpiScan: accurate high-throughput mapping of antibody-specific epitopes using sequence information 2024-Sep-09, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00432-7 PMID:39251627	研究论文	本文介绍了一种基于注意力机制的深度学习框架EpiScan，用于预测抗体特异性表位	EpiScan采用多输入单输出策略，设计了独立模块处理抗体的不同部分，并通过加权整合进行表位预测	NA	开发高效且成本效益高的计算工具，用于识别病毒蛋白上的抗体特异性表位，支持疫苗开发和药物设计	抗体特异性表位	机器学习	NA	深度学习	注意力机制	序列	多个实验数据样本
6871	2024-09-13	Combining propensity score methods with variational autoencoders for generating synthetic data in presence of latent sub-groups 2024-Sep-09, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-024-02327-x PMID:39251921	研究论文	本文探讨了在存在潜在子组的情况下，如何结合倾向评分方法与变分自编码器（VAE）生成合成数据，以控制或忠实保留个体间的异质性	提出了将VAE与预变换结合的方法，以忠实再现边际分布中反映的未知异质性，并使用倾向评分回归模型处理已知的子组异质性	本文主要通过模拟设计和真实数据示例进行评估，未详细讨论实际应用中的可扩展性和计算复杂性	研究如何在生成合成数据时控制或忠实保留个体间的异质性	临床队列中的合成数据生成	机器学习	NA	变分自编码器（VAE）	VAE	数据	涉及一个国际中风试验的真实数据，具有显著的分布差异
6872	2024-09-13	Clinical performance of deep learning-enhanced ultrafast whole-body scintigraphy in patients with suspected malignancy 2024-Sep-09, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01422-1 PMID:39251959	研究论文	评估两种深度学习方法在增强二维快速全身闪烁扫描图像质量中的临床表现	开发了两种深度学习模型，分别利用真实临床数据和模拟数据生成高质量图像，显著提高了快速扫描图像的质量	模拟算法不一定能完全反映真实数据	评估深度学习方法在增强快速全身闪烁扫描图像质量中的临床表现	83名疑似骨转移患者	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	83名患者
6873	2024-09-13	Analysis of anterior segment in primary angle closure suspect with deep learning models 2024-Sep-09, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02658-1 PMID:39251987	研究论文	本文分析了疑似原发性闭角型青光眼（PACS）患者的前房结构特征，并建立了基于人工智能（AI）的PACS筛查系统	本文首次将多种AI算法（如CART、RF、LR、VGG-16和Alexnet）应用于PACS的筛查，并评估了其诊断效率	本文仅评估了特定算法在PACS筛查中的表现，未探讨其他可能的AI模型或算法的应用	研究PACS患者的前房解剖特征，并建立AI辅助的PACS筛查系统	PACS患者和正常对照组的前房结构特征	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	CNN	图像	1668次扫描，涉及839名患者
6874	2024-09-13	Deep5hmC: predicting genome-wide 5-hydroxymethylcytosine landscape via a multimodal deep learning model 2024-09-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae528 PMID:39196755	研究论文	本文介绍了一种名为Deep5hmC的多模态深度学习框架，用于预测全基因组范围内的5-羟甲基胞嘧啶（5hmC）修饰	Deep5hmC通过整合DNA序列和表观遗传特征（如组蛋白修饰和染色质可及性），显著提高了5hmC修饰的预测性能	NA	开发一种能够准确预测全基因组范围内5hmC修饰的深度学习模型	5-羟甲基胞嘧啶（5hmC）修饰	机器学习	NA	深度学习	多模态深度学习框架	DNA序列和表观遗传特征	在四个前脑发育阶段和17种人体组织中收集的5hmC测序数据
6875	2024-09-13	Automated detection of type 1 ROP, type 2 ROP and A-ROP based on deep learning 2024-Sep, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-024-03184-0 PMID:38918566	研究论文	本文研究了基于深度学习的视网膜图像分析，用于自动检测早产儿视网膜病变（ROP）的不同类型	本文首次使用深度学习技术对早产儿视网膜病变进行分类，并展示了高准确性和特异性	研究样本仅限于317名早产儿，可能需要更大规模的验证	开发一种基于深度学习的自动检测系统，用于识别早产儿视网膜病变的不同类型	早产儿视网膜病变的不同类型，包括1型ROP、2型ROP和A-ROP	计算机视觉	眼科疾病	卷积神经网络	RegNetY002	图像	634张视网膜图像，来自317名早产儿
6876	2024-09-13	Automated segmentation in pelvic radiotherapy: A comprehensive evaluation of ATLAS-, machine learning-, and deep learning-based models 2024-Sep, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104486 PMID:39098106	研究论文	本研究评估了四种自动分割工具在女性和男性盆腔放射治疗CT图像上的表现，从简单的基于图谱的方法到最新的基于神经网络的算法	本研究首次全面评估了基于图谱、机器学习和深度学习模型的自动分割工具在盆腔放射治疗中的应用	研究样本量较小，且仅限于单一机构的数据	评估不同自动分割工具在盆腔放射治疗中的性能	盆腔放射治疗的CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	40例宫颈癌和40例前列腺癌结构集
6877	2024-09-13	Deep Learning Based Cystoscopy Image Enhancement 2024-Sep, Journal of endourology IF:2.9Q1 DOI:10.1089/end.2023.0751 PMID:38753720	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的膀胱镜图像增强方法，通过去除血液雾霾和增强对比度来提高图像质量	本文创新性地采用了特征融合注意力网络（FFA-Net）和迁移学习来去除膀胱镜图像中的血液雾霾，并引入了感知损失以获得更好的视觉效果	NA	提高膀胱镜图像的清晰度和对比度，以辅助医生更准确地进行诊断	膀胱镜图像中的血液雾霾和图像对比度	计算机视觉	NA	深度学习	特征融合注意力网络（FFA-Net）	图像	NA
6878	2024-09-13	Ocular biomarkers: useful incidental findings by deep learning algorithms in fundus photographs 2024-Sep, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-024-03085-2 PMID:38734746	研究论文	研究探讨了使用糖尿病深度学习算法在高血压成人眼底照片中检测临床有用眼科生物标志物的潜力	发现糖尿病深度学习模型对高血压和其他临床有用眼科生物标志物具有响应性，且模型在较少疾病筛查中捕捉到更多偶然病理	研究仅限于高血压成人群体，且依赖于糖尿病深度学习算法，可能存在局限性	探索使用糖尿病深度学习算法在高血压成人眼底照片中检测临床有用眼科生物标志物的潜力	高血压成人眼底照片中的临床有用眼科生物标志物	计算机视觉	高血压	深度学习算法	深度学习模型	图像	433名高血压成人参与者
6879	2024-09-13	Deep learning for patient-specific quality assurance of volumetric modulated arc therapy: Prediction accuracy and cost-sensitive classification performance 2024-Sep, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104500 PMID:39191190	研究论文	本文评估了深度学习模型在预测和分类容积调制弧形治疗（VMAT）患者特异性质量保证（PSQA）结果中的表现，旨在简化PSQA工作流程并减少现场测量工作量	开发了3D-MResNet模型，能够准确预测和分类基于VMAT计划的PSQA结果，引入深度学习模型以改进VMAT PSQA流程	NA	评估深度学习模型在VMAT患者特异性质量保证中的预测和分类性能	VMAT计划的患者特异性质量保证结果	机器学习	NA	深度学习	3D-MResNet	图像和数据	761个VMAT计划
6880	2024-09-13	Conditional generative adversarial network-assisted system for radiation-free evaluation of scoliosis using a single smartphone photograph: a model development and validation study 2024-Sep, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102779 PMID:39252864	研究论文	开发并验证了一种基于条件生成对抗网络（cGAN）的深度学习系统，用于通过智能手机拍摄的二维RGB图像生成虚拟X光图像（VXI），以无辐射评估青少年特发性脊柱侧弯（AIS）	首次使用cGAN技术从智能手机拍摄的二维RGB图像生成虚拟X光图像，用于无辐射评估脊柱侧弯	数据质量和数量有限，参与者群体同质性高，以及成像过程中的旋转误差可能影响系统的适用性和准确性	开发和验证一种无辐射的脊柱侧弯评估系统，以解决现有X光诊断方法的局限性	青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者	计算机视觉	脊柱疾病	条件生成对抗网络（cGAN）	Swin-pix2pix	图像	2397名AIS患者和48名潜在AIS患者，包括1842例回顾性训练数据，100例验证数据，100例回顾性内部测试数据，135例回顾性外部测试数据，268例前瞻性测试数据