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
7521	2024-09-07	Explainable deep learning-based survival prediction for non-small cell lung cancer patients undergoing radical radiotherapy 2024-04, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110084 PMID:38244779	研究论文	本文比较了Cox比例风险回归、随机生存森林和深度学习在预测接受放射治疗的非小细胞肺癌患者总体生存率方面的表现，并使用可解释技术提供每个协变量对预测的贡献	本文提出了使用深度学习方法进行生存预测，并结合可解释技术提高模型的透明度和可解释性	NA	比较不同机器学习方法在预测非小细胞肺癌患者总体生存率方面的表现，并提高模型的可解释性	接受放射治疗的非小细胞肺癌患者	机器学习	肺癌	深度学习	深度学习	数值数据	471名非小细胞肺癌患者
7522	2024-09-07	RNA3DB: A structurally-dissimilar dataset split for training and benchmarking deep learning models for RNA structure prediction 2024-Mar-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.01.30.578025 PMID:38352531	研究论文	本文介绍了RNA3DB数据集，用于训练和基准测试深度学习模型进行RNA结构预测	提出了RNA3DB数据集，通过将RNA 3D链分成非冗余的组件，确保训练集和测试集在序列和结构上的差异，从而避免性能虚高的问题	NA	开发一个可重复且可定制的工具，用于生成结构上不相似的RNA数据集分割	RNA结构预测的深度学习模型	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	结构化RNA数据	RNA3DB数据集包含从蛋白质数据库（PDB）中提取的结构化RNA，具体样本数量未明确提及
7523	2024-09-07	Transcranial direct current stimulation improves motor function in rats with 6-hydroxydopamine-induced Parkinsonism 2024-03-05, Behavioural brain research IF:2.6Q3 DOI:10.1016/j.bbr.2023.114815 PMID:38122905	研究论文	研究探讨了经颅直流电刺激（tDCS）对6-羟多巴胺诱导的帕金森病大鼠模型运动功能的改善作用	首次使用深度学习视频分析（DeepLabCut）检测帕金森病大鼠在跑步机行走时的前肢运动异常	tDCS治疗效果是短暂的，停止治疗后效果迅速消失	研究tDCS对帕金森病大鼠运动功能的改善效果	6-羟多巴胺诱导的帕金森病大鼠模型	神经科学	帕金森病	经颅直流电刺激（tDCS）	NA	视频	实验涉及的样本为帕金森病大鼠模型
7524	2024-09-07	Deep learning MRI-only synthetic-CT generation for pelvis, brain and head and neck cancers 2024-02, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2023.110052 PMID:38096921	研究论文	本文验证了使用深度学习算法生成的合成CT（sCT）在骨盆、脑部和头颈部癌症中的剂量学准确性	本文采用了cycle-GAN算法生成sCT，并验证了其在不同扫描仪和序列下的剂量学准确性	NA	验证深度学习生成的合成CT在不同癌症部位的剂量学准确性	骨盆、脑部和头颈部癌症的合成CT生成	计算机视觉	头颈部癌症	深度学习	cycle-GAN	MRI和CT图像	骨盆49例，脑部25例，头颈部30例
7525	2024-09-07	Uncertainty-aware MR-based CT synthesis for robust proton therapy planning of brain tumour 2024-02, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2023.110056 PMID:38104781	研究论文	本文开发了一种不确定性感知的框架，用于从MR图像生成高质量的合成CT图像，并评估其在质子治疗计划中的效率	本文的创新点在于引入了不确定性预测，并将其应用于质子治疗计划的鲁棒优化中	NA	开发和评估一种不确定性感知的框架，以提高基于MR的CT合成在质子治疗计划中的临床应用	脑肿瘤患者的MR和CT图像	机器学习	脑肿瘤	生成对抗网络	条件生成对抗网络	图像	64名脑肿瘤患者
7526	2024-09-07	Classification of Parkinson's disease by deep learning on midbrain MRI 2024, Frontiers in aging neuroscience IF:4.1Q2 DOI:10.3389/fnagi.2024.1425095 PMID:39228827	研究论文	本文通过深度学习方法在脑部MRI图像上对帕金森病进行分类	本文创新性地使用基于定量磁敏感图（QSM）的磁敏感加权成像（SMWI）和神经黑色素敏感（NMS）MRI来评估黑质-1（N1），并开发了帕金森病的深度学习分类算法	本文的局限性在于分类错误的原因包括左右不对称、跨平面重切片、搏动伪影和N1过薄等问题，且临床效用需要在前驱期帕金森病队列中验证	比较四种帕金森病诊断方法的分类性能	帕金森病患者和健康对照者的脑部MRI图像	计算机视觉	帕金森病	MRI	深度学习	图像	82名帕金森病患者和107名健康对照者
7527	2024-09-07	Performance evaluation of semi-supervised learning frameworks for multi-class weed detection 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1396568 PMID:39228840	研究论文	评估半监督学习框架在多类别杂草检测中的性能	提出了一种改进的伪标签生成模块和集成学生网络的半监督学习框架，显著减少了标注数据的需求	实验结果仅限于CottonWeedDet3和CottonWeedDet12数据集，可能需要进一步验证在其他数据集上的表现	探索半监督学习在杂草检测中的应用，减少对大量标注数据的依赖	多类别杂草检测	计算机视觉	NA	深度学习	FCOS, Faster-RCNN	图像	CottonWeedDet3和CottonWeedDet12数据集，分别使用10%的标注数据进行训练
7528	2024-09-07	Integration of dosimetric parameters, clinical factors, and radiomics to predict symptomatic radiation pneumonitis in lung cancer patients undergoing combined immunotherapy and radiotherapy 2024-01, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2023.110047 PMID:38070685	研究论文	本研究旨在结合临床/剂量学因素和手工/深度学习放射组学特征，建立预测接受免疫治疗后放疗的肺癌患者症状性（≥2级）放射性肺炎的模型	本研究首次将临床/剂量学因素与手工/深度学习放射组学特征结合，用于预测放射性肺炎	本研究为回顾性研究，需要进一步的前瞻性验证	建立预测接受免疫治疗后放疗的肺癌患者症状性放射性肺炎的模型	接受免疫治疗后放疗的肺癌患者	数字病理学	肺癌	放射组学	ResNet	图像	73名接受免疫治疗后放疗的肺癌患者，其中41名（56.2%）出现症状性≥2级放射性肺炎
7529	2024-09-06	MalariaFlow: A comprehensive deep learning platform for multistage phenotypic antimalarial drug discovery 2024-Nov-05, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2024.116776 PMID:39173285	研究论文	本文介绍了一个名为MalariaFlow的综合深度学习平台，用于多阶段表型抗疟药物发现	本文创新性地整合了多种机器学习和深度学习模型，包括指纹、图和共表示方法，以提高抗疟药物活性预测的准确性，并开发了一个网络服务器MalariaFlow用于虚拟筛选和相似性搜索	本文未涵盖疟疾寄生虫的突变株，这些突变株具有不同程度的敏感性或抗性	加速抗疟药物发现，特别是针对疟疾寄生虫在人体宿主中的三个主要生命周期阶段（肝脏、无性血液和配子体）的抑制活性预测	407,404种独特化合物和410,654个生物活性数据点，涵盖十个疟疾表型和三个生命周期阶段	机器学习	疟疾	深度学习	FP-GNN	化合物数据	407,404种独特化合物和410,654个生物活性数据点
7530	2024-09-06	Discovery of AMPs from random peptides via deep learning-based model and biological activity validation 2024-Nov-05, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2024.116797 PMID:39197254	研究论文	本文通过深度学习模型从随机肽库中筛选出具有抗菌活性的多肽，并验证了其生物活性	利用深度学习构建多判别器模型，成功从30,000个随机肽中筛选出12个具有抗菌活性的多肽	仅在特定实验条件下验证了筛选出的多肽的抗菌活性，未进行大规模临床试验	发现具有临床应用潜力的新型抗菌肽	随机肽库中的抗菌肽	机器学习	NA	深度学习	多判别器模型	肽序列	30,000个随机肽
7531	2024-09-06	A protein pre-trained model-based approach for the identification of the liquid-liquid phase separation (LLPS) proteins 2024-Oct, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.134146 PMID:39067723	研究论文	本文提出了一种基于蛋白质预训练模型的方法，用于识别液-液相分离（LLPS）蛋白质	本文使用基于transformer架构的ESM2-36预训练模型结合卷积神经网络，直接感知蛋白质序列的语义信息，提高了识别LLPS蛋白质的准确性	NA	开发一种高效、成本低廉的方法来识别LLPS蛋白质	液-液相分离（LLPS）蛋白质	机器学习	NA	NA	卷积神经网络（CNN）	蛋白质序列	1206个蛋白质序列，包括603个LLPS蛋白质和603个非LLPS蛋白质
7532	2024-09-06	The Application of Artificial Intelligence to Acoustic Data in Otolaryngology 2024-Oct, Otolaryngologic clinics of North America IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.otc.2024.06.011 PMID:39048506	综述	本文综述了人工智能，特别是深度学习，在耳鼻喉科，尤其是喉科和耳科中的应用	深度学习通过其建模复杂、噪声系统的强大能力，正在改变多个领域，并在许多任务中达到与人类相当的性能	本文主要讨论了深度学习在耳鼻喉科中的应用，但未深入探讨其他医学领域的应用	探讨深度学习在耳鼻喉科中的应用及其潜力	耳鼻喉科，特别是喉科和耳科	机器学习	NA	深度神经网络 (DNNs)	深度神经网络 (DNNs)	声学数据和其他临床数据	NA
7533	2024-09-06	A green and efficient approach for the simultaneous extraction and mechanisms of essential oil and lignin from Cinnamomum camphora: Process optimization based on deep learning 2024-Oct, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.134215 PMID:39074705	研究论文	研究了一种从樟树叶中同时提取精油和木质素的绿色高效方法，并利用深度学习工具优化了提取过程	采用深度共熔溶剂（DES）和深度学习工具实现了樟树叶中精油和木质素的同时提取，提取效率比传统水蒸气蒸馏提高了23%	NA	最大化生物质资源的利用和经济效益	樟树叶中的精油和木质素	NA	NA	深度共熔溶剂（DES）	深度学习	NA	NA
7534	2024-09-06	Computer Vision-Radiomics & Pathognomics 2024-Oct, Otolaryngologic clinics of North America IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.otc.2024.05.003 PMID:38910065	review	本文综述了计算机视觉在提取放射学（放射组学）和组织病理学（病理组学）特征中的应用	本文探讨了将多维数据输入整合以全面指导预后和临床管理的新方法	本文指出了当前研究中的空白，并呼吁未来工作填补这些空白	综述计算机视觉在头颈部癌症中的应用，并探讨未来研究方向	头颈部癌症的肿瘤特征、淋巴结特征及各种预后	computer vision	头颈部癌症	NA	NA	NA	NA
7535	2024-09-06	Artificial Intelligence in Laryngology, Broncho-Esophagology, and Sleep Surgery 2024-Oct, Otolaryngologic clinics of North America IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.otc.2024.04.002 PMID:38719714	综述	本文综述了人工智能在喉科学、支气管食管学和睡眠外科领域的最新创新	人工智能，特别是机器学习和深度学习，为处理和解释复杂数据提供了创新解决方案，使诊断和管理更加高效和有效	NA	探讨人工智能在喉科学、支气管食管学和睡眠外科领域的应用	喉科学、支气管食管学和睡眠外科领域的数据处理和诊断	机器学习	NA	机器学习、深度学习	NA	NA	NA
7536	2024-09-06	Deep learning method with integrated invertible wavelet scattering for improving the quality ofin vivocardiac DTI 2024-Sep-05, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad6f6a PMID:39142339	研究论文	提出了一种基于无监督学习可逆小波散射（IWS）的深度学习方法，用于提高体内心脏扩散张量成像（DTI）的质量	使用多尺度小波散射（WS）提取近似变换不变特征，并通过多尺度编码器和解码器网络学习WS系数与DW图像之间的关系，从而提高SNR和CNR，并产生一致的FA和MD值以及更连贯的螺旋纤维结构	依赖于重复采集的数量，可能影响融合结果	提高心脏扩散张量成像（DTI）的质量	心脏扩散加权（DW）图像	计算机视觉	NA	扩散张量成像（DTI）	多尺度编码器和解码器网络	图像	三个心脏DTI数据集
7537	2024-09-06	Exploring the contribution of joint angles and sEMG signals on joint torque prediction accuracy using LSTM-based deep learning techniques 2024-Sep-05, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2400318 PMID:39235388	研究论文	本研究使用双向长短期记忆（LSTM）模型，通过关节角度和表面肌电图（sEMG）信号预测下肢关节扭矩，并评估了不同输入模态下的模型性能	本研究创新性地使用了双向LSTM模型，并比较了单一输入模态和组合输入模态在关节扭矩预测中的效果	本研究仅使用了公开数据集进行训练和评估，未探讨其他数据集或实际应用场景中的表现	研究如何通过机器学习技术提高下肢关节扭矩预测的准确性	下肢关节扭矩的预测	机器学习	NA	双向长短期记忆（LSTM）	LSTM	关节角度和表面肌电图（sEMG）信号	使用公开数据集进行训练和评估
7538	2024-09-06	A Graph-Based Time-Frequency Two-Stream Network for Multistep Prediction of Key Performance Indicators in Industrial Processes 2024-Sep-04, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2024.3447108 PMID:39231064	研究论文	本文提出了一种基于图的时间-频率双流网络，用于工业过程中关键性能指标的多步预测	本文创新性地提出了多图注意力层和时间-频率双流网络，解决了过程变量之间的复杂耦合关系和长期依赖学习问题	NA	实现工业过程中关键性能指标的多步预测	工业过程中的关键性能指标	机器学习	NA	多图注意力层	图神经网络	时间序列数据	两个真实世界工业数据集
7539	2024-09-04	PCaseek: ultraspecific urinary tumor DNA detection using deep learning for prostate cancer diagnosis and Gleason grading 2024-Sep-03, Cell discovery IF:13.0Q1 DOI:10.1038/s41421-024-00710-y PMID:39223118	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7540	2024-09-06	Learning co-plane attention across MRI sequences for diagnosing twelve types of knee abnormalities 2024-Sep-02, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-51888-4 PMID:39223149	研究论文	本文介绍了一种利用共平面注意力机制的深度学习模型，用于跨MRI序列诊断十二种膝关节异常	引入了共平面注意力机制，提高了模型对多序列MRI图像的分类能力	未提及具体限制	开发一种能够准确分类膝关节异常的深度学习模型	多序列膝关节MRI图像及其对应的异常类型	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	1748名受试者和12种异常类型