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
8041	2024-08-26	Super-resolution reconstruction for early cervical cancer magnetic resonance imaging based on deep learning 2024-Aug-22, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-024-01281-5 PMID:39175006	研究论文	本研究旨在开发一种专门针对早期宫颈癌磁共振成像图像质量和高分辨率增强的超分辨率算法	采用创新的SR算法，结合复杂架构和深度卷积核，通过多输入模型训练匹配的输入图像对，显著提高了图像质量和分辨率	NA	开发适用于早期宫颈癌磁共振成像的超分辨率算法，以提高图像质量和分辨率	早期宫颈癌磁共振成像图像	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	CNN	图像	两个不同放大因子的独立数据集
8042	2024-08-26	A hybrid deep learning approach to solve optimal power flow problem in hybrid renewable energy systems 2024-Aug-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69483-4 PMID:39169061	研究论文	本文提出了一种结合深度强化学习与量子启发遗传算法的新型混合模型，用于解决混合可再生能源系统中的最优潮流问题	该研究引入深度强化学习与量子启发遗传算法的结合，有效提高了全局搜索能力和适应实时环境的能力	文章未明确提及具体限制	确保电压稳定性，最小化功率损耗和燃料成本	混合可再生能源系统中的最优潮流问题	机器学习	NA	深度强化学习	DRL-QIGA	系统数据	使用修改后的IEEE 30总线系统进行实验评估
8043	2024-08-26	Context-embedded hypergraph attention network and self-attention for session recommendation 2024-Aug-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-66349-7 PMID:39169084	研究论文	本文提出了一种名为C-HAN的新型会话推荐模型，该模型包含上下文嵌入的超图注意力网络和自注意力两个并行模块，旨在捕捉项目间的内在一致性和顺序依赖性	C-HAN模型引入了不同类型的交互上下文以增强模型的上下文感知能力，并通过软注意力机制有效整合两种类型的信息	NA	解决会话推荐中用户意图建模的挑战，特别是在短历史序列中有限证据的情况下	会话推荐中的用户意图建模	机器学习	NA	超图注意力网络，自注意力机制	C-HAN	序列数据	三个真实世界数据集
8044	2024-08-26	Phosphorus prediction in the middle reaches of the Yangtze river based on GRA-CEEMDAN-CNLSTM-DBO 2024-Aug-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70262-4 PMID:39169112	研究论文	本研究通过集成先进的建模技术，旨在提高长江中游总磷（TP）浓度的预测准确性	提出了GRA-CEEMDAN-CN1D-LSTM-DBO模型，该模型在预测TP浓度方面显著优于传统的BP、LSTM和GRU模型	随着与大坝距离的增加，预测精度逐渐下降，表明三峡大坝运营对下游TP浓度的影响减弱	提高长江中游总磷浓度的预测准确性，为洪水季节的动态水位控制提供有价值的见解	长江中游的总磷浓度	机器学习	NA	Grey Relational Analysis (GRA)	CN1D-LSTM-DBO	水质量参数数据	使用了三峡水库（TGR）的运营和排放数据，以及下游河段的水质参数
8045	2024-08-26	A comparison between machine and deep learning models on high stationarity data 2024-Aug-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70341-6 PMID:39169110	研究论文	本文比较了机器学习和深度学习模型在高度平稳数据上的性能，特别是预测意大利收费站车辆通过数量的情况	研究发现某些机器学习算法在时间序列特征识别和预测准确性上优于深度学习模型	NA	研究时间序列特征，并比较机器学习和深度学习模型在预测任务上的表现	预测意大利收费站车辆通过数量	机器学习	NA	支持向量机、随机森林、极端梯度提升（XGBoost）、循环神经网络与长短期记忆（RNN-LSTM）	RNN-LSTM	时间序列数据	8766行数据，6列相关收费站信息
8046	2024-08-26	The combination of HSI and NMR techniques with deep learning for identification of geographical origin and GI markers of Lycium barbarum L 2024-Aug-21, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2024.140903 PMID:39178543	研究论文	本研究提出了一种结合高光谱成像（HSI）、核磁共振（NMR）和改进的ResNet-34深度学习模型，用于准确识别枸杞的地理来源和地理标志（GI）标记	本研究通过SHapley Additive exPlanations（SHAP）基于特征选择提高了模型的准确性和效率，并通过Pearson相关性分析增强了HSI数据的解释性	NA	快速准确地识别枸杞的地理来源	枸杞的地理来源和地理标志标记	机器学习	NA	高光谱成像（HSI）、核磁共振（NMR）	ResNet-34	图像	未明确提及样本数量
8047	2024-08-26	Industry 4.0 Technologies in Maternal Health Care: Bibliometric Analysis and Research Agenda 2024-Aug-08, JMIR pediatrics and parenting IF:2.1Q2 DOI:10.2196/47848 PMID:39116433	文献计量分析	本研究探讨了工业4.0技术在孕产妇保健中的当前实施情况和影响，并进行了主题景观映射，提出了未来研究议程	提出了一个包含四个绩效因素的概念框架，用于流程改进，并建议了治理、采用、基础设施、隐私和安全方面的研究议程	NA	调查工业4.0技术在孕产妇保健中的应用和影响，并提出未来研究方向	工业4.0技术在孕产妇保健中的应用，包括护理流程、治疗方法和自动化妊娠监测	数字健康	孕产妇保健	文献计量分析	NA	文献	从1985年到2022年，共检索到1003篇英文论文，最终保留136篇
8048	2024-08-26	Deep Learning for Histopathological Assessment of Esophageal Adenocarcinoma Precursor Lesions 2024-Aug, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2024.100531 PMID:38830407	研究论文	本文开发了一种两阶段的AI系统，利用深度学习技术对Barrett食管相关异型增生进行组织病理学评估	该AI系统在评估Barrett食管相关异型增生的准确性上超过了55名国际胃肠病理学家中的53名	AI系统在实际临床环境中的表现尚未完全明确	提高病理工作流程的效率和准确性	Barrett食管相关异型增生的组织病理学评估	数字病理学	食管腺癌	深度学习	NA	图像	290张全切片图像
8049	2024-08-26	Extent and Topography of Subretinal Drusenoid Deposits Associate With Rod-Mediated Vision in Aging and AMD: ALSTAR2 Baseline 2024-Aug-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.65.10.25 PMID:39163034	研究论文	本研究使用监督深度学习量化了与年龄相关性黄斑变性（AMD）相关的亚视网膜硬性沉积物（SDDs）的负担，并探讨了其与视力和感光细胞地形的关系。	采用卷积神经网络对近红外反射图像进行SDD分割，并通过光学相干断层扫描进行手动校对，提高了SDD面积测量的准确性。	NA	研究SDD面积与杆状细胞介导的视力之间的关系，并探讨SDD形成的地形因素。	亚视网膜硬性沉积物（SDDs）及其与视力和感光细胞地形的关系。	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	卷积神经网络	CNN	图像	428只眼睛，来自428名60岁以上的参与者
8050	2024-08-26	aiSEGcell: User-friendly deep learning-based segmentation of nuclei in transmitted light images 2024-Aug, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012361 PMID:39178193	研究论文	介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）的用户友好型软件aiSEGcell，用于在明场图像中分割细胞核和细胞	aiSEGcell能够准确分割来自具有挑战性的明场图像的细胞核，类似于手动分割，并且不需要转基因或染料荧光标记	目前需要优化的实验条件和计算专家	开发一种用户友好的软件，用于在明场图像中自动分割细胞核和细胞	不同原代细胞类型在2D培养中的细胞核分割	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	110万个细胞核，2万张图像
8051	2024-08-26	HTINet2: herb-target prediction via knowledge graph embedding and residual-like graph neural network 2024-Jul-25, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae414 PMID:39175133	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的目标预测框架HTINet2，用于通过知识图谱嵌入和类似残差的图神经网络进行草药-目标预测	HTINet2框架包括三个关键模块：中药和临床知识图谱嵌入、残差图表示学习和监督目标预测，通过深度知识嵌入和残差图卷积网络捕捉草药和目标之间的深层交互	由于临床知识的不足和无监督模型的限制，草药目标的准确识别仍面临巨大的数据和模型挑战	旨在解决草药目标识别的挑战，揭示草药/药物的作用机制并发现新的治疗目标	草药及其治疗目标	机器学习	NA	知识图谱嵌入、图卷积网络	图神经网络	知识图谱	涉及大量中药属性和临床治疗知识
8052	2024-08-26	BertTCR: a Bert-based deep learning framework for predicting cancer-related immune status based on T cell receptor repertoire 2024-Jul-25, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae420 PMID:39177262	研究论文	提出了一种基于Bert的深度学习框架BertTCR，用于预测基于T细胞受体库的癌症相关免疫状态	BertTCR结合了预训练的蛋白质大型语言模型与深度学习架构，能够从TCRs中提取更深层次的上下文信息	NA	提高基于T细胞受体序列的癌症相关免疫状态预测的准确性	T细胞受体库及其在癌症相关免疫状态预测中的应用	机器学习	癌症	深度学习	Bert	序列	超过2000个公开可用的TCR库，涵盖17种癌症和健康样本
8053	2024-08-26	Explainable deep learning and biomechanical modeling for TMJ disorder morphological risk factors 2024-Jul-11, JCI insight IF:6.3Q1 DOI:10.1172/jci.insight.178578 PMID:38990647	研究论文	本文提出了一种结合3D可解释深度学习和多尺度生物力学模型的混合方法，用于系统地识别颞下颌关节（TMJ）疾病的形态风险因素并阐明其与TMJ生物力学和生物力学机制的关系	本文的创新点在于结合了深度学习和生物力学模型，为深度学习在临床应用中的转化提供了生物力学背景，增加了方法对较小临床数据集的可访问性	深度学习在病因学研究中的临床应用受到其无法提供足够的机制理解背景的限制	旨在通过结合深度学习和生物力学模型，系统地识别TMJ疾病的形态风险因素并阐明其机制	颞下颌关节（TMJ）疾病的形态风险因素及其与TMJ生物力学和生物力学机制的关系	机器学习	颞下颌关节疾病	3D可解释深度学习，多尺度生物力学模型	3D卷积神经网络（CNN）	3D形态特征数据	参与者的下颌骨形态特征数据，包括髁突、下颌支和下巴
8054	2024-08-26	Deep learning-based predictive models for forex market trends: Practical implementation and performance evaluation 2024 Jul-Sep, Science progress IF:2.6Q2 DOI:10.1177/00368504241275370 PMID:39169858	研究论文	本文提出并评估了基于深度学习的预测模型在实际外汇市场交易中的应用	本文引入了三值标签的使用，相比传统的两值标签，提高了预测的准确性并减少了订单数量	NA	旨在通过深度学习模型提高外汇市场趋势预测的准确性和实用性	外汇市场趋势	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	金融数据	使用真实世界的Yahoo Finance数据集进行实验
8055	2024-08-26	PSMA-positive prostatic volume prediction with deep learning based on T2-weighted MRI 2024-Jun, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-024-01820-z PMID:38700556	研究论文	本研究旨在利用基于T2加权MRI的深度学习神经网络预测前列腺PSMA阳性体积	通过深度结构图像分析，能够检测到人类眼睛在MRI图像上无法识别的结构特征差异，从而预测病变是否为PSMA阳性	需要进一步的大规模队列研究和外部验证来评估PSMA摄取是否可以被准确预测	训练一个基于PSMA PET/MRI扫描的神经网络，以预测基于轴向T2加权序列的前列腺PSMA摄取增加	前列腺癌患者的前列腺PSMA阳性体积	计算机视觉	前列腺癌	MRI	C-ENet	图像	154例PSMA PET/MRI扫描，其中124例用于训练，30例用于测试
8056	2024-08-26	LERCause: Deep learning approaches for causal sentence identification from nuclear safety reports 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0308155 PMID:39172869	研究论文	本文介绍了LERCause数据集及其标注方法，用于核安全领域因果句子的分类	首次利用BERT相关模型进行核安全领域因果句子分类，并公开发布了标注数据和代码以支持后续研究的复现性	NA	提高核安全研究和应用中因果句子的识别准确性	核安全报告中的因果句子	自然语言处理	NA	BERT模型（BERT、BioBERT和SciBERT）、关键词启发式策略、标准机器学习方法（逻辑回归、梯度提升和支持向量机）、深度学习方法（卷积神经网络）	BERT、CNN	文本	10,608个标注句子
8057	2024-08-26	VT-3DCapsNet: Visual tempos 3D-Capsule network for video-based facial expression recognition 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0307446 PMID:39178187	研究论文	本文提出了一种基于视频的面部表情识别框架VT-3DCapsNet，通过引入改进的3D-ResNet架构和AU感知注意力模块，增强胶囊网络的特征表示能力，并结合基于时间金字塔网络的表情识别模块，提高识别准确性	本文的创新点在于提出了结合改进的3D-ResNet架构和AU感知注意力模块的3D-CapsNet模型，以及基于时间金字塔网络的表情识别模块，有效解决了传统CNN在处理面部表情变化时的局限性	NA	旨在提高基于视频的面部表情识别的准确性	面部表情识别	计算机视觉	NA	3D-CapsNet	CNN	视频	扩展的Kohn-Kanada (CK+)数据库和Acted Facial Expression in Wild (AFEW)数据库
8058	2024-08-25	Deep learning for tubes and lines detection in critical illness: Generalizability and comparison with residents 2024-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2024.100593 PMID:39175597	研究论文	本研究评估了深度学习模型在重症监护病房患者胸部X光片上对导管和管线分类的性能，并与外部公共数据集进行了比较	本研究通过规则基算法与深度学习的结合，显著提高了气管插管分类任务的性能	外部训练的模型在本地重症监护病房数据集上的泛化能力有限	评估外部训练的人工智能模型在重症监护病房常规中的性能	重症监护病房患者的胸部X光片上的导管和管线	机器学习	NA	深度学习	NA	图像	303张随机从重症监护病房数据库中抽取的X光片
8059	2024-08-25	HyEpiSeiD: a hybrid convolutional neural network and gated recurrent unit model for epileptic seizure detection from electroencephalogram signals 2024-Aug-21, Brain informatics DOI:10.1186/s40708-024-00234-x PMID:39167115	research paper	本文提出了一种名为HyEpiSeiD的深度学习框架，用于从脑电图信号中检测癫痫发作	HyEpiSeiD结合了卷积神经网络和门控循环单元，实现了高精度的癫痫发作检测	NA	实现高精度的患者特异性癫痫发作检测	从脑电图信号中检测癫痫发作	machine learning	NA	NA	CNN, LSTM	信号	使用了两个公开数据集，UCI Epilepsy和Mendeley数据集
8060	2024-08-25	Real-time estimation of the optimal coil placement in transcranial magnetic stimulation using multi-task deep learning 2024-08-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70367-w PMID:39169126	研究论文	本文开发了一种多任务深度神经网络，用于实时估计经颅磁刺激（TMS）中最佳线圈放置位置	提出的Attention U-Net模型能够在35毫秒内提供精确的线圈优化，远快于传统的数值计算框架	NA	开发一种能够在实时应用中优化TMS线圈放置的计算模型	TMS中的最佳线圈放置位置及其诱导的电场	机器学习	NA	多任务深度学习	Attention U-Net	数值优化数据	包括健康受试者和胶质母细胞瘤患者