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
1821	2025-02-24	Deep learning performance on MRI prostate gland segmentation: evaluation of two commercially available algorithms compared with an expert radiologist 2024-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.1.015002 PMID:38404754	研究论文	本研究评估了两种商用深度学习算法在MRI前列腺分割中的表现，并与专家放射科医生的手动分割进行了比较	在真实临床环境中评估商用AI模型的前列腺分割性能，填补了现有研究的空白	未对深度学习算法进行内部训练，且样本量相对较小	验证商用AI模型在前列腺分割中的准确性和临床应用价值	123名患者的多中心、多扫描仪MRI数据集	数字病理学	前列腺癌	深度学习算法	深度学习算法（DLA1和DLA2）	MRI图像	123名患者
1822	2025-02-23	Cough2COVID-19 detection using an enhanced multi layer ensemble deep learning framework and CoughFeatureRanker 2024-10-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76639-9 PMID:39448760	研究论文	本文介绍了Cough2COVID-19框架，该框架利用咳嗽音频信号进行COVID-19检测，并通过多层级集成深度学习（MLEDL）框架提高检测效率	提出了Cough2COVID-19框架和CoughFeatureRanker算法，通过咳嗽音频信号进行非侵入性COVID-19检测，显著提高了检测的准确性和效率	未提及具体的研究局限性	开发一种成本效益高、非侵入性且广泛可及的COVID-19检测方法	咳嗽音频信号	机器学习	COVID-19	多层级集成深度学习（MLEDL）	集成深度学习框架	音频	未提及具体样本数量
1823	2025-02-23	Deep learning improves physician accuracy in the comprehensive detection of abnormalities on chest X-rays 2024-10-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76608-2 PMID:39448764	研究论文	本文介绍了一种FDA批准的AI系统，通过深度学习算法辅助医生全面检测和定位胸部X光片上的异常	该AI系统在胸部X光片异常检测中表现出高准确性，并显著提高了医生（包括非放射科医生）的诊断准确性和效率	未提及具体局限性	研究目的是通过AI系统提高医生在胸部X光片异常检测中的准确性	胸部X光片	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	大规模数据集及公开数据集
1824	2025-02-23	Generating multi-pathological and multi-modal images and labels for brain MRI 2024-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103278 PMID:39059240	研究论文	本文提出了一种两阶段生成模型，能够生成2D和3D语义标签图及对应的多模态图像，用于增强真实数据集并支持下游分割任务	提出了一种结合潜在扩散模型和VAE-GAN的两阶段生成模型，能够生成成对的图像和分割样本，填补了该领域的空白	未明确提及模型在特定病理条件下的生成效果或对复杂病理的适应性	开发一种生成模型，用于生成多病理和多模态的脑MRI图像及标签，以增强数据集并支持下游分割任务	脑MRI图像及语义标签图	计算机视觉	NA	潜在扩散模型、VAE-GAN	生成模型（潜在扩散模型、VAE-GAN）	图像（2D和3D脑MRI图像）	未明确提及具体样本数量
1825	2025-02-23	Adaptive spatial-channel feature fusion and self-calibrated convolution for early maize seedlings counting in UAV images 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1496801 PMID:39980762	研究论文	本文提出了一种基于DINO的深度学习方法RC-Dino，用于提高无人机图像中早期玉米幼苗计数的准确性	引入了两种创新组件：自校准卷积层RSCconv和自适应空间特征融合模块ASCFF，以提高早期玉米幼苗在特征图中的表示和区分能力	未提及具体局限性	提高无人机图像中早期玉米幼苗计数的准确性	早期玉米幼苗	计算机视觉	NA	深度学习	DINO, Faster R-CNN, RetinaNet, YOLOX, Deformable DETR	图像	1,233张标注图像，共83,404个标注
1826	2025-02-23	Efficient and accurate identification of maize rust disease using deep learning model 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1490026 PMID:39980760	研究论文	本文开发了一种名为Maize-Rust的深度学习模型，用于高效准确地识别玉米锈病	该模型在YOLOv8s骨干网络中集成了SimAM模块和BiFPN进行尺度融合，并使用DWConv简化检测流程，显著提高了分类准确率和检测速度	未提及模型在其他作物病害上的泛化能力	提高玉米锈病的识别准确率和检测效率，以支持大规模田间锈病的有效检测和管理	玉米锈病（普通玉米锈病和南方玉米锈病）	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8s, Faster-RCNN, SSD	图像	未提及具体样本数量
1827	2025-02-22	Augmenting cybersecurity through attention based stacked autoencoder with optimization algorithm for detection and mitigation of attacks on IoT assisted networks 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81162-y PMID:39730515	研究论文	本文提出了一种基于注意力机制的堆叠自编码器与鹈鹕优化算法相结合的网络安全方法（CASAE-POADMA），用于检测和缓解物联网（IoT）辅助网络中的攻击	提出了结合注意力机制的堆叠自编码器（ASAE）和鹈鹕优化算法（POA）的新型网络安全方法，显著提高了攻击检测的准确性	方法仅在基准数据库上进行了验证，未在实际IoT网络环境中进行大规模测试	提高物联网网络的安全性，检测和缓解网络攻击	物联网（IoT）辅助网络	网络安全	NA	机器学习（ML）、深度学习（DL）	注意力机制的堆叠自编码器（ASAE）	网络数据	基准数据库
1828	2025-02-22	Intelligent ultrafast total-body PET for sedation-free pediatric [18F]FDG imaging 2024-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-024-06649-2 PMID:38383744	研究论文	本研究旨在开发深度学习技术，以提高无镇静儿科PET成像的可行性	开发了一种基于245名成年受试者的可变形3D U-Net模型，用于增强模拟快速成像的质量，并在无镇静的儿科患者中进行了前瞻性测试	样本量相对较小，仅包括16名儿童进行回顾性测试和5名儿童进行前瞻性测试	提高无镇静儿科PET成像的可行性	儿童患者	数字病理	NA	深度学习	3D U-Net	PET图像	245名成年受试者，16名儿童进行回顾性测试，5名儿童进行前瞻性测试
1829	2025-02-22	Inference of Developmental Hierarchy and Functional States of Exhausted T Cells from Epigenetic Profiles with Deep Learning 2024-04-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00261 PMID:38545680	研究论文	本研究介绍了一种基于深度神经网络的新型计算框架DeepEpiTEX，用于从表观遗传数据推断肿瘤微环境中耗竭T细胞的发育层次和功能状态	开发了DeepEpiTEX框架，首次利用多模态表观遗传数据（DNA甲基化、microRNA表达、长链非编码RNA表达）来推断耗竭T细胞的功能状态和发育层次，并发现了与免疫检查点阻断疗法反应的潜在关系	研究主要基于TCGA泛癌队列数据，虽然进行了外部验证，但仍需进一步在更大规模和多样化的数据集中验证其普适性	研究旨在通过表观遗传数据推断耗竭T细胞的功能状态和发育层次，以更好地理解肿瘤微环境中的T细胞异质性，并为个体化免疫治疗策略提供依据	耗竭T细胞（TEX）	机器学习	癌症	DNA甲基化测序、microRNA表达分析、长链非编码RNA表达分析	深度神经网络	表观遗传数据	TCGA泛癌队列中的30种实体瘤类型
1830	2025-02-22	Structure-Based Protein Assembly Simulations Including Various Binding Sites and Conformations 2024-04-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00212 PMID:38602938	研究论文	本文介绍了一种基于结构的快速计算模型GoCa，用于模拟大型多蛋白复合物的组装过程	GoCa模型区分了亚基内和亚基间的相互作用，允许包含耦合折叠和结合，并自动处理复合物中相同亚基的排列，同时允许定义多个最小（天然）结构	模型依赖于已知的天然结构，可能不适用于未知结构的复合物	研究大型多蛋白复合物的组装过程	多蛋白复合物	计算生物学	NA	基于结构的计算模型	GoCa	蛋白质结构数据	多个多蛋白复合物
1831	2025-02-21	Deep learning enhanced transmembranous electromyography in the diagnosis of sleep apnea 2024-Dec-31, BMC neuroscience IF:2.4Q3 DOI:10.1186/s12868-024-00913-9 PMID:39741274	研究论文	本文探讨了使用深度学习增强的跨膜肌电图（tmEMG）在睡眠呼吸暂停诊断中的应用	本文创新性地使用带有注意力机制的深度学习模型（transformer）来建模tmEMG数据，以区分来自对照组、神经源性患者和睡眠呼吸暂停患者的肌电信号	研究数据集相对较小，可能影响模型的泛化能力	研究目的是通过深度学习技术提高睡眠呼吸暂停的诊断准确性	研究对象包括健康对照组、中度至重度阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者和肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者	机器学习	睡眠呼吸暂停	跨膜肌电图（tmEMG）	transformer	肌电信号	177例经口肌电图记录，包括6名健康对照、5名中度至重度OSA患者和5名ALS患者
1832	2025-02-21	TPepPro: a deep learning model for predicting peptide-protein interactions 2024-12-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae708 PMID:39585721	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的深度学习模型TPepPro，用于预测肽-蛋白质相互作用	TPepPro结合了局部蛋白质序列特征提取和全局蛋白质结构特征提取的策略，并优化了结构特征神经网络的架构，显著减少了计算资源的需求	NA	开发一种高效预测肽-蛋白质相互作用的模型，以支持氨基酸药物的应用	肽-蛋白质相互作用	机器学习	NA	深度学习	Transformer	序列和结构特征	19,187对肽-蛋白质复合物
1833	2025-02-21	Ligand identification in CryoEM and X-ray maps using deep learning 2024-12-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae749 PMID:39700427	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的配体识别方法，适用于X射线衍射和冷冻电镜密度图	首次将深度学习应用于冷冻电镜密度图的配体识别，并展示了其在X射线晶体学中的同等效果	冷冻电镜图的标准化和配体质量评估存在挑战	提高结构导向药物设计中的配体识别准确性	X射线衍射和冷冻电镜密度图中的小分子配体	计算机视觉	NA	深度学习	3D点云处理模型	3D密度图	NA
1834	2025-02-21	Ligand Identification in CryoEM and X-ray Maps Using Deep Learning 2024-Dec-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.27.610022 PMID:39257821	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的配体识别方法，适用于X射线衍射和冷冻电镜（cryoEM）密度图	首次将深度学习应用于冷冻电镜密度图的配体识别，并展示了其与现有X射线晶体学机器学习方法相当的性能	冷冻电镜图谱的标准化和配体质量评估仍存在挑战	提高结构导向药物设计中的配体识别准确性	X射线衍射和冷冻电镜密度图中的小分子配体	计算机视觉	NA	深度学习	3D点云处理模型	3D密度图	NA
1835	2025-02-21	3D-BCLAM: A Lightweight Neurodynamic Model for Assessing Student Learning Effectiveness 2024-Dec-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24237856 PMID:39686393	研究论文	本文提出了一种轻量级的神经动力学模型3D-BCLAM，用于评估学生的学习效果	创新性地结合了双向卷积长短期记忆（BCL）和动态注意力机制，以极低的计算成本高效捕捉时间序列中的情感动态变化	NA	评估学生的学习效果，深入理解学习过程，准确诊断学习障碍，并制定有效的教学策略	学生的学习效果	机器学习	NA	NA	3D-BCLAM（结合双向卷积长短期记忆和动态注意力机制）	时间序列数据	NA
1836	2025-02-21	Deep learning in image segmentation for cancer 2024-Dec, Journal of medical radiation sciences IF:1.8Q3 DOI:10.1002/jmrs.839 PMID:39503190	研究论文	本文探讨了深度学习在癌症成像中的作用，特别是其在自动图像分割中的应用	展示了基于U-Net和卷积神经网络的架构在CT扫描中的身体成分分析和MRI图像中的直肠肿瘤分割中的速度和准确性提升	需要进一步研究以解决不同成像系统间图像质量差异的问题	研究深度学习在癌症图像分割中的应用	CT扫描和MRI图像	计算机视觉	癌症	深度学习	U-Net, CNN	图像	NA
1837	2025-02-21	Making sense of missense: challenges and opportunities in variant pathogenicity prediction 2024-Dec-01, Disease models & mechanisms IF:4.0Q1 DOI:10.1242/dmm.052218 PMID:39676521	研究论文	本文讨论了变异致病性预测的计算工具及其在临床变异解释中的应用	介绍了不依赖已知变异分类进行训练的模型，如AlphaMissense，这些模型能克服当前临床数据库的偏差，并更好地泛化到新的未分类变异	AlphaMissense作为一个大型深度学习模型，缺乏可解释性，不评估变异的功能影响，且提供的致病性评分不是疾病特异性的	提高变异解释计算工具的可解释性和精确性，以推进临床遗传学的发展	变异致病性预测模型	机器学习	NA	深度学习	AlphaMissense, AlphaFold	功能数据和临床数据	NA
1838	2025-02-21	Improved prediction of post-translational modification crosstalk within proteins using DeepPCT 2024-11-28, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae675 PMID:39570595	研究论文	本文提出了一种名为DeepPCT的深度学习算法，用于预测蛋白质内的翻译后修饰（PTM）交叉对话	DeepPCT结合了AlphaFold2预测的蛋白质结构，通过序列和结构嵌入以及交叉注意力技术，构建了深度学习分类器，显著提高了预测准确性	尽管DeepPCT在预测PTM交叉对话方面表现出色，但其性能仍可能受到蛋白质结构预测准确性的限制	提高蛋白质内翻译后修饰（PTM）交叉对话的预测准确性	蛋白质内的翻译后修饰（PTM）交叉对话	机器学习	NA	深度学习，图神经网络，随机森林模型	深度学习分类器，图神经网络，随机森林模型	蛋白质序列和结构数据	NA
1839	2025-02-21	Deep Learning-Assisted Assessing of Single Circulating Tumor Cell Viability via Cellular Morphology 2024-10-22, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c03334 PMID:39384089	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用于通过细胞形态学评估单个循环肿瘤细胞（CTC）的活力	利用深度学习模型从细胞形态学特征中准确识别和评估单个CTC的活力，为癌症诊断、预后评估和疗效判断提供了新的非侵入性方法	由于CTC在人体血液中极为稀少，样本获取和标注可能存在挑战	开发一种高效、准确且非侵入性的方法，用于评估单个CTC的活力	循环肿瘤细胞（CTCs）	数字病理学	癌症	细胞计数试剂盒-8（CCK-8）	卷积神经网络（CNN）	图像	未明确提及具体样本数量
1840	2025-02-21	Is cardiovascular risk profiling from UK Biobank retinal images using explicit deep learning estimates of traditional risk factors equivalent to actual risk measurements? A prospective cohort study design 2024-10-08, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2023-078609 PMID:39384229	研究论文	本研究旨在通过深度学习模型从视网膜图像中预测心血管疾病风险，并与基于实际风险测量的模型进行比较	使用两阶段深度学习神经网络从视网膜图像中估计10种传统心血管疾病风险因素，并预测5年主要不良心血管事件（MACE）风险	研究仅基于UK Biobank的数据，可能无法推广到其他人群	确定从视网膜图像中进行心血管风险预测模型的性能，并与实际风险测量模型进行比较	UK Biobank中的52,297条包含视网膜图像和5年MACE累积发病率的数据	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	两阶段深度学习神经网络	图像	52,297条数据，分为训练集（31,403）、验证集（10,420）和测试集（10,474）