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
161	2024-11-10	Sugarcane leaf dataset: A dataset for disease detection and classification for machine learning applications 2024-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110268 PMID:38533124	研究论文	本文介绍了一个名为“甘蔗叶数据集”的新数据集，用于甘蔗疾病检测和分类的机器学习应用	该数据集包含了6748张高分辨率甘蔗叶图像，分为九种疾病类别、健康叶类别和枯叶类别，覆盖了多种甘蔗疾病，为机器学习算法的发展提供了宝贵的资源	NA	开发用于甘蔗叶疾病检测和分类的机器学习算法	甘蔗叶及其相关疾病	机器学习	NA	深度学习、特征提取、模式识别	NA	图像	6748张甘蔗叶图像
162	2024-11-08	Assessing brain involvement in Fabry disease with deep learning and the brain-age paradigm 2024-Apr, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.26599 PMID:38520360	研究论文	本文使用深度学习和脑龄范式评估法布里病患者的脑部是否比正常人更老，并验证脑预测年龄差异（brain-PAD）作为疾病严重程度生物标志物的可能性	首次使用深度学习和脑龄范式评估法布里病患者的脑部年龄，并验证brain-PAD作为疾病严重程度生物标志物的有效性	研究样本仅来自单一机构，且样本量相对较小	评估法布里病患者的脑部是否比正常人更老，并验证brain-PAD作为疾病严重程度生物标志物的有效性	法布里病患者和健康对照组的脑部MRI扫描数据	计算机视觉	罕见病	MRI扫描	DenseNet	图像	52名法布里病患者和58名健康对照组
163	2024-10-30	Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning in Nutrition: A Systematic Review 2024-Apr-06, Nutrients IF:4.8Q1 DOI:10.3390/nu16071073 PMID:38613106	综述	本文综述了人工智能、机器学习和深度学习在营养科学中的应用	本文通过系统性文献回顾方法，全面调查了AI在营养科学中的现状，并探讨了其潜在应用和未来方向	本文主要基于文献回顾，未进行实际实验或数据分析	旨在全面了解AI、ML和DL在营养科学中的应用现状，并指出未来的挑战和方向	AI在营养科学中的应用，包括智能个性化营养、饮食评估、食物识别与追踪、疾病预防的预测建模以及疾病诊断与监测	机器学习	NA	机器学习、深度学习	NA	NA	NA
164	2024-10-30	Precise localization of corneal reflections in eye images using deep learning trained on synthetic data 2024-04, Behavior research methods IF:4.6Q1 DOI:10.3758/s13428-023-02297-w PMID:38114880	研究论文	本文提出了一种使用深度学习方法在眼图像中精确定位角膜反射中心的方法	本文使用仅在合成数据上训练的卷积神经网络（CNN），避免了在真实眼图像上进行监督训练所需的手动标注过程	NA	开发一种精确的角膜反射中心定位方法，解决深度学习模型在注视估计中数据可用性的问题	角膜反射中心在眼图像中的定位	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	合成数据和两个包含高质量视频的真实眼图像数据集
165	2024-10-30	Deep learning models for webcam eye tracking in online experiments 2024-04, Behavior research methods IF:4.6Q1 DOI:10.3758/s13428-023-02190-6 PMID:37608235	研究论文	本文研究了在远程在线心理实验中使用网络摄像头进行眼动追踪的深度学习模型	本文首次将深度学习方法应用于远程在线心理实验中的眼动追踪，并评估了其性能	研究样本量较小，仅涉及65名参与者	旨在解决远程眼动追踪设置中的关键挑战，并评估基于外观的深度学习眼动追踪和眨眼检测方法	65名参与者在家中使用笔记本电脑进行一系列眼动追踪任务	计算机视觉	NA	深度学习	基于外观的模型	视频	65名参与者
166	2024-10-28	BAU-Insectv2: An agricultural plant insect dataset for deep learning and biomedical image analysis 2024-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110083 PMID:38328295	research paper	本文介绍了一个名为BAU-Insectv2的新型农业数据集，专为深度学习和生物医学图像分析设计，重点关注植物-昆虫相互作用	该数据集包含了高分辨率图像，捕捉了不同农业环境中植物-昆虫相互作用的复杂细节，为深度学习和生物医学图像分析提供了新的资源	NA	利用深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）和先进的图像分析技术，实现精确的昆虫检测、分类和对农业生态系统中昆虫相关模式的深入理解	主要关注南亚作物种植中的昆虫相关问题	computer vision	NA	深度学习	CNN	image	包含大量高分辨率图像，具体数量未明确
167	2024-10-28	KZ-BD: Dataset of Kazakhstan banknotes with annotations 2024-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110076 PMID:38348328	研究论文	本文介绍了哈萨克斯坦钞票数据集（KZ-BD），这是一个包含4200张精心标注图像的独特数据集，涵盖14个不同类别	本文的创新点在于填补了哈萨克斯坦货币在深度学习研究中的数据空白，提供了一个全面的数据集，有助于更好地评估和微调机器学习模型	NA	本文的研究目的是解决货币识别中准确识别面额的挑战，特别是处理同一类别货币的变化和光照条件不一致的问题	本文的研究对象是哈萨克斯坦的货币，包括硬币和纸币，面额从1到20,000坚戈	计算机视觉	NA	NA	NA	图像	4200张标注图像
168	2024-10-25	OCTess: AN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION ALGORITHM FOR AUTOMATED DATA EXTRACTION OF SPECTRAL DOMAIN OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY REPORTS 2024-04-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000003990 PMID:37948741	研究论文	开发了一种用于从Cirrus SD-OCT视网膜立方体报告中自动提取数据的光学字符识别算法	该算法在准确性和效率上均优于人工提取，实现了近完美的数据提取	NA	开发一种自动化的光学字符识别算法，以减少从光谱域光学相干断层扫描报告中提取数据的时间和资源消耗	Cirrus SD-OCT视网膜立方体报告	计算机视觉	NA	光学字符识别（OCR）	长短期记忆网络（LSTM）	图像	675份SD-OCT单眼视网膜立方体报告
169	2024-10-24	Fast MRI Reconstruction Using Deep Learning-based Compressed Sensing: A Systematic Review 2024-Apr-30, ArXiv PMID:38745700	综述	本文综述了基于深度学习的压缩感知在快速MRI重建中的应用	本文系统地分析了各种基于深度学习的压缩感知MRI技术，包括端到端、展开优化、自监督和联邦学习方法	本文未详细讨论每种方法的具体实现细节和实验结果	探讨基于深度学习的压缩感知技术在提高MRI成像速度中的作用	基于深度学习的压缩感知MRI技术	计算机视觉	NA	压缩感知	深度学习	图像	NA
170	2024-10-24	Missing Wedge Completion via Unsupervised Learning with Coordinate Networks 2024-Apr-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.12.589090 PMID:38712113	研究论文	本文提出了一种基于坐标网络的无监督学习方法，用于解决冷冻电子断层扫描中的缺失楔形问题	引入了一种无监督学习方法，使用坐标网络直接优化网络权重，无需预训练，减少了重建时间	本文仅提出了概念验证方法，未详细讨论其在实际应用中的广泛适用性	改进冷冻电子断层扫描中的缺失楔形问题，提高重建质量	冷冻电子断层扫描中的缺失楔形问题	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描	坐标网络	图像	未具体说明样本数量
171	2024-10-24	Revolutionizing Postoperative Ileus Monitoring: Exploring GRU-D's Real-Time Capabilities and Cross-Hospital Transferability 2024-Apr-25, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.04.24.24306295 PMID:38712199	研究论文	本文探讨了GRU-D模型在术后肠梗阻风险实时评估中的应用及其跨医院转移能力	首次探索了深度学习模型GRU-D在术后肠梗阻风险评估中的应用及其跨电子健康记录系统的转移能力	研究主要集中在术后肠梗阻的预测任务难度和病例发生率上，对训练数据和转移策略的影响关注较少	评估GRU-D模型在术后肠梗阻风险实时评估中的性能及其跨医院的转移能力	术后肠梗阻风险评估	机器学习	NA	深度学习	GRU-D	电子健康记录	7349例结直肠手术
172	2024-10-24	Exploring the Potential of Structure-Based Deep Learning Approaches for T cell Receptor Design 2024-Apr-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.19.590222 PMID:38712216	研究论文	研究探讨了基于结构的深度学习方法在T细胞受体设计中的潜力	首次探索了两种基于结构的深度学习蛋白质设计方法（ProteinMPNN和ESM-IF）在固定骨架T细胞受体设计中的应用	研究中识别了现有方法的不足之处，需要进一步改进	探索基于结构的深度学习方法在设计T细胞受体以结合目标抗原肽方面的潜力	T细胞受体及其与目标抗原肽的结合	机器学习	癌症	深度学习	ProteinMPNN, ESM-IF	蛋白质3D结构和序列	NA
173	2024-10-24	Calculating Protein-Ligand Residence Times Through State Predictive Information Bottleneck based Enhanced Sampling 2024-Apr-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.16.589710 PMID:38659748	研究论文	本文提出了一种半自动化的协议，通过基于深度学习的SPIB方法和增强采样技术metadynamics来计算蛋白质-配体复合物的停留时间	本文首次将深度学习方法SPIB与增强采样技术metadynamics结合，用于计算蛋白质-配体复合物的停留时间，并展示了其在多个蛋白质-配体复合物中的应用效果	本文仅在六个蛋白质-配体复合物上进行了验证，未来需要在更多样化的数据集上进行测试	提高药物疗效和理解生物化学中的目标识别机制	蛋白质-配体复合物的停留时间	生物化学	癌症	分子动力学模拟	深度学习模型	蛋白质-配体复合物数据	六个蛋白质-配体复合物，包括抗癌药物Imatinib（Gleevec）与野生型Abl激酶及其耐药突变体的解离
174	2024-10-24	Overcoming Limitations to Deep Learning in Domesticated Animals with TrioTrain 2024-Apr-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.15.589602 PMID:38659907	研究论文	本文探讨了在非人类基因组中使用基于人类基因组训练的深度学习模型进行变异检测的局限性，并提出了TrioTrain方法来克服这些限制	首次引入多物种DeepVariant模型，通过TrioTrain方法自动扩展DeepVariant以适应无Genome In A Bottle资源的物种，并使用区域洗牌技术来缓解SLURM集群的障碍	受限于不完美的标签，多物种、基于三联体的训练方法在某些情况下仍存在局限性	评估基于人类基因组训练的模型在其他物种中的适用性，并开发一种新的方法来扩展深度学习模型以适应多物种基因组	牛、牦牛和野牛的基因组	生物信息学	NA	深度学习	DeepVariant	基因组数据	使用了牛、牦牛和野牛的三联体样本，共进行了30次模型迭代
175	2024-10-24	Design of the COMEBACK and BACKHOME Studies, Longitudinal Cohorts for Comprehensive Deep Phenotyping of Adults with Chronic Low-Back Pain (cLBP): a part of the BACPAC Research Program 2024-Apr-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.04.09.24305574 PMID:38645207	研究论文	本文介绍了COMEBACK和BACKHOME两个纵向队列研究的设计，旨在对慢性腰背痛（cLBP）成人进行全面深度表型分析	本文提出了两个大型纵向队列研究，旨在通过深度表型分析定义慢性腰背痛的亚型和疼痛机制，以推动个性化治疗的发展	NA	定义慢性腰背痛的表型和疼痛机制，以推动个性化治疗的发展	慢性腰背痛（cLBP）成人	NA	腰背痛	深度学习方法	NA	传统数据分析	COMEBACK研究涉及450名成人，BACKHOME研究涉及约3000名美国成人
176	2024-10-21	Quantization avoids saddle points in distributed optimization 2024-Apr-23, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2319625121 PMID:38640343	研究论文	本文研究了分布式非凸优化中的鞍点问题，并提出了一种利用量化技术避免鞍点的解决方案	提出了一种随机量化方案，能够有效逃离鞍点并确保收敛到二阶平稳点	NA	解决分布式非凸优化中的鞍点问题	分布式系统中的非凸优化问题	机器学习	NA	量化技术	NA	数据集	使用基准数据集进行实验
177	2024-10-19	Synthetically accessible de novo design using reaction vectors: Application to PARP1 inhibitors 2024-Apr, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.202300183 PMID:38258328	研究论文	本文介绍了基于反应向量的从头设计方法，应用于合成可及且具有生物活性的PARP1抑制剂	本文提出了一种基于反应向量的从头设计方法，通过模拟合成化学和已知的反应步骤，直接解决合成可及性问题	使用少量手工编码的转换限制了可访问的化学空间，且在文献中成功设计和执行分子及其合成路线的例子较少	验证基于反应向量的软件在设计合成可及且具有生物活性的化合物方面的有效性	设计合成可及且具有生物活性的PARP1抑制剂	NA	NA	NA	NA	NA	NA
178	2024-10-17	Transferable non-invasive modal fusion-transformer (NIMFT) for end-to-end hand gesture recognition 2024-04-09, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad39a5 PMID:38565124	研究论文	本文提出了一种可迁移的非侵入式模态融合-变压器（NIMFT）模型，用于端到端的手势识别	创新点在于使用非侵入式的多模态融合机制，通过多头的交叉注意力机制有效整合sEMG和ACC信号，提高了模型的泛化能力和训练效率	NA	开发一种端到端且可跨受试者迁移的模型，用于手势识别	手势识别中的sEMG和ACC信号	机器学习	NA	多模态融合	变压器（Transformer）	信号	Ninapro DB2数据集中的三个动作集
179	2024-10-05	A Deep Learning Model Enhances Clinicians' Diagnostic Accuracy to More Than 96% for Anterior Cruciate Ligament Ruptures on Magnetic Resonance Imaging 2024-04, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2023.08.010 PMID:37597705	研究论文	开发了一种深度学习模型，用于在磁共振成像（MRI）上准确检测前交叉韧带（ACL）撕裂，并评估其对临床医生诊断准确性和效率的影响	该模型显著提高了所有临床医生的诊断准确性，超过96%，并且在诊断时间上也有显著减少	研究是回顾性的，且样本主要来自特定时间段和特定中心的患者	开发和验证一种深度学习模型，以提高临床医生对前交叉韧带撕裂的诊断准确性和效率	前交叉韧带撕裂的诊断	计算机视觉	运动损伤	深度学习	深度学习模型	图像	训练数据集包含22,767个MRI，验证数据集包含4,086个MRI，共有38名临床医生参与诊断3,800个MRI
180	2024-10-05	Editorial Commentary: Artificial Intelligence Analysis of Biomedical, Large, Clinical Registry Data Using Machine Learning Requires Tens of Thousands of Subjects and a Focus on Substantial Clinical Benefit: Minimal Clinically Important Difference Is too Low a Bar 2024-04, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2023.10.035 PMID:38219135	评论	本文讨论了使用机器学习分析大型临床注册数据以评估髋关节镜手术效果的必要性	提出需要数万名受试者进行深度学习模型训练，并强调临床相关性指标应超越最小临床重要差异（MCID）	未提及具体限制	探讨如何利用机器学习分析大型临床注册数据以评估髋关节镜手术效果	髋关节镜手术对髋关节撞击综合征（FAIS）患者的疗效	机器学习	髋关节疾病	机器学习	深度学习模型	临床注册数据	数万名受试者