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
541	2024-08-07	HisCl1 regulates gustatory habituation in sweet taste neurons and mediates sugar ingestion in Drosophila 2024-May-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.06.592591 PMID:38765964	研究论文	本文研究了果蝇中甜味神经元对甜味的习惯化调节机制，特别是通过HisCl1基因的作用。	首次揭示了HisCl1基因在果蝇甜味神经元习惯化中的作用，并展示了其在食物摄入调节中的重要性。	NA	探究果蝇甜味神经元习惯化的细胞自主机制及其基因调控。	果蝇的甜味神经元及其对甜味的习惯化反应。	神经科学	NA	深度学习、光遗传学刺激、单感器电生理学	深度学习模型	神经元活动数据	涉及多种化学感觉器官的甜味神经元
542	2024-08-07	Versatile multiple object tracking in sparse 2D/3D videos via deformable image registration 2024-May, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012075 PMID:38768230	研究论文	本文提出了一种名为ZephIR的图像配准框架，用于在2D和3D视频中的半监督多目标跟踪	ZephIR框架通过引入可调整参数，能够适应不同生物系统的空间和时间先验，从而在多种应用中实现准确和通用的跟踪	需要用户提供少量注释以交互式改进跟踪结果	开发一种能够适应不同数据集的多目标跟踪方法，以解决手动跟踪在大数据集上的低效率问题	跟踪行为动物的身体部位、从变形组织中的细胞提取荧光信号以及分析发育过程中细胞迁移模式	计算机视觉	NA	图像配准	空间变换网络	视频	多种生物系统的2D和3D视频数据
543	2024-08-07	PEA-m6A: an ensemble learning framework for accurately predicting N6-methyladenosine modifications in plants 2024-May-31, Plant physiology IF:6.5Q1 DOI:10.1093/plphys/kiae120 PMID:38428981	研究论文	本文介绍了一种名为PEA-m6A的集成学习框架，用于准确预测植物基因组中的N6-甲基腺苷修饰	PEA-m6A框架通过集成学习构建m6A预测模型，并利用预训练模型进行迁移学习，提高了小样本训练任务中m6A修饰预测的准确性	NA	开发一个统一的、模块化的、参数化的框架，用于简化m6A-Seq数据分析，预测植物基因组中的m6A修饰区域	植物基因组中的N6-甲基腺苷（m6A）修饰	机器学习	NA	集成学习	集成学习模型	基因组数据	12种植物物种
544	2024-08-07	Industrial Metaverse-Based Intelligent PID Optimal Tuning System for Complex Industrial Processes 2024-May-31, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2024.3386669 PMID:38819970	研究论文	本文提出了一种在虚拟现实场景中对工业过程实际PID控制系统进行动态性能监控和参数自适应调整的方法	该方法结合了基于系统识别和自适应深度学习的PID控制过程数字孪生模型，以及基于强化学习的PID调优智能算法与工业元宇宙的虚拟现实和沉浸式交互	NA	解决复杂工业过程中实际运行的PID控制系统无法在线优化的问题	以能耗设备——镁熔炉作为工业对象，进行了对比仿真实验和工业实验	工业自动化	NA	系统识别、自适应深度学习、强化学习	数字孪生模型	虚拟现实场景	使用镁熔炉作为工业对象进行实验
545	2024-08-07	A CNN-LSTM model using elliptical constraints for temporally consistent sun position estimation 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e31539 PMID:38818140	研究论文	本文提出了一种基于椭圆约束的CNN-LSTM模型，用于时间一致的太阳位置估计	该研究利用空间、时间和几何特征，即使在太阳部分或完全被遮挡的情况下，也能准确回归太阳位置	NA	提高太阳位置估计的准确性，以优化太阳能系统设计、天气预报服务和户外增强现实系统	太阳位置估计	计算机视觉	NA	深度学习	CNN-LSTM	图像序列	使用了Sirta、Laval和自定义数据集
546	2024-08-07	EEG-based emotion recognition systems; comprehensive study 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e31485 PMID:38818173	review	本文对基于脑电图（EEG）信号的情绪识别技术进行了全面的综述	重点关注了深度学习在情绪识别中的应用，并分析了其特点、优势、劣势及适用场景	NA	总结当前情绪识别研究的状态，并为后续相关研究提供思路	基于EEG信号的情绪识别方法	machine learning	NA	EEG	CNN, LSTM, GAN	EEG信号	NA
547	2024-08-07	Computer-assisted decision support for the usage of preventive antibacterial therapy in children with febrile pyelonephritis: A preliminary study 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e31255 PMID:38818202	研究论文	本研究利用深度学习技术分析肾静态影像数据，探讨首次诊断为发热性肾盂肾炎的2岁以下儿童是否需要预防性抗生素治疗	首次使用深度学习技术研究首次诊断为发热性肾盂肾炎的儿童是否需要预防性抗生素治疗	研究样本量相对较小，且仅限于2岁以下的儿童	探讨深度学习技术在计算机辅助决策支持系统中对发热性肾盂肾炎诊断的应用	首次诊断为发热性肾盂肾炎的2岁以下儿童	机器学习	泌尿系统感染	深度学习技术	AlexNet	影像数据	176名儿童，其中64名不需要预防性抗生素治疗，112名需要
548	2024-08-07	A deep learning approach for electric motor fault diagnosis based on modified InceptionV3 2024-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63086-9 PMID:38811686	研究论文	本研究提出了一种基于改进InceptionV3模型的电机故障诊断方法，通过使用红外热像技术并结合对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）和挤压激励（SE）通道注意力机制来提高检测精度	本研究通过整合SE通道注意力机制改进了InceptionV3模型，并结合传统分类器SVM进行特征提取和分类，提高了电机故障诊断的准确性	NA	开发一种高效的电机故障诊断方法	电机及其故障类型	机器学习	NA	InceptionV3模型，挤压激励（SE）通道注意力机制，对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）	InceptionV3	图像	369张电机热图像，包含11种故障类型
549	2024-08-07	DiffBindFR: an SE(3) equivariant network for flexible protein-ligand docking 2024-May-29, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d3sc06803j PMID:38817560	研究论文	本文介绍了一种名为DiffBindFR的全原子扩散基柔性对接模型，用于在配体整体运动和柔性以及口袋侧链扭转变化的产品空间上操作，以提高蛋白质-配体对接的准确性。	DiffBindFR模型在生成具有物理上合理和详细相互作用的类似天然结合结构方面比现有对接方法具有更高的准确性，并且在Apo和AlphaFold2模型结构中显示出在精确预测配体结合姿态和蛋白质结合构象方面的优势。	NA	开发一种新的蛋白质-配体对接模型，以提高对接的准确性和物理合理性。	蛋白质-配体对接的准确性和物理合理性。	结构生物学	NA	分子对接	扩散模型	蛋白质和配体结构数据	NA
550	2024-08-07	A scoping review of machine learning for sepsis prediction- feature engineering strategies and model performance: a step towards explainability 2024-05-28, Critical care (London, England) DOI:10.1186/s13054-024-04948-6 PMID:38802973	综述	本文是一篇关于机器学习在脓毒症预测中特征工程策略和模型性能的综述，旨在提高模型的可解释性	强调了特征选择和提取在提高模型准确性中的重要作用，特别是在脓毒症预测模型中的应用	NA	识别用于预测脓毒症的关键特征，并评估模型的有效性	脓毒症预测中的机器学习模型	机器学习	脓毒症	机器学习	随机森林、XG Boost、深度学习模型	临床数据	1,147,202名患者
551	2024-08-07	VER-Net: a hybrid transfer learning model for lung cancer detection using CT scan images 2024-May-24, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01238-z PMID:38789925	研究论文	本文构建了一种名为VER-Net的新型迁移学习模型，通过叠加三种不同的迁移学习模型来检测肺部CT扫描图像中的肺癌	VER-Net通过叠加三种不同的迁移学习模型，提高了肺癌检测的准确性	NA	开发一种高效的迁移学习模型用于肺癌检测	肺部CT扫描图像中的肺癌	机器学习	肺癌	迁移学习	VER-Net	图像	多类别胸部CT图像
552	2024-08-07	Attention mechanism models for precision medicine 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae156 PMID:38811359	research paper	本文探讨了深度学习模型在精准医学中的应用，特别是注意力机制模型如SAN、GAT和transformer的研究	本文提出了一个关于精准医学中图注意力机制模型应用的创新研究特刊	NA	旨在提供精准医学中图注意力机制模型应用的全面概述和展示	精准医学中的注意力机制模型	machine learning	NA	attention mechanism models	SAN, GAT, transformers	genomic data	NA
553	2024-08-07	Applications of artificial intelligence (AI) in drinking water treatment processes: Possibilities 2024-May, Chemosphere IF:8.1Q1 DOI:10.1016/j.chemosphere.2024.141958 PMID:38608775	综述	本文综述了自1997年以来发表的91篇同行评审文章，这些文章应用人工智能技术于水处理过程中的混凝/絮凝、膜过滤、消毒副产物形成、吸附等操作管理，旨在评估人工智能技术在水处理过程中的发展和应用，并确定其局限性和改进领域。	深度学习技术展示了出色的特征提取和数据挖掘能力，可以开发基于图像识别的深度学习框架，建立絮体形状与混凝剂剂量之间的关系。此外，混合技术（如回归与人工智能的结合；物理/动力学与人工智能的结合）显示出更好的预测性能。	文章指出人工智能技术在水处理过程中的应用仍存在局限性，需要进一步研究以实现更好的控制。	评估人工智能技术在水处理过程中的发展和应用，并确定其局限性和改进领域。	水处理过程中的混凝/絮凝、膜过滤、消毒副产物形成、吸附等操作管理。	机器学习	NA	机器学习模型	深度学习	图像	至少91篇同行评审文章
554	2024-08-07	A Study on the Screening of Children at Risk for Developmental Disabilities Using Facial Landmarks Derived From a Mobile-Based Application 2024-May, Psychiatry investigation IF:1.8Q3 DOI:10.30773/pi.2023.0315 PMID:38810998	研究论文	本研究利用移动应用程序中的面部标志特征区分发展障碍儿童和正常发展儿童	利用移动设备收集的视频数据中的面部标志进行早期发展障碍检测	NA	早期检测和干预发展障碍儿童	发展障碍儿童和正常发展儿童	机器学习	NA	长短期记忆网络	LSTM	视频	89名儿童，包括33名诊断为发展障碍的儿童和56名正常发展儿童
555	2024-08-07	Surface plasmons-phonons for mid-infrared hyperspectral imaging 2024-May-31, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.ado3179 PMID:38809968	研究论文	研究通过开发一种结合表面等离子体和表面声子的超光谱成像系统，探索了表面声子在超光谱成像中的作用	首次展示了表面声子在超光谱成像中的应用，通过使用不对称十字形纳米天线，实现了对分子折射率强度和线形特征的精确捕捉，提高了分子识别的精确度和灵敏度	NA	探索表面声子在超光谱成像中的作用及其对分子识别的影响	表面等离子体和表面声子在超光谱成像中的应用	计算机视觉	NA	超光谱成像	深度学习	光谱数据	230,400 光谱/秒
556	2024-08-07	Optical frequency multiplication using residual network with random forest regression 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e30958 PMID:38813222	研究论文	本文提出了一种利用残差网络（ResNet）与随机森林回归（RFR）算法相结合的混合深度学习方法，用于光学频率倍增	本文创新性地将残差网络与随机森林回归算法结合，用于光学频率倍增，并展示了三种不同的频率倍增调制方案	NA	研究光学频率倍增技术	光学频率倍增的参数优化及毫米波信号生成	计算机视觉	NA	残差网络（ResNet），随机森林回归（RFR）	ResNet，RFR	模拟数据	8倍频、12倍频和16倍频的毫米波信号
557	2024-08-07	Deep learning algorithm-enabled sediment characterization techniques to determination of water saturation for tight gas carbonate reservoirs in Bohai Bay Basin, China 2024-May-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63168-8 PMID:38806579	研究论文	本研究利用深度学习算法，特别是门控循环单元（GRU）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和决策树（DT），对渤海湾盆地的致密气碳酸盐岩储层的水饱和度进行预测	本研究采用了一种新颖的数据驱动策略，结合多种深度/浅层学习算法，特别是GRU模型，在预测水饱和度方面达到了前所未有的准确度	尽管GRU模型在预测水饱和度方面表现出色，但仍需考虑其在处理其他类型地质数据时的适用性和潜在的过拟合问题	优化烃类生产并解决因水饱和度导致的渗透率降低和孔喉堵塞等问题	致密气碳酸盐岩储层的水饱和度	机器学习	NA	深度学习算法	GRU, RNN, LSTM, SVM, KNN, DT	常规岩石物理数据	未具体说明样本数量
558	2024-08-07	Machine vision-based autonomous road hazard avoidance system for self-driving vehicles 2024-May-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-62629-4 PMID:38806585	研究论文	本文针对传统YOLOv5s在小目标检测上的问题，提出了一种优化的目标检测算法，通过升级C3模块并引入新的激活函数和损失函数，提高了检测准确性并增强了系统的视觉避障功能。	本文引入了CBAMC3模块、GELU激活函数和EfficiCIoU损失函数，加速了算法的收敛并提高了对小目标的检测准确性。	NA	旨在提高自动驾驶车辆在复杂道路条件下的导航能力和安全性。	自动驾驶车辆的视觉避障系统及其算法优化。	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5s	图像	使用车载摄像头在预定路线上进行测试
559	2024-08-07	Deep learning for risk stratification of thymoma pathological subtypes based on preoperative CT images 2024-May-28, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-024-12394-4 PMID:38807039	研究论文	本研究旨在开发一种基于术前CT图像的胸腺瘤风险分层深度模型	该深度模型能够同时识别病变、分割感兴趣区域（ROI）并区分胸腺瘤的风险，其诊断能力优于基线模型	目前的算法主要关注放射组学特征或2D深度特征，并需要放射科医生手动进行肿瘤分割，限制了其实际应用	开发一种创新的深度模型，用于基于术前CT图像的胸腺瘤风险分层	胸腺瘤的风险分层	机器学习	胸腺瘤	深度学习	深度模型	CT图像	147名患者（其中82名女性；平均年龄54岁±10）
560	2024-08-07	Novel f-CaO soft sensor for cement clinker based on integrated model of dual-parallel structure 2024-May-01, The Review of scientific instruments DOI:10.1063/5.0194437 PMID:38819257	research paper	本文针对水泥生产过程中存在的不确定性、时延和变量间强耦合问题，提出了一种基于双并行结构集成模型的新型游离氧化钙软传感器	该模型采用一维卷积神经网络、长短时记忆网络、图神经网络和极限梯度提升的优化集成，有效缓解过拟合风险，并结合各模型的优势，擅长从原始时间序列数据中提取局部和全局特征以及时空特性	NA	解决水泥生产过程中的不确定性、时延和变量间强耦合问题	游离氧化钙在水泥熟料中的软传感器模型	machine learning	NA	一维卷积神经网络、长短时记忆网络、图神经网络、极限梯度提升	CNN, LSTM, 图神经网络, 极限梯度提升	时间序列数据	NA