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
861	2024-08-07	DunHuangStitch: Unsupervised Deep Image Stitching of Dunhuang Murals 2024-May-08, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3398289 PMID:38717890	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的无监督敦煌壁画图像拼接方法，通过构建两个壁画拼接数据集和设计渐进回归图像对齐网络与特征差分重建软编码缝合网络，实现了先进的壁画拼接性能。	本文首次采用深度学习方法进行敦煌壁画的无监督拼接，并设计了新的网络结构和软编码缝合质量评估方法。	NA	旨在实现敦煌壁画的数字化存储和保护。	敦煌壁画图像的拼接。	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	两个壁画拼接数据集
862	2024-08-07	Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 2024-May-08, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-07487-w PMID:38718835	研究论文	本文介绍了AlphaFold 3模型，该模型采用更新后的基于扩散的架构，能够联合预测包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物结构	AlphaFold 3模型在蛋白质-配体相互作用、蛋白质-核酸相互作用以及抗体-抗原预测方面均显著优于现有工具	NA	旨在提高生物分子相互作用结构预测的准确性	蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基的复合物结构	机器学习	NA	深度学习	AlphaFold 3	结构数据	NA
863	2024-08-07	Deep learning-based whole-body PSMA PET/CT attenuation correction utilizing Pix-2-Pix GAN 2024-May-07, Oncotarget DOI:10.18632/oncotarget.28583 PMID:38712741	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的人工智能工具，利用Pix-2-Pix GAN生成非衰减校正PET图像的衰减校正PET图像，以减少低剂量CT扫描的需求	使用Pix-2-Pix GAN模型生成衰减校正PET图像，显示出与原始图像高度相关的SUV指标	NA	开发一种人工智能工具，用于减少肿瘤患者治疗随访期间进行的PET/CT研究的辐射剂量	前列腺癌患者的18F-DCFPyL PSMA PET-CT研究	机器学习	前列腺癌	Pix-2-Pix GAN	GAN	图像	302名前列腺癌患者的PET-CT研究，分为训练、验证和测试组（分别为183、60、59例）
864	2024-08-07	Automated detection of steno-occlusive lesion on time-of-flight magnetic resonance angiography: an observer performance study 2024-May-07, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8334 PMID:38719612	研究论文	本研究旨在验证一种人工智能模型在检测颅内动脉狭窄闭塞性病变中的临床效用	本研究首次评估了人工智能方法在检测颅内动脉病理病变中的临床益处，特别是在提高检测准确性和减少阅读时间方面	尽管人工智能模型提高了检测准确性，但使用该模型后阅读时间有所增加	验证人工智能模型在检测颅内动脉狭窄闭塞性病变中的临床效用	颅内动脉狭窄闭塞性病变	计算机视觉	脑血管疾病	NA	人工智能模型	图像	138张TOF-MRA图像
865	2024-08-07	Deep learning sheds new light on non-orthogonal optical multiplexing 2024-May-06, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01460-y PMID:38710686	研究论文	提出了一种用于非正交输入通道编码的深度神经网络，通过多模光纤恢复散斑图像	该方法为通过散射介质的非正交光学复用提供了新的视角	NA	探索通过散射介质的非正交光学复用的新方法	非正交输入通道编码及散斑图像恢复	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	图像	NA
866	2024-08-07	A comprehensive laser image dataset for real-time measurement of wheelset geometric parameters 2024-May-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03288-y PMID:38710697	研究论文	本文构建了一个公开的轮对激光图像数据集（WLI-Set），用于实时测量轮对几何参数	首次构建了一个包含丰富标注的多线激光条纹图像的公开轮对数据集，有助于推动轮对研究	NA	开发一个高质量的轮对图像数据集，以支持深度学习模型在轮对几何参数测量中的应用	轮对图像及其几何参数	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	包含四个子数据集（原始、修复、分割和中心线）的轮对激光图像数据集
867	2024-08-07	Enhancing tuberculosis vaccine development: a deconvolution neural network approach for multi-epitope prediction 2024-05-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-59291-1 PMID:38710737	研究论文	本文首次采用基于解卷积神经网络（DCNN）和双向长短期记忆网络（DCNN-BiLSTM）的深度学习框架，用于预测针对六种Mtb H37Rv蛋白的Mtb多表位疫苗（MtbMEV）亚单位，以增强结核病疫苗的开发。	首次应用深度学习框架DCNN-BiLSTM于结核病多表位疫苗预测，模型准确率达到99.5%，优于其他机器学习模型。	研究结果需通过进一步的实验验证，以建立未来临床试验的候选疫苗。	开发针对结核病的高效疫苗。	针对六种Mtb H37Rv蛋白的Mtb多表位疫苗亚单位。	机器学习	结核病	解卷积神经网络（DCNN）和双向长短期记忆网络（DCNN-BiLSTM）	DCNN-BiLSTM	蛋白质数据	六种Mtb H37Rv蛋白
868	2024-08-07	Smart traffic management of vehicles using faster R-CNN based deep learning method 2024-May-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-60596-4 PMID:38710753	研究论文	本文研究了一种基于Faster R-CNN深度学习方法的智能车辆交通管理技术	提出了一种四步法解决车辆分割问题，包括自适应背景模型最小化、Faster R-CNN子网操作、初始细化及扩展拓扑主动网结果优化	未明确提及	解决智能车辆交通管理中的车辆分割问题	车辆分割、交通密度估计和车辆追踪	计算机视觉	NA	Faster R-CNN	CNN	视频	未明确提及
869	2024-08-07	Detecting emotions through EEG signals based on modified convolutional fuzzy neural network 2024-05-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-60977-9 PMID:38710806	研究论文	本研究通过改进的卷积模糊神经网络基于脑电信号进行情绪识别	本研究改进了卷积模糊神经网络（CFNN）的架构，以提高情绪识别的准确性和可靠性	NA	提高基于脑电信号的情绪识别系统的准确性和可靠性	脑电信号的情绪识别	机器学习	NA	脑电图（EEG）	卷积模糊神经网络（CFNN）	脑电信号	未具体说明样本数量
870	2024-08-07	Toward robust and high-throughput detection of seed defects in X-ray images via deep learning 2024-May-06, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-024-01195-2 PMID:38711143	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的2D X射线图像种子缺陷检测方法，通过X-Robustifier管道实现快速且鲁棒的检测。	引入了特定的数据增强技术以补偿缺陷比例低的问题，并提高了对X射线成像系统物理参数变化的鲁棒性。	NA	优化种子批次的品质，通过非破坏性成像技术检测种子内部缺陷。	种子中的缺陷检测。	计算机视觉	NA	X射线成像	物体检测神经网络	图像	缺陷和无缺陷的种子2D X射线图像
871	2024-08-07	Glaucoma detection using non-perfused areas in OCTA 2024-05-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-60839-4 PMID:38705883	研究论文	本文提出了一种基于光学相干断层扫描血管成像（OCTA）中非灌注区域的概率密度函数特征，用于区分青光眼患者和健康对照的新方法	该方法通过计算灌注距离区域的特征，减少了血管分割错误的影响，并且在不同毛细血管丛上的表现优于使用手工特征的先前方法	该方法依赖于血管分割的准确性，尽管灌注距离测量对分割错误较不敏感，但仍可能受其影响	旨在开发一种更敏感且计算效率高的方法，用于通过OCTA图像检测青光眼	青光眼患者和健康对照者的OCTA图像中的非灌注区域	数字病理学	青光眼	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	NA	图像	未具体说明样本数量
872	2024-08-07	Image factory: A method for synthesizing novel CT images with anatomical guidance 2024-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.16864 PMID:38043097	研究论文	本文提出了一种基于解剖指导合成新型CT图像的方法	该方法能够利用小规模标注数据集和大规模非标注数据集，通过一系列步骤生成大规模标注数据集，用于医学应用中的深度学习网络训练	NA	解决医学应用中深度学习因缺乏大量标注、注释或分割训练数据集而受限的问题	肺部CT图像	计算机视觉	NA	StyleGAN, U-Net, CycleGAN/Pixel-to-Pixel (P2P)	GAN	图像	30名患者的标注肺部CT数据集和14000名患者的非标注高分辨率CT数据集
873	2024-08-07	VitTCR: A deep learning method for peptide recognition prediction 2024-May-17, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.109770 PMID:38711451	研究论文	本研究介绍了基于视觉转换器（ViT）架构的预测模型VitTCR，旨在识别T细胞受体（TCR）与肽之间的相互作用，这对开发癌症免疫疗法和疫苗至关重要	VitTCR通过使用Atchley因子将TCR-肽相互作用转换为数值AtchleyMaps进行预测，并集成了来自氨基酸接触概率的位置偏置权重矩阵（PBWM）以提高准确性	需要进一步的比较研究以理解VitTCR在不同情境下的有效性	开发一种计算工具，用于预测TCR-肽相互作用，为免疫疗法和疫苗开发提供见解	T细胞受体（TCR）与肽之间的相互作用	机器学习	NA	视觉转换器（ViT）	ViT	数值AtchleyMaps	NA
874	2024-08-07	Mpox-AISM: AI-mediated super monitoring for mpox and like-mpox 2024-May-17, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.109766 PMID:38711448	研究论文	本文提出了一种名为“超级监控”的实时可视化技术，利用人工智能和互联网技术快速、便捷且廉价地诊断早期猴痘患者	本文的创新点在于整合了深度学习模型、数据增强、自监督学习和云服务，实现了对早期猴痘的高精度诊断	NA	旨在解决早期猴痘患者诊断的挑战，避免其传播	早期猴痘患者及类似猴痘的皮肤疾病	机器学习	猴痘	深度学习	深度学习模型	图像	使用了公开可访问的数据集
875	2024-08-07	Revealing neural dynamical structure of C. elegans with deep learning 2024-May-17, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.109759 PMID:38711456	研究论文	本研究利用深度神经网络（DNN）方法重建秀丽隐杆线虫的神经动力学，并研究其运动神经机制	本研究首次使用深度神经网络模型识别出神经活动空间中的两个极限环，分别对应基本旋转行为和额外转弯行为，揭示了主要运动模式	研究面临高维度和随机性的挑战	探索秀丽隐杆线虫的神经动力学结构及其运动神经机制	秀丽隐杆线虫的神经动力学	机器学习	NA	深度神经网络（DNN）	DNN	神经影像数据	NA
876	2024-08-07	Development and external validation of a multimodal integrated feature neural network (MIFNN) for the diagnosis of malignancy in small pulmonary nodules (≤10 mm) 2024-May-08, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad449a PMID:38684143	研究论文	本研究开发并外部验证了一种多模态集成特征神经网络（MIFNN），用于诊断直径≤10mm的小肺结节的恶性风险	本研究通过融合深度学习算法与肺结节的形态特征，显著提高了诊断准确性	NA	优化直径≤10mm的小肺结节的管理	直径≤10mm的小肺结节	机器学习	肺部疾病	深度学习	神经网络	图像	共分析了382个小肺结节（其中85个恶性）和101个小肺结节（其中33个恶性）
877	2024-08-07	Deep learning for high-resolution seismic imaging 2024-May-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-61251-8 PMID:38705877	研究论文	本研究利用深度学习技术，通过结合Transformer和卷积神经网络（CNN）架构以及自适应空间特征融合（ASFF），实现了高分辨率地震成像	本研究引入了新的神经网络框架，直接将地震数据映射到反射模型，无需低分辨率结果的后处理	NA	提高地震成像的分辨率	地震波的传播和反射数据	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer和CNN	地震数据	NA
878	2024-08-07	LUNet: deep learning for the segmentation of arterioles and venules in high resolution fundus images 2024-May-03, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad3d28 PMID:38599224	研究论文	本研究旨在利用深度学习自动分割数字眼底图像中的视网膜小动脉和小静脉	开发了LUNet这一新型深度学习架构，采用双膨胀卷积块扩大感受野并减少参数数量，同时设计了高分辨率尾部以细化分割细节，并定制了损失函数以优先考虑血管分割的连续性	NA	自动化分割视网膜小动脉和小静脉，以通过眼底图像诊断和理解心血管疾病	视网膜小动脉和小静脉的自动分割	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	240个由15名医学生手动分割并由眼科医生审核的视网膜小动脉和小静脉分割数据
879	2024-08-07	Cognitive decline assessment using semantic linguistic content and transformer deep learning architecture 2024 May-Jun, International journal of language & communication disorders IF:1.5Q3 DOI:10.1111/1460-6984.12973 PMID:37971395	研究论文	本文提出了一种利用语义语言内容和基于变换器的深度学习架构来评估认知衰退的方法	本研究通过分析语音数据，特别是关注语音相关性作为记忆召回的关键指标，提出了一种独特的认知衰退评估方法	需要进一步研究以验证这些算法在更大和更多样化数据集上的性能，并解决潜在的偏见和局限性	旨在通过分析语音数据来评估认知衰退，特别是关注语音相关性作为记忆召回的关键指标	研究对象包括患有和未患痴呆症的个体的语音数据	机器学习	老年疾病	深度学习	变换器	文本	使用Pitt Corpus Dementia数据集进行实验，包含患有和未患痴呆症个体的语音数据
880	2024-08-07	Artificial intelligence in endocrinology: a comprehensive review 2024-May, Journal of endocrinological investigation IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s40618-023-02235-9 PMID:37971630	综述	本文全面回顾了人工智能在内分泌学领域的应用现状，重点关注机器学习算法和深度学习模型在诊断、治疗和管理内分泌疾病中的潜力	探讨了人工智能在内分泌学多个领域的应用，包括筛查诊断、风险预测、转化研究和预防医学，展示了其在优化医疗结果和揭示内分泌疾病复杂机制中的价值	NA	提供人工智能在内分泌学和代谢领域应用的概述	内分泌疾病，如糖尿病及相关疾病、甲状腺疾病、肾上腺肿瘤和骨矿物质疾病	机器学习	内分泌疾病	NA	机器学习算法和深度学习模型	NA	NA