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
141	2024-11-17	Transcriptomic Profiling of Plasma Extracellular Vesicles Enables Reliable Annotation of the Cancer-Specific Transcriptome and Molecular Subtype 2024-May-15, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-23-4070 PMID:38451249	研究论文	本文通过应用深度学习算法分析血浆外泌体RNA的转录组，成功预测了转移性结直肠癌患者的共识分子亚型	本文首次通过血浆外泌体RNA的转录组分析，实现了对肿瘤状态和分子亚型的纵向监测，并识别了与复发相关的分子通路和表达的基因融合及新抗原	NA	评估晚期癌症患者的疾病负担和治疗反应，并探索基于转录组的液体活检平台在精准肿瘤学中的应用	转移性结直肠癌患者的血浆外泌体RNA	数字病理学	结直肠癌	深度学习算法	深度学习模型	转录组数据	NA
142	2024-11-17	Prospective Comparison of Free-Breathing Accelerated Cine Deep Learning Reconstruction Versus Standard Breath-Hold Cardiac MRI Sequences in Patients With Ischemic Heart Disease 2024-05, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.23.30272 PMID:38323784	研究论文	比较自由呼吸加速电影深度学习重建与标准屏气心脏MRI序列在缺血性心脏病患者中的图像质量和左心室测量结果	引入了一种自由呼吸加速电影序列，使用深度学习重建技术，减少了患者屏气需求，提高了图像质量	深度学习重建序列在某些情况下会导致模糊伪影增加	评估自由呼吸加速电影深度学习重建序列与标准屏气电影序列在缺血性心脏病患者中的图像质量和左心室测量结果的差异	缺血性心脏病患者的心脏MRI图像质量和左心室功能测量	医学影像	心血管疾病	深度学习重建	深度学习模型	图像	26名患者
143	2024-11-15	Equivariant score-based generative diffusion framework for 3D molecules 2024-May-30, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05810-w PMID:38816718	研究论文	本文介绍了一种新的E(3)-等变分数扩散框架，用于通过随机微分方程生成3D分子，旨在解决统一高斯扩散方法的局限性	提出了E(3)-等变分数扩散框架，将分子特征空间的完整扩散分解为不同组件的独立扩散过程，并捕捉这些组件之间的复杂依赖关系	NA	开发一种新的生成方法，用于在药物发现和蛋白质设计中高效搜索分子设计空间	3D分子生成	机器学习	NA	深度学习	扩散模型	分子数据	使用了广泛使用的QM9数据集进行实验
144	2024-11-14	Deep learning based characterization of human organoids using optical coherence tomography 2024-May-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.515781 PMID:38855657	研究论文	本研究利用光学相干断层扫描（OCT）和深度学习技术对人类类器官进行快速、非侵入性成像和自动分割	开发了一种结合OCT和深度学习的方法，用于实时、定量分析类器官的形态和功能	NA	研究类器官的形态和功能，并开发新的成像和分析工具	人类诱导多能干细胞（hiPSCs）衍生的视网膜、大脑和心脏类器官	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习	图像	NA
145	2024-11-09	Enhancing the Diagnostic Utility of ASL Imaging in Temporal Lobe Epilepsy through FlowGAN: An ASL to PET Image Translation Framework 2024-May-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.05.28.24308027 PMID:38853910	研究论文	本研究开发了一种深度学习框架FlowGAN，用于从ASL和结构MRI输入合成类似FDG-PET的图像，以提高ASL在颞叶癫痫诊断中的效用	通过FlowGAN生成合成PET图像，模拟实际FDG-PET图像中的低代谢区域，从而提高ASL的诊断性能	NA	提高ASL在颞叶癫痫诊断中的效用，减少对FDG-PET的依赖	颞叶癫痫患者的ASL和FDG-PET图像	计算机视觉	颞叶癫痫	生成对抗网络（GAN）	FlowGAN	图像	68名癫痫患者，其中36名患有颞叶癫痫
146	2024-11-07	AI-based classification of three common malignant tumors in neuro-oncology: A multi-institutional comparison of machine learning and deep learning methods 2024-May, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2023.08.007 PMID:37652263	研究论文	比较机器学习和深度学习方法在神经肿瘤学中三种常见恶性肿瘤分类中的表现	首次多机构比较机器学习和深度学习在三种常见恶性肿瘤分类中的表现	研究仅限于三种特定类型的肿瘤，且样本量有限	评估机器学习和深度学习在三种常见恶性肿瘤分类中的性能	神经肿瘤学中的三种常见恶性肿瘤：胶质母细胞瘤、颅内转移性疾病和原发性中枢神经系统淋巴瘤	机器学习	神经肿瘤	多参数MRI图像处理	3D卷积神经网络	图像	训练集502例，验证集86例
147	2024-11-07	Machine Learning-powered 28-day Mortality Prediction Model for Hospitalized Patients with Acute Decompensation of Liver Cirrhosis 2024-May, Oman medical journal DOI:10.5001/omj.2024.79 PMID:39497942	研究论文	研究开发了一种用于预测急性失代偿性肝硬化住院患者28天死亡率的机器学习模型	利用机器学习和深度学习算法开发了更准确的28天死亡率预测模型，超越了传统的评分系统	深度学习模型的表现不如传统机器学习模型稳定	探索利用人工智能和机器学习提高急性失代偿性肝硬化患者28天死亡率的预测准确性	急性失代偿性肝硬化住院患者	机器学习	肝硬化	机器学习算法和深度学习算法	逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、多层人工神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络	医疗记录	173名肝硬化患者
148	2024-11-06	DeepVID v2: Self-Supervised Denoising with Decoupled Spatiotemporal Enhancement for Low-Photon Voltage Imaging 2024-May-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.16.594448 PMID:38798473	研究论文	本文介绍了一种名为DeepVID v2的自监督去噪框架，用于增强低光子电压成像中的空间和时间性能	DeepVID v2通过解耦空间和时间增强能力，克服了传统方法中空间和时间性能之间的权衡问题	NA	开发一种新的自监督去噪框架，以提高低光子电压成像的准确性和分辨率	电压成像数据中的噪声和神经元活动的提取	计算机视觉	NA	自监督深度学习	NA	图像	NA
149	2024-11-06	Automatic detection of methane emissions in multispectral satellite imagery using a vision transformer 2024-May-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-47754-y PMID:38744827	研究论文	本文提出了一种利用视觉变换器在多光谱卫星图像中自动检测甲烷排放的方法	该方法通过深度学习克服了多光谱卫星数据在光谱分辨率上的权衡，实现了全球覆盖和高时空分辨率的甲烷检测	NA	开发一种能够自动、高分辨率检测全球范围内甲烷排放的方法	多光谱卫星图像中的甲烷排放点源	计算机视觉	NA	深度学习	视觉变换器	多光谱卫星图像	NA
150	2024-11-04	MULTIMODAL LEARNING TO IMPROVE CARDIAC LATE MECHANICAL ACTIVATION DETECTION FROM CINE MR IMAGES 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635410 PMID:39371471	研究论文	本文提出了一种多模态深度学习框架，利用先进的图像技术提高依赖于常规获取的标准图像的临床分析性能	首次利用Displacement Encoding with Stimulated Echo (DENSE)获得的肌节应变的准确性和可重复性来指导心脏磁共振成像(CMR)在晚期机械激活(LMA)检测中的分析	NA	提高心脏晚期机械激活检测的性能	心脏晚期机械激活(LMA)检测	计算机视觉	心血管疾病	心脏磁共振成像(CMR)	深度学习网络	图像	NA
151	2024-10-27	Intelligent and sustainable waste classification model based on multi-objective beluga whale optimization and deep learning 2024-May, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-024-33233-w PMID:38635097	研究论文	提出了一种基于多目标白鲸优化和深度学习的智能垃圾分类模型	利用InceptionV3深度学习架构和多目标白鲸优化算法进行超参数优化，显著提高了垃圾分类的准确性和效率	NA	开发一种智能垃圾分类模型，以提高垃圾分类的准确性和效率，促进可持续的废物管理	垃圾分类模型及其在TrashNet数据集上的性能	计算机视觉	NA	深度学习	InceptionV3	图像	TrashNet数据集
152	2024-10-25	Deep Learning for Predicting Progression of Patellofemoral Osteoarthritis Based on Lateral Knee Radiographs, Demographic Data, and Symptomatic Assessments 2024-05, Methods of information in medicine IF:1.3Q4 DOI:10.1055/a-2305-2115 PMID:38604249	研究论文	本研究提出了一种利用深度学习和注意力机制预测髌股骨关节炎（PFOA）放射学进展的新框架	本研究首次将深度学习和注意力机制应用于预测髌股骨关节炎的放射学进展，并开发了一种端到端的深度学习方法	尽管模型在MOST数据集上表现优异，但仍需在外部患者队列中进行验证	研究目的是开发一种能够预测髌股骨关节炎放射学进展的机器学习模型	研究对象为来自多中心骨关节炎研究（MOST）的1,832名受试者（3,276个膝关节）	机器学习	骨关节炎	深度学习	深度卷积神经网络注意力模型	影像数据和临床数据	1,832名受试者（3,276个膝关节）
153	2024-10-25	Development and Validation of a Natural Language Processing Algorithm to Pseudonymize Documents in the Context of a Clinical Data Warehouse 2024-05, Methods of information in medicine IF:1.3Q4 DOI:10.1055/s-0044-1778693 PMID:38442906	研究论文	本文开发并验证了一种自然语言处理算法，用于在临床数据仓库的背景下对文档进行假名化处理	本文提出了一种结合深度学习模型和手动规则的混合系统，用于临床文档的假名化处理	NA	解决临床报告中去识别化的关键问题，以确保患者隐私的同时允许数据用于研究目的	临床报告中的12种识别实体	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习模型	文本	NA
154	2024-10-24	Deep Learning without Weight Symmetry 2024-May-31, ArXiv PMID:38855537	研究论文	本文介绍了一种名为产品反馈对齐（PFA）的算法，该算法在深度卷积网络中避免了显式的权重对称性，同时实现了与反向传播（BP）相当的性能	提出了产品反馈对齐（PFA）算法，解决了长期存在的权重对称性问题，使得深度卷积网络的学习更加生物学上合理	文章未明确提及PFA算法在实际应用中的局限性	解决深度学习中权重对称性的问题，提高算法的生物学合理性	深度卷积网络中的权重对称性问题	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	NA	NA
155	2024-10-24	Deconvolution of polygenic risk score in single cells unravels cellular and molecular heterogeneity of complex human diseases 2024-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.14.594252 PMID:38798507	研究论文	本文介绍了一种名为scPRS的几何深度学习模型，利用单细胞染色质可及性数据构建单细胞分辨率的PRS，以增强复杂疾病的生物发现和预测能力	scPRS不仅能够预测疾病风险，还能揭示与疾病相关的细胞类型，并识别细胞类型特异性的遗传基础	NA	开发一种新的方法来解构复杂疾病的单细胞多基因风险评分，以揭示细胞和分子异质性	单细胞多基因风险评分（scPRS）在复杂疾病中的应用，包括2型糖尿病、肥厚型心肌病和阿尔茨海默病	机器学习	NA	几何深度学习	几何深度学习模型	单细胞染色质可及性数据	涉及多种复杂疾病的多个样本
156	2024-10-24	drGAT: Attention-Guided Gene Assessment of Drug Response Utilizing a Drug-Cell-Gene Heterogeneous Network 2024-May-14, ArXiv PMID:38800657	研究论文	本文介绍了一种名为drGAT的图深度学习模型，用于药物反应预测和药物机制阐释	drGAT通过利用药物-细胞-基因异构网络，实现了药物反应的二元敏感性预测和药物机制的阐释，性能优于现有模型	NA	提高药物反应预测模型的可解释性，并阐释药物机制	药物反应预测和药物机制阐释	机器学习	NA	图深度学习	图注意力网络（GAT）	异构网络	269种DNA损伤化合物
157	2024-10-24	Virtual Screening of Molecules via Neural Fingerprint-based Deep Learning Technique 2024-May-09, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4355625/v1 PMID:38766198	研究论文	开发并优化了一种基于卷积神经网络指纹的机器学习药物筛选技术	提出了一种新的基于神经网络指纹的分子虚拟筛选技术，相比传统的固定Morgan指纹，在药物-靶点结合亲和力的二分类任务中表现更优	仅在六个不同的目标蛋白上进行了评估，样本量较小	开发和优化一种高效的分子虚拟筛选技术	药物-靶点结合亲和力的二分类任务	机器学习	NA	卷积神经网络	CNN	分子指纹	使用ZINC15数据库中的随机选择的小分子进行训练，涉及六个不同的目标蛋白
158	2024-10-24	Filling the gaps: leveraging large language models for temporal harmonization of clinical text across multiple medical visits for clinical prediction 2024-May-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.05.06.24306959 PMID:38765975	研究论文	本文探讨了利用大型语言模型对临床文本进行时间同步，以提高跨多次医疗访问的临床预测准确性	提出使用大型语言模型（LLMs）进行临床笔记的时间同步，以填补数据中的时间间隔	未提及	提高长期临床预测（如慢性病和死亡率）的准确性	临床笔记的时间同步和跨多次访问的数据整合	自然语言处理	NA	大型语言模型（LLMs）	深度学习模型	文本	未提及
159	2024-10-24	Diffeomorphic Transformer-based Abdomen MRI-CT Deformable Image Registration 2024-May-04, ArXiv PMID:38745706	研究论文	本文提出了一种基于微分同胚变换器的深度学习模型，用于腹部MRI-CT图像的可变形图像配准	本文创新性地将Swin变换器集成到卷积神经网络中，用于变形特征提取，并使用微分同胚变形假设来保持拓扑结构	本文仅在50个肝脏病例上进行了回顾性研究，未来需要在更大规模和多样化的数据集上验证模型的泛化能力	开发一种新的深度学习模型，用于直接估计腹部MRI-CT图像的变形向量场，以提高立体定向体部放疗（SBRT）的治疗计划精度	腹部MRI-CT图像的可变形图像配准	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	50个肝脏病例
160	2024-10-24	ntEmbd: Deep learning embedding for nucleotide sequences 2024-May-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.30.591806 PMID:38746190	研究论文	介绍了一种名为ntEmbd的深度学习嵌入工具，用于捕获核苷酸序列中不同特征之间的依赖关系，并学习给定序列的潜在表示	ntEmbd能够隐式学习输入序列特征，解决了长序列中特征间长期依赖关系难以捕捉的问题	NA	开发一种能够有效处理长核苷酸序列的深度学习嵌入方法	核苷酸序列的特征嵌入	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	NA