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
441	2024-08-05	A Top-Down Design Approach for Generating a Peptide PROTAC Drug Targeting Androgen Receptor for Androgenetic Alopecia Therapy 2024-Jun-27, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c00828 PMID:38836467	研究论文	本研究提出了一种新的基于肽的PROTAC药物开发范式，用于治疗雄激素性脱发	结合前沿的方法论，创造了新的肽类PROTAC药物开发方式	目前在实际大分子药物开发中的深度学习模型应用仍有限	弥补人工智能模型在药物开发中的应用差距	针对雄激素受体(AR)和冯·希佩尔-林道(VHL)的结合肽的识别和验证	药物开发	雄激素性脱发	ProteinMPNN, RFdiffusion, Alphafold2-multimer, ZDOCK	NA	肽	NA
442	2024-08-05	Distribution network insulator detection based on improved ant colony algorithm and deep learning for UAV 2024-Jun-21, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.110119 PMID:38974473	研究论文	本文研究了利用无人机进行智能电力巡检的路径规划和控制。	提出了一种改进的群体智能算法用于无人机飞行路径规划，并使用深度学习技术对绝缘子进行了准确识别。	NA	旨在提高无人机巡检的效率和准确性。	聚焦于绝缘子的识别及缺陷定位。	计算机视觉	NA	深度学习	改进的蚁群算法	图像	通过深度学习技术训练的绝缘子数据集
443	2024-08-05	Unveiling the Potential: A Comprehensive Review of Artificial Intelligence Applications in Ophthalmology and Future Prospects 2024-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.61826 PMID:38975538	综述	本文综述了人工智能在眼科学领域的现状及未来前景	本文突出展示了人工智能在早期检测和诊断眼部疾病中的卓越表现，尤其是在个性化治疗和手术辅助等方面的潜力	尽管取得了许多进展，但面临数据隐私、监管障碍和伦理考虑等挑战	研究人工智能在眼科的应用及其改进眼健康的潜力	本文探讨了人工智能在多个眼科疾病中的应用，包括糖尿病性视网膜病变、年龄相关性黄斑变性和青光眼	计算机视觉	眼科疾病	深度学习算法	NA	图像	NA
444	2024-08-05	A study on deep learning model based on global-local structure for crowd flow prediction 2024-06-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63310-6 PMID:38824208	研究论文	本文研究了一种基于全球-局部结构的深度学习模型，用于人群流动预测	提出了一种同时利用整体和按地点类型划分的人群流动数据的深度学习模型，考虑了数据的层次结构	现有的预测模型未考虑数据的层次结构，可能影响预测的全面性	提高人群流动预测的准确性，特别是针对各个子群体	针对不同性别、年龄和地点类型的人群流动进行研究	机器学习	NA	深度学习	NA	人群流动数据	NA
445	2024-08-05	Single-Subject Deep-Learning Image Reconstruction with a Neural Optimization Transfer Algorithm for PET-enabled Dual-Energy CT Imaging 2024-Jun-19, ArXiv PMID:37873021	研究论文	提出了一种使用神经优化传输算法的单个受试者深度学习图像重建方法，以改善PET支持的双能CT成像	首次将深度神经网络作为深度系数先验应用于仅使用单个受试者数据的图像重建，避免了大规模数据库的需求	该方法的效果可能受到受试者个体条件的限制，可能不适用于所有临床场景	改善PET支持的双能CT重建的图像质量	对gCT图像的重建进行了深入研究，特别是在PET/CT扫描中	数字病理学	NA	PET，双能CT	深度神经网络	图像	计算机模拟、真实仿真数据和真实患者数据
446	2024-08-05	A Deep Learning Model for Cancer Type Prediction Sets a New Standard 2024-Jun-03, Cancer discovery IF:29.7Q1 DOI:10.1158/2159-8290.CD-24-0280 PMID:38826098	研究论文	本文描述了一种新工具，利用临床测序面板的信息来诊断肿瘤类型	该模型在面对未知原发癌等挑战性病例时表现出特别稳健的性能	摘要中未提及具体的局限性	研究的目的是开发一种能够有效分类肿瘤类型的深度学习模型	研究对象为不同类型的癌症，特别是未知原发的癌症	机器学习	癌症	临床测序	深度学习模型	临床数据	NA
447	2024-08-05	A toolkit for the dynamic study of air sacs in siamang and other elastic circular structures 2024-Jun, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012222 PMID:38913743	研究论文	本研究提出了一种工具包，用于自动跟踪生物视频数据中半圆形弹性结构的动态研究	创新点在于提供了用于软组织动态研究的自动跟踪工具包，并填补了生物运动研究中的空白	对于弹性软组织的研究仍处于初步阶段，可能缺乏全面的应用范围	支持对软组织结构的动态研究	主要研究物种为狨猴以及其他弹性圆形结构	计算机视觉	NA	无监督计算机视觉工具和监督深度学习	DeepLabCut	视频	超过7小时的狨猴唱歌的音视频记录
448	2024-08-05	Protein loop structure prediction by community-based deep learning and its application to antibody CDR H3 loop modeling 2024-Jun, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012239 PMID:38913733	研究论文	本文提出了一种基于社区的深度学习模型，用于蛋白质环结构预测，尤其是抗体CDR H3环建模	提出了一种新颖的神经网络架构，通过形成多个结构的社区并相互交换信息，提高了结构预测的准确性	由于数据可用性有限，仍然存在结构预测的重大挑战	研究蛋白质结构的预测方法，特别是抗体结构预测中的应用	抗体CDR H3环的结构预测	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	序列和结构数据	NA
449	2024-08-05	Perceptible landscape patterns reveal invisible socioeconomic profiles of cities 2024-Jun-22, Science bulletin IF:18.8Q1 DOI:10.1016/j.scib.2024.06.022 PMID:38969538	研究论文	本文提出了一种新的三维城市景观指标（UL3D），以揭示城市的社会经济特征	研究提出了四个新型的三维城市景观指标，并证实其在预测城市社会经济特征中的重要性	缺乏有效的评估指标以及获取大面积三维数据的高成本是研究的限制	本研究旨在评估城市景观对城市发展影响的方式	研究对象为中国303个主要城市的街景图像	数字病理学	NA	深度学习	NA	街景图像	4.03百万张街景图像来自303个主要城市
450	2024-08-05	Artificial intelligence: a new cutting-edge tool in spine surgery 2024-Jun, Asian spine journal IF:2.3Q2 DOI:10.31616/asj.2023.0382 PMID:38917854	综述	文章详细阐述了人工智能在脊柱外科的应用及其未来方向	人工智能在脊柱外科的应用具有潜在的革命性影响，特别是在个性化治疗和手术规划方面	研究主要基于过去20年内的文献，没有提供新的实验数据	探讨人工智能在脊柱外科的各种应用及其影响	审查和分析关于人工智能在脊柱外科应用的各种研究文献	机载学习	NA	人工智能，机器学习	NA	文献	93篇相关文献
451	2024-08-05	Integrating deep learning techniques for personalized learning pathways in higher education 2024-Jun-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e32628 PMID:38961899	研究论文	本研究探讨了通过整合深度学习技术为高等教育创造个性化学习路径的关键需求	提出了一种基于人工智能的自适应学习平台，能够根据学生的动态需求定制学习内容	未提及研究的局限性	研究旨在缩小教育内容与学生需求之间的差距	研究对象为巴基斯坦法萨拉巴德一所大学的300名学生	自然语言处理	NA	深度学习	NA	定量和定性数据	300名学生
452	2024-08-05	Revolutionizing Healthcare: Qure.AI's Innovations in Medical Diagnosis and Treatment 2024-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.61585 PMID:38962585	研究论文	Qure.AI 开发了一系列创新解决方案，旨在彻底改变医疗诊断和治疗	介绍 Qure.AI 在医疗领域中运用人工智能的创新工具，尤其是 qXR 胸部 X 光解读工具的有效性	未提及具体的局限性	探讨人工智能如何提升医疗诊断的准确性和效率	Qure.AI 的胸部 X 光解读工具及其他 AI 应用在医疗中的实例	自然语言处理	肺癌	机器学习、深度学习、自然语言处理	NA	临床试验数据	多项临床试验的综合评审，具体样本量未提及
453	2024-08-05	Mulberry leaf dataset for image classification task 2024-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110281 PMID:38962203	研究论文	本文介绍了从泰国五个省份收集的桑叶数据集，包含十个类别的桑叶	提出了针对自然环境中拍摄的叶子图像分类的桑叶数据集，以应对高类间相似性和光照变化的挑战	数据集的限制未在摘要中提及	研究桑叶图像的分类问题	研究对象为桑叶的图像	计算机视觉	NA	深度学习和视觉变换器算法	NA	图像	包含十个类别的桑叶
454	2024-08-05	End-to-End Semi-Supervised Opportunistic Osteoporosis Screening Using Computed Tomography 2024-Jun, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea) DOI:10.3803/EnM.2023.1860 PMID:38721637	研究论文	本研究探讨了使用腹部CT扫描进行机会性骨质疏松筛查的可行性	提出了一种无需骨密度校准的腹部CT扫描自动评估骨矿密度的新方法	本研究为回顾性研究，可能存在数据选择偏差	研究目的在于提升高风险人群的骨质疏松筛查率	分析268对腹部CT-DXA数据和99个无DXA评分的腹部CT研究	数字病理学	骨质疏松症	CT扫描	深度学习模型	医学影像	268对腹部CT-DXA数据和99个腹部CT研究
455	2024-08-05	RELATIONAL DIMENSION VERSUS ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2024-Jun, American journal of psychoanalysis DOI:10.1057/s11231-024-09458-6 PMID:38890449	研究论文	本文分析了人工智能与人类心理之间的相似性及其在医疗保健领域的影响	探讨了心理分析方法提出的关系维度与人工智能工具作为治疗模型之间的对比	未明确指出具体的实验或数据支持	研究人工智能工具在医疗诊断和心理治疗中的应用及其对主观表达形式的影响	深度学习模型、计算机视觉和自然语言处理中的人工智能工具	计算机视觉	NA	深度学习模型	RNN、LSTM、BERT、GPT	NA	NA
456	2024-08-05	EfficientMaize: A Lightweight Dataset for Maize Classification on Resource-Constrained Devices 2024-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110261 PMID:38962186	研究论文	该研究创建了一个轻量级的玉米分类数据集，旨在支持资源受限设备的应用	通过轻量化的数据集设计来解决在嵌入式设备上进行玉米分类时的高计算资源消耗问题	缺乏广泛的本地玉米数据，仅集中在加纳的特定玉米种类上	开发一个高效的玉米分类工具，以降低计算成本和减少人工参与	三种不同类型的加纳本地玉米种子的分类	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	共4,846张原始图像，其中2,211张为坏的，2,635张为好的；另外28,910张增强图像，含有13,250张坏的和15,660张好的
457	2024-08-05	A comprehensive standardized dataset of numerous pomegranate fruit diseases for deep learning 2024-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110284 PMID:38962206	研究论文	本文创建了一个标准化的石榴果实疾病图像数据集，以支持深度学习的研究	研究提供了一个包含5099张石榴果实图像的新数据集，并详细分类了五种疾病	该数据集仅覆盖了特定地区的石榴疾病，可能无法代表全球所有石榴疾病的多样性	创建一个可公开使用的石榴果实疾病图像数据集	石榴果实的健康状况与各种疾病（细菌枯萎、炭疽、叶斑等）	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	5099张石榴果实图像
458	2024-08-05	Utilizing Immunoglobulin G4 Immunohistochemistry for Risk Stratification in Patients with Papillary Thyroid Carcinoma Associated with Hashimoto Thyroiditis 2024-Jun, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea) DOI:10.3803/EnM.2024.1923 PMID:38766717	研究论文	本研究探讨了在与桥本甲状腺炎相关的乳头状甲状腺癌患者中利用IgG4免疫组织化学进行风险分层	本研究首次利用IgG4相关亚型对桥本甲状腺炎患者进行复发风险分层，揭示了其与癌症阶段的关联	本研究为横断面研究，无法建立因果关系，且样本来自单一学术中心可能影响外部适用性	探讨桥本甲状腺炎与乳头状甲状腺癌之间的关系，并利用IgG4免疫组织化学进行风险评估	426名接受甲状腺切除术的乳头状甲状腺癌成年患者	数字病理学	甲状腺癌	免疫组织化学	深度学习模型	数字化的免疫染色切片图像	426名乳头状甲状腺癌患者，79名被诊断为桥本甲状腺炎患者
459	2024-08-05	Rapid Detection of SARS-CoV-2 Variants Using an Angiotensin-Converting Enzyme 2-Based Surface-Enhanced Raman Spectroscopy Sensor Enhanced by CoVari Deep Learning Algorithms 2024-Jun-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c00488 PMID:38843447	研究论文	开发了一种基于ACE2的表面增强拉曼光谱传感器与深度学习算法相结合的方法，快速检测和定量SARS-CoV-2变体	结合了表面增强拉曼光谱(SERS)和深度学习算法CoVari，显著提高了对病毒变体的检测速度和准确性	在未知样本测试中，仅在高于781 PFU/mL的浓度下分类准确率超过90%	研究快速和定量检测SARS-CoV-2变体的新方法	SARS-CoV-2及其变体的检测和定量	数字病理学	肺癌	表面增强拉曼光谱(SERS)	CoVari深度学习算法	光谱数据	涉及三种病毒的不同浓度样本
460	2024-08-05	Image2Flow: A proof-of-concept hybrid image and graph convolutional neural network for rapid patient-specific pulmonary artery segmentation and CFD flow field calculation from 3D cardiac MRI data 2024-Jun, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012231 PMID:38900817	研究论文	本文展示了一种新型混合图像和图卷积神经网络Image2Flow，用于从3D心脏MRI数据中快速进行患者特异性肺动脉分割和CFD流场计算	开发了Image2Flow模型，实现了患者特异性体积网格生成和CFD流场的直接估计，速度远快于传统手动方法	研究仅使用了135份3D心脏MRI数据，可能限制了结果的广泛适用性	旨在通过深度学习方法提高肺动脉分割和CFD流动计算的自动化和效率	使用135个3D心脏MRI图像进行肺动脉的手动分割和CFD流场的计算	计算流体动力学	心脏病	深度学习	混合图像和图卷积神经网络	图像	135份3D心脏MRI数据