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
321	2024-12-08	Multi-Resolution Wavelet Fractal Analysis and Subtask Training for Enhancing Few-Shot Noisy Brainwave Recognition 2024-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3318419 PMID:37738183	研究论文	本文提出了一种基于多分辨率小波分形分析和子任务训练的框架，用于增强少量噪声脑电波识别	引入多分辨率数据分析和子任务学习方法，通过小波分形捕捉不同尺度的特征，并采用子任务训练提高模型的泛化能力	NA	提高基于脑电波的识别系统在噪声环境下的性能	脑电波数据	机器学习	NA	小波变换	深度学习模型	脑电波数据	少量样本
322	2024-12-08	GaitNet+ARL: A Deep Learning Algorithm for Interpretable Gait Analysis of Chronic Ankle Instability 2024-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3383588 PMID:38557612	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的慢性踝关节不稳（CAI）步态分析算法，结合了图神经网络（GNN）和注意力强化学习（ARL）模型	创新点在于结合了生物力学原理的图神经网络和注意力强化学习模型，显著提高了CAI识别的准确性	NA	旨在开发一种可解释的深度学习算法，用于慢性踝关节不稳的步态分析	慢性踝关节不稳患者和对照组的步态数据	机器学习	运动损伤	图神经网络（GNN），注意力强化学习（ARL）	GNN，ARL	运动学数据	NEU-CAI数据集，由立体摄影测量系统收集
323	2024-12-08	A Deep Learning Approach to Estimate Multi-Level Mental Stress From EEG Using Serious Games 2024-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3395548 PMID:38687658	研究论文	本研究探讨了通过脑电图（EEG）系统和严肃游戏来估计用户在特定任务中的多层次心理压力的可行性	本研究创新性地结合了严肃游戏和深度学习神经网络，用于分类用户的心理压力水平，并展示了比现有技术更高的预测准确性	NA	评估通过脑电图系统和严肃游戏来估计用户心理压力水平的可行性	用户在特定任务中的心理压力水平	机器学习	NA	脑电图（EEG）	门控循环单元（GRU）	脑电图数据	NA
324	2024-12-08	A Residual U-Net Neural Network for Seismocardiogram Denoising and Analysis During Physical Activity 2024-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3392532 PMID:38648146	研究论文	提出了一种基于U-Net架构的深度学习模型，用于在步行时去噪和分析心冲击图（SCG）信号	开发了一种新的深度学习模型，能够有效去除运动噪声并保留心脏信息，显著提高了心率和其他健康参数估计的准确性	实验仅在步行时进行，未涵盖其他运动或日常活动	提高在日常活动中使用可穿戴加速度计进行心脏健康监测的准确性	心冲击图（SCG）信号的去噪和分析	机器学习	心血管疾病	深度学习	U-Net神经网络	信号	涉及多个数据集，包括导管和ICG衍生的PEP数据
325	2024-12-08	SMARTSeiz: Deep Learning With Attention Mechanism for Accurate Seizure Recognition in IoT Healthcare Devices 2024-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3336935 PMID:38055360	研究论文	提出了一种结合卷积神经网络和循环神经网络以及注意力机制的混合方法，用于通过EEG信号分析自动识别癫痫发作	引入了注意力机制，专注于EEG数据的重要子集，从而提高了模型性能	NA	开发一种自动识别癫痫发作的计算机方法，以减少医生的手动工作量	通过EEG信号分析自动识别癫痫发作	机器学习	NA	EEG信号分析	CNN和RNN结合注意力机制	EEG信号	使用了UCI癫痫发作识别数据集，包含五个类别：四个正常条件和一个异常发作条件
326	2024-12-08	MDDBranchNet: A Deep Learning Model for Detecting Major Depressive Disorder Using ECG Signal 2024-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3390847 PMID:38954560	研究论文	提出了一种名为MDDBranchNet的深度学习模型，用于通过单通道ECG信号检测重度抑郁症	使用并行分支深度学习模型进行重度抑郁症的二分类，并引入了额外的ECG衍生信号（如R-R信号和水平可见图的度分布时间序列），提高了模型准确率约7%	未提及具体限制	开发一种能够在日常生活中通过ECG信号早期检测重度抑郁症的深度学习模型	重度抑郁症的早期检测	机器学习	精神疾病	深度学习	并行分支深度学习模型	ECG信号	未提及具体样本数量
327	2024-12-08	A Deep Learning Approach for Fear Recognition on the Edge Based on Two-Dimensional Feature Maps 2024-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3392373 PMID:38648140	研究论文	本文提出了一种基于生理信号的可穿戴设备恐惧识别方法，通过创建二维特征图并使用深度学习模型进行分类	本文的创新点在于将图像处理中的深度学习模型应用于生理信号的恐惧识别，并验证了其在边缘设备上的可行性	NA	开发一种基于生理信号的恐惧识别方法，并验证其在边缘设备上的实时检测能力	可穿戴设备采集的生理信号	机器学习	NA	深度学习	NA	生理信号	两个不同数据集，WEMAC、WESAD 3-classes和WESAD 2-classes
328	2024-12-08	Protecting Prostate Cancer Classification From Rectal Artifacts via Targeted Adversarial Training 2024-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3384970 PMID:38954559	研究论文	本文提出了一种新的目标对抗训练策略，用于保护前列腺癌分类模型免受直肠伪影的影响	本文创新性地提出了基于临床先验知识生成具有直肠伪影模式的对抗样本，并通过联合训练提高模型的分类性能	NA	研究如何减少直肠伪影对前列腺癌分类模型的影响	前列腺癌分类模型	计算机视觉	前列腺癌	磁共振成像 (MRI)	深度神经网络 (DNN)	图像	多个前列腺癌分类模型
329	2024-12-08	Deep Learning-Enhanced Internet of Things for Activity Recognition in Post-Stroke Rehabilitation 2024-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3332735 PMID:37963004	研究论文	本文提出了一种结合深度学习模型和物联网技术的方法，用于中风康复中的活动识别	本文提出了一种基于多传感器数据融合机制和双向长短时记忆网络（BiLSTM）的新框架，并引入了注意力机制和增强损失函数来优化学习过程	NA	提高中风患者康复过程中活动监测和识别的准确性	中风患者的日常活动数据	机器学习	中风	深度学习	BiLSTM	传感器数据	两个基准数据集
330	2024-12-08	Adaptive Multi-Dimensional Weighted Network With Category-Aware Contrastive Learning for Fine-Grained Hand Bone Segmentation 2024-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3391387 PMID:38640043	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的儿科手骨分割方法，通过自适应多维加权网络和类别感知对比学习来提高分割精度	创新点在于自适应多维加权注意力机制和类别感知对比学习方法，有效挖掘细节特征并增强类别区分性能	NA	旨在提高3D超声中儿科手骨分割的准确性和分类性能	儿科手骨的3D超声图像	计算机视觉	NA	深度学习	自适应多维加权网络	3D超声图像	38个骨结构
331	2024-12-08	Compact biologically inspired camera with computational compound eye 2024-Jul, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2023-0782 PMID:39634310	研究论文	本文介绍了一种紧凑的生物启发相机，基于南美虾的复眼结构，实现了宽视场、高分辨率成像和敏感的三维运动轨迹重建	提出了一种深度学习架构，通过距离调节实现宽范围清晰成像，无需硬件或复杂前端设计，显著降低了系统复杂性和尺寸	NA	开发一种紧凑的生物启发相机，解决现有复眼相机与商用CMOS相机不兼容导致的散焦问题	南美虾的复眼结构	计算机视觉	NA	深度学习	Unet变体和金字塔多尺度注意力模型	图像	271个视网膜单元
332	2024-12-08	Deep learning for optical tweezers 2024-Jul, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2024-0013 PMID:39634937	研究论文	本文探讨了深度学习在光学镊子中的应用，展示了其如何显著提升光学镊子的设计、校准和实时控制	深度学习在光学镊子中的应用提高了计算速度和多功能性，超越了传统方法	NA	探索深度学习如何改进光学镊子，并提供将其与光学捕获和操纵结合的指南	光学镊子及其在物理、生物和纳米技术中的应用	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	NA
333	2024-12-07	Sequence of Morphological Changes Preceding Atrophy in Intermediate AMD Using Deep Learning 2024-Jul-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.65.8.30 PMID:39028907	研究论文	研究使用深度学习技术分析中间年龄相关性黄斑变性（iAMD）中在外丛状层（OPL）下沉之前发生的形态学变化序列	利用人工智能算法预测和量化iAMD转化为地理萎缩的形态学前兆，实现个性化风险分层	NA	研究iAMD中外丛状层下沉前的形态学变化序列	中间年龄相关性黄斑变性（iAMD）患者的外丛状层（OPL）下沉和视网膜色素上皮（RPE）及外层视网膜萎缩	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	NA	图像	280只眼，140名患者
334	2024-12-06	Sensitive Detection of Structural Differences using a Statistical Framework for Comparative Crystallography 2024-Jul-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.22.604476 PMID:39091831	研究论文	本文介绍了一种结合贝叶斯框架和多元统计理论的统计框架，用于比较晶体学的敏感检测结构差异	本文创新性地将贝叶斯框架与多元统计理论结合，显著提高了蛋白质动力学、元素特异性异常信号和药物片段结合的检测能力	NA	开发一种新的统计框架，用于提高比较晶体学中结构差异的检测敏感性	蛋白质的化学和构象变化	NA	NA	X射线衍射数据	贝叶斯框架	晶体学数据	NA
335	2024-12-06	Proscan: a structure-based proline design web server 2024-Jul-05, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkae408 PMID:38769060	研究论文	开发了一个基于结构的脯氨酸设计网络服务器Proscan，用于评估和可视化目标蛋白质中脯氨酸替代的潜在位置	Proscan提供了一种基于深度学习和能量评估的脯氨酸替代方案，并支持交互式可视化	NA	开发一个工具，帮助研究人员通过结构设计控制蛋白质构象和动态	脯氨酸替代对蛋白质稳定性和构象的影响	生物信息学	NA	深度学习	NA	蛋白质结构数据	NA
336	2024-12-02	Single-cell sequencing reveals novel proliferative cell type: a key player in renal cell carcinoma prognosis and therapeutic response 2024-Jul-25, Clinical and experimental medicine IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s10238-024-01424-x PMID:39052149	研究论文	本研究利用单细胞RNA测序技术揭示了肾细胞癌中一种新型增殖细胞亚群，并探讨了其在患者预后和治疗反应中的作用	发现了名为“Prol”的高度增殖细胞亚群，并开发了一种基于人工智能网络的Prol特征，用于预测肾细胞癌的预后	NA	揭示肾细胞癌的分子异质性，并开发新的预后预测工具	肾细胞癌中的增殖细胞亚群及其在预后和治疗反应中的作用	数字病理学	肾细胞癌	单细胞RNA测序	人工智能网络（包括传统回归、机器学习和深度学习算法）	RNA	NA
337	2024-12-01	[Research on the classification model of chronic sinusitis based on VGG] 2024-Jul, Lin chuang er bi yan hou tou jing wai ke za zhi = Journal of clinical otorhinolaryngology head and neck surgery DOI:10.13201/j.issn.2096-7993.2024.07.013 PMID:38973043	研究论文	研究基于VGG的慢性鼻窦炎分类模型，并评估其有效性	利用深度学习技术构建基于VGG的慢性鼻窦炎计算机辅助诊断模型，具有较高的分类性能和诊断效果	NA	构建和评估基于VGG的慢性鼻窦炎计算机辅助诊断模型	慢性鼻窦炎的分类和诊断	计算机视觉	鼻窦炎	深度学习	VGG	图像	5000帧已诊断的鼻窦CT图像，包括1000帧正常组和4000帧异常组
338	2024-11-29	Unwrapping non-locality in the image transmission through turbid media 2024-Jul-15, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.521581 PMID:39538508	研究论文	本文研究了通过混浊介质进行高保真图像传输的问题，并提出了一种基于全局注意力机制的网络来提高重建性能	本文提出了一种基于全局注意力机制的网络，利用输入和输出光纤端面之间的非局部特征信息冗余，显著提高了图像重建的性能	本文未提及具体的局限性	解决通过混浊介质进行高保真图像传输的问题	通过混浊介质传输的图像重建	计算机视觉	NA	深度学习	全局注意力机制	图像	NA
339	2024-11-27	Investigating chiral morphogenesis of gold using generative cellular automata 2024-Jul, Nature materials IF:37.2Q1 DOI:10.1038/s41563-024-01889-x PMID:38693448	研究论文	本文通过训练基于细胞自动机的人工神经网络，研究了金纳米颗粒的同手性形态生成机制	本文首次通过深度学习方法解释了金纳米颗粒的同手性形态生成过程，并预测了一种前所未有的交叉路径和相应的形态	NA	研究金纳米颗粒的同手性形态生成机制	金纳米颗粒的同手性形态生成	机器学习	NA	细胞自动机	人工神经网络	实验结果	NA
340	2024-11-20	Deep Learning for 3D Vascular Segmentation in Phase Contrast Tomography 2024-Jul-16, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-4613439/v1 PMID:39070623	研究论文	本文研究了使用深度学习进行相位对比断层扫描中的三维血管分割，并引入了新的成像模式HiP-CT	引入了HiP-CT成像模式，提供了高分辨率的3D器官图像，并使用nnU-Net框架进行模型评估	DSC评分主要评估体素与体素的一致性，忽略了血管的多个关键特征，且HiP-CT作为离体技术，缺乏静水压力导致大血管塌陷，影响分割效果	提供一个在血管分割领域的坚实基础，并确定一个适用于HiP-CT成像模式的鲁棒基线模型	三个人类肾脏的血管数据	计算机视觉	NA	HiP-CT	nnU-Net	3D图像	三个肾脏样本