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
641	2024-08-04	Pyramid diffractive optical networks for unidirectional image magnification and demagnification 2024-Jul-31, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01543-w PMID:39085224	研究论文	本文展示了一种专为单向图像放大和缩小设计的金字塔结构衍射光学网络。	该设计通过金字塔缩放衍射层，仅在一个方向实现高保真度的图像放大或缩小，同时抑制反方向的图像形成。	尽管可以在不同波长下操作，但该设计是在单一波长下训练的，可能限制了其适用性。	研究旨在实现一种新型的单向图像处理策略。	主要研究金字塔结构的衍射深度神经网络（P-DNN）在图像放大和缩小中的应用。	计算机视觉	NA	衍射深度神经网络	NA	图像	通过实验验证了多个单向P-DNN模块的有效性
642	2024-08-05	Multicell-Fold: geometric learning in folding multicellular life 2024-Jul-22, ArXiv PMID:39040638	研究论文	提出了一种几何深度学习模型来预测多细胞折叠和胚胎发生的过程	提出了一个统一的图数据结构，通过几何深度学习准确建模细胞在发育过程中的机制和行为	可能未考虑所有细胞行为的复杂性	研究细胞如何在胚胎发生过程中折叠成特定结构	多细胞折叠和胚胎发育中的细胞行为	机器学习	NA	几何深度学习	NA	图数据	NA
643	2024-08-05	A deep learning approach to hard exudates detection and disorganization of retinal inner layers identification on OCT images 2024-07-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63844-9 PMID:39030181	研究论文	本研究旨在通过深度学习系统检测硬性渗出物并分类视网膜内层的组织混乱	采用先进的神经网络架构和集合学习技术来提高检测和分类的性能	模型的AP@0.5分数相对较低，表明在某些情况下可能存在检测困难	研究旨在提高对糖尿病性黄斑水肿眼睛的硬性渗出物和视网膜内层组织混乱的检测能力	研究对象是442幅OCT图像，这些图像标注了6847个硬性渗出物及其视网膜内层组织混乱的存在	计算机视觉	糖尿病性眼病	深度学习	Yolov7, ConvNeXt, RegNetX	图像	442幅OCT图像
644	2024-08-04	Review of AlphaFold 3: Transformative Advances in Drug Design and Therapeutics 2024-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.63646 PMID:39092344	评论	本文章回顾了AlphaFold 3在药物设计和治疗中的变革性进展	AlphaFold 3在准确性和速度上超过了其前身，能够在几秒钟内预测复杂蛋白质的结构	NA	探讨AlphaFold 3及其对计算生物化学和药物开发的影响	AlphaFold 3模型及其在蛋白质结构预测中的应用	计算生物学	NA	机器学习和深度学习	深度学习模型	NA	NA
645	2024-08-07	Predicting vital sign deviations during surgery from patient monitoring data: developing and validating single-stream deep learning models 2024-Jul-31, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.bja.2024.06.030 PMID:39089955	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
646	2024-08-04	Transfer learning across different chemical domains: virtual screening of organic materials with deep learning models pretrained on small molecule and chemical reaction data 2024-Jul-30, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-024-00886-1 PMID:39080777	研究论文	本研究展示了在不同化学领域中应用迁移学习进行有机材料虚拟筛选的潜力	该研究创新性地利用药物类似的小分子和化学反应数据库对BERT模型进行预训练，从而提升其在有机材料虚拟筛选中的表现	研究表明访问一个反应数据库，反应范围比USPTO更广可能进一步提高模型性能，并未详细探讨此点	探讨迁移学习在不同化学领域的应用以优化有机材料的虚拟筛选	研究对象为多种有机材料的虚拟筛选任务	机器学习	NA	深度学习	BERT	数据集	五个虚拟筛选任务的数据
647	2024-08-04	Modelling the demographic history of human North African genomes points to a recent soft split divergence between populations 2024-Jul-30, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-024-03341-4 PMID:39080715	研究论文	本研究对北非人类基因组的复杂人口历史进行了建模	采用了一种新的算法GP4PG，通过深度学习的近似贝叶斯计算（ABC-DL）框架有效构建了拟合北非人口的复杂人口模型	分析过程中仅使用了16个覆盖度超过30X的全基因组样本，可能限制了结果的普遍性	研究北非地区人口的历史和基因流动情况，并揭示阿拉伯和亚马兹igh人口的起源不同	北非地区的阿拉伯和亚马兹igh人群的基因组	数字病理学	NA	近似贝叶斯计算与深度学习（ABC-DL）	GP4PG	基因组	364个基因组
648	2024-08-04	Comparison of data fusion strategies for automated prostate lesion detection using mpMRI correlated with whole mount histology 2024-Jul-29, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-024-02471-0 PMID:39080735	研究论文	本文比较了输入级、特征级和决策级的数据融合技术，用于自动检测临床显著的前列腺病变。	提出了多种深度学习CNN架构，并比较了不同数据融合策略对前列腺病变检测的影响。	结合mpMRI数据和定量临床数据的效果没有显著差异。	研究自动检测前列腺病变的方法和数据融合策略。	临床显著的前列腺病变及其检测方法。	计算机视觉	前列腺癌	多参数MRI图像	CNN	医学影像	118个mpMRI图像和22个全切片组织学图像
649	2024-08-04	Intercomparison of deep learning models in predicting streamflow patterns: insight from CMIP6 2024-Jul-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63989-7 PMID:39080322	研究论文	本研究通过四种深度学习模型预测巴基斯坦斯瓦特河流域的每日流量	采用多模型集成计算的最佳组合以提高流量预测的准确性	研究仅限于特定地区的流量预测，可能不适用于其他地区	预测斯瓦特河流域的每日流量以支持水资源管理	斯瓦特河流域的每日流量数据	机器学习	NA	深度学习	TLANN, FFANN, SANN, LSTM	流量数据	NA
650	2024-08-04	Prediction of protein secondary structure by the improved TCN-BiLSTM-MHA model with knowledge distillation 2024-07-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-67403-0 PMID:39020005	研究论文	本研究提出了一种改进的TCN-BiLSTM-MHA模型来预测蛋白质的二级结构	通过多尺度融合和双向操作改进的TCN模型更好地提取氨基酸序列特征，并结合知识蒸馏技术提升性能	模型的有效性可能受限于训练数据的多样性和规模	提高蛋白质二级结构预测的准确性，以助于蛋白质功能理解	使用改进的深度学习模型对蛋白质的二级结构进行预测	生物信息学	NA	深度学习	改进的TCN-BiLSTM-MHA模型	多种数据集	六个数据集的样本，包括TS115, CB513和PDB (2018-2020)
651	2024-08-04	Finite element models with automatic computed tomography bone segmentation for failure load computation 2024-07-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-66934-w PMID:39019937	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的CT扫描骨骼分割方法，用于生物力学失效载荷模拟	提出了一个专门的预处理、基于深度学习的分割方法和后处理管道，能够有效处理有限的CT数据	需谨慎训练并验证模型，以确保自动分割的质量和可靠性	研究用于骨转移患者的CT数据中的骨骼分割，以进行失效载荷模拟	研究对象为人类股骨和椎骨的CT扫描图像	数字病理学	骨癌转移	CT扫描	U-Net	图像	涉及多位患者的股骨和椎骨CT扫描
652	2024-08-04	In Silico drug repurposing pipeline using deep learning and structure based approaches in epilepsy 2024-07-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-67594-6 PMID:39020064	研究论文	本研究开发了一种新颖的体外药物重新利用管道，用于癫痫治疗	结合变换器深度学习方法和分子结合亲和力计算来处理药物重新利用	对于特定靶点蛋白的候选抑制剂数量存在显著差异，影响管道普适性	开发高效的新药物重新利用策略以治疗癫痫	针对在癫痫发生机制中涉及的获得功能基因编码的24个靶点蛋白的候选药物	数字病理学	癫痫	变换器深度学习方法	NA	NA	对24个靶点蛋白的候选抑制剂进行了评估
653	2024-08-04	Transformation from hematoxylin-and-eosin staining to Ki-67 immunohistochemistry digital staining images using deep learning: experimental validation on the labeling index 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.047501 PMID:39087085	研究论文	本研究提出了一种数字染色方法，旨在利用深度学习将子宫内膜癌的H&E染色图像转化为Ki-67 IHC染色图像	使用深度学习和颜色去混合技术将H&E图像转化为高分辨率的IHC染色图像，这是一个新的数字染色方法	在跨案例验证中，数字染色与物理染色之间的相关性相对较低	旨在通过数字染色技术提高子宫内膜癌肿瘤的分子级可视化分析	研究对象为子宫内膜癌的整个切片图像	数字病理学	子宫内膜癌	深度学习	U-Net	图像	NA
654	2024-08-04	The changing landscape of text mining: a review of approaches for ecology and evolution 2024-Jul, Proceedings. Biological sciences DOI:10.1098/rspb.2024.0423 PMID:39082244	综述	本文回顾了生态学和进化生物学中文本挖掘的方法。	提供了基于频率的方法、传统自然语言处理和基于深度学习的语言模型的三种广泛范式的映射，为生态和进化研究整合这些工具提供了基础和前沿概念。	可能未涵盖所有文本挖掘方法的最新进展。	探讨生态学和进化研究中文本挖掘的变革性方法。	涉及生态学和进化生物学中的数据合成和建模。	自然语言处理	NA	机器学习语言模型	深度学习语言模型	文本	NA
655	2024-08-04	Learning three-dimensional aortic root assessment based on sparse annotations 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044504 PMID:39087084	研究论文	该文章提出了一种基于稀疏标注的三维主动脉根部评估方法	通过二维横截面标注和点云表面重建，减少了对大量注释数据的需求，简化了注释过程	在特定区域的注释可能仍需专家验证，以确保准确性	旨在为经导管主动脉瓣置换术(TAVI)提供准确的主动脉根部和左心室流出道(LVOT)的分析	主动脉根部和左心室流出道的几何形状和结构	数字病理学	NA	深度学习	3D分割网络	NA	NA
656	2024-08-04	Association of Retinal Biomarkers With the Subtypes of Ischemic Stroke and an Automated Classification Model 2024-Jul-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.65.8.50 PMID:39083310	研究论文	本研究探讨了视网膜生物标志物与缺血性中风亚型之间的关联及自动分类模型	提出了一种使用人工智能增强的光学相干层析血管造影图像分析的方法来检测缺血性中风及其亚型	仅基于两组人群进行研究，可能影响结果的普遍适用性	研究缺血性中风及其亚型的自动识别方法	865名参与者的1730只眼睛	数字病理学	缺血性中风	光学相干层析血管造影（OCTA）	深度学习模型	图像	865名参与者，1730只眼睛
657	2024-08-04	Hierarchical multi-task deep learning-assisted construction of human gut microbiota reactive oxygen species-scavenging enzymes database 2024-Jul-30, mSphere IF:3.7Q2 DOI:10.1128/msphere.00346-24 PMID:38995053	研究论文	本研究建立了人类肠道微生物群反应性氧种清除酶数据库	提出了一种系统工作流程，并采用分层多任务深度学习方法创建新数据库	目前数据库的应用和验证尚未详尽探讨	理解氧化应激机制并制定应对与“肠-脏器轴”相关疾病的策略	人类肠道微生物群中的反应性氧种清除酶	数字病理学	NA	深度学习	多任务深度学习	数据库	7,689个条目
658	2024-08-04	Artificial intelligence assisted ultrasound for the non-invasive prediction of axillary lymph node metastasis in breast cancer 2024-Jul-29, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-024-12619-6 PMID:39075447	研究论文	本研究开发了一种人工智能辅助的超声系统用于非侵入性预测乳腺癌患者的腋下淋巴结转移	创新点在于使用深度学习模型与人工智能辅助技术相结合，为乳腺癌提供非侵入性的淋巴结状态评估方法	研究局限于回顾性研究，且样本量相对较小	本研究的目的在于开发一种非侵入性的方法，以有效预测乳腺癌患者的腋下淋巴结转移	研究对象为266名在北京协和医学院医院接受腺体生检和腋下淋巴结切除的乳腺癌患者	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	DeepLabV3+ 和卷积神经网络	超声图像	266名乳腺癌患者
659	2024-08-04	Single-cell hdWGCNA reveals metastatic protective macrophages and development of deep learning model in uveal melanoma 2024-Jul-29, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-024-05421-2 PMID:39075441	研究论文	本研究揭示了与转移性保护性巨噬细胞相关的关键基因及其在虹膜黑色素瘤中的作用	首次使用单细胞RNA测序和深度学习模型分析巨噬细胞亚群与转移性肿瘤之间的关系	转移机制及其对预后的影响仍未完全理解	探讨虹膜黑色素瘤的转移机制及巨噬细胞在其中的作用	虹膜黑色素瘤的转移性和原发性癌症患者的巨噬细胞亚群	数字病理学	虹膜黑色素瘤	单细胞RNA测序	卷积神经网络（CNN）	基因表达数据	NA
660	2024-08-04	Origami single-end capacitive sensing for continuous shape estimation of morphing structures 2024-Jul-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-67149-9 PMID:39075071	研究论文	本文提出了一种新颖的单端变形电容传感方法FxC，用于形状追踪。	与其他折纸电容器不同，FxC仅使用每个通道的单个导电板，直接改变导电板的几何形状。	NA	研究如何通过电容信号实时估计变形结构的几何形状。	采用折纸结构及其结合的电容传感器进行形状追踪。	NA	NA	电容传感	深度神经网络	信号	多个折叠模式的实验结果，包括Accordion, Chevron, Sunray和V-Fold模式