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| 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 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 301 | 2024-10-06 |
Deep Learning for hand tracking in Parkinson's Disease video-based assessment: Current and future perspectives
2024-08, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102914
PMID:38909431
|
综述 | 本文综述了使用深度学习进行帕金森病视频评估中的手部追踪技术的现状和未来展望 | 本文介绍了使用深度学习框架进行手部追踪以自动评估帕金森病症状的创新方法 | 为了确保临床接受度,需要标准化和验证 | 描述深度学习框架在视频评估帕金森病手部追踪中的现状和未来展望 | 帕金森病患者的手部运动 | 计算机视觉 | 帕金森病 | 深度学习 | NA | 视频 | 23篇符合筛选标准的出版物 | NA | NA | NA | NA |
| 302 | 2024-10-06 |
A comprehensive survey on the use of deep learning techniques in glioblastoma
2024-08, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102902
PMID:38852314
|
综述 | 本文综述了深度学习技术在胶质母细胞瘤中的应用 | 探讨了人工智能技术在非组学和组学数据中的应用,并强调了其在诊断、决策和治疗策略制定中的重要性 | 未提及具体的技术局限性 | 全面探索机器学习方法在胶质母细胞瘤领域的应用及相关研究 | 胶质母细胞瘤及其相关数据 | 机器学习 | 脑肿瘤 | NA | NA | 图像、基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 303 | 2024-10-06 |
Predictive Modeling with Temporal Graphical Representation on Electronic Health Records
2024-Aug, IJCAI : proceedings of the conference
DOI:10.24963/ijcai.2024/637
PMID:39359569
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研究论文 | 本文提出了一种基于时间图表示的电子健康记录预测模型 | 本文创新性地将患者的电子健康记录建模为一种新颖的时间异构图,并引入了一种新的时间图变换器(TRANS),该变换器结合了时间边特征、全局位置编码和局部结构编码,以捕捉时间和结构信息 | NA | 研究如何有效表示患者的电子健康记录,以提高预测模型的性能 | 患者的电子健康记录及其中的时间关系和结构信息 | 机器学习 | NA | 时间图变换器(TRANS) | 时间异构图卷积网络 | 电子健康记录 | 三个真实世界数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 304 | 2024-10-05 |
Machine learning-based classification models for non-covalent Bruton's tyrosine kinase inhibitors: predictive ability and interpretability
2024-Aug, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-023-10696-6
PMID:37479824
|
研究论文 | 本研究构建了基于机器学习技术的分类模型,用于预测非共价Bruton酪氨酸激酶(BTK)抑制剂的生物活性,并提供可解释的预测结果 | 本研究首次使用SHAP方法分解预测值,将定性模型转化为定量模型,为新BTK抑制剂的设计提供了指导 | NA | 预测非共价BTK抑制剂的生物活性和提供可解释的预测结果 | 非共价BTK抑制剂的生物活性 | 机器学习 | NA | 机器学习算法(决策树、随机森林、支持向量机、极端梯度提升)和深度神经网络 | 分类模型 | 化合物数据 | 3895个非共价BTK抑制剂 | NA | NA | NA | NA |
| 305 | 2024-10-05 |
Review and perspective on bioinformatics tools using machine learning and deep learning for predicting antiviral peptides
2024-Aug, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-023-10718-3
PMID:37626205
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综述 | 本文综述了利用机器学习和深度学习算法预测抗病毒肽的生物信息学工具和方法 | 本文填补了抗病毒肽预测工具和方法研究的空白 | NA | 探讨利用人工智能技术预测抗病毒肽的现状和未来方向 | 抗病毒肽及其在治疗病原体感染中的应用潜力 | 机器学习 | NA | 机器学习 深度学习 | NA | 氨基酸序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 306 | 2024-10-05 |
Deep learning algorithms applied to computational chemistry
2024-Aug, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-023-10771-y
PMID:38151697
|
综述 | 本文综述了应用于计算化学中的深度学习算法,涵盖了传统深度学习和几何深度学习模型,并分析了它们的特征和开放问题 | 提出了一个全面的分类方法,涵盖了传统深度学习和几何深度学习模型,并详细分析了这些算法的输入描述符、使用的数据集、开源代码可用性、任务解决方案和实际研究应用 | 没有模型能完美解决所有问题,且每种方法的优缺点对新手来说仍不明确 | 综述应用于计算化学中解决分子挑战的深度学习算法,并讨论分子算法设计的趋势和未来方向 | 深度学习算法在计算化学中的应用,包括输入描述符、数据集、开源代码、任务解决方案和实际研究应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型(包括传统深度学习和几何深度学习模型) | 分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 307 | 2024-10-05 |
A comparative analysis of computational drug repurposing approaches: proposing a novel tensor-matrix-tensor factorization method
2024-Aug, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-024-10851-7
PMID:38683487
|
研究论文 | 本文提出了一种新的张量-矩阵-张量分解方法,并比较了不同计算药物再利用方法的性能 | 提出了一种新的张量-矩阵-张量(TMT)分解方法,并将其应用于药物再利用 | 图神经网络方法需要以归纳方式进行才能获得可靠的预测 | 比较不同计算药物再利用方法的性能,并提出一种新的分解方法 | 药物再利用方法的性能比较 | 机器学习 | NA | 张量-矩阵-张量分解 | 深度学习方法、图神经网络 | 数据集 | 两个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 308 | 2024-10-04 |
High-Precision Skin Disease Diagnosis through Deep Learning on Dermoscopic Images
2024-Aug-27, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11090867
PMID:39329609
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的计算机辅助诊断框架,用于早期检测皮肤疾病 | 本文提出了一种计算效率高且轻量级的深度学习模型,采用CNN架构,并在国际皮肤成像协作数据集上进行了实验,取得了87.64%的准确率 | NA | 提高皮肤疾病诊断的准确性和效率 | 皮肤疾病 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 使用国际皮肤成像协作数据集,包含皮肤镜图像 | NA | NA | NA | NA |
| 309 | 2024-10-04 |
Turn-table micro-CT scanner for dynamic perfusion imaging in mice: design, implementation, and evaluation
2024-Aug-23, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad6edd
PMID:39137802
|
研究论文 | 介绍了一种用于小鼠动态灌注成像的新型桌面微型CT扫描仪的设计、实现和评估 | 该系统具有定制的旋转台,能够进行圆形和螺旋扫描,并使用小孔径滑环实现连续旋转,具有高分辨率和低辐射剂量的特点 | 小样本量限制了得出确切结论的能力 | 旨在增强小鼠临床前成像能力,提供高分辨率和低辐射剂量的动态成像 | 小鼠的动态灌注成像,特别是具有阿尔茨海默病和心血管疾病遗传风险因素的小鼠 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 微型CT扫描 | NA | 图像 | 涉及不同遗传风险因素的小鼠样本 | NA | NA | NA | NA |
| 310 | 2024-10-04 |
TIANA: transcription factors cooperativity inference analysis with neural attention
2024-Aug-22, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-024-05852-0
PMID:39174927
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为TIANA的深度学习框架,用于解释转录因子协同作用的分析 | TIANA利用神经网络注意力机制来揭示转录因子之间的复杂依赖关系,相较于传统方法具有更高的解释性和鲁棒性 | NA | 开发一种新的方法来解析转录因子在远端调控元件中的协同作用 | 转录因子及其在远端调控元件中的协同作用 | 机器学习 | NA | 神经网络注意力机制 | 深度学习框架 | 序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 311 | 2024-10-02 |
Conserved cysteine residues in Kaposi's sarcoma herpesvirus ORF34 are necessary for viral production and viral pre-initiation complex formation
2024-Aug-20, Journal of virology
IF:4.0Q2
DOI:10.1128/jvi.01000-24
PMID:39078391
|
研究论文 | 研究探讨了Kaposi肉瘤疱疹病毒(KSHV)ORF34中保守的半胱氨酸残基在病毒生产和病毒前起始复合物形成中的必要性 | 通过深度学习算法辅助的结构模型,揭示了ORF34中高度保守的氨基酸残基,并设计了ORF34丙氨酸扫描突变体,评估了其与病毒前起始复合物其他因子的相互作用 | NA | 阐明KSHV ORF34在病毒前起始复合物功能和与其他成分相互作用中的具体贡献 | KSHV ORF34中的保守半胱氨酸残基及其在病毒生产和病毒前起始复合物形成中的作用 | NA | NA | 深度学习算法 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 312 | 2024-10-02 |
From Deep Learning to the Discovery of Promising VEGFR-2 Inhibitors
2024-Aug-19, ChemMedChem
IF:3.6Q2
DOI:10.1002/cmdc.202400108
PMID:38726553
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型筛选潜在的VEGFR-2抑制剂,并通过分子对接和实验验证其抗肿瘤活性 | 首次将深度学习应用于VEGFR-2抑制剂的筛选,并结合分子对接和实验验证,成功发现两种具有潜在抗肿瘤活性的化合物 | 样本量较小,仅包含187种化合物,且实验验证仅针对MCF-7乳腺癌细胞和WI-38细胞 | 寻找新型且更有效的VEGFR-2抑制剂 | VEGFR-2抑制剂及其抗肿瘤活性 | 药物化学 | 癌症 | 深度学习 | 分类模型 | 化合物 | 187种药物样化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 313 | 2024-10-02 |
Deep learning combined with attention mechanisms to assist radiologists in enhancing breast cancer diagnosis: a study on photoacoustic imaging
2024-Aug-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.530249
PMID:39346992
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合注意力机制的深度学习方法,利用光声成像技术提高乳腺癌诊断的准确性 | 本研究创新性地将ResNet50模型与注意力机制结合,用于分析光声超声图像,显著提高了乳腺癌诊断的性能 | 本研究仅在特定时间段和特定医院的334名患者数据上进行了验证,未来需要在更大规模和多样化的数据集上进行验证 | 本研究的目的是通过深度学习技术提高乳腺癌诊断的准确性,辅助放射科医生进行早期检测 | 本研究的对象是334名患有乳腺病变的中国深圳人民医院患者 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 光声成像 | ResNet50 | 图像 | 334名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 314 | 2024-10-02 |
Diffuse optical tomography of the brain: effects of inaccurate baseline optical parameters and refinements using learned post-processing
2024-Aug-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.524245
PMID:39347006
|
研究论文 | 研究了大脑扩散光学断层成像中不准确基线光学参数的影响,并提出了基于深度学习后处理的改进方法 | 提出了基于深度学习后处理技术,以减少不准确基线光学参数对大脑激活成像的影响 | 研究基于模拟数据,实际应用中的效果需进一步验证 | 探讨不准确基线光学参数对大脑功能成像的影响,并提出改进方法 | 大脑功能成像中的光学参数变化 | 计算机视觉 | NA | 扩散光学断层成像(DOT) | 深度学习 | 图像 | 四个成年受试者的脑图谱 | NA | NA | NA | NA |
| 315 | 2024-10-02 |
Coronary artery calcification and cardiovascular outcome as assessed by intravascular OCT and artificial intelligence
2024-Aug-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.524946
PMID:39347010
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法,用于自动识别和量化冠状动脉钙化(CAC),并通过大规模的血管内光学相干断层扫描(OCT)数据进行验证 | 本文提出了一种新颖的深度学习方法,能够自动识别和量化冠状动脉钙化,并在大规模OCT数据上进行了训练和评估 | NA | 研究冠状动脉钙化与心血管不良事件之间的关系 | 冠状动脉钙化(CAC)及其与心血管不良事件的关联 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | 深度学习 | 图像 | 1,106,291张OCT图像,来自1,048名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 316 | 2024-10-01 |
DRpred: A Novel Deep Learning-Based Predictor for Multi-Label mRNA Subcellular Localization Prediction by Incorporating Bayesian Inferred Prior Label Relationships
2024-Aug-26, Biomolecules
IF:4.8Q1
DOI:10.3390/biom14091067
PMID:39334834
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的mRNA亚细胞定位预测模型DRpred,结合贝叶斯推断的先验标签关系和神经网络进行预测 | DRpred通过贝叶斯网络捕捉标签间的依赖关系,并结合Word2vec提取的特征,使用BiLSTM和注意力机制捕捉输入特征的内部关系,显著提升了多标签预测性能 | NA | 开发一种新的多标签mRNA亚细胞定位预测模型,以提高预测性能 | mRNA的亚细胞定位 | 机器学习 | NA | 深度学习 | BiLSTM | 序列 | 独立测试集上的实验验证 | NA | NA | NA | NA |
| 317 | 2024-10-01 |
CROSS-AGE AND CROSS-SITE DOMAIN SHIFT IMPACTS ON DEEP LEARNING-BASED WHITE MATTER FIBER ESTIMATION IN NEWBORN AND BABY BRAINS
2024-Aug-25, ArXiv
PMID:38196752
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研究论文 | 研究了深度学习模型在新生儿和婴儿大脑白质纤维估计中的跨年龄和跨站点域偏移影响 | 首次探讨了在快速发育的婴儿大脑中估计纤维方向分布函数的域适应技术 | 研究仅限于新生儿和婴儿大脑,未涉及成人或其他年龄段 | 探讨深度学习模型在不同年龄和站点数据上的域偏移问题 | 新生儿和婴儿大脑的白质纤维估计 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 201名新生儿和165名婴儿 | NA | NA | NA | NA |
| 318 | 2024-10-01 |
In Silico Exploration of Novel EGFR Kinase Mutant-Selective Inhibitors Using a Hybrid Computational Approach
2024-Aug-23, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ph17091107
PMID:39338272
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研究论文 | 本研究利用计算方法识别和表征潜在的EGFR突变选择性抑制剂 | 采用药效团设计和深度学习、虚拟筛选、ADMET和分子对接动力学模拟相结合的混合计算方法 | NA | 开发针对非小细胞肺癌中EGFR突变的有效治疗策略 | EGFR突变选择性抑制剂 | 药物设计 | 肺癌 | 分子对接、分子动力学模拟 | 深度学习 | 分子结构 | 从Zinc数据库中筛选出16个潜在抑制剂 | NA | NA | NA | NA |
| 319 | 2024-09-30 |
CA-ViT: Contour-Guided and Augmented Vision Transformers to Enhance Glaucoma Classification Using Fundus Images
2024-Aug-31, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11090887
PMID:39329629
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研究论文 | 提出了一种轮廓引导和增强的视觉变换器(CA-ViT)用于增强青光眼分类 | 引入条件变分生成对抗网络(CVGAN)来增强和多样化训练数据集,并结合轮廓引导方法提供关键的疾病信息 | 未提及 | 提高青光眼分类的准确性 | 青光眼分类 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 条件变分生成对抗网络(CVGAN) | 视觉变换器(ViT) | 图像 | 使用了包含多个数据集(如EYEPACS、DRISHTI-GS、RIM-ONE、REFUGE)的标准化多通道青光眼数据集(SMDG) | NA | NA | NA | NA |
| 320 | 2024-09-30 |
FineTea: A Novel Fine-Grained Action Recognition Video Dataset for Tea Ceremony Actions
2024-Aug-31, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging10090216
PMID:39330436
|
研究论文 | 本文构建了一个细粒度视频动作数据集FineTea,用于茶道动作的细粒度分析,并提出了一种名为TSM-ConvNeXt的方法来改进细粒度动作识别 | 提出了TSM-ConvNeXt方法,结合TSM和高性能卷积神经网络ConvNeXt,显著提升了细粒度动作识别的性能 | NA | 促进细粒度动作识别的发展 | 茶道动作的细粒度分析 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | TSM-ConvNeXt | 视频 | 2745个视频片段 | NA | NA | NA | NA |