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
521	2024-09-01	Artificial Intelligence in Military Medicine 2024-Aug-30, Military medicine IF:1.2Q2 DOI:10.1093/milmed/usae359 PMID:39028176	研究论文	本文探讨了人工智能在军事医学中的应用及其潜力和挑战	文章介绍了美国军事部门在军事医学中实施的几项人工智能倡议，包括预测部队行为和预测部队自杀率的模型	尽管人工智能在军事医学中有巨大潜力，但其固有的风险和局限性需要仔细考虑和讨论	旨在揭示人工智能在军事医学中的应用，并推动其在军事健康和整体作战准备中的有效利用	人工智能在军事医学中的应用，包括临床效率支持、大规模战斗操作的分类和临床护理算法等	机器学习	NA	深度学习	生成式AI	数据集	NA
522	2024-09-01	Deep learning with uncertainty estimation for automatic tumor segmentation in PET/CT of head and neck cancers: impact of model complexity, image processing and augmentation 2024-Aug-30, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad6dcd PMID:39127060	研究论文	本文评估了使用卷积神经网络（CNN）自动分割头颈部癌症PET/CT图像的方法，以提高分割质量和评估不确定性。	采用蒙特卡洛 dropout 技术量化和可视化自动轮廓的不确定性，并探讨了图像预处理、图像增强、迁移学习和CNN复杂性对模型性能和跨中心泛化能力的影响。	自动轮廓可能产生不现实的轮廓或遗漏相关结构，且模型不确定性主要与假阳性、假阴性体素及低Dice系数相关。	提高头颈部癌症PET/CT图像自动分割的质量和评估其不确定性。	头颈部鳞状细胞癌患者的PET/CT图像。	计算机视觉	头颈部癌症	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	两个患者队列，来自两个中心的基线F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描和计算机断层扫描图像（FDG-PET/CT）。
523	2024-09-01	Enhancing substance identification by Raman spectroscopy using deep neural convolutional networks with an attention mechanism 2024-Aug-29, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d4ay00602j PMID:39140306	研究论文	本研究利用带有注意力机制的深度神经卷积网络改进拉曼光谱对危险化学物质的识别	引入基于ResNet架构的深度神经卷积网络和SE模块注意力机制，有效结合拉曼光谱的强度和位移特征，显著提升模型性能	研究主要关注小样本条件下的分类预测性能，未详细讨论大规模数据集的应用情况	提高拉曼光谱在有限数据情况下对危险化学物质的识别能力，并探索其在移动设备上的应用潜力	474种危险化学物质的拉曼光谱数据	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN	光谱数据	59,468个光谱数据
524	2024-09-01	Predicting and screening high-performance polyimide membranes using negative correlation based deep ensemble methods 2024-Aug-29, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d4ay01160k PMID:39145470	research paper	本研究利用基于负相关集成技术的深度学习方法预测和筛选高性能聚酰亚胺膜，提出了一种基于负相关深度集成方法的深度神经网络模型（DNN-NCL），用于预测聚酰亚胺结构的气体渗透性和选择性。	本研究提出的DNN-NCL模型在测试集上达到了约0.95的值，比近期模型性能提高了4%，并有效缓解了过拟合问题。	NA	探索利用深度学习方法在庞大的化学空间中寻找高性能气体分离膜的可行性。	聚酰亚胺膜的气体渗透性和选择性。	machine learning	NA	深度学习	深度神经网络（DNN）	分子指纹	超过800万个假设聚合物
525	2024-09-01	Correction: YOLO-V5 based deep learning approach for tooth detection and segmentation on pediatric panoramic radiographs in mixed dentition 2024-Aug-28, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01410-5 PMID:39198729	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
526	2024-09-01	Prediction of mutation-induced protein stability changes based on the geometric representations learned by a self-supervised method 2024-Aug-28, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05876-6 PMID:39198740	研究论文	本文介绍了一种基于自监督学习方法的几何表示来预测突变引起的蛋白质稳定性变化的深度学习框架mutDDG-SSM	mutDDG-SSM框架包括一个基于图注意力网络的蛋白质结构特征提取器和一个基于极端梯度提升模型的稳定性变化预测器，有效缓解了过拟合问题	NA	预测蛋白质结构-功能关系中的突变引起的蛋白质稳定性变化，对蛋白质工程和药物设计具有重要意义	突变引起的蛋白质稳定性变化	机器学习	NA	自监督学习	图注意力网络，极端梯度提升模型	蛋白质结构	使用了大规模高分辨率的蛋白质结构数据集进行训练和测试
527	2024-09-01	Identify the most appropriate imputation method for handling missing values in clinical structured datasets: a systematic review 2024-Aug-28, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-024-02310-6 PMID:39198744	综述	本研究通过系统综述方法，探讨了临床结构化数据集中处理缺失值的最合适插补方法	本研究构建了一个证据地图，根据缺失值的机制、模式和比例以及各种插补策略，推荐了适用于处理表格数据集中缺失值的合适插补方法	NA	旨在为临床数据预处理阶段选择最合适的插补方法提供指导	临床结构化数据集中的缺失值处理方法	NA	NA	插补技术	NA	表格数据	分析了58篇文章
528	2024-09-01	Meta-analysis of the effectiveness of early endoscopic treatment of Acute biliary pancreatitis based on lightweight deep learning model 2024-Aug-28, BMC gastroenterology IF:2.5Q2 DOI:10.1186/s12876-024-03361-1 PMID:39198766	meta-分析	本研究通过meta-分析评估早期内镜治疗急性胆源性胰腺炎的有效性，基于轻量级深度学习模型	采用轻量级深度学习模型进行分析，提供了新的技术手段	研究仅包括了8篇文章，可能存在样本量不足的问题	评估早期内镜逆行胰胆管造影（ERCP）治疗急性胆源性胰腺炎的安全性和有效性	急性胆源性胰腺炎患者	NA	急性胆源性胰腺炎	NA	轻量级深度学习模型	NA	8篇文章，共8,801名患者
529	2024-09-01	COVID-19 severity detection using chest X-ray segmentation and deep learning 2024-08-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70801-z PMID:39191941	研究论文	本文介绍了一种使用胸部X光图像分割和深度学习框架进行COVID-19分类和严重程度预测的方法	采用U-Net进行肺部分割，精度达到0.9924，并使用卷积胶囊网络进行分类，以及ResNet50、VGG-16和DenseNet201进行严重程度评估，其中DenseNet201显示出更高的准确性	NA	提高COVID-19的早期检测和严重程度评估，以改善临床环境中的患者管理和资源分配	COVID-19的分类和严重程度预测	计算机视觉	COVID-19	深度学习	U-Net, Convulation-capsule network, ResNet50, VGG-16, DenseNet201	图像	NA
530	2024-09-01	Predicting gastric cancer response to anti-HER2 therapy or anti-HER2 combined immunotherapy based on multi-modal data 2024-Aug-26, Signal transduction and targeted therapy IF:40.8Q1 DOI:10.1038/s41392-024-01932-y PMID:39183247	研究论文	本研究利用多模态数据预测HER2阳性胃癌患者对单一抗HER2治疗或联合免疫治疗的反应	引入了一种名为MuMo的深度学习模型，该模型整合了影像学、病理学和临床信息，以提高治疗反应预测的准确性	研究未提及具体的模型局限性或数据集的潜在偏差	旨在通过综合分析方法准确预测HER2阳性胃癌患者对抗HER2治疗或联合免疫治疗的反应	HER2阳性胃癌患者	机器学习	胃癌	深度学习	MuMo	多模态数据	429名患者，其中310名接受抗HER2治疗，119名接受抗HER2联合抗PD-1/PD-L1抑制剂免疫治疗
531	2024-09-01	Impact of Gold-Standard Label Errors on Evaluating Performance of Deep Learning Models in Diabetic Retinopathy Screening: Nationwide Real-World Validation Study 2024-Aug-14, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/52506 PMID:39141915	研究论文	本研究评估了自定义深度学习算法在分类糖尿病视网膜病变（DR）中的准确性，并展示了标签错误如何影响全国性DR筛查计划中的评估	研究揭示了人类图像分级中的标签错误对深度学习算法在实际DR筛查中性能评估的显著影响	研究仅限于分析全国性DR筛查计划中的眼底照片，可能未涵盖所有可能的标签错误情况	评估深度学习算法在糖尿病视网膜病变筛查中的准确性，并探讨标签错误对其性能评估的影响	糖尿病视网膜病变（DR）的分类及标签错误的识别与纠正	机器学习	糖尿病视网膜病变	深度学习	深度学习算法	图像	736,083张图像，来自237,824名参与者
532	2024-09-01	Identification and Design of Novel Potential Antimicrobial Peptides Targeting Mycobacterial Protein Kinase PknB 2024-Aug, The protein journal DOI:10.1007/s10930-024-10218-9 PMID:39014259	研究论文	本研究旨在通过分子对接和分子动力学模拟，设计针对结核杆菌蛋白激酶PknB的新型抗菌肽	研究揭示了除了肽链长度外，组成氨基酸的组合在肽类抑制剂生成中的重要作用	研究主要集中在体外分析，临床应用前需要进行细致的体内分析	确定一种能够有效抑制PknB的抗菌肽	5626种来自公共数据库的抗菌肽	NA	结核病	分子对接，分子动力学模拟，弹性网络模型	NA	肽序列	5626种抗菌肽，最终选择了5种进行进一步分析
533	2024-08-31	Visual interpretability of image-based classification models by generative latent space disentanglement applied to in vitro fertilization 2024-Aug-27, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-51136-9 PMID:39191720	研究论文	本文介绍了一种名为DISCOVER的生成模型，旨在通过解耦潜在空间来提高基于图像的分类模型的可解释性	DISCOVER模型能够学习解耦的潜在表示，每个潜在特征编码一个独特的分类驱动视觉属性，从而实现“人在回路”的解释	NA	提高深度学习模型在图像分类任务中的可解释性	体外受精胚胎形态质量的分类	计算机视觉	NA	生成模型	生成模型	图像	具体样本数量未在摘要中提及
534	2024-08-31	Clinical validation of artificial intelligence-based preoperative virtual reduction for Neer 3- or 4-part proximal humerus fractures 2024-Aug-27, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-024-07798-z PMID:39192203	研究论文	本研究验证了基于人工智能的术前虚拟复位模型在Neer 3-或4-部分肱骨近端骨折中的复位质量	开发了一种基于人工智能的术前虚拟复位模型，能够自动分割和复位骨折碎片，改变了骨科手术术前手术规划的范式	研究级别为IV级，可能存在证据强度不足的问题	验证基于人工智能的术前虚拟复位模型在肱骨近端骨折中的复位质量	Neer 3-或4-部分肱骨近端骨折的复位模型	机器学习	骨折	深度学习	NA	三维CT扫描图像	20例肱骨近端骨折的术前和术后三维CT扫描
535	2024-08-31	Optimizing protein sequence classification: integrating deep learning models with Bayesian optimization for enhanced biological analysis 2024-Aug-27, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02631-y PMID:39192227	研究论文	本研究提出了一种名为ProtICNN-BiLSTM的先进模型，该模型结合了基于注意力的改进卷积神经网络（ICNN）和双向长短期记忆（BiLSTM）单元，以提高蛋白质序列分类的准确性。	ProtICNN-BiLSTM模型通过结合CNN和BiLSTM架构，有效捕捉蛋白质序列的局部和全局依赖关系，并通过贝叶斯优化优化模型超参数，提高了分类的效率和鲁棒性。	NA	提高蛋白质序列分类的准确性，推动生物分析和医疗进步。	蛋白质序列的分类。	机器学习	NA	贝叶斯优化	CNN, BiLSTM	序列数据	PDB-14,189及其他蛋白质数据
536	2024-08-31	Development of an artificial intelligence model for predicting implant size in total knee arthroplasty using simple X-ray images 2024-Aug-27, Journal of orthopaedic surgery and research IF:2.8Q1 DOI:10.1186/s13018-024-05013-2 PMID:39192371	研究论文	开发了一种使用简单X光图像预测全膝关节置换术中植入物尺寸的人工智能模型	该研究独特之处在于仅使用简单的X光图像，无需其他数据如人口统计特征，就能实现具有强大预测能力的模型	NA	减轻外科医生在全膝关节置换术前准备中的时间和劳动负担	714名接受全膝关节置换术的膝关节骨性关节炎患者	机器学习	膝关节骨性关节炎	数据增强技术	ResNet-101	X光图像	1412张膝关节前后位和侧位X光图像
537	2024-08-31	Characterization of Trabecular Bone Microarchitecture and Mechanical Properties Using Bone Surface Curvature Distributions 2024-Aug-22, Journal of functional biomaterials IF:5.0Q2 DOI:10.3390/jfb15080239 PMID:39194677	研究论文	本研究通过分析骨表面曲率分布，利用卷积神经网络模型预测骨小梁的微观结构和力学性能	首次提出使用骨表面曲率分布来预测骨小梁的微观结构和力学性能，并通过深度学习模型验证了其有效性	NA	探索骨表面曲率分布与骨小梁微观结构及力学性能之间的关系	骨小梁的微观结构和力学性能	数字病理学	NA	卷积神经网络 (CNN)	CNN	图像	NA
538	2024-08-31	Automatic Classification of Nodules from 2D Ultrasound Images Using Deep Learning Networks 2024-Aug-22, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging10080203 PMID:39194992	研究论文	本研究开发了一种基于DenseNet架构的深度学习模型，用于自动分类甲状腺结节的2D超声图像，以减少不必要的细针穿刺活检	引入了注意力模块和Grad-CAM技术，提高了模型的分类性能和决策透明度	面临图像质量变异性、数据集中的伪影、类别不平衡和模型可解释性等挑战	开发一种自动甲状腺超声图像分类系统，以防止不必要的细针穿刺活检	甲状腺结节的2D超声图像	计算机视觉	甲状腺疾病	深度学习	DenseNet	图像	591张甲状腺结节图像
539	2024-08-31	Efficacy of Vitamin B12 and Adenosine Triphosphate in Enhancing Skin Radiance: Unveiled with a Drug-Target Interaction Deep Learning-Based Model 2024-Aug-20, Current issues in molecular biology IF:2.8Q3 DOI:10.3390/cimb46080537 PMID:39194754	研究论文	本研究通过基于深度学习的药物-靶点相互作用模型，探讨了维生素B12和三磷酸腺苷在增强皮肤光泽方面的功效。	本研究首次通过人工智能技术筛选并选择具有EDNRB和ADIPOR1亲和力的成分，发现维生素B12和三磷酸腺苷复合物能显著提高皮肤光泽、弹性和质地。	NA	开发一种通过减少色素沉着和改善皮肤再生来增强皮肤光泽的化妆品配方。	维生素B12和三磷酸腺苷在增强皮肤光泽中的作用及其机制。	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	人类参与者
540	2024-08-31	Celiac Disease Deep Learning Image Classification Using Convolutional Neural Networks 2024-Aug-16, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging10080200 PMID:39194989	研究论文	本研究使用卷积神经网络（CNN）对乳糜泻（CD）的苏木精和伊红（H&E）组织学图像进行分类，包括正常小肠对照和非特异性十二指肠炎症	研究展示了CNN在多类别组织学图像分类中的高准确性，并引入了梯度加权类激活映射（Grad-CAM）技术以解释分类决策	研究主要集中在图像分类上，未涉及乳糜泻的更深入病理机制或其他治疗方法	验证卷积神经网络在乳糜泻组织学图像分类中的有效性	乳糜泻、正常小肠对照、非特异性十二指肠炎症、十二指肠腺癌和克罗恩病的组织学图像	计算机视觉	乳糜泻	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	7294张乳糜泻图像，11642张正常小肠对照图像，5966张非特异性十二指肠炎症图像，3723张十二指肠腺癌图像，13043张克罗恩病图像