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
581	2024-08-26	Extent and Topography of Subretinal Drusenoid Deposits Associate With Rod-Mediated Vision in Aging and AMD: ALSTAR2 Baseline 2024-Aug-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.65.10.25 PMID:39163034	研究论文	本研究使用监督深度学习量化了与年龄相关性黄斑变性（AMD）相关的亚视网膜硬性沉积物（SDDs）的负担，并探讨了其与视力和感光细胞地形的关系。	采用卷积神经网络对近红外反射图像进行SDD分割，并通过光学相干断层扫描进行手动校对，提高了SDD面积测量的准确性。	NA	研究SDD面积与杆状细胞介导的视力之间的关系，并探讨SDD形成的地形因素。	亚视网膜硬性沉积物（SDDs）及其与视力和感光细胞地形的关系。	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	卷积神经网络	CNN	图像	428只眼睛，来自428名60岁以上的参与者
582	2024-08-26	aiSEGcell: User-friendly deep learning-based segmentation of nuclei in transmitted light images 2024-Aug, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012361 PMID:39178193	研究论文	介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）的用户友好型软件aiSEGcell，用于在明场图像中分割细胞核和细胞	aiSEGcell能够准确分割来自具有挑战性的明场图像的细胞核，类似于手动分割，并且不需要转基因或染料荧光标记	目前需要优化的实验条件和计算专家	开发一种用户友好的软件，用于在明场图像中自动分割细胞核和细胞	不同原代细胞类型在2D培养中的细胞核分割	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	110万个细胞核，2万张图像
583	2024-08-25	Public Behavior and Emotion Correlation Mining Driven by Aspect From News Corpus 2024-Aug-23, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3441011 PMID:39178079	研究论文	本文提出了一种从日常新闻数据中挖掘公众行为与情绪关联的方法	本文创新性地提出了基于假设上下文的知识表示模型（KRHC），结合注意力机制揭示情绪与行为之间的隐性关系	NA	研究行为与情绪之间的关联，揭示行为背后的动机和社会事件的内在因果关系	公众行为与情绪的关联	自然语言处理	NA	深度学习	KRHC	文本	使用了A-E-R数据集和公共KINSHIP数据集
584	2024-08-25	HyEpiSeiD: a hybrid convolutional neural network and gated recurrent unit model for epileptic seizure detection from electroencephalogram signals 2024-Aug-21, Brain informatics DOI:10.1186/s40708-024-00234-x PMID:39167115	research paper	本文提出了一种名为HyEpiSeiD的深度学习框架，用于从脑电图信号中检测癫痫发作	HyEpiSeiD结合了卷积神经网络和门控循环单元，实现了高精度的癫痫发作检测	NA	实现高精度的患者特异性癫痫发作检测	从脑电图信号中检测癫痫发作	machine learning	NA	NA	CNN, LSTM	信号	使用了两个公开数据集，UCI Epilepsy和Mendeley数据集
585	2024-08-25	Real-time estimation of the optimal coil placement in transcranial magnetic stimulation using multi-task deep learning 2024-08-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-70367-w PMID:39169126	研究论文	本文开发了一种多任务深度神经网络，用于实时估计经颅磁刺激（TMS）中最佳线圈放置位置	提出的Attention U-Net模型能够在35毫秒内提供精确的线圈优化，远快于传统的数值计算框架	NA	开发一种能够在实时应用中优化TMS线圈放置的计算模型	TMS中的最佳线圈放置位置及其诱导的电场	机器学习	NA	多任务深度学习	Attention U-Net	数值优化数据	包括健康受试者和胶质母细胞瘤患者
586	2024-08-25	Predicting 1, 2 and 3 year emergent referable diabetic retinopathy and maculopathy using deep learning 2024-Aug-21, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-024-00590-z PMID:39169209	研究论文	本研究开发并验证了深度学习系统（DLS），用于预测1、2和3年内出现的可转诊糖尿病视网膜病变（DR）和黄斑病变	本研究采用了多模态深度学习系统，结合风险因素特征和彩色眼底照片，显著提高了预测性能	NA	旨在通过个性化筛查，及时为高风险个体提供治疗，同时减轻低风险个体的筛查负担	糖尿病视网膜病变（DR）和黄斑病变的预测	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	多模态深度学习系统（DLS）	图像	开发集包含162,339只眼睛，验证集包含27,996只眼睛，外部测试集包含6,928只眼睛
587	2024-08-24	[Enzyme metabolism and functions in vitamin biosynthesis pathways] 2024-Aug-25, Sheng wu gong cheng xue bao = Chinese journal of biotechnology DOI:10.13345/j.cjb.240293 PMID:39174471	综述	本文综述了维生素生物合成途径中酶的研究进展，详细介绍了13种维生素合成途径中酶的催化机制、动力学特性和生物学应用	探讨了深度学习方法在维生素合成相关酶性质研究中的应用潜力	缺乏大量关键酶的详细酶学性质研究限制了维生素生产效率的提升和对维生素合成机制的深入理解与优化	全面回顾维生素生物合成途径中酶的研究进展，并探讨酶学性质研究的新方法	维生素生物合成途径中的酶及其催化机制、动力学特性和生物学应用	生物技术	NA	深度学习	NA	NA	NA
588	2024-08-24	Fragment-Fusion Transformer: Deep Learning-Based Discretization Method for Continuous Single-Cell Raman Spectral Analysis 2024-Aug-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c00149 PMID:38934798	研究论文	提出了一种名为片段融合Transformer的模型，用于连续单细胞拉曼光谱数据的离散化分析	该模型通过整合基于光谱内在特性的离散化片段、片段内特征提取和片段间特征融合，提高了光谱识别的准确性	NA	开发一种新的深度学习方法，用于连续单细胞拉曼光谱数据的离散化分析	单细胞拉曼光谱数据	机器学习	NA	拉曼光谱	Transformer	光谱数据	NA
589	2024-08-24	Strain-Temperature Dual Sensor Based on Deep Learning Strategy for Human-Computer Interaction Systems 2024-Aug-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01202 PMID:39068608	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习策略的应变-温度双传感器，用于人机交互系统，该传感器采用具有高韧性和温度响应性的热电水凝胶，通过PVA/PAA/羧甲基纤维素三重网络交联制备。	引入Fe/Fe作为氧化还原对，赋予水凝胶高塞贝克系数，增强了温度响应性，并成功展示了结合深度学习的机器人手反馈机制。	NA	开发一种新型应变-温度双传感器，用于人机交互系统和可穿戴设备。	热电水凝胶的制备及其在人机交互系统中的应用。	人机交互	NA	深度学习	NA	传感器数据	NA
590	2024-08-24	Deep-Learning-Guided Electrochemical Impedance Spectroscopy for Calibration-Free Pharmaceutical Moisture Content Monitoring 2024-Aug-23, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c01180 PMID:39096505	研究论文	本研究探索使用电化学阻抗光谱（EIS）结合深度学习技术，实现无需校准的药品水分含量快速准确监测	首次将一维卷积神经网络（1DCNN）应用于处理复杂的阻抗光谱数据，实现药品水分含量的实时监测	NA	开发一种无需校准的快速准确监测药品水分含量的方法	药品水分含量	机器学习	NA	电化学阻抗光谱（EIS）	一维卷积神经网络（1DCNN）	阻抗光谱数据	未具体说明
591	2024-08-24	Predicting time-of-flight with Cerenkov light in BGO: a three-stage network approach with multiple timing kernels prior 2024-Aug-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad6ed8 PMID:39137808	研究论文	本文提出了一种三阶段网络方法，利用Cerenkov光和闪烁光预测飞行时间（TOF），以提高正电子发射断层扫描（PET）重建的图像质量	通过结合Cerenkov光和闪烁光的高时间分辨率和高能量分辨率，利用深度学习模型和多时间核先验知识进行TOF预测，提高了TOF-PET研究的预测性能	NA	提高正电子发射断层扫描（PET）重建中的图像质量和信号噪声比	利用BGO探测器同时发射的Cerenkov光和闪烁光进行飞行时间（TOF）预测	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像	25类信号上升时间的数据分类
592	2024-08-24	Automated identification of fleck lesions in Stargardt disease using deep learning enhances lesion detection sensitivity and enables morphometric analysis of flecks 2024-Aug-22, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2023-323592 PMID:38408857	研究论文	本研究利用深度学习模型自动识别Stargardt病中的斑点病变，并进行形态学分析	本研究首次成功训练人工智能识别Stargardt病中的斑点病变，提高了检测灵敏度	人工智能模型在检测斑点时产生了更多的假阳性结果，需要进一步优化	评估人工智能在识别Stargardt病斑点病变中的应用	Stargardt病患者的斑点病变	机器学习	眼科疾病	深度学习	NA	图像	170只眼睛，来自85名连续确诊的Stargardt病患者
593	2024-08-24	AI-Enhanced Lung Cancer Prediction: A Hybrid Model's Precision Triumph 2024-Aug-22, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3447583 PMID:39172617	研究论文	本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合深度学习模型，用于从患者的医疗记录中检测肺癌	该模型在MIMIC IV数据集上的表现优于LSTM和BioBERT模型，显示出更高的准确性和Matthews相关系数（MCC）	NA	旨在提高肺癌检测的准确性和早期诊断	肺癌检测	机器学习	肺癌	NA	混合深度学习模型（CNN和BiLSTM）	文本	使用了MIMIC IV数据集和Yelp Review Polarity数据集进行比较分析
594	2024-08-24	Self-Reported Learning Strategies and Preferences in Health Informatics 2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240710 PMID:39176499	研究论文	本研究通过使用动机策略学习问卷（MSLQ）和深度与表面学习理论，调查了健康信息学（HI）课程中学生的学习策略和偏好	首次详细探讨了健康信息学课程中学生的学习策略和偏好，填补了该领域的知识空白	研究仅限于三门健康信息学课程，可能无法全面代表所有健康信息学课程的情况	探讨健康信息学课程中学生的学习策略和偏好，为教育者提供改进建议	健康信息学课程的学生及其学习策略和偏好	健康信息学	NA	NA	NA	问卷调查数据	三门健康信息学课程的学生
595	2024-08-24	Enhancing Periodontal Treatment Through the Integration of Deep Learning-Based Detection with Bayesian Network Models 2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240758 PMID:39176544	研究论文	本研究将深度学习用于牙周病检测，并将其整合到基于贝叶斯网络的临床决策支持模型中，以实现全面的牙周护理	本研究创新地将深度学习技术与贝叶斯网络模型结合，用于牙周病的检测和治疗方案的推荐	NA	提高牙周病治疗的效果和准确性	牙周病及其治疗方案	机器学习	牙周病	深度学习	贝叶斯网络	图像	临床数据和放射图像
596	2024-08-24	Integrated and Interoperable Platform for Detecting Masses on Mammograms 2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240603 PMID:39176574	研究论文	本文介绍了一个免费开源的集成平台，用于自动检测乳腺X光片上的肿块	引入了先进的RetinaNet模型和DICOM-SR互操作性格式，以提高深度学习模型在乳腺影像中的可访问性	NA	推广深度学习模型在乳腺影像中的广泛应用	乳腺X光片上的肿块检测	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	RetinaNet	图像	NA
597	2024-08-24	Assessing the Performance of Deep Learning for Automated Gleason Grading in Prostate Cancer 2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240605 PMID:39176576	研究论文	本研究利用数字病理学和人工智能技术，探索了11种深度神经网络架构在前列腺癌自动Gleason分级中的性能	研究展示了较新的架构在性能上的优势，特别是ConvNeXt模型在复杂性和泛化能力之间的平衡	研究面临区分相近Gleason等级的挑战	提高前列腺癌诊断效率	前列腺癌的自动Gleason分级	数字病理学	前列腺癌	深度学习	深度神经网络	图像	34,264个注释的组织切片
598	2024-08-24	Precise Identification of Oral Cancer Lesions Using Artificial Intelligence 2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240601 PMID:39176572	research paper	本研究首次展示了使用基于深度学习的人工智能系统，用于在智能手机图像中同时识别口腔癌病变类型并精确描绘病变边界	本研究首次使用深度学习模型在智能手机图像中同时识别口腔癌病变类型并精确描绘病变边界	NA	开发一种人工智能系统，帮助非专业口腔病变专家的牙医在智能手机图像中准确筛查口腔癌	口腔潜在恶性病变（OPMDs）和口腔鳞状细胞癌（OSCC）病变	machine learning	口腔癌	deep learning	NA	image	NA
599	2024-08-24	Deep Learning Based Automatic Fibroglandular Tissue Segmentation in Breast Magnetic Resonance Imaging Screening 2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240606 PMID:39176577	研究论文	本研究利用深度学习模型自动分割乳腺磁共振成像中的纤维腺体组织	采用nnU-Net框架训练深度神经网络模型，实现了对纤维腺体组织的高精度自动分割	NA	开发精确量化纤维腺体组织的方法	乳腺磁共振成像中的纤维腺体组织	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	nnU-Net	图像	使用了公开的'Duke Breast Cancer MRI'数据集
600	2024-08-24	Enhancing Pulmonary Embolism Detection in COVID-19 Patients Through Advanced Deep Learning Techniques 2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI240622 PMID:39176593	研究论文	本研究评估了先进深度学习技术在增强COVID-19后患者肺栓塞检测中的有效性	使用Ultralytics YOLOv8对象检测模型进行微调，展示了显著的诊断能力	NA	提高COVID-19患者肺栓塞的检测效率	COVID-19后患者的肺栓塞检测	机器学习	肺栓塞	深度学习	YOLOv8	图像	746张CTPA图像，来自25名患者