深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
821	2024-08-15	Pan-cancer image segmentation based on feature pyramids and Mask R-CNN framework 2024-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17014 PMID:38436455	研究论文	本文提出了一种基于特征金字塔和Mask R-CNN框架的泛癌图像分割方法	采用特征金字塔处理数据集以实现目标分割中的多尺度协作	在分割任务中，大对象和小对象之间的效率存在差异，且对个别尺寸对象的分割效果有限	提高癌症图像分割的平均精度指数	Pan-Cancer Histology Dataset for Nuclei Instance Segmentation and Classification (PanNuke)数据集中的约7500张病理图像	计算机视觉	NA	Mask R-CNN	CNN	图像	约7500张病理图像，包含19种不同类型的组织和五种分类的细胞	NA	NA	NA	NA
822	2024-08-15	Quantitative measurement of the ureter on three-dimensional magnetic resonance urography images using deep learning 2024-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17025 PMID:38477634	研究论文	本文利用深度学习模型在三维磁共振尿路造影图像上对输尿管进行定量测量	开发了一种全面的自动化工具，用于在磁共振图像中精确分割和测量输尿管	NA	旨在通过深度学习模型对三维磁共振尿路造影图像上的输尿管进行定量测量	输尿管的直径测量	数字病理学	泌尿系统疾病	深度学习	3D V-Net	图像	445个三维磁共振尿路造影扫描（443名患者，52 ± 18岁；217名女性患者）用于训练和验证，50个扫描（50名患者，55 ± 21岁；30名女性患者）用于外部测试	NA	NA	NA	NA
823	2024-08-15	Hepatic and portal vein segmentation with dual-stream deep neural network 2024-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17090 PMID:38648676	研究论文	本文提出了一种双流深度神经网络结构，用于在CT图像上自动分割肝静脉和门静脉	本文创新性地结合了卷积和Transformer块的双流编码器结构，以及基于扩张卷积的多尺度特征融合块和多级融合注意力模块，有效提取肝静脉和门静脉的解剖信息，避免邻近外周血管的误分类	NA	开发一种全自动且鲁棒的语义分割算法，用于肝静脉和门静脉的分割，以指导后续的术前规划	肝静脉和门静脉的自动分割	计算机视觉	NA	CT	CNN, Transformer	图像	两个数据集，每个数据集随机选择50个病例进行模型评估	NA	NA	NA	NA
824	2024-08-15	Fast SPECT/CT planar bone imaging enabled by deep learning enhancement 2024-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17094 PMID:38652084	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于从快速扫描中生成高质量的全身体骨图像	引入了基于Residual-in-Residual Dense Block (RRDB)的内容-注意力图像恢复方法，有效恢复高质量图像并减少噪声	NA	加速全身体骨扫描并提高图像质量	全身体骨扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	Residual-in-Residual Dense Block (RRDB)	图像	76例	NA	NA	NA	NA
825	2024-08-14	Deep Learning with Pretrained Framework Unleashes the Power of Satellite-Based Global Fine-Mode Aerosol Retrieval 2024-Aug-13, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.4c02701 PMID:39096297	研究论文	提出一种预训练深度学习框架，用于从卫星数据中提取细模态气溶胶光学厚度（fAOD）信息，以提高气候研究的准确性	该框架能够从每个卫星像素中提取潜在信息，生成新的特征，提高无实地数据区域的检索精度，并减少了全球趋势的过高估计	NA	提高细模态气溶胶光学厚度（fAOD）的检索准确性，改善气候研究	细模态气溶胶光学厚度（fAOD）及其在全球气候变化中的作用	机器学习	NA	深度学习	深度学习框架	卫星数据	2001年至2020年的全球fAOD数据	NA	NA	NA	NA
826	2024-08-14	Rational Design of Deep Learning Networks Based on a Fusion Strategy for Improved Material Property Predictions 2024-Aug-13, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00187 PMID:39020520	研究论文	本文通过引入化学环境聚类向量（CECV）反馈方法，设计了一种融合长短期记忆网络和门控循环单元与深度卷积神经网络（L-G-DCNN）的深度学习模型，用于改进材料性质预测	开发了基于物理洞察的化学环境聚类向量（CECV）反馈方法，并设计了L-G-DCNN模型，该模型在28个基准数据集上超越了现有最先进的结构不可知模型	NA	改进材料科学中深度学习模型的设计，提高材料性质预测的准确性和效率	材料性质预测的深度学习模型设计	机器学习	NA	深度学习	L-G-DCNN	数据集	28个基准数据集	NA	NA	NA	NA
827	2024-08-14	Deep learning models for separate segmentations of intracerebral and intraventricular hemorrhage on head CT and segmentation quality assessment 2024-Aug-12, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17343 PMID:39133935	研究论文	本研究开发了一种用于脑内出血（ICH）和脑室内出血（IVH）分割的深度学习模型REUnet，并进行了外部验证和分割质量评估	提出的REUnet模型在ICH和IVH分割中表现优于其他模型，并首次提供了IVH分割质量评估方法	NA	开发一种稳健的深度学习模型，用于ICH和IVH的分割，并提供IVH分割质量评估	脑内出血（ICH）和脑室内出血（IVH）的分割	计算机视觉	脑血管疾病	深度学习	REUnet	CT图像	训练和内部验证使用977张CT图像，外部测试使用375张CT图像	NA	NA	NA	NA
828	2024-08-14	The impact of introducing deep learning based [18F]FDG PET denoising on EORTC and PERCIST therapeutic response assessments in digital PET/CT 2024-Aug-10, EJNMMI research IF:3.1Q1 DOI:10.1186/s13550-024-01128-z PMID:39126532	研究论文	本文评估了基于深度学习的[18F]FDG PET去噪技术SubtlePET™对EORTC和PERCIST治疗反应评估的临床影响。	使用深度学习AI技术对[18F]FDG PET图像进行去噪，并评估其对治疗反应评估的影响。	研究仅涉及110名患者，且仅评估了两种PET图像比较方法的临床满意度。	评估基于深度学习的[18F]FDG PET去噪技术在肿瘤治疗反应评估中的临床应用。	110名接受标准数字[18F]FDG PET/CT检查的患者。	数字病理学	肿瘤	深度学习	NA	图像	110名患者	NA	NA	NA	NA
829	2024-08-14	Evaluation of deep learning for predicting rice traits using structural and single-nucleotide genomic variants 2024-Aug-10, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-024-01250-y PMID:39127715	研究论文	研究使用深度学习方法结合结构和单核苷酸基因组变异来预测水稻性状	首次探讨了深度学习网络在使用结构基因组变异和单核苷酸多态性作为遗传标记时的性能	研究主要集中在水稻上，可能需要进一步验证在其他作物中的适用性	探索结合结构基因组变异和单核苷酸多态性是否能提高水稻性状预测的准确性，并比较深度学习网络与贝叶斯线性模型的性能	水稻的性状预测	机器学习	NA	深度学习	多层感知器和卷积神经网络	基因组变异数据	涉及87%的复杂性状案例和75%的研究案例	NA	NA	NA	NA
830	2024-08-14	Two-stage deep neural network for diagnosing fungal keratitis via in vivo confocal microscopy images 2024-08-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68768-y PMID:39117709	研究论文	本文提出了一种基于活体共聚焦显微镜图像的深度学习框架，用于诊断真菌性角膜炎，辅助眼科医生进行诊断	本研究采用了两阶段深度神经网络架构，结合图像级和序列级信息进行诊断预测，并收集了迄今为止最大的96,632张活体共聚焦显微镜图像数据集	NA	开发一种辅助眼科医生诊断真菌性角膜炎的深度学习框架	真菌性角膜炎的诊断	计算机视觉	眼科疾病	活体共聚焦显微镜(IVCM)	深度神经网络	图像	96,632张活体共聚焦显微镜图像	NA	NA	NA	NA
831	2024-08-14	A deep learning model for anti-inflammatory peptides identification based on deep variational autoencoder and contrastive learning 2024-08-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69419-y PMID:39117712	研究论文	本研究提出了一种基于变分自编码器和对比学习的深度学习模型DAC-AIPs，用于准确识别抗炎肽	采用多热编码捕获更丰富的序列信息，并通过变分推理增强潜在特征的表示能力，引入对比学习提高模型的分类能力	NA	开发更先进的计算模型用于识别抗炎肽	抗炎肽的识别	机器学习	NA	变分自编码器，对比学习	CNN	序列	未具体说明	NA	NA	NA	NA
832	2024-08-14	Deep learning-based automated angle measurement for flatfoot diagnosis in weight-bearing lateral radiographs 2024-08-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69549-3 PMID:39117787	研究论文	本研究旨在开发和评估一种基于深度学习的系统，用于在负重侧位足部X光片中自动测量角度（特别是Meary角和跟骨倾斜角），以诊断扁平足	本研究开发了一种基于深度学习的自动角度测量系统，用于扁平足诊断，该系统在所有测试案例中与临床专家评估的结果高度一致	研究排除了接受过全踝关节置换手术或踝关节融合手术的患者，可能影响结果的普遍性	开发和评估基于深度学习的自动角度测量系统，用于扁平足诊断	负重侧位足部X光片中的Meary角和跟骨倾斜角	机器学习	NA	深度学习	NA	图像	3960张侧位X光片，来自4000名患者	NA	NA	NA	NA
833	2024-08-14	Examining the challenges of blood pressure estimation via photoplethysmogram 2024-08-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68862-1 PMID:39112533	研究论文	本文分析了使用光电容积脉搏波（PPG）预测血压的任务，并提出了一套工具来评估PPG信号是否是血压的良好预测指标	提出了新的工具来评估PPG信号与血压之间的关联性，并提供了对现有研究中数据泄露和不切实际约束的批判性分析	文章指出，使用PPG预测血压存在高多值映射因子和低互信息的问题，表明这一方法的预测能力有限	研究使用PPG信号预测血压的可行性和准确性	PPG信号和血压之间的关系	生物医学工程	心血管疾病	深度学习	NA	传感器数据	具体样本数量未在摘要中提及	NA	NA	NA	NA
834	2024-08-14	Accuracy of thoracic nerves recognition for surgical support system using artificial intelligence 2024-08-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-69405-4 PMID:39112794	研究论文	开发了一种利用人工智能（AI）可视化重要显微解剖结构的手术支持系统，并评估其在肺癌手术中识别胸神经的准确性	使用深度学习创建识别模型，并通过Dice指数和Jaccard指数进行计算评估	运动平滑度（3.2 ± 0.4）略有差异	评估AI手术支持系统在识别胸神经方面的准确性	胸神经识别的准确性及AI系统与手术监视器在时间延迟、图像质量和运动平滑度方面的差异	计算机视觉	肺癌	深度学习	NA	图像	10例胸腔镜肺癌手术	NA	NA	NA	NA
835	2024-08-14	BioEncoder: A metric learning toolkit for comparative organismal biology 2024-Aug, Ecology letters IF:7.6Q1 DOI:10.1111/ele.14495 PMID:39136114	研究论文	介绍了一种名为BioEncoder的度量学习工具包，用于解决生物图像分析中深度学习方法面临的挑战	BioEncoder通过关注个体数据点之间的关系而不是类的可分离性，克服了传统深度学习方法在处理大型生物多样性数据集时的局限	NA	开发一种新的工具包，以简化复杂的深度学习流程并促进其在生物学研究中的实际应用	生物图像分析中的深度学习方法	计算机视觉	NA	深度学习	度量学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
836	2024-08-13	Stable Europium(III) Metal-Organic Framework Fluorescence Probe for Intelligent Visualization Detection of Gossypol and Nitrofuran Antibiotics in Real Samples 2024-Aug-12, Inorganic chemistry IF:4.3Q1 DOI:10.1021/acs.inorgchem.4c02232 PMID:39074382	研究论文	本文合成了一种新的三维金属有机框架（MOF）{[Eu(L)(HCOO)(HO)]·2HO·2DMF}，用于智能可视化检测水体中的棉酚（Gsp）和硝基呋喃抗生素	该研究结合了荧光探针与机器学习及逻辑判断，提供了一种高灵敏度和实用性的水中有机污染物检测新思路	NA	开发一种新型荧光探针，用于准确有效地检测水体中的有机污染物	棉酚（Gsp）和硝基呋喃抗生素	机器学习	NA	金属有机框架（MOF）合成	深度学习模型	荧光图像	NA	NA	NA	NA	NA
837	2024-08-13	A New Fingerprint and Graph Hybrid Neural Network for Predicting Molecular Properties 2024-Aug-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00586 PMID:39052623	研究论文	本文介绍了一种结合改进的图注意力网络和多层感知器的混合模型，用于预测分子属性	引入了特征选择算法来解决指纹维度问题，并在图注意力网络中使用循环神经网络来捕获协作信息	NA	加速药物发现过程中分子属性的准确预测	分子属性预测	机器学习	NA	图注意力网络 (GAT)	混合神经网络	分子指纹和分子图	13个公共数据集和14个乳腺细胞系	NA	NA	NA	NA
838	2024-08-13	HydraScreen: A Generalizable Structure-Based Deep Learning Approach to Drug Discovery 2024-Aug-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00481 PMID:39037942	研究论文	提出了一种名为HydraScreen的深度学习框架，用于安全且高效的药物发现，该框架利用先进的3D卷积神经网络来有效表示分子结构和蛋白质-配体结合中的相互作用	引入了新的交互分析方法，旨在检测模型和数据集中的潜在偏差，增强了方法的解释性和公正性	NA	旨在开发一种可泛化的结构基础深度学习方法，用于加速药物发现	蛋白质-配体复合物的结构和相互作用	机器学习	NA	3D卷积神经网络	CNN	分子结构数据	使用了CASF-2016核心集的公开基准进行评估	NA	NA	NA	NA
839	2024-08-13	Identifying Synergistic Components of Botanical Fungicide Formulations Using Interpretable Graph Neural Networks 2024-Aug-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00128 PMID:39031079	研究论文	本文提出了一种新的深度学习方法，用于预测植物性农药和渗透增强剂的协同作用	使用加权组合的成分特征向量来表示输入混合物，使模型能够处理可变数量的成分并解释每个成分对协同作用的贡献	NA	开发一种能够预测植物性农药和渗透增强剂协同作用的新型深度学习方法	植物性农药和渗透增强剂的协同作用	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	体外实验数据	NA	NA	NA	NA	NA
840	2024-08-13	QC-GN2oMS2: a Graph Neural Net for High Resolution Mass Spectra Prediction 2024-Aug-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00446 PMID:39013165	研究论文	本文研究了将量子化学信息作为边特征引入图神经网络（GNN）以提高高分辨率质谱预测准确性的效果	本文创新性地将量子化学衍生的信息作为边特征引入GNN，并应用动态图注意力机制，提高了质谱预测的性能	NA	探索将量子化学信息作为边特征引入GNN以提高质谱预测准确性的效果	高分辨率质谱预测	机器学习	NA	图神经网络（GNN）	GNN	质谱数据	NA	NA	NA	NA	NA