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
521	2024-10-04	DeepPBI-KG: a deep learning method for the prediction of phage-bacteria interactions based on key genes 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae484 PMID:39344712	研究论文	提出了一种基于关键基因和蛋白质的深度学习方法DeepPBI-KG，用于预测噬菌体与细菌的相互作用	该方法通过K-means采样选择高质量的负样本，并利用特征选择和深度神经网络进行预测，显著提高了预测性能	NA	开发一种高效的方法来预测噬菌体与细菌的相互作用，以支持快速筛选用于治疗的噬菌体	噬菌体与细菌的相互作用	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	基因组信息	NA	NA	NA	NA	NA
522	2024-10-04	MLSNet: a deep learning model for predicting transcription factor binding sites 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae489 PMID:39350338	研究论文	本文提出了一种名为MLSNet的深度学习模型，用于预测转录因子结合位点	MLSNet创新性地结合了多尺寸卷积融合和长短期记忆网络（LSTM），以有效捕捉DNA稀疏的高阶序列特征，并引入了超级令牌注意力和双向LSTM来系统地提取和整合高阶DNA形状特征	NA	提高转录因子结合位点的预测准确性	转录因子结合位点	机器学习	NA	ChIP-seq	MLSNet	DNA序列	165个ChIP-seq数据集	NA	NA	NA	NA
523	2024-10-04	OCT Radiomic Features Used for the Assessment of Activity of Thyroid Eye Disease 2024-Sep-09, The Journal of craniofacial surgery IF:1.0Q3 DOI:10.1097/SCS.0000000000010503 PMID:39361327	研究论文	本研究旨在基于光学相干断层扫描（OCT）图像开发深度学习放射组学模型，以评估甲状腺眼病的活动性	利用OCT图像进行深度学习放射组学分析，评估甲状腺眼病的活动性	研究样本量较小，且仅限于北京同仁医院的患者	开发基于OCT图像的深度学习放射组学模型，评估甲状腺眼病的活动性	甲状腺眼病患者的眼部OCT图像和临床活动评分	计算机视觉	甲状腺眼病	光学相干断层扫描（OCT）	随机森林（RF）和支持向量机（SVM）	图像	33名患者（66个眼眶）	NA	NA	NA	NA
524	2024-10-04	Cross-modal integration of bulk RNA-seq and single-cell RNA sequencing data to reveal T-cell exhaustion in colorectal cancer 2024-Sep, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.70101 PMID:39344205	研究论文	本文提出了一种名为DeepTEX的多组学深度学习方法，通过整合bulk RNA-seq和单细胞RNA测序数据，研究结直肠癌中T细胞耗竭的异质性	本文创新性地提出了DeepTEX方法，通过跨模态数据整合和知识蒸馏模型，预测T细胞耗竭的异质性，并识别关键功能通路和基因	NA	研究结直肠癌中T细胞耗竭的异质性，并探索相关的治疗靶点	结直肠癌中的T细胞耗竭	机器学习	结直肠癌	RNA-seq	深度学习模型	RNA序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
525	2024-10-04	Development and validation of a deep learning model for detecting signs of tuberculosis on chest radiographs among US-bound immigrants and refugees 2024-Sep, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000612 PMID:39348377	研究论文	开发并验证了一种用于检测美国移民和难民胸部X光片中结核病迹象的深度学习模型	首次开发了一种深度学习模型，用于大规模支持美国疾病控制与预防中心（CDC）的胸部X光片质量控制活动	模型性能在外部测试数据集上略有波动，需要进一步验证和优化	开发和验证一种深度学习模型，用于检测胸部X光片中的结核病迹象	美国移民和难民的胸部X光片	计算机视觉	肺结核	深度学习	深度学习模型	图像	152,012张图像（每名申请人一张；平均申请人年龄39岁）	NA	NA	NA	NA
526	2024-10-04	Optimizing Object Detection Algorithms for Congenital Heart Diseases in Echocardiography: Exploring Bounding Box Sizes and Data Augmentation Techniques 2024-Sep, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3 DOI:10.31083/j.rcm2509335 PMID:39355611	研究论文	研究优化先天性心脏病在超声心动图中的目标检测算法，探索边界框大小和数据增强技术的影响	首次探讨了在标注过程中包含心脏结构信息和应用数据增强技术对检测模型性能的影响	研究仅限于特定的YOLO版本和特定的先天性心脏病类型	优化医学影像中的目标检测算法，提高先天性心脏病的诊断准确性	先天性心脏病中的房间隔和室间隔缺损	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	YOLO	图像	具体样本数量未在摘要中提及	NA	NA	NA	NA
527	2024-10-03	Effectiveness of data-augmentation on deep learning in evaluating rapid on-site cytopathology at endoscopic ultrasound-guided fine needle aspiration 2024-09-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72312-3 PMID:39341885	研究论文	研究数据增强技术在深度学习评估内镜超声引导下细针穿刺细胞学快速现场评估中的效果	开发了一种基于人工智能的ROSE-AI系统，并通过数据增强技术提高了其诊断准确性	某些数据增强技术反而降低了诊断能力	探讨数据增强技术对ROSE-AI系统诊断能力的影响	内镜超声引导下细针穿刺细胞学快速现场评估	计算机视觉	胰腺癌	数据增强技术	深度学习模型	图像	4059张EUS-FNA切片图像，来自45名患者	NA	NA	NA	NA
528	2024-10-03	Combining 2.5D deep learning and conventional features in a joint model for the early detection of sICH expansion 2024-09-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73415-7 PMID:39341957	研究论文	研究通过结合2.5D深度学习和传统特征，建立联合模型用于早期检测sICH扩展	首次将2.5D深度学习特征与临床特征、放射学标志和放射组学签名结合，建立联合模型用于早期sICH扩展的预测	研究为回顾性，样本量有限，需进一步前瞻性研究和多中心验证	评估联合模型在早期sICH扩展预测中的性能，并比较其与其他模型的表现	sICH患者的早期扩展风险	机器学习	脑血管疾病	2.5D深度学习	联合模型	图像	254名sICH患者	NA	NA	NA	NA
529	2024-10-03	Microbe-drug association prediction model based on graph convolution and attention networks 2024-09-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71834-0 PMID:39333143	研究论文	本文提出了一种基于图卷积和注意力网络的微生物-药物关联预测模型	该模型结合了图卷积网络和图注意力网络，旨在通过学习相关特征揭示微生物与药物之间的潜在关系，从而提高预测的效率和准确性	NA	解决传统实验方法在预测潜在微生物-药物关联中的不足	微生物与药物之间的关联	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）	GCNATMDA	微生物-药物关联矩阵	NA	NA	NA	NA	NA
530	2024-10-03	Deep learning domain adaptation to understand physico-chemical processes from fluorescence spectroscopy small datasets and application to the oxidation of olive oil 2024-09-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73054-y PMID:39333249	研究论文	本文提出了一种利用领域适应和预训练视觉模型的新方法，结合新颖的可解释性算法，来分析荧光光谱数据中的物理化学过程	本文的创新点在于利用领域适应和预训练视觉模型，结合新颖的可解释性算法，将深度学习应用于荧光光谱数据分析，使其从黑箱转变为理解复杂生物和化学过程的工具	本文的局限性在于所使用的数据集通常较小且稀疏，且荧光激发-发射矩阵（EEMs）的高维度和重叠光谱特征增加了分析难度	本文的研究目的是通过深度学习方法分析荧光光谱数据，特别是荧光激发-发射矩阵（EEMs），以理解物理化学过程	本文的研究对象是荧光光谱数据，特别是橄榄油氧化过程中的荧光激发-发射矩阵（EEMs）	机器学习	NA	深度学习	神经网络	光谱数据	小数据集	NA	NA	NA	NA
531	2024-10-03	A novel hybrid deep learning IChOA-CNN-LSTM model for modality-enriched and multilingual emotion recognition in social media 2024-09-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73452-2 PMID:39333289	研究论文	本文提出了一种新的混合深度学习模型IChOA-CNN-LSTM，用于社交媒体中的多模态和多语言情感识别	引入了IChOA-CNN-LSTM混合模型，结合CNN进行精确的图像特征提取，LSTM网络进行序列数据分析，以及改进的Chimp优化算法进行有效的特征融合	NA	通过多模态数据分析，理解公众在COVID-19疫情中的情感状态	从Twitter等平台获取的文本、图像、音频和视频数据	自然语言处理	NA	NA	CNN, LSTM	文本, 图像, 音频, 视频	NA	NA	NA	NA	NA
532	2024-10-03	Impact of a deep learning-based brain CT interpretation algorithm on clinical decision-making for intracranial hemorrhage in the emergency department 2024-09-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73589-0 PMID:39333329	研究论文	研究评估了基于深度学习的脑CT解读算法对急诊部门颅内出血临床决策的影响	首次在模拟临床环境中评估深度学习算法对颅内出血诊断的影响	研究样本量较小，仅涉及十名急诊医疗专业人员	评估深度学习算法在急诊部门颅内出血诊断中的实际应用效果	急诊医疗专业人员在有无深度学习算法辅助下的诊断表现和决策一致性	计算机视觉	颅内出血	深度学习	NA	图像	十名急诊医疗专业人员	NA	NA	NA	NA
533	2024-10-03	A Data-Centric Approach to improve performance of deep learning models 2024-09-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73643-x PMID:39333381	研究论文	本文探讨了从模型为中心转向数据为中心的方法，以提高深度学习模型的性能	提出了数据为中心的方法，通过数据增强、多阶段哈希和置信学习等技术生成高质量数据，以提升模型性能	数据为中心的方法面临生成高质量数据、确保数据隐私和解决数据偏见等挑战	旨在通过数据为中心的方法生成高质量数据，以提高深度学习模型的性能	研究了MNIST、Fashion MNIST和CIFAR-10等流行数据集，并使用ResNet-18作为通用框架进行实验	机器学习	NA	数据增强、多阶段哈希、置信学习	ResNet-18	图像	涉及MNIST、Fashion MNIST和CIFAR-10等流行数据集	NA	NA	NA	NA
534	2024-10-03	Length-scale study in deep learning prediction for non-small cell lung cancer brain metastasis 2024-09-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73428-2 PMID:39333630	研究论文	研究深度学习在非小细胞肺癌脑转移预测中的长度尺度特征	开发了一种新方法来研究深度神经网络预测能力背后的特征长度尺度，并应用于分析深度神经网络在预测非小细胞肺癌脑转移中的能力	随着深度神经网络架构的规模和复杂性增加，其可解释性降低，难以解释病理特征以获得更广泛的临床见解	评估数字显微图像的可解释性，并指导未来显微系统设计	深度神经网络在预测非小细胞肺癌脑转移中的特征长度尺度	数字病理学	肺癌	深度学习	深度神经网络	图像	NA	NA	NA	NA	NA
535	2024-10-03	A deep learning model for differentiating paediatric intracranial germ cell tumour subtypes and predicting survival with MRI: a multicentre prospective study 2024-Sep-11, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-024-03575-w PMID:39256746	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型iGNet，用于通过MRI图像区分儿童颅内生殖细胞肿瘤亚型并预测生存率	首次利用深度学习模型iGNet通过术前MR T2加权成像区分颅内生殖细胞肿瘤亚型，并预测生存率	研究样本量相对较小，且仅限于颅内生殖细胞肿瘤	开发一种深度学习模型，用于辅助区分颅内生殖细胞肿瘤亚型并预测生存率	儿童颅内生殖细胞肿瘤亚型及其生存率预测	计算机视觉	NA	深度学习	nnUNet	MRI图像	280例病理证实的颅内生殖细胞肿瘤患者，包括83例生殖细胞瘤和117例非生殖细胞瘤性生殖细胞肿瘤	NA	NA	NA	NA
536	2024-09-14	Heat wave attribution assessment using deep learning 2024-Sep, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00700-w PMID:39266671	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
537	2024-10-02	Artificial intelligence-based fully automated stress left ventricular ejection fraction as a prognostic marker in patients undergoing stress cardiovascular magnetic resonance 2024-Sep-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeae168 PMID:38985691	研究论文	本研究旨在评估基于人工智能的全自动应激左心室射血分数（LVEFAI）在应激心血管磁共振（CMR）患者中作为死亡预测标志物的增量预后价值	本研究首次使用基于人工智能的算法，结合多个深度学习网络进行左心室分割，评估应激状态下的左心室射血分数，并发现其在预测死亡方面具有增量预后价值	本研究仅限于应激心血管磁共振患者，样本量较大但仍需在更广泛的人群中验证	评估基于人工智能的全自动应激左心室射血分数在应激心血管磁共振患者中作为死亡预测标志物的增量预后价值	应激心血管磁共振患者	心血管疾病	心血管疾病	心血管磁共振（CMR）	深度学习网络	图像	9712名患者	NA	NA	NA	NA
538	2024-10-02	Machine learning assisted crystallographic reconstruction from atom probe tomographic images 2024-Sep-30, Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal DOI:10.1088/1361-648X/ad81a2 PMID:39348858	研究论文	本文提出了一种结合改进的前向模拟过程和反向机器学习过程的新方法，用于从原子探针断层扫描图像中重建晶体学信息	采用深度学习模型（CNN、ViT和VAE）进行反向过程，显著提高了晶体取向的重建精度	NA	解决从原子探针断层扫描数据中准确重建晶体学信息的挑战	铝单晶的不同取向	计算机视觉	NA	原子探针断层扫描（APT）	卷积神经网络（CNN）、视觉变换器（ViT）、变分自编码器（VAE）	三维图像	10,000个原始三维图像，通过数据增强生成100,000个三维图像	NA	NA	NA	NA
539	2024-10-02	Deep learning detects subtle facial expressions in a multilevel society primate 2024-Sep-30, Integrative zoology IF:3.5Q1 DOI:10.1111/1749-4877.12905 PMID:39350466	研究论文	研究利用深度学习技术检测多层次社会灵长类动物的微妙面部表情	首次使用人工智能技术发现人类观察者无法察觉的非人类灵长类动物的微妙面部表情	研究仅限于金丝猴这一特定物种，且样本主要来自野外和实验室环境	探讨非人类灵长类动物面部表情的功能意义及其在复杂社会系统中的作用	金丝猴的面部表情	计算机视觉	NA	深度学习	EfficientNet, RepMLP, Tokens-To-Token ViT	图像	3427张金丝猴正面图像，来自275段视频	NA	NA	NA	NA
540	2024-10-02	Adaptive haze pixel intensity perception transformer structure for image dehazing networks 2024-Sep-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73866-y PMID:39341993	研究论文	提出了一种自适应雾像素强度感知Transformer结构，用于图像去雾网络	通过独特的三分支设计，结合Transformer的全局特征和CNN的局部特征，实现对雾残差的层次调节	未提及	解决基于深度学习的去雾网络在复杂现实雾场景和跨数据集挑战中的算法效率和色彩失真问题	雾图像中的像素强度和雾残差	计算机视觉	NA	Transformer, CNN	SwinTieredHazymers (STH)	图像	使用配对的干净-雾图像数据集进行实验	NA	NA	NA	NA