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
621	2024-09-26	The Accurate Prediction of Antibody Deamidations by Combining High-Throughput Automated Peptide Mapping and Protein Language Model-Based Deep Learning 2024-Sep-10, Antibodies (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/antib13030074 PMID:39311379	研究论文	本文提出了一种结合高通量自动化肽图谱和基于蛋白质语言模型的深度学习方法，用于准确预测抗体的脱酰胺化	本文提出了一种新的嵌合深度学习模型，结合蛋白质语言模型（pLM）嵌入和局部序列信息，以增强脱酰胺化预测，且无需繁琐的特征工程	NA	旨在早期和准确地识别抗体序列中易发生脱酰胺化的位点	治疗性抗体，如单克隆抗体（mAbs）、双特异性和多特异性抗体	机器学习	NA	高通量自动化肽图谱	深度学习模型	序列数据	2285个不同模态的抗体脱酰胺化特异性数据集
622	2024-09-26	Comprehensive Clinical Usability-Oriented Contour Quality Evaluation for Deep Learning Auto-segmentation: Combining Multiple Quantitative Metrics Through Machine Learning 2024-Sep-02, Practical radiation oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.prro.2024.07.007 PMID:39233005	研究论文	本文开发了一种新的轮廓质量分类方法，通过结合多种定量指标，用于深度学习自动分割的临床可用性导向的轮廓质量评估	提出了一种新的轮廓质量分类方法，通过结合多种定量指标，解决了现有评估指标的局限性，并提供了更直观的临床导向评估和比较DLAS系统的解决方案	NA	开发一种新的轮廓质量分类方法，以解决现有评估指标的局限性，并提供更直观的临床导向评估和比较DLAS系统的解决方案	腹部五个器官（胰腺、十二指肠、胃、小肠和大肠）的轮廓质量评估	机器学习	NA	监督集成树分类模型	集成树分类模型	图像	训练数据集包括50个磁共振成像（MRI）数据集，测试数据集包括20个MRI和9个计算机断层扫描（CT）数据集
623	2024-09-26	An artificial intelligence-based nerve recognition model is useful as surgical support technology and as an educational tool in laparoscopic and robot-assisted rectal cancer surgery 2024-Sep, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-10939-z PMID:39073558	研究论文	本文开发了一种基于U-Net深度学习模型的AI神经识别模型，用于在腹腔镜和机器人辅助直肠癌手术中自动分割神经，并评估了其在手术支持和教育中的实用性	开发了一种基于U-Net的深度学习模型，用于自动分割直肠癌手术中的神经，并评估了其在手术支持和教育中的实用性	模型的Dice和IoU分数较低，存在一定的漏检和误检问题	开发和评估一种AI神经识别模型在腹腔镜和机器人辅助直肠癌手术中的应用效果	直肠癌手术中的神经识别和教育效果	计算机视觉	直肠癌	深度学习	U-Net	图像	60个随机选择的图像帧，5名结直肠外科医生，非结直肠外科医生、住院医师和医学生
624	2024-09-11	The emergence of deep learning as the current state of art for classification and risk assessment of ventricular arrhythmias 2024-Sep, The Journal of physiology DOI:10.1113/JP287420 PMID:39252427	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
625	2024-09-19	Vascular liver segmentation: a narrative review on methods and new insights brought by artificial intelligence 2024-Sep, The Journal of international medical research IF:1.4Q4 DOI:10.1177/03000605241263170 PMID:39291427	综述	本文综述了利用人工智能进行肝脏血管分割的方法及其带来的新见解	介绍了多种基于人工智能的模型，包括神经网络和深度学习模型，用于肝脏血管分割	未提及具体模型的局限性	探讨人工智能在肝脏血管分割中的应用及其未来进展	肝脏血管的分割	计算机视觉	肝癌	人工智能	神经网络、深度学习模型	医学影像	NA
626	2024-09-26	Evaluation of a deep learning-enabled automated computational heart modelling workflow for personalized assessment of ventricular arrhythmias 2024-Sep, The Journal of physiology DOI:10.1113/JP284125 PMID:37060278	研究论文	评估一种基于深度学习的自动化计算心脏建模工作流程，用于个性化评估心室心律失常	开发了一种基于深度学习的自动化工作流程，用于重建个性化电生理心脏模型，以模拟心律失常，并与专家生成的心脏模型进行比较	研究使用了较小的训练集，未来需要在大规模数据集上验证	评估自动化、基于深度学习的心脏建模工作流程的可行性，以指导患者个性化的心室心动过速治疗	个性化电生理心脏模型，用于预测心室心动过速的诱导性和电路位置	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	111名患者
627	2024-09-25	Metformin dampens the progression of cholangiofibrosis induced by thioacetamide using deep learning 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37347 PMID:39309781	研究论文	研究探讨了二甲双胍在预防硫代乙酰胺诱导的胆管纤维化中的作用，并使用深度学习技术进行评估	首次使用深度学习卷积神经网络评估二甲双胍对胆管纤维化的影响	研究仅在动物模型中进行，尚未在人体中验证	评估二甲双胍作为预防胆管纤维化的潜在干预措施	硫代乙酰胺诱导的胆管纤维化	数字病理学	肝胆疾病	RNA测序	卷积神经网络	图像	大鼠模型
628	2024-09-25	Remote sensing image road network detection based on channel attention mechanism 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37470 PMID:39309790	研究论文	本文结合通道注意力机制与ResNet，提出SE-ResNet和ECA-ResNet用于遥感图像道路网络检测	引入通道注意力机制，使网络更专注于道路网络特征的提取和学习，忽略部分非道路网络特征	增加了一定的计算负担	提高遥感图像中道路网络检测的准确性	遥感图像中的道路网络	计算机视觉	NA	通道注意力机制	ResNet	图像	使用了Massachusetts roads (MR)和CHN6-CUG roads数据集
629	2024-09-25	Next-Generation swimming pool drowning prevention strategy integrating AI and IoT technologies 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35484 PMID:39309814	研究论文	本文探讨了将人工智能（AI）和物联网（IoT）技术集成到嵌入式系统中，以减少游泳池溺水事件的可能性	本文的创新点在于将嵌入式系统、人工智能和物联网技术结合，用于实时监控和识别危险情况，并通过图像识别和深度学习技术提高救援效率	NA	本文的研究目的是利用技术手段预防游泳池溺水事故，并提供及时的救援警报	本文的研究对象是游泳池溺水预防技术及其应用	计算机视觉	NA	计算机视觉、深度学习	深度学习	图像	NA
630	2024-09-25	Dose prediction for cervical cancer in radiotherapy based on the beam channel generative adversarial network 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37472 PMID:39309882	研究论文	本研究提出了一种基于光束通道生成对抗网络（Bc-GAN）的宫颈癌放射治疗剂量预测方法	引入了一种新的剂量预测计算方法，通过定义剂量预测的近似范围，限制了GAN预测的物理范围，从而实现了更合理的剂量分布预测	研究仅限于宫颈癌病例，未来需要扩展到其他类型的肿瘤	解决现有深度学习方法在处理混合数据集时的挑战，特别是IMRT和VMAT的组合	宫颈癌患者的放射治疗剂量预测	机器学习	宫颈癌	生成对抗网络（GAN）	生成对抗网络（GAN）	医学图像	共收集了346例宫颈癌患者的数据，经过清洗后剩余295例，随机分为训练集、验证集和测试集，比例分别为205:60:30
631	2024-09-25	Prairie Dog Optimization Algorithm with deep learning assisted based Aerial Image Classification on UAV imagery 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37446 PMID:39309890	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的无人机图像分类方法，结合了草原犬鼠优化算法和深度学习模型	创新点在于将草原犬鼠优化算法应用于深度学习模型的超参数调优，并结合卷积变分自编码器模型进行图像分类	NA	研究目的是开发一种高效的无人机图像分类方法	研究对象是无人机拍摄的航空图像	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	使用了基准无人机图像数据集进行实验
632	2024-09-25	Optimization of Chinese film and television communication technology in Portuguese-speaking areas under the application of digital Internet of Things 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37572 PMID:39309914	研究论文	研究通过深度学习技术优化中国电影在葡语国家的传播效果	利用深度学习技术设计电影特征识别和分类模型，并通过贝叶斯算法优化模型，提高计算速度和准确性	NA	优化中国电影在葡语国家的传播效果，促进中国文化传播的发展	中国电影在葡语国家的传播效果	机器学习	NA	深度学习 (DL)	贝叶斯算法	电影特征	NA
633	2024-09-25	Spatio-temporal dynamics and influencing factors of carbon emissions (1997-2019) at county level in mainland China based on DMSP-OLS and NPP-VIIRS Nighttime Light Datasets 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37245 PMID:39309939	研究论文	本文利用深度学习方法处理夜间灯光数据集，估算了1997至2019年中国大陆县级碳排放量，并分析了其时空动态及影响因素	本文成功推导出更可靠的县级碳排放数据，揭示了空间动态和排放中心的演变，并发现了与主流观点不同的GDP与碳排放关系的N形和倒N形关系	NA	填补中国县级碳排放数据缺失，分析碳排放的时空动态及影响因素	1997至2019年中国大陆县级碳排放量及其影响因素	机器学习	NA	深度学习	NA	图像	1997至2019年中国大陆县级数据
634	2024-09-25	trajPredRNN+: A new approach for precipitation nowcasting with weather radar echo images based on deep learning 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36134 PMID:39309946	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的新方法trajPredRNN+，用于使用天气雷达回波图像进行降水短时预报	该方法结合了轨迹分割模型和PredRNN深度学习模型，通过引入注意力机制和残差网络，以及提出更合理的训练损失函数，解决了现有模型在捕捉细粒度外观和处理位置错位问题上的局限性	NA	提高短时降雨预测的准确性，特别是对强降雨的预测	使用天气雷达回波图像进行降水短时预报	计算机视觉	NA	深度学习	PredRNN	图像	使用了深圳市气象局提供的雷达回波图数据集
635	2024-09-25	Multi-label deep learning for comprehensive optic nerve head segmentation through data of fundus images 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36996 PMID:39309959	研究论文	本文提出了一种基于多标签深度学习的视网膜图像中视神经头全面分割方法	利用U-Net架构结合迁移学习设计了三种多类语义分割模型，并通过结合MSU-Net和BU-Net生成HRF数据集的地面真值	研究仅使用了45张视网膜图像进行训练和验证，样本量较小	开发一种能够早期诊断和持续监测眼科疾病的计算机辅助检测技术	视网膜图像中的视盘、视杯、血管和视盘周围萎缩区（alpha和beta）	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	45张视网膜图像
636	2024-09-25	Enhancing bone scan image quality: an improved self-supervised denoising approach 2024-Sep-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad7e79 PMID:39312947	研究论文	本文提出了一种改进的自监督去噪技术，用于提高骨扫描图像质量	本文提出了一种改进的自监督去噪技术，通过使用Noise2FullCount (N2F)和插值版本的Noise2Noise (iN2N)，减少了深度学习去噪与全扫描图像之间的偏差	N2N在长扫描图像中表现有限	提高骨扫描图像质量，减少辐射暴露和扫描时间	351个全身骨扫描数据集	计算机视觉	NA	深度学习	Noise2Noise (N2N), Noise2FullCount (N2F), 插值版本的Noise2Noise (iN2N)	图像	351个全身骨扫描数据集
637	2024-09-25	Exploration of Fractional Flow Reservation Score Based on Artificial Intelligence Post-processing for Coronary Artery Lesions in Patients with Diabetes and Coronary Heart Disease 2024-Sep-21, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2024.100196 PMID:39313159	研究论文	本文利用人工智能后处理技术评估糖尿病和冠心病患者中冠心病与分数流量储备（FFR）的关系	采用人工智能技术处理冠状动脉CT血管造影（CCTA）图像，以高效、便捷、准确地获取所需数据，提高临床诊断效率和准确性	NA	研究冠心病与分数流量储备（FFR）在不同程度冠心病和糖尿病患者中的关系	94名疑似冠心病的患者	计算机视觉	心血管疾病	人工智能（AI）	NA	图像	94名患者
638	2024-09-25	Chemomechanical damage prediction from phase-field simulation video sequences using a deep-learning-based methodology 2024-Sep-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.110822 PMID:39310766	研究论文	本文探讨了使用深度学习方法从相场模拟视频序列中预测锂离子电池的化学机械损伤	本文首次探索了使用卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）从相场模拟视频中预测电池材料的损伤行为，包括裂纹扩展角度和长度	本文仅使用了有限的数据进行模型训练和验证	研究目的是开发一种预测锂离子电池材料损伤行为的深度学习模型	研究对象是锂离子电池的阴极材料	机器学习	NA	相场模拟	CNN-LSTM	视频	NA
639	2024-09-25	A deep learning dataset for metal multiaxial fatigue life prediction 2024-Sep-19, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03862-4 PMID:39300134	研究论文	本文创建了一个大规模的高质量数据集，用于金属多轴疲劳寿命预测	本文的创新点在于创建了一个包含1167个样本的大规模数据集，解决了深度学习在金属多轴疲劳寿命预测中数据稀缺的问题	NA	本文的研究目的是为金属多轴疲劳寿命预测提供一个高质量的数据集，以支持深度学习方法的应用	本文的研究对象是金属多轴疲劳寿命预测	机器学习	NA	深度学习	NA	数据集	1167个样本，来自40种材料
640	2024-09-25	A Novel Rational PROTACs Design and Validation via AI-Driven Drug Design Approach 2024-Sep-17, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.3c10183 PMID:39310161	研究论文	本文介绍了一种结合超叠加技术和深度神经网络的集成方法，用于生成具有增强结合亲和力的结构多样性分子	本文提出了一种新的AI驱动药物设计方法，通过结合超叠加技术和深度神经网络，生成具有更高结合亲和力的PROTACs分子	NA	开发一种新的AI驱动药物设计方法，用于生成具有更高结合亲和力的PROTACs分子	PROTACs分子的设计和验证	药物设计	NA	超叠加技术、分子动力学模拟、自由能扰动模拟	深度神经网络	蛋白质-配体复合物结构	NA