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
781	2024-09-15	MMFA-DTA: Multimodal Feature Attention Fusion Network for Drug-Target Affinity Prediction for Drug Repurposing Against SARS-CoV-2 2024-Sep-13, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00663 PMID:39269697	研究论文	提出了一种用于药物再利用的多模态深度学习框架MMFA-DTA，用于快速筛选已知药物并提高发现效率	设计了注意力机制，实现了小分子和蛋白质之间的动态融合，显著提高了药物-靶点亲和力预测的性能	NA	开发一种快速虚拟筛选已知药物的方法，以应对SARS-CoV-2等新型传染病	SARS-CoV-2的RNA依赖性RNA聚合酶和主要蛋白酶	机器学习	传染病	深度学习	多模态特征注意力融合网络	图拓扑和序列特征	Davis和KIBA数据集
782	2024-09-15	Research on multi-heat source arrangement optimization based on equivalent heat source method and reconstructed variational autoencoder 2024-Sep-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71284-8 PMID:39261507	研究论文	本文提出了一种基于等效热源方法和重构变分自编码器的多热源布置优化研究	本文创新性地结合了残差连接的全连接神经网络与变分自编码器，提出了一种新的RFCNN-βVAE模型，用于处理多热源布置问题	NA	研究目的是优化多热源布置，提高预测精度并验证深度学习在热管理系统设计中的可行性和有效性	研究对象是多热源布置及其温度分布	机器学习	NA	变分自编码器	RFCNN-βVAE	温度分布数据	在多热源优化迭代稳定阶段，73.4%的结果优于密集数据集基准
783	2024-09-15	Analysis of pedestrian second crossing behavior based on physics-informed neural networks 2024-Sep-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72155-y PMID:39261548	研究论文	本文提出了一种基于物理信息神经网络（PINNs）的两阶段行人过街模型，用于分析行人在繁忙信号交叉口的过街行为	本文创新性地将流体动力学方程引入物理信息神经网络，以计算和预测行人在过街时的速度、密度、加速度和雷诺数等特性	NA	研究行人在两阶段过街中的行为特征，优化行人设施设计和信号配时，提升行人的舒适度和安全性	行人在繁忙信号交叉口的两阶段过街行为	计算机视觉	NA	物理信息神经网络（PINNs）	物理信息神经网络（PINNs）	行人流量数据	NA
784	2024-09-15	Deep learning revealed statistics of the MgO particles dissolution rate in a CaO-Al2O3-SiO2-MgO slag 2024-Sep-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71640-8 PMID:39261562	研究论文	本文介绍了一种基于注意力编码器-解码器卷积神经网络的自动化方法，用于准确评估MgO颗粒在CaO-Al2O3-SiO2-MgO熔渣中的溶解速率	提出了一个注意力编码器-解码器卷积神经网络，能够以99.1%的精度自动评估颗粒溶解速率，并具有高统计增益和对图像质量变化的强适应性	NA	研究MgO颗粒在高温熔渣中的溶解动力学，并开发一种自动化方法来准确评估其溶解速率	MgO颗粒在CaO-Al2O3-SiO2-MgO熔渣中的溶解速率	计算机视觉	NA	高温度共聚焦激光扫描显微镜（HT-CLSM）	注意力编码器-解码器卷积神经网络	图像	不同温度设置和各种HT-CLSM数据集
785	2024-09-15	Deep learning-based techniques for estimating high-quality full-dose positron emission tomography images from low-dose scans: a systematic review 2024-Sep-11, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01417-y PMID:39261796	综述	本文系统回顾了利用深度学习算法将低剂量正电子发射断层扫描（PET）图像转换为高剂量PET图像的潜力	探讨了深度学习算法在生成高质量PET图像方面的潜力	未提及具体限制	评估深度学习算法在不同身体区域将低剂量PET图像转换为高剂量PET图像的潜力	低剂量和高剂量正电子发射断层扫描（PET）图像	计算机视觉	NA	深度学习	生成对抗网络（GAN）和UNET	图像	55篇发表于2017至2023年的文章
786	2024-09-15	Development and validation of predictive models for skeletal malocclusion classification using airway and cephalometric landmarks 2024-Sep-11, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-04779-5 PMID:39261793	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习模型，用于基于气道和头影测量标志值预测骨骼错牙合分类	本研究首次使用气道和头影测量标志值构建深度学习模型来预测骨骼错牙合分类	本研究仅使用了回顾性数据，且样本量未明确提及	开发一种高精度的深度学习模型，用于预测骨骼错牙合分类	骨骼错牙合分类	机器学习	NA	深度学习	随机森林	图像	NA
787	2024-09-15	Cardiovascular disease diagnosis: a holistic approach using the integration of machine learning and deep learning models 2024-Sep-11, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-024-02044-7 PMID:39261891	研究论文	本文提出了一种结合机器学习和深度学习模型的心血管疾病预测模型	本文创新性地将卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）与K近邻（KNN）和极端梯度提升（XGB）相结合，通过多数投票机制进行集成学习，提高了心血管疾病的预测准确性	本文使用的数据集规模较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种精确的心血管疾病预测模型	心血管疾病的预测	机器学习	心血管疾病	机器学习与深度学习	CNN、LSTM、KNN、XGB	数据集	70,000、1190和600条记录
788	2024-09-14	Deep learning as a highly efficient tool for digital signal processing design 2024-Sep-11, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01599-8 PMID:39256354	研究论文	本文探讨了反向传播算法在光纤传输系统中数字信号处理方案开发中的应用	提出了一种基于深度学习的数字信号处理框架，能够实现低复杂度和高效率的数字信号处理设计	NA	探索深度学习在数字信号处理设计中的应用	光纤传输系统中的数字信号处理方案	机器学习	NA	反向传播算法	人工神经网络	数字信号	NA
789	2024-09-15	Weld seam object detection system based on the fusion of 2D images and 3D point clouds using interpretable neural networks 2024-Sep-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71989-w PMID:39256451	研究论文	本文介绍了一种结合2D图像和3D点云分析的焊缝目标检测系统，利用可解释神经网络提高检测精度	本文创新性地结合了2D图像和3D点云数据，利用改进的Faster R-CNN模型和ResNet50骨干网络进行2D图像分析，并采用创新的正交平面交线提取算法进行3D点云处理，解决了传统方法仅依赖单一数据类型的局限性	NA	提高焊缝目标检测的准确性和透明度，解决焊接飞溅和烟雾环境下的检测问题	焊缝目标检测系统	计算机视觉	NA	2D图像处理和3D点云分析	Faster R-CNN	图像和点云	NA
790	2024-09-15	The analysis of art design under improved convolutional neural network based on the Internet of Things technology 2024-Sep-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72343-w PMID:39256455	研究论文	探讨了基于物联网技术的改进卷积神经网络在艺术设计教育和教学中的应用	提出了一个改进的卷积神经网络模型，增加了卷积层和神经元数量，并引入了批量归一化层和dropout层，以增强特征提取能力和减少过拟合	未提及具体的局限性	探索改进的卷积神经网络与物联网技术在艺术设计教育中的应用	艺术设计教育和学生的创意表达	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN)	卷积神经网络 (CNN)	图像	使用摄像头和传感器捕获的艺术图像样本和环境数据
791	2024-09-15	Comorbidity-based framework for Alzheimer's disease classification using graph neural networks 2024-09-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72321-2 PMID:39256497	研究论文	本文提出了一种基于图神经网络的阿尔茨海默病分类框架，利用共病数据提高分类准确性	本文创新性地使用图神经网络（GNN）来处理阿尔茨海默病的分类问题，并通过引入共病数据显著提高了分类效果	NA	本文旨在通过使用图神经网络和共病数据，提高阿尔茨海默病的早期预测准确性	本文的研究对象是阿尔茨海默病的三个阶段：认知正常（CN）、轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默病（AD）	机器学习	阿尔茨海默病	图神经网络（GNN）	Chebyshev Convolutional Neural Networks	图结构数据	使用了来自阿尔茨海默病神经影像倡议的数据和澳大利亚成像、生物标志物与生活方式数据集进行验证
792	2024-09-15	Nanophotonic structure inverse design for switching application using deep learning 2024-Sep-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72125-4 PMID:39256501	研究论文	本文提出了一种基于深度神经网络的方法，用于近似全光开关的光谱透射率	利用深度学习解决了纳米光子结构逆设计问题，无需试错或经验策略，显著提高了计算效率	NA	提出一种新的方法来设计和优化全光开关，以提高通信系统的性能	全光开关的结构设计和性能优化	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	光谱数据	NA
793	2024-09-15	Composite activity type and stride-specific energy expenditure estimation model for thigh-worn accelerometry 2024-Sep-10, The international journal of behavioral nutrition and physical activity DOI:10.1186/s12966-024-01646-y PMID:39256837	研究论文	本文开发了一种新的复合能量消耗估计模型，结合了活动分类模型和步态特定能量消耗模型，用于大腿佩戴的加速度计	本文的创新点在于开发了一种复合能量消耗估计模型，通过结合活动分类模型和步态特定能量消耗模型，提高了能量消耗测量的准确性	本文的局限性在于仅使用了69名健康成年参与者的数据进行验证，未来需要更大规模的研究来验证模型的普适性	本文的研究目的是开发一种高精度的方法，用于分类物理活动类型和估计能量消耗	本文的研究对象是大腿佩戴的加速度计在非实验室环境下对物理活动类型和能量消耗的测量	机器学习	NA	加速度计	深度学习模型	加速度数据	69名健康成年参与者（49%为女性；年龄=25.2±5.8岁）
794	2024-09-15	The changing scenario of drug discovery using AI to deep learning: Recent advancement, success stories, collaborations, and challenges 2024-Sep-10, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2024.102295 PMID:39257717	综述	本文综述了人工智能（AI）在药物发现领域的最新进展、成功案例、合作情况及面临的挑战	介绍了AI在药物发现中的应用，包括药物靶点识别、结构预测、药物-靶点相互作用估计等	未详细讨论AI在药物发现中的具体技术细节和算法实现	探讨AI在药物发现中的应用及其对制药行业的影响	AI在药物发现中的应用，包括药物靶点识别、结构预测、药物-靶点相互作用估计等	机器学习	NA	人工智能（AI）	深度神经网络（NN）	NA	NA
795	2024-09-15	Integrating Clinical Data and Radiomics and Deep Learning Features for End-to-End Delayed Cerebral Ischemia Prediction on Noncontrast CT 2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8301 PMID:39025637	研究论文	本研究开发了一种自动化模型，用于预测非对比CT上的延迟性脑缺血	提出了一个两阶段的端到端模型，结合临床数据、放射组学和深度学习特征，显著提高了延迟性脑缺血的诊断性能	研究为回顾性研究，样本量有限，可能影响模型的泛化能力	开发一种自动化模型，用于早期预测延迟性脑缺血	延迟性脑缺血的预测	计算机视觉	脑血管疾病	深度学习	多层感知器	影像	400名患有动脉瘤性蛛网膜下腔出血的患者，其中156名患有延迟性脑缺血
796	2024-09-15	Long-term trend prediction of pandemic combining the compartmental and deep learning models 2024-09-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72005-x PMID:39256475	研究论文	本文提出了一种结合分室模型和深度学习模型的新方法，用于预测传染病的长期传播趋势	本文创新性地结合了数据增强技术、分室模型特征和疾病预防政策，并使用自注意力机制和双向门控循环单元网络进行长期趋势预测	NA	解决传染病长期传播趋势预测中的复杂关系和挑战	COVID-19在四个国家的病例预测	机器学习	NA	数据增强技术、分室模型、自注意力机制、双向门控循环单元网络	双向门控循环单元网络	时间序列数据	四个国家的COVID-19病例数据，预测期为210天
797	2024-09-15	Natural Language Processing for Depression Prediction on Sina Weibo: Method Study and Analysis 2024-Sep-04, JMIR mental health IF:4.8Q1 DOI:10.2196/58259 PMID:39233477	研究论文	本研究利用自然语言处理技术在新浪微博平台上开发了一种新的在线抑郁症风险检测方法	本研究提出了一种分层Transformer网络用于学习用户级语义表示，并采用基于检索的采样策略显著提高了抑郁症风险检测的性能	NA	开发一种新的在线抑郁症风险检测方法，以识别新浪微博平台上的抑郁症高风险个体	新浪微博平台上患有抑郁症和未患有抑郁症的个体	自然语言处理	NA	自然语言处理	Transformer网络	文本	共收集了527,333条公开分享的帖子，来自1600名抑郁症患者和1600名非抑郁症患者
798	2024-09-15	Role of artificial intelligence, machine learning and deep learning models in corneal disorders - A narrative review 2024-Sep, Journal francais d'ophtalmologie DOI:10.1016/j.jfo.2024.104242 PMID:39013268	综述	本文综述了人工智能、机器学习和深度学习模型在角膜疾病管理中的应用	AI在角膜诊断中通过图像技术如裂隙灯生物显微镜、前段光学相干断层扫描和活体共聚焦显微镜的应用，以及多疾病深度学习神经网络在分类角膜疾病中的诊断能力	当前AI模型依赖二分类，可能无法捕捉临床表现的复杂性；依赖数据质量、多样化的成像协议和整合多模态图像的挑战；需要提高AI模型的可解释性以增强临床信任和应用	探讨AI在角膜疾病管理中的变革作用，提高诊断准确性和个性化治疗	角膜疾病，包括圆锥角膜、感染性角膜炎和角膜营养不良等	机器学习	眼科疾病	NA	卷积神经网络	图像	NA
799	2024-09-15	Optimize individualized energy delivery for septic patients using predictive deep learning models 2024-Sep, Asia Pacific journal of clinical nutrition IF:1.3Q4 DOI:10.6133/apjcn.202409_33(3).0005 PMID:38965722	研究论文	研究旨在通过深度学习模型优化脓毒症患者的个性化能量供给	建立了针对脓毒症患者不同代谢阶段的个性化能量目标模型，并通过外部验证进行了优化	研究仅限于ICU中的成年脓毒症患者，样本量相对较小	优化脓毒症患者的个性化能量供给	ICU中的成年脓毒症患者	机器学习	脓毒症	深度学习	深度学习模型	时间序列数据	训练数据集包含179名患者，外部验证数据集包含98名患者，总数据量为3115个元素
800	2024-08-07	Artificial Intelligence With Deep Learning Enables Assessment of Aortic Aneurysm Diameter and Volume Through Different Computed Tomography Phases 2024-Sep, European journal of vascular and endovascular surgery : the official journal of the European Society for Vascular Surgery IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.ejvs.2024.04.004 PMID:38614229	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA