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
861	2024-09-13	A conditional protein diffusion model generates artificial programmable endonuclease sequences with enhanced activity 2024-Sep-10, Cell discovery IF:13.0Q1 DOI:10.1038/s41421-024-00728-2 PMID:39251570	研究论文	本研究开发了一种条件蛋白质扩散模型CPDiffusion，用于生成具有增强功能的蛋白质序列，并应用于生成人工可编程核酸酶序列	CPDiffusion模型能够捕捉特定蛋白质家族的高度保守残基和序列特征，无需依赖大量训练数据，并在单一步骤中生成具有复杂结构和功能的新蛋白质序列	NA	开发一种新的深度学习方法，用于生成具有增强功能的蛋白质序列	Argonaute蛋白及其野生型模板Kurthia massiliensis Ago和Pyrococcus furiosus Ago	机器学习	NA	深度学习	条件蛋白质扩散模型	蛋白质序列	生成了多达近400个氨基酸差异的人工蛋白质序列，并进行了实验测试
862	2024-09-13	Accelerating segmentation of fossil CT scans through Deep Learning 2024-09-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71245-1 PMID:39251621	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习加速化石CT扫描分割的方法	该方法通过使用少于1%-2%的训练数据，实现了高保真的3D化石模型分割	NA	旨在通过深度学习技术加速化石CT扫描数据的处理	化石CT扫描数据	计算机视觉	NA	深度学习	Unet	CT扫描图像	少于1%-2%的总CT数据集
863	2024-09-13	EpiScan: accurate high-throughput mapping of antibody-specific epitopes using sequence information 2024-Sep-09, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00432-7 PMID:39251627	研究论文	本文介绍了一种基于注意力机制的深度学习框架EpiScan，用于预测抗体特异性表位	EpiScan采用多输入单输出策略，设计了独立模块处理抗体的不同部分，并通过加权整合进行表位预测	NA	开发高效且成本效益高的计算工具，用于识别病毒蛋白上的抗体特异性表位，支持疫苗开发和药物设计	抗体特异性表位	机器学习	NA	深度学习	注意力机制	序列	多个实验数据样本
864	2024-09-13	Combining propensity score methods with variational autoencoders for generating synthetic data in presence of latent sub-groups 2024-Sep-09, BMC medical research methodology IF:3.9Q1 DOI:10.1186/s12874-024-02327-x PMID:39251921	研究论文	本文探讨了在存在潜在子组的情况下，如何结合倾向评分方法与变分自编码器（VAE）生成合成数据，以控制或忠实保留个体间的异质性	提出了将VAE与预变换结合的方法，以忠实再现边际分布中反映的未知异质性，并使用倾向评分回归模型处理已知的子组异质性	本文主要通过模拟设计和真实数据示例进行评估，未详细讨论实际应用中的可扩展性和计算复杂性	研究如何在生成合成数据时控制或忠实保留个体间的异质性	临床队列中的合成数据生成	机器学习	NA	变分自编码器（VAE）	VAE	数据	涉及一个国际中风试验的真实数据，具有显著的分布差异
865	2024-09-13	Clinical performance of deep learning-enhanced ultrafast whole-body scintigraphy in patients with suspected malignancy 2024-Sep-09, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01422-1 PMID:39251959	研究论文	评估两种深度学习方法在增强二维快速全身闪烁扫描图像质量中的临床表现	开发了两种深度学习模型，分别利用真实临床数据和模拟数据生成高质量图像，显著提高了快速扫描图像的质量	模拟算法不一定能完全反映真实数据	评估深度学习方法在增强快速全身闪烁扫描图像质量中的临床表现	83名疑似骨转移患者	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	83名患者
866	2024-09-13	Analysis of anterior segment in primary angle closure suspect with deep learning models 2024-Sep-09, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02658-1 PMID:39251987	研究论文	本文分析了疑似原发性闭角型青光眼（PACS）患者的前房结构特征，并建立了基于人工智能（AI）的PACS筛查系统	本文首次将多种AI算法（如CART、RF、LR、VGG-16和Alexnet）应用于PACS的筛查，并评估了其诊断效率	本文仅评估了特定算法在PACS筛查中的表现，未探讨其他可能的AI模型或算法的应用	研究PACS患者的前房解剖特征，并建立AI辅助的PACS筛查系统	PACS患者和正常对照组的前房结构特征	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	CNN	图像	1668次扫描，涉及839名患者
867	2024-09-13	Automated detection of type 1 ROP, type 2 ROP and A-ROP based on deep learning 2024-Sep, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-024-03184-0 PMID:38918566	研究论文	本文研究了基于深度学习的视网膜图像分析，用于自动检测早产儿视网膜病变（ROP）的不同类型	本文首次使用深度学习技术对早产儿视网膜病变进行分类，并展示了高准确性和特异性	研究样本仅限于317名早产儿，可能需要更大规模的验证	开发一种基于深度学习的自动检测系统，用于识别早产儿视网膜病变的不同类型	早产儿视网膜病变的不同类型，包括1型ROP、2型ROP和A-ROP	计算机视觉	眼科疾病	卷积神经网络	RegNetY002	图像	634张视网膜图像，来自317名早产儿
868	2024-09-13	Automated segmentation in pelvic radiotherapy: A comprehensive evaluation of ATLAS-, machine learning-, and deep learning-based models 2024-Sep, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104486 PMID:39098106	研究论文	本研究评估了四种自动分割工具在女性和男性盆腔放射治疗CT图像上的表现，从简单的基于图谱的方法到最新的基于神经网络的算法	本研究首次全面评估了基于图谱、机器学习和深度学习模型的自动分割工具在盆腔放射治疗中的应用	研究样本量较小，且仅限于单一机构的数据	评估不同自动分割工具在盆腔放射治疗中的性能	盆腔放射治疗的CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	40例宫颈癌和40例前列腺癌结构集
869	2024-09-13	Deep Learning Based Cystoscopy Image Enhancement 2024-Sep, Journal of endourology IF:2.9Q1 DOI:10.1089/end.2023.0751 PMID:38753720	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的膀胱镜图像增强方法，通过去除血液雾霾和增强对比度来提高图像质量	本文创新性地采用了特征融合注意力网络（FFA-Net）和迁移学习来去除膀胱镜图像中的血液雾霾，并引入了感知损失以获得更好的视觉效果	NA	提高膀胱镜图像的清晰度和对比度，以辅助医生更准确地进行诊断	膀胱镜图像中的血液雾霾和图像对比度	计算机视觉	NA	深度学习	特征融合注意力网络（FFA-Net）	图像	NA
870	2024-09-13	Ocular biomarkers: useful incidental findings by deep learning algorithms in fundus photographs 2024-Sep, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-024-03085-2 PMID:38734746	研究论文	研究探讨了使用糖尿病深度学习算法在高血压成人眼底照片中检测临床有用眼科生物标志物的潜力	发现糖尿病深度学习模型对高血压和其他临床有用眼科生物标志物具有响应性，且模型在较少疾病筛查中捕捉到更多偶然病理	研究仅限于高血压成人群体，且依赖于糖尿病深度学习算法，可能存在局限性	探索使用糖尿病深度学习算法在高血压成人眼底照片中检测临床有用眼科生物标志物的潜力	高血压成人眼底照片中的临床有用眼科生物标志物	计算机视觉	高血压	深度学习算法	深度学习模型	图像	433名高血压成人参与者
871	2024-09-13	Deep learning for patient-specific quality assurance of volumetric modulated arc therapy: Prediction accuracy and cost-sensitive classification performance 2024-Sep, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104500 PMID:39191190	研究论文	本文评估了深度学习模型在预测和分类容积调制弧形治疗（VMAT）患者特异性质量保证（PSQA）结果中的表现，旨在简化PSQA工作流程并减少现场测量工作量	开发了3D-MResNet模型，能够准确预测和分类基于VMAT计划的PSQA结果，引入深度学习模型以改进VMAT PSQA流程	NA	评估深度学习模型在VMAT患者特异性质量保证中的预测和分类性能	VMAT计划的患者特异性质量保证结果	机器学习	NA	深度学习	3D-MResNet	图像和数据	761个VMAT计划
872	2024-09-13	Conditional generative adversarial network-assisted system for radiation-free evaluation of scoliosis using a single smartphone photograph: a model development and validation study 2024-Sep, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102779 PMID:39252864	研究论文	开发并验证了一种基于条件生成对抗网络（cGAN）的深度学习系统，用于通过智能手机拍摄的二维RGB图像生成虚拟X光图像（VXI），以无辐射评估青少年特发性脊柱侧弯（AIS）	首次使用cGAN技术从智能手机拍摄的二维RGB图像生成虚拟X光图像，用于无辐射评估脊柱侧弯	数据质量和数量有限，参与者群体同质性高，以及成像过程中的旋转误差可能影响系统的适用性和准确性	开发和验证一种无辐射的脊柱侧弯评估系统，以解决现有X光诊断方法的局限性	青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者	计算机视觉	脊柱疾病	条件生成对抗网络（cGAN）	Swin-pix2pix	图像	2397名AIS患者和48名潜在AIS患者，包括1842例回顾性训练数据，100例验证数据，100例回顾性内部测试数据，135例回顾性外部测试数据，268例前瞻性测试数据
873	2024-09-13	EFNet: A multitask deep learning network for simultaneous quantification of left ventricle structure and function 2024-Sep, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104505 PMID:39208517	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于从超声心动图视频中同时量化左心室结构和功能	提出了EchoFused网络（EFNet），通过跨模块融合同时处理左心室分割和射血分数估计任务，利用半监督学习从整个心动周期中估计射血分数，无需识别特定帧	NA	开发一种自动化方法，用于从超声心动图视频中可靠且精确地量化左心室结构和功能，以改善心血管疾病的诊断和管理	左心室结构和功能	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	EFNet	视频	使用EchoNet-Dynamic公开数据集进行评估
874	2024-09-11	Physics-driven unsupervised deep learning network for programmable metasurface-based beamforming 2024-Sep-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.110595 PMID:39246440	研究论文	本文提出了一种基于可编程超表面的物理驱动无监督深度学习网络，用于波束成形	引入了一种物理辅助深度学习模型，能够在毫秒级内计算出编码模式，显著提高了计算效率	NA	开发一种快速优化可编程超表面编码模式的方法，以实现高效的电磁波操控	可编程超表面的编码模式及其在波束成形中的应用	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	电磁波辐射模式	涉及单波束和双波束场景的多个编码模式
875	2024-09-11	Single-Molecule Identification and Quantification of Steviol Glycosides with a Deep Learning-Powered Nanopore Sensor 2024-Sep-10, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c07038 PMID:39189792	研究论文	本文展示了利用深度学习驱动的纳米孔传感器进行单分子甜菊糖苷的识别和定量	利用野生型aerolysin纳米孔在不同电压下通过电渗流效应检测和区分多种甜菊糖苷，并基于15种甜菊糖苷的纳米孔数据创建了深度学习模型，实现了单分子级别的快速、自动化和精确识别与定量	NA	开发一种新方法用于甜菊糖苷的精确结构分析和质量保证	甜菊糖苷及其在单分子级别的识别和定量	机器学习	NA	纳米孔传感	深度学习模型	纳米孔数据	15种甜菊糖苷
876	2024-09-11	Deep Learning Potential Assisted Prediction of Local Structure and Thermophysical Properties of the SrCl2-KCl-MgCl2 Melt 2024-Sep-10, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c00824 PMID:39195736	研究论文	本文利用深度学习驱动的分子动力学揭示了SrCl2-KCl-MgCl2熔体的局部结构和热物理性质	通过机器学习驱动的深度势能分子动力学方法，首次系统地研究了SrCl2-KCl-MgCl2熔体的局部结构和热物理性质	NA	旨在通过深度学习方法预测和分析SrCl2-KCl-MgCl2熔体的局部结构和热物理性质，以促进熔盐电解法制备Mg-Sr合金的发展	SrCl2-KCl-MgCl2熔体的局部结构和热物理性质	机器学习	NA	深度势能分子动力学	NA	NA	温度范围从873到1173 K的SrCl2-KCl-MgCl2熔体
877	2024-09-11	Deep Learning-Based Kinetic Analysis in Paper-Based Analytical Cartridges Integrated with Field-Effect Transistors 2024-Sep-10, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c02897 PMID:39252606	研究论文	本研究探讨了将场效应晶体管（FET）、纸基分析卡和深度学习（DL）计算能力融合，用于通过动力学分析进行定量生物传感	本研究创新地将FET传感器与纸基分析卡结合，利用深度学习分析动力学数据，解决了传统FET生物传感器中的样本矩阵干扰问题	NA	研究目的是通过集成FET传感器和深度学习技术，提高生物传感器的灵敏度和准确性，推动即时诊断和家庭测试的发展	研究对象包括场效应晶体管传感器、纸基分析卡和深度学习算法	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	动力学数据	胆固醇测试的样本数量未明确提及
878	2024-09-11	A Framework for Measuring Tree Rings Based on Panchromatic Images and Deep Learning 2024-Sep-10, Plant, cell & environment DOI:10.1111/pce.15091 PMID:39253958	研究论文	提出了一种基于全色图像和深度学习的树轮测量自动化技术	利用卷积神经网络提高图像质量，并通过分割技术精确描绘树轮，进行树轮计数和宽度计算	NA	解决传统树轮测量方法劳动密集和资源消耗大的问题	树轮数据	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	从北京林业大学和颐和园等多个来源收集的大量数据集
879	2024-09-11	Recognition of Molecular Structure of Phosphonium Salts from the Visual Appearance of Material with Deep Learning Can Reveal Subtle Homologs 2024-Sep-10, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202403423 PMID:39254289	研究论文	本文介绍了一种通过深度学习从材料的视觉外观识别季磷盐分子结构的前沿方法	首次展示了通过材料的视觉外观识别几乎无法区分的分子结构的可行性	NA	探索从材料的视觉外观识别分子结构的可行性	季磷盐及其同系物	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	季磷盐混合物
880	2024-09-11	Augmenting interpretation of vaginoscopy observations in cycling bitches with deep learning model 2024-Sep-09, BMC veterinary research IF:2.3Q1 DOI:10.1186/s12917-024-04242-1 PMID:39245728	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习模型增强对发情周期中母犬阴道镜观察结果解释的创新方法	本文首次将深度学习模型应用于母犬发情周期的阴道镜图像分析，并结合二进制灰狼优化算法和极端梯度提升算法进行特征优化和分类	研究样本量较小，仅包含210张阴道镜图像，可能影响模型的泛化能力	开发一种高效可靠的方法，用于识别母犬发情周期的不同阶段，以提高繁殖成功率	发情周期中的母犬阴道镜图像	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet 152, Inception V3, XGBoost	图像	210张阴道镜图像，覆盖四个生殖阶段