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
1101	2024-08-15	Unveiling the evolution of policies for enhancing protein structure predictions: A comprehensive analysis 2024-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108815 PMID:38986287	研究论文	本文全面分析了提高蛋白质结构预测的政策演变，探讨了模板依赖和非依赖策略的发展及其对预测准确性的影响	引入了端到端和全原子扩散技术，以及在多序列比对和蛋白质语言模型中使用子采样的方法，显著提高了预测的准确性和效率	尽管蛋白质结构预测的准确性有所提高，但仍未达到预期的结构知识应用水平，需要在其他方面进行进一步发展	探讨提高蛋白质结构预测准确性的策略，并促进开放研究环境以支持这一目标	蛋白质结构预测的方法和技术，包括模板依赖和非依赖策略，以及多序列比对和深度学习技术的应用	结构生物学	NA	深度学习	CNN	多序列比对数据	NA
1102	2024-08-15	Evaluation of Cellpose segmentation with sequential thresholding for instance segmentation of cytoplasms within autofluorescence images 2024-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108846 PMID:38976959	研究论文	本文介绍并测试了一种细胞质分割方法，该方法结合了Cellpose深度学习分割技术和后续处理算法CPPA，用于从自发光图像中进行细胞质实例分割。	本文提出的CPPA方法在细胞质识别方面超过了传统的CellProfiler方法，支持使用人工智能和后续处理技术进行自发光图像的精确分割。	NA	评估Cellpose分割与顺序阈值处理在自发光图像中细胞质实例分割的有效性。	静息T细胞、激活T细胞和MCF7细胞的自发光图像。	计算机视觉	NA	自发光成像	Cellpose（一种基于深度学习的分割方法）	图像	五张自发光图像，来自三种不同的细胞样本
1103	2024-08-15	DP-SSLoRA: A privacy-preserving medical classification model combining differential privacy with self-supervised low-rank adaptation 2024-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108792 PMID:38964242	研究论文	本文提出了一种结合差分隐私和自监督低秩适应的隐私保护医疗分类模型DP-SSLoRA	DP-SSLoRA模型通过自监督预训练方法和低秩分解技术，有效平衡了医疗模型中的隐私保护和模型效用	NA	研究如何在保护患者隐私的同时，提高医疗深度学习模型的应用性能	医疗图像分类	计算机视觉	NA	差分隐私	DP-SSLoRA	图像	三个真实的胸部X光数据集
1104	2024-08-15	VmmScore: An umami peptide prediction and receptor matching program based on a deep learning approach 2024-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108814 PMID:38944902	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的方法，用于预测鲜味肽及其最佳受体的匹配	提出了VmmScore算法，包含Mlp4Umami预测模块和mm-Score受体匹配模块，通过机器学习优化分子对接和评分系统，提高了受体识别的效率	NA	研究鲜味味觉感知机制，并提供一种快速且成本效益高的肽筛选方法	鲜味肽及其受体	机器学习	NA	分子对接	CNN	肽序列	从日本鲈鱼中提取的肽进行了虚拟筛选，并实验验证了三种肽的鲜味及其对应受体
1105	2024-08-15	An integrated deep learning approach for modeling dissolved oxygen concentration at coastal inlets based on hydro-climatic parameters 2024-Sep, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2024.122018 PMID:39111007	研究论文	本研究提出了一种基于水文气象参数的深度学习神经网络方法，用于模拟和预测埃及拉希德沿海入口处的溶解氧浓度	引入了创新的深度学习神经网络方法，显著提高了溶解氧预测的准确性，相较于最佳的传统机器学习方法，预测准确性提高了4%	NA	开发有效的溶解氧预测模型，以帮助沿海管理部门监测由于气候变化加速导致的溶解氧变化	埃及拉希德沿海入口处的溶解氧浓度	机器学习	NA	深度学习神经网络	深度学习神经网络	水文气象数据	NA
1106	2024-08-14	Assessing the risk of E. coli contamination from manure application in Chinese farmland by integrating machine learning and Phydrus 2024-Sep-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2024.124345 PMID:38852664	研究论文	本研究通过整合机器学习算法与基于机制的模型（Phydrus），全面评估中国农田中牲畜粪便应用后土壤中大肠杆菌（E. coli）的残留和迁移风险	本研究创新性地结合了机器学习模型和Phydrus模型，以预测和模拟大肠杆菌在土壤中的死亡率和附着系数，以及其在中国的23692个子区域中的迁移和存活情况	NA	旨在全面研究中国农田中牲畜粪便应用后土壤中大肠杆菌的残留和迁移风险	研究对象为应用牲畜粪便后的中国农田土壤中的大肠杆菌	机器学习	NA	机器学习算法	深度学习模型和梯度提升机	土壤特性、土壤深度、降水量、季节变化和区域差异的数据	23692个子区域
1107	2024-08-14	Application of improved machine learning in large-scale investigation of plastic waste distribution in tourism Intensive artificial coastlines 2024-Sep-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2024.124292 PMID:38823545	研究论文	本研究通过改进的YOLOv8模型，结合InceptionNeXt和LSK模块，提高了对人工海岸线上塑料垃圾检测的准确性，并减少了误识别情况	引入InceptionNeXt和LSK模块，提高了YOLOv8模型的检测准确率，减少了误报率	NA	提高人工海岸线上塑料垃圾监测的准确性	人工海岸线上的塑料垃圾	机器学习	NA	YOLOv8	CNN	图像	553张高分辨率海岸线图像，包含3488件检测到的塑料垃圾
1108	2024-08-14	Predicting masticatory muscle activity and deviations in mouth opening from non-invasive temporomandibular joint complex functional analyses 2024-Sep, Journal of oral rehabilitation IF:3.1Q1 DOI:10.1111/joor.13769 PMID:38840513	研究论文	本研究通过非侵入性颞下颌关节复合体功能分析，预测咀嚼肌活动和口腔张开时的偏差	利用深度学习结合电颌描记术（EGN）、表面肌电图（EMG）和关节振动分析（JVA）数据，建立了肌肉与硬组织运动之间的量化关系	NA	探索从非侵入性硬组织评估中预测肌肉活动和下颌运动的定量方法	咀嚼肌活动和下颌运动	NA	NA	电颌描记术（EGN）、表面肌电图（EMG）和关节振动分析（JVA）	XGBoost	数据	66名参与者
1109	2024-08-14	An effective role-oriented binary Walrus Grey Wolf approach for feature selection in early-stage chronic kidney disease detection 2024-Sep, International urology and nephrology IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s11255-024-04067-9 PMID:38748365	研究论文	本文提出了一种结合深度径向偏置网络和美洲狮优化算法的方法，用于早期慢性肾脏病的精确分类	采用角色导向二进制海象灰狼算法进行特征选择，并使用自动编码器与基于块的主成分分析进行降维，以提高分类准确性和减少处理时间	NA	提高慢性肾脏病检测的准确性	慢性肾脏病	机器学习	慢性肾脏病	深度学习	深度径向偏置网络	数据集	两个数据集：慢性肾脏病风险因素预测数据集和慢性肾脏病数据集
1110	2024-08-13	Deep Learning-Based Segmentation and Risk Stratification for Gastrointestinal Stromal Tumors in Transabdominal Ultrasound Imaging 2024-Sep, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.16489 PMID:38822195	研究论文	本文开发了一种基于深度神经网络的系统，用于胃肠道间质瘤（GISTs）在经腹超声图像中的自动分割和风险分层预测	本文采用了五种深度学习分割网络和ResNet 18分类网络，通过比较选出最佳网络组合，实现了GISTs的自动分割和风险分层预测	NA	开发一种自动分割和风险分层预测胃肠道间质瘤的深度神经网络系统	胃肠道间质瘤（GISTs）	计算机视觉	胃肠道间质瘤	深度学习	SegNeXt-ResNet18	超声图像	回顾性收集了245名GIST患者的980张超声图像，前瞻性收集了47名GIST患者的188张超声图像
1111	2024-08-13	Developing a Computer Vision Model to Automate Quantitative Measurement of Hip-Knee-Ankle Angle in Total Hip and Knee Arthroplasty Patients 2024-Sep, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2024.04.062 PMID:38679347	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于自动化测量全髋关节和膝关节置换术患者的长腿X光片中的髋膝踝角度（HKAA）。	该研究提出了一种基于检测的深度学习算法，能够高精度地计算HKAA，即使在股骨头难以区分的情况下也能有效识别。	NA	研究目的是开发一种自动化工具，以减轻骨科医生的负担，并提高髋膝踝角度测量的准确性。	全髋关节和膝关节置换术患者的长腿X光片中的髋膝踝角度。	计算机视觉	NA	深度学习	DL算法	图像	1379张长腿X光片，其中1221张用于模型开发，158张被认为是‘困难’样本。
1112	2024-08-13	A deep learning-guided automated workflow in LipidOz for detailed characterization of fungal fatty acid unsaturation by ozonolysis 2024-Sep, Journal of mass spectrometry : JMS IF:1.9Q2 DOI:10.1002/jms.5078 PMID:39132905	研究论文	本文通过应用Ozone-induced dissociation mass spectrometry（OzID-MS）和LipidOz软件，分析了转化自Histoplasma capsulatum的不同脂肪酸去饱和酶的Saccharomyces cerevisiae酵母菌株的复杂脂质，以确定产生的特定不饱和脂质	本文通过重新训练深度学习（DL）模型作为预筛选工具，优先处理自动化分析的目标，减少了手动验证的时间和计算资源	由于DL模型最初是使用哺乳动物脂质提取物训练的，因此在酵母衍生数据上的预测准确性降低	研究真菌脂质生物学和代谢，以发现抗真菌靶点	Saccharomyces cerevisiae酵母菌株的脂质	机器学习	NA	Ozone-induced dissociation mass spectrometry（OzID-MS）	深度学习模型（DL）	脂质数据	转化自Histoplasma capsulatum的不同脂肪酸去饱和酶的Saccharomyces cerevisiae酵母菌株
1113	2024-08-12	A knowledge-enhanced interpretable network for early recurrence prediction of hepatocellular carcinoma via multi-phase CT imaging 2024-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105509 PMID:38851131	研究论文	本文提出了一种基于多相CT影像的知识增强型可解释网络，用于预测肝细胞癌的早期复发	引入了一种新的基于Vision Transformer（ViT）的深度学习网络DSViT，增强了领域知识与图像之间的交互和多相CT图像的有效融合，提高了预测性能和解释性	NA	提高肝细胞癌早期复发预测的性能和解释性	肝细胞癌的早期复发预测	计算机视觉	肝癌	深度学习	Vision Transformer（ViT）	图像	多相CT数据
1114	2024-08-12	Deep learning-based computer-aided diagnosis system for the automatic detection and classification of lateral cervical lymph nodes on original ultrasound images of papillary thyroid carcinoma: a prospective diagnostic study 2024-Sep, Endocrine IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s12020-024-03808-1 PMID:38570388	研究论文	本研究旨在开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于自动检测和分类甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像	本研究采用了Deformable Detection Transformer (DETR)模型，该模型在检测和分类颈部淋巴结方面表现出最高的诊断效能	NA	开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于自动检测和分类甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像	甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	深度学习	DETR	图像	回顾性数据集包含1801张颈部淋巴结超声图像来自1675名患者，前瞻性测试集包含185张图像来自160名患者
1115	2024-08-10	Present and future of whole-body MRI in metastatic disease and myeloma: how and why you will do it 2024-Sep, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-024-04723-2 PMID:39007948	综述	本文综述了全身MRI在转移性疾病和骨髓瘤中的应用现状及未来发展	全身MRI作为一种高灵敏度和无辐射的成像方式，已扩展到全身肿瘤筛查，提供肿瘤组织的形态学和生理学信息	全身MRI面临的挑战包括其在众多适应症中的可用性以及患者、放射科医生和卫生当局的接受程度	探讨全身MRI在转移性疾病和骨髓瘤中的诊断应用及其未来发展	转移性疾病和骨髓瘤	医学影像	肿瘤	全身MRI	NA	影像	NA
1116	2024-08-10	Predicting response to chemotherapy in brain tumor patients based on MRI features 2024-Sep, Clinical neurology and neurosurgery IF:1.8Q2 DOI:10.1016/j.clineuro.2024.108409 PMID:38959786	综述	本文综述了基于MRI特征预测脑肿瘤患者化疗反应的研究进展	介绍了MRI-based放射组学和深度学习模型在预测化疗效果、生存预测及区分肿瘤进展与假进展方面的最新进展	需要进一步研究以优化这些模型并扩展其在不同脑肿瘤类型中的应用	探讨化疗在不同脑肿瘤类型中的作用及基于MRI特征预测治疗效果的方法	脑肿瘤患者及化疗反应	计算机视觉	脑肿瘤	MRI-based放射组学	深度学习模型	图像	NA
1117	2024-08-10	Deep-learning features based on F18 fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography (18F-FDG PET/CT) to predict preoperative colorectal cancer lymph node metastasis 2024-Sep, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.05.017 PMID:38955636	研究论文	本研究旨在开发并验证一种结合临床、放射组学和深度迁移学习特征的结直肠癌淋巴结转移预测模型	本研究首次将深度迁移学习、放射组学和临床特征结合，用于预测结直肠癌的淋巴结转移状态	NA	开发并验证一种预测结直肠癌淋巴结转移的机器学习模型	结直肠癌患者的淋巴结转移情况	机器学习	结直肠癌	18F-FDG PET/CT扫描	支持向量机（SVM）	图像	119名结直肠癌患者的数据，分为训练集、验证集和测试集
1118	2024-08-10	Managing hardware-related metal artifacts in MRI: current and evolving techniques 2024-Sep, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-024-04624-4 PMID:38381196	综述	本文综述了磁共振成像（MRI）中金属植入物引起的硬件相关金属伪影的当前和新兴技术	介绍了高密度多通道射频（RF）线圈、并行成像技术、梯度扭曲校正等硬件改进方法，以及视角度倾斜（VAT）和金属伪影校正的切片编码（SEMAC）等序列技术	文章指出这些技术在临床应用中仍存在局限性	旨在提高对金属植入物周围组织的放射学评估，以辅助临床决策	研究对象为金属植入物周围组织	医学成像	NA	磁共振成像（MRI）	NA	图像	NA
1119	2024-08-09	A machine learning algorithm improves the diagnostic accuracy of the histologic component of antibody mediated rejection (AMR-H) in cardiac transplant endomyocardial biopsies 2024 Sep-Oct, Cardiovascular pathology : the official journal of the Society for Cardiovascular Pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1016/j.carpath.2024.107646 PMID:38677634	研究论文	本文研究了一种机器学习算法，用于提高心脏移植患者心肌内膜活检中抗体介导排斥反应（AMR-H）组织学成分的诊断准确性	首次确定机器学习算法能否区分pAMR-H与正常心肌、愈合损伤和急性细胞排斥反应（ACR）	需要多机构验证测试以确保算法的普遍适用性	研究机器学习算法在心脏移植病理学中区分抗体介导排斥反应组织学成分的能力	心脏移植患者的心肌内膜活检样本	数字病理学	心脏移植	数字全玻片扫描	卷积神经网络	图像	4,212个标注（1,053个正常区域，1,053个pAMR-H，1,053个愈合损伤和1,053个ACR）来自300个苏木精和伊红染色切片
1120	2024-08-09	Enhancing resolution and contrast in fibre bundle-based fluorescence microscopy using generative adversarial network 2024-Sep, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.13296 PMID:38563195	研究论文	本研究通过使用生成对抗网络（GANs）提高了基于光纤束的荧光显微镜的分辨率和对比度	利用高数值孔径（NA）光纤束和生成对抗网络（GANs），通过图像到图像的转换技术，有效提升了宽场图像的分辨率和对比度，无需额外光学硬件	NA	提升基于光纤束的荧光显微镜的分辨率和对比度	基于光纤束的荧光显微镜的图像	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GANs）	GAN	图像	NA