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
61	2024-12-08	Transformer-based models for chemical SMILES representation: A comprehensive literature review 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39038 PMID:39640612	综述	本文综述了基于Transformer的化学语言模型在化学信息学中的应用现状	探讨了Transformer模型在化学信息学中的创新应用，特别是在处理化学SMILES数据方面的优势	分析了当前化学语言Transformer模型面临的挑战和局限性	旨在回顾和分析基于Transformer的化学语言模型在化学信息学中的最新进展	化学语言模型在处理化学SMILES数据中的应用	自然语言处理	NA	Transformer	Transformer	文本	NA
62	2024-12-07	3D microstructure reconstruction and characterization of porous materials using a cross-sectional SEM image and deep learning 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39185 PMID:39640653	研究论文	本文提出了一种利用生成对抗网络（GAN）从单个横截面扫描电镜（SEM）图像重建多孔材料三维微观结构的方法	与需要3D图像作为训练数据的现有GAN模型不同，本文提出的模型仅需要单个横截面图像即可进行3D重建	NA	准确评估多孔材料和设备中的三维孔隙特征	多孔陶瓷电极材料	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	GAN	图像	NA
63	2024-12-08	Introducing a novel dataset for facial emotion recognition and demonstrating significant enhancements in deep learning performance through pre-processing techniques 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38913 PMID:39640693	研究论文	本文介绍了一种新的面部情感识别数据集，并通过预处理技术显著提升了深度学习模型的性能	开发了新的面部情感识别数据集，并提出了基于EfficientNetB7和CBAM-4CNN的混合模型，显著提高了情感识别的准确性	面临GPU内存限制等挑战	提高面部情感识别模型的准确性	面部情感识别数据集和深度学习模型	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	新的面部情感识别数据集，包括FER13和扩展的CK+数据集
64	2024-12-08	Deep learning neural network-assisted badminton movement recognition and physical fitness training optimization 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38865 PMID:39640697	研究论文	本文旨在解决羽毛球运动轨迹识别精度低的问题，通过视觉系统对羽毛球机器人进行侧向检测和跟踪，并利用卷积神经网络和改进的Tiny YOLOv2网络结合无迹卡尔曼滤波算法，提高羽毛球运动轨迹的识别和预测精度	本文引入了注意力机制和改进的Tiny YOLOv2网络，结合无迹卡尔曼滤波算法，显著提高了羽毛球运动轨迹的识别和预测精度	NA	提高羽毛球运动轨迹识别的精度	羽毛球运动轨迹的识别和物理健身训练的优化	计算机视觉	NA	卷积神经网络，Tiny YOLOv2，无迹卡尔曼滤波	卷积神经网络，Tiny YOLOv2	视频	四组简单和复杂的羽毛球飞行视频流
65	2024-12-08	State-of-health estimation and classification of series-connected batteries by using deep learning based hybrid decision approach 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39121 PMID:39640714	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合决策方法，用于估计和分类串联锂离子电池的健康状态	本文创新性地结合了深度学习网络和混合分类技术，提高了对串联电池健康状态估计的准确性和效率	本文主要针对串联锂离子电池，未涵盖其他类型的电池系统	研究如何准确估计和分类串联锂离子电池的健康状态	串联锂离子电池的健康状态	机器学习	NA	深度学习	混合分类技术	数据集	使用了来自牛津大学和Calce电池组的多个数据集
66	2024-12-08	Towards multi-agent system for learning object recommendation 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39088 PMID:39640789	研究论文	本文介绍了一种基于多智能体系统和深度学习的教育内容推荐系统，旨在根据学习者的知识水平和学习风格提供个性化的学习对象推荐	本文创新性地结合了多智能体系统和深度学习技术，通过四个智能体（学习者代理、导师代理、学习对象代理和推荐代理）协同工作，提供个性化的学习对象推荐	NA	开发一种能够根据学习者知识水平和学习风格提供个性化学习对象推荐的多智能体系统	在线教育内容推荐系统	机器学习	NA	卷积神经网络 (CNN) 和多层感知器 (MLP)	多智能体系统	文本	NA
67	2024-12-08	AI-based fingerprint index of visceral adipose tissue for the prediction of bowel damage in patients with Crohn's disease 2024-Oct-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.111022 PMID:39635135	研究论文	开发了一种基于人工智能的内脏脂肪组织指纹指数，用于预测克罗恩病患者的肠道损伤	提出了内脏脂肪组织指纹指数（VAT-FI），并证明其在预测肠道损伤方面比皮下脂肪组织指纹指数（SAT-FI）更准确	NA	开发和验证一种新的生物标志物，用于预测克罗恩病患者的肠道损伤	克罗恩病患者的内脏脂肪组织和肠道损伤	计算机视觉	消化系统疾病	放射组学和深度学习	NA	图像	1135名克罗恩病患者，分为训练组（600例）和测试组（535例）
68	2024-12-08	BIBSNet: A Deep Learning Baby Image Brain Segmentation Network for MRI Scans 2024-Oct-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.22.533696 PMID:36993540	研究论文	介绍了一种用于婴儿MRI图像脑部分割的深度学习网络BIBSNet	BIBSNet通过数据增强和大量手动标注图像的训练，提高了脑部分割的鲁棒性和泛化能力	NA	研究婴儿MRI图像的脑部分割，以促进发育性精神健康和疾病的研究	婴儿的MRI脑部图像	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	84名年龄在0-8个月之间的参与者
69	2024-12-08	Prediction of homologous recombination deficiency from routine histology with attention-based multiple instance learning in nine different tumor types 2024-Oct-08, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-024-02022-9 PMID:39379982	研究论文	研究使用基于注意力机制的多实例学习（attMIL）从常规组织学图像中预测同源重组缺陷（HRD）状态	首次证明可以通过常规组织学图像直接预测HRD状态，并展示了其在九种不同肿瘤类型中的适用性	研究仅限于九种肿瘤类型，且需要进一步验证其在其他肿瘤类型中的适用性	验证深度学习方法能否仅基于常规组织学图像预测HRD状态	九种不同类型的肿瘤	数字病理	NA	全基因组测序（WGS）	基于注意力机制的多实例学习（attMIL）	图像	5209名患者
70	2024-12-06	Revolutionizing dementia detection: Leveraging vision and Swin transformers for early diagnosis 2024-Oct, American journal of medical genetics. Part B, Neuropsychiatric genetics : the official publication of the International Society of Psychiatric Genetics DOI:10.1002/ajmg.b.32979 PMID:38619385	研究论文	本文探讨了利用计算机视觉和Swin transformer算法进行早期痴呆症检测的方法	本文采用了Swin transformer算法，相比传统的Vision transformer和卷积神经网络，在整体准确性上表现更优	NA	旨在通过先进的技术手段实现痴呆症的早期诊断	痴呆症及其早期检测方法	计算机视觉	神经退行性疾病	计算机视觉和深度学习	Swin transformer	影像数据（如正电子发射断层扫描）	NA
71	2024-12-05	A deep learning model for predicting the modified micro-dosimetric kinetic model-based dose and the dose-averaged linear energy transfer for prostate cancer in carbon ion therapy 2024-Oct, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2024.100671 PMID:39624391	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于快速预测碳离子治疗中前列腺癌的修正微剂量动力学模型（mMKM）剂量和剂量平均线性能量转移（LET）分布	本研究首次将深度学习应用于预测碳离子治疗中前列腺癌的mMKM剂量和LET分布，提供了一种快速、准确的评估工具	本研究仅使用了50名患者的样本数据进行训练和测试，样本量较小	开发一种快速、准确的工具，用于评估碳离子治疗中前列腺癌的生物剂量和剂量平均线性能量转移（LET）变化	前列腺癌患者在碳离子治疗中的修正微剂量动力学模型（mMKM）剂量和剂量平均线性能量转移（LET）分布	机器学习	前列腺癌	深度学习	深度学习模型	图像	50名前列腺癌患者
72	2024-12-02	A Robust and Data-Efficient Deep Learning Modelfor Cardiac Assessment without Segmentation 2024-Oct-28, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5290766/v1 PMID:39574901	研究论文	本文介绍了一种无需分割模型的高效深度学习算法，用于心脏评估	提出了一种名为Scaled Gumbel Softmax (SGS) EchoNet的深度学习算法，该算法无需心脏分割模型，能够处理数据质量问题并提高预测模型的鲁棒性	NA	开发一种数据高效且鲁棒的深度学习算法，用于心脏评估	心脏评估中的数据质量和分割模型依赖问题	机器学习	心血管疾病	深度学习	R(2+1)D卷积编码器	视频	NA
73	2024-12-01	N2GNet tracks gait performance from subthalamic neural signals in Parkinson's disease 2024-Oct-31, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5112726/v1 PMID:39574884	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的回归模型N2GNet，用于从帕金森病患者的丘脑下核局部场电位信号中实时跟踪步态表现	N2GNet能够利用全面的频带信息，不仅限于beta范围，从而更有效地跟踪步态表现	NA	开发一种能够从神经信号中实时跟踪帕金森病患者步态表现的深度学习模型	帕金森病患者的丘脑下核局部场电位信号和步态表现	机器学习	帕金森病	深度学习	回归模型	局部场电位信号	18名帕金森病患者
74	2024-12-01	Machine-Learning-Based Depression Detection Model from Electroencephalograph (EEG) Data Obtained by Consumer-Grade EEG Device 2024-Oct-30, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci14111107 PMID:39595870	研究论文	本文提出了一种基于消费级脑电图（EEG）数据的机器学习模型，用于检测抑郁症	使用消费级EEG设备进行抑郁症检测，并通过特征选择方法提高模型的准确性	研究中使用的样本量未明确提及，且仅限于消费级EEG设备的数据	提高使用消费级EEG设备进行抑郁症检测的准确性	消费级EEG设备获取的脑电图数据	机器学习	NA	脑电图（EEG）	Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)	脑电图数据	NA
75	2024-12-01	Decoding the Functional Interactome of Non-Model Organisms with PHILHARMONIC 2024-Oct-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.25.620267 PMID:39553947	研究论文	本文介绍了一种名为PHILHARMONIC的新型计算方法，结合深度学习网络推断和无监督谱聚类算法，用于非模式生物中功能相互作用网络的解析	PHILHARMONIC通过深度学习和谱聚类算法去噪预测网络，生成高度信息化的功能模块，并开发了ReCIPE算法重新连接断开的聚类，增强功能富集和生物学解释性	NA	开发一种新的计算方法，用于非模式生物中功能相互作用网络的解析和功能预测	非模式生物中的蛋白质-蛋白质相互作用网络	生物信息学	NA	深度学习	谱聚类算法	蛋白质组数据	涉及珊瑚、其藻类共生体和果蝇等多种非模式生物
76	2024-12-01	Novel Approaches for the Early Detection of Glaucoma Using Artificial Intelligence 2024-Oct-28, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life14111386 PMID:39598184	研究论文	本文探讨了人工智能在青光眼早期检测中的应用，特别是机器学习和深度学习模型的优势和局限	本文介绍了卷积神经网络和其他深度学习算法在青光眼检测中的高灵敏度和特异性，展示了其在自动化筛查中的潜力	本文指出需要多样化的训练数据集、外部验证、决策透明度以及处理道德和法律问题等挑战	研究目的是探讨人工智能在青光眼早期诊断、治疗和检测中的应用，并评估不同AI模型和算法的优缺点	研究对象是青光眼的早期检测和治疗	机器学习	青光眼	机器学习、深度学习	卷积神经网络	图像	NA
77	2024-12-01	Antiviral Peptide-Generative Pre-Trained Transformer (AVP-GPT): A Deep Learning-Powered Model for Antiviral Peptide Design with High-Throughput Discovery and Exceptional Potency 2024-Oct-25, Viruses DOI:10.3390/v16111673 PMID:39599788	研究论文	本文介绍了一种名为AVP-GPT的深度学习模型，用于高效设计抗病毒肽	AVP-GPT利用基于transformer的语言模型和多模态架构，显著提高了抗病毒肽的设计效率和成功率	未来研究可以探索AVP-GPT在其他病毒目标上的应用和不同的抗病毒肽设计策略	加速新型抗病毒药物的发现和开发	抗病毒肽的设计和筛选	机器学习	NA	深度学习	Transformer	文本	10,000个独特肽段
78	2024-12-01	Patient-Specific Deep Learning Tracking Framework for Real-Time 2D Target Localization in Magnetic Resonance Imaging-Guided Radiation Therapy 2024-Oct-24, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.10.021 PMID:39461599	研究论文	提出了一种基于患者特异性深度学习模型的2D磁共振成像引导放射治疗中的肿瘤跟踪框架	使用患者特异性训练的深度学习模型（包括图像配准transformer和自动分割卷积神经网络）进行实时肿瘤定位	仅在胸部、腹部和骨盆区域进行了验证，未涵盖其他身体部位	开发一种在磁共振成像引导放射治疗中实现实时2D目标定位的深度学习跟踪框架	219名接受0.35 T MRI-linac治疗的患者的1,400,000帧cine MRI图像，以及35名患者的7500帧手动标注图像	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）	transformer和卷积神经网络（CNN）	图像	219名患者和35名额外患者的MRI图像，共计1,407,500帧
79	2024-12-01	Perception of First-Year MBBS Students Toward Virtual Dissection in Learning Anatomy: A Comparative Study Between High and Low Academic Achievers 2024-Oct, Cureus DOI:10.7759/cureus.72508 PMID:39606542	研究论文	研究了第一年MBBS学生对虚拟解剖学习的看法，并比较了高分和低分学生的反馈	探讨了虚拟解剖作为一种创新教学方法在解剖学教学中的应用	研究样本量较小，且仅限于特定机构的学生	评估第一年MBBS学生对虚拟解剖的看法，并比较高分和低分学生的反馈	第一年MBBS学生	NA	NA	NA	NA	问卷调查	99名学生，其中89名参与了调查
80	2024-11-30	Deep Learning-Based Algorithm for Staging Secondary Caries in Bitewings 2024-Oct-29, Caries research IF:2.9Q1 DOI:10.1159/000542289 PMID:39471790	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络的算法，用于在咬翼片中检测和分期继发性龋齿	本文提出了一种新的方法来确定病变严重程度，并使用Mask R-CNN架构和Swin Transformer骨干网络进行训练	敏感度值相对较低，分别为0.737和0.808	开发一种支持临床医生在咬翼片中检测和分期继发性龋齿的改进算法	继发性龋齿的检测和分期	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN)	Mask R-CNN	图像	2612颗修复牙齿，来自413张咬翼片，涉及383名15-88岁的患者