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
901	2024-10-13	AI-based diagnosis and phenotype - Genotype correlations in syndromic craniosynostoses 2024-Oct, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2024.02.010 PMID:39187417	研究论文	本文研究了基于人工智能的模型在综合征性颅缝早闭症诊断中的应用，并探索了基因型与表型之间的关联	提出了一种新的基于人工智能的方法来自动检测综合征性颅缝早闭症，并使用XGboost模型进行分类	研究仅限于Apert、Crouzon、Muenke、Pfeiffer和Saethre Chotzen综合征，且样本量相对较小	开发一种基于人工智能的模型来辅助综合征性颅缝早闭症的诊断，并探索基因型与表型之间的关联	Apert、Crouzon、Muenke、Pfeiffer和Saethre Chotzen综合征患者及其基因型与表型	机器学习	颅缝早闭症	XGboost	XGboost	图像	2228张面部照片，对应541名患者
902	2024-10-13	Prediction of antibiotic resistance mechanisms using a protein language model 2024-Oct-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae550 PMID:39254573	研究论文	本文介绍了一种使用蛋白质语言模型ProteinBERT预测抗生素抗性基因（ARG）抗性机制的新方法	该方法在多样化的ARG数据集上表现优于现有技术，特别是在与训练数据相似度低的ARG上，突显了其在预测未知ARG抗性机制方面的潜力	NA	预测抗生素抗性基因的抗性机制，以理解和对抗抗生素抗性问题	抗生素抗性基因及其抗性机制	生物信息学	NA	深度学习	蛋白质语言模型（pLM）	蛋白质序列	多样化ARG数据集，包括与训练数据相似度低的数据
903	2024-10-13	DeepGenomeScan of 15 Worldwide Bovine Populations Detects Spatially Varying Positive Selection Signals 2024-Oct, Omics : a journal of integrative biology IF:2.2Q3 DOI:10.1089/omi.2024.0154 PMID:39315920	研究论文	利用深度学习框架DeepGenomeScan分析15个全球牛种群的基因组，检测空间变异的正选择信号	首次使用深度学习方法检测牛基因组中的空间变异选择信号，发现了传统方法未检测到的新基因	NA	揭示牛基因组中空间变异的正选择信号，理解其对物种进化和适应的遗传机制	15个全球牛种群的基因组	基因组学	NA	深度学习	DeepGenomeScan	基因组数据	15个全球牛种群
904	2024-10-13	Deep bone oncology Diagnostics: Computed tomography based Machine learning for detection of bone tumors from breast cancer metastasis 2024-Oct, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2024.100638 PMID:39391583	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和影像组学的诊断工具，用于从乳腺癌转移中区分CT图像上的骨肿瘤	本研究首次结合CT影像组学和深度学习技术，用于准确检测乳腺癌骨转移	未来研究需要在更大的数据集上验证这些发现，并探索其在个性化治疗计划中的应用	开发一种新的诊断工具，用于区分乳腺癌骨转移的骨肿瘤	CT图像上的骨肿瘤	数字病理学	乳腺癌	深度学习	SVM	图像	178名患者，包括78例乳腺癌骨转移和100例非乳腺癌骨转移
905	2024-10-12	Deep learning enables accurate brain tissue microstructure analysis based on clinically feasible diffusion magnetic resonance imaging 2024-Oct-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120858 PMID:39317273	研究论文	本文展示了基于临床可行的扩散磁共振成像（dMRI），深度学习（DL）方法能够准确重建脑组织微结构并进行分析	首次证明DL方法在临床可行的dMRI扫描下能够可靠地重建脑组织微结构，并准确识别与疾病和年龄相关的微结构变化	未明确提及	验证深度学习方法在临床可行的dMRI条件下重建脑组织微结构的准确性和临床应用潜力	脑组织微结构的重建和分析	计算机视觉	NA	扩散磁共振成像（dMRI）	深度学习（DL）	图像	四个不同的脑dMRI数据集，每个数据集使用12个扩散梯度
906	2024-10-12	Comparative evaluation of interpretation methods in surface-based age prediction for neonates 2024-Oct-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120861 PMID:39326769	研究论文	本研究比较了两种解释方法在基于表面的新生儿脑龄预测中的有效性和适应性	本研究引入了扰动基础的显著性图方法，并评估了其在新生儿脑龄预测中的应用，揭示了其在复杂医疗场景中的潜力	本研究仅评估了两种解释方法，未涵盖其他可能的解释技术	评估和比较两种解释方法在新生儿脑龄预测中的有效性和适应性	新生儿的脑龄预测	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	664例T1 MRI扫描
907	2024-10-12	Deep neural networks for automated damage classification in image-based visual data of reinforced concrete structures 2024-Oct-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38104 PMID:39386784	研究论文	本文提出了一种自动化技术，结合卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN），用于检测、分类和分割钢筋混凝土结构中的损伤	本文的创新点在于将CNN和FCN结合，用于从高分辨率智能手机图像中提取钢筋混凝土损伤特征，并实现了高精度的损伤分类和分割	本文的局限性在于仅使用了2000张图像进行训练和测试，样本量相对较小	本文的研究目的是开发一种自动化技术，用于评估钢筋混凝土结构中的损伤	本文的研究对象是钢筋混凝土结构中的损伤	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN）	CNN和FCN	图像	2000张高分辨率智能手机图像
908	2024-10-12	Identification of Chemical Scaffolds That Inhibit the Mycobacterium tuberculosis Respiratory Complex Succinate Dehydrogenase 2024-Oct-11, ACS infectious diseases IF:4.0Q1 DOI:10.1021/acsinfecdis.3c00655 PMID:39268963	研究论文	研究利用生物化学筛选和深度学习技术识别抑制结核分枝杆菌呼吸复合物琥珀酸脱氢酶的化学骨架	首次利用深度学习技术识别抑制结核分枝杆菌琥珀酸脱氢酶的化学骨架，并验证其作为下一代抗菌药物的潜力	NA	探索抑制结核分枝杆菌琥珀酸脱氢酶的新型抗菌药物	结核分枝杆菌的琥珀酸脱氢酶及其抑制剂	NA	传染病	生物化学筛选，深度学习	深度学习	化学结构	多个化学骨架
909	2024-10-12	Machine learning for the localization of Subthalamic Nucleus during deep brain stimulation surgery: a systematic review and Meta-analysis 2024-Oct-10, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-024-03010-x PMID:39387996	综述	本文系统回顾和元分析了机器学习在深部脑刺激手术中定位丘脑底核的应用	本文首次系统回顾了隐马尔可夫模型（HMM）在丘脑底核定位中的应用	不同研究方法导致神经活动的显著变异性，影响机器学习模型的准确性	评估人工智能，特别是隐马尔可夫模型，在丘脑底核定位中的应用	丘脑底核的定位	机器学习	NA	隐马尔可夫模型（HMM）	隐马尔可夫模型（HMM）	结构化患者级健康数据	共纳入14项研究
910	2024-10-12	Multistage Spatial-Spectral Fusion Network for Spectral Super-Resolution 2024-Oct-10, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3460190 PMID:39388330	研究论文	提出了一种多阶段空间-光谱融合网络（MSFN）用于光谱超分辨率任务	设计了多阶段Unet架构，结合自注意力机制，创新性地设计了空间融合模块和光谱融合模块，以全面捕捉HSI的空间和光谱特征	未提及	提高光谱超分辨率任务中重建高光谱图像的保真度	高光谱图像（HSI）和RGB图像	计算机视觉	NA	深度学习	Unet架构	图像	两个最大的光谱超分辨率数据集（NTIRE2022和NTIRE2020）
911	2024-10-12	CQformer: Learning Dynamics Across Slices in Medical Image Segmentation 2024-Oct-10, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3477555 PMID:39388328	研究论文	提出了一种基于普通微分方程（ODE）的跨实例查询引导Transformer架构（CQformer），用于改进医学图像分割中的切片间动态建模	通过普通微分方程（ODE）建模切片间变化，并引入跨实例查询引导的Transformer架构（CQformer），利用前序切片的特征提升后续切片的分割性能	NA	改进3D医学图像分割中的切片间动态建模	3D医学图像中的器官、组织和病灶	计算机视觉	NA	普通微分方程（ODE）	Transformer	图像	7个数据集，包括CT和MRI模态，涉及器官、组织和病灶的分割任务
912	2024-10-12	An explainable language model for antibody specificity prediction using curated influenza hemagglutinin antibodies 2024-Oct-08, Immunity IF:25.5Q1 DOI:10.1016/j.immuni.2024.07.022 PMID:39163866	研究论文	本研究通过挖掘研究出版物和专利，整理了超过5000个流感血凝素（HA）抗体，并利用这些数据开发了一种轻量级记忆B细胞语言模型（mBLM），用于基于序列的抗体特异性预测	本研究创新性地开发了一种轻量级记忆B细胞语言模型（mBLM），用于预测抗体特异性，并通过实验验证了其有效性	本研究的主要限制在于数据集的获取和模型的解释性分析	本研究的目的是开发一种可解释的语言模型，用于预测抗体的特异性，并加深对抗体响应流感病毒的分子理解	本研究的研究对象是流感血凝素（HA）抗体及其特异性预测	机器学习	NA	NA	记忆B细胞语言模型（mBLM）	序列	超过5000个流感血凝素（HA）抗体
913	2024-10-12	Deep learning with photonic neural cellular automata 2024-Oct-08, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01651-7 PMID:39379344	研究论文	本文提出并实验验证了一种用于光子深度学习的光子神经元细胞自动机（PNCA），通过稀疏连接克服了传统神经网络架构在光子实现中的实际挑战	本文的创新点在于提出了光子神经元细胞自动机（PNCA），利用光子的速度和互连性以及细胞自动机的自组织特性，实现了鲁棒、可靠和高效的计算	本文未提及具体的局限性	本文的研究目的是探索和验证光子神经元细胞自动机在光子深度学习中的应用，以解决传统神经网络架构在光子实现中的挑战	本文的研究对象是光子神经元细胞自动机（PNCA）及其在图像分类任务中的应用	机器学习	NA	光子学	光子神经元细胞自动机（PNCA）	图像	使用3个可编程光子参数进行二分类图像分类实验
914	2024-10-12	Bio-inspired feature selection for early diagnosis of Parkinson's disease through optimization of deep 3D nested learning 2024-10-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74405-5 PMID:39379451	研究论文	本文提出了一种基于生物启发特征选择和深度3D嵌套学习的帕金森病早期诊断方法	开发了一种新颖的3D-CNN架构，并通过鲸鱼优化算法进行特征融合和优化，显著提高了诊断准确率	NA	提高帕金森病的早期诊断准确率	帕金森病的早期诊断	计算机视觉	神经退行性疾病	3D-CNN	3D-CNN	图像	NA
915	2024-10-12	Radio-opaque contrast agents for liver cancer targeting with KIM during radiation therapy (ROCK-RT): an observational feasibility study 2024-Oct-08, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-024-02524-4 PMID:39380004	研究论文	本研究旨在评估使用放射性不透光化疗栓塞剂在肝癌患者中进行实时图像引导放射治疗的可行性	开发了一种深度学习方法用于实时运动跟踪，以提高靶向精度	研究样本量较小，仅涉及50名肝细胞癌患者	评估放射性不透光化疗栓塞剂在肝癌放射治疗中的实时图像引导可行性	肝细胞癌患者	计算机视觉	肝癌	深度学习	深度学习软件	图像	50名肝细胞癌患者
916	2024-10-12	DEMINING: A deep learning model embedded framework to distinguish RNA editing from DNA mutations in RNA sequencing data 2024-Oct-08, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-024-03397-2 PMID:39380061	研究论文	本文介绍了一种名为DEMINING的计算框架，用于从RNA测序数据中区分RNA编辑和DNA突变	DEMINING框架嵌入了深度学习模型DeepDDR，并通过迁移学习能够分类非灵长类样本中的RNA编辑位点和DNA突变	NA	开发一种能够准确区分RNA编辑和DNA突变的计算方法	RNA测序数据中的RNA编辑位点和DNA突变	机器学习	急性髓系白血病	RNA测序	深度学习模型	RNA测序数据	急性髓系白血病患者的样本
917	2024-10-12	Clinical validation of a deep learning-based approach for preoperative decision-making in implant size for total knee arthroplasty 2024-Oct-08, Journal of orthopaedic surgery and research IF:2.8Q1 DOI:10.1186/s13018-024-05128-6 PMID:39380122	研究论文	本研究使用深度学习技术辅助全膝关节置换术前植入物尺寸的选择，并通过与传统手动方法的比较验证其临床有效性	本研究首次使用深度学习模型辅助全膝关节置换术前植入物尺寸的选择，并展示了其比传统手动方法更高的准确性	本研究仅在234个病例中进行了验证，样本量较小，需要进一步在大规模临床试验中验证其有效性	验证深度学习技术在全膝关节置换术前植入物尺寸选择中的临床有效性	全膝关节置换术前植入物尺寸的选择	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	234个病例
918	2024-10-12	Influence of OCT biomarkers on microperimetry intra- and interdevice repeatability in diabetic macular edema 2024-10-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74230-w PMID:39375434	研究论文	评估糖尿病性黄斑水肿患者微视野检查的设备内和设备间重复性	使用深度学习算法自动分割OCT图像中的内层视网膜液体和椭圆体带厚度，并手动分割视网膜内层紊乱	研究样本量较小，且仅限于糖尿病性黄斑水肿患者	评估微视野检查在糖尿病性黄斑水肿患者中的重复性	糖尿病性黄斑水肿患者的微视野检查重复性	数字病理学	糖尿病性黄斑水肿	深度学习算法	NA	图像	20只眼睛
919	2024-10-12	Positional contrastive learning for improved thigh muscle segmentation in MR images 2024-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5197 PMID:38822595	研究论文	本文提出了一种基于位置对比学习的自监督学习方法，用于改进MRI图像中大腿肌肉的分割	利用轴向切片位置信息进行位置对比学习，以提高模型在有限标注数据下的分割性能	仅在老年健康受试者的数据集上进行了验证，未涵盖其他人群或疾病状态	提出并评估一种新的自监督学习方法，以提高MRI图像中大腿肌肉分割的准确性	老年健康受试者的大腿肌肉MRI图像	计算机视觉	NA	自监督学习	U-Net	图像	72个未标注的T1w MRI大腿图像用于预训练，52个标注的MRI图像用于最终分割任务
920	2024-10-12	Deep-learning-based motion correction using multichannel MRI data: a study using simulated artifacts in the fastMRI dataset 2024-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5179 PMID:38808752	研究论文	研究使用多通道MRI数据进行基于深度学习的运动校正，并通过模拟伪影在fastMRI数据集上进行验证	提出在线圈合并之前使用深度学习进行运动校正，相较于传统方法在单通道图像上进行校正，显著提高了图像质量	多通道模型在校正图像质量的定量指标上没有显著提升	探索在多通道MRI数据上使用深度学习进行运动校正的效果，并比较不同模型在校正效果上的差异	多通道MRI数据中的运动伪影	计算机视觉	NA	多通道MRI	条件生成对抗网络	图像	使用来自多个站点和多种对比度的脑部图像进行训练和验证，不限于健康受试者