深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
901	2024-10-13	Predicting SARS-CoV-2 infection among hemodialysis patients using deep neural network methods 2024-10-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74967-4 PMID:39384931	研究论文	研究使用深度神经网络方法预测血液透析患者中的SARS-CoV-2感染	本研究创新性地使用深度学习模型（如RNN和CNN）来预测SARS-CoV-2感染，相比传统的预测模型（如逻辑回归、SVM和XGBoost），这些模型在特征工程要求较低的情况下表现出更高的准确性	随着疫情的发展，预测准确性有所下降	旨在通过深度学习模型提高对血液透析患者SARS-CoV-2感染的早期预测准确性	血液透析患者中的SARS-CoV-2感染	机器学习	NA	深度学习	RNN, CNN, LSTM	多源数据（包括人口统计学、临床、治疗、实验室、疫苗接种、社会经济状况和COVID-19监测数据）	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
902	2024-10-13	Accelerated muscle mass estimation from CT images through transfer learning 2024-Oct-09, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01449-4 PMID:39385108	研究论文	本文提出了一种通过迁移学习加速从CT图像中估计肌肉质量的方法	利用少量手动标注的SEED图像进行迁移学习，训练VNet模型以实现快速器官标注	未提及具体限制	克服CT图像分割中的困难，提高分割模型的效率和鲁棒性	CT图像中的肌肉和肝脏分割	计算机视觉	NA	迁移学习	VNet	图像	少量手动标注的SEED图像	NA	NA	NA	NA
903	2024-10-13	TransCDR: a deep learning model for enhancing the generalizability of drug activity prediction through transfer learning and multimodal data fusion 2024-Oct-09, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-024-02023-8 PMID:39385185	研究论文	本文介绍了一种名为TransCDR的深度学习模型，通过迁移学习和多模态数据融合来提高药物活性预测的泛化能力	首次系统评估了CDR预测模型对新化合物骨架和细胞系集群的泛化能力，并展示了比现有8种最先进模型更好的泛化性能	NA	提高药物反应预测的准确性和鲁棒性	药物和癌症细胞系的反应预测	机器学习	NA	迁移学习	深度学习模型	多模态数据	7675名患者	NA	NA	NA	NA
904	2024-10-13	A dual-labeled dataset and fusion model for automatic teeth segmentation, numbering, and state assessment on panoramic radiographs 2024-Oct-09, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-04984-2 PMID:39385212	研究论文	本文开发了一种用于全景X光片上牙齿自动分割、编号和状态评估的融合模型	首次将自动牙齿分割、编号和状态评估集成到一个模型中	NA	开发一种自动分割、编号和评估全景X光片上牙齿状态的模型	全景X光片上的牙齿	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv9-e实例分割模型和EfficientNetv2-l分类模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
905	2024-10-13	Deep learning as Ricci flow 2024-Oct-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74045-9 PMID:39379488	研究论文	本文探讨了深度神经网络（DNN）在分类任务中进行的复杂数据几何变换与微分几何中的Ricci流之间的相似性	提出了深度神经网络的几何变换与Ricci流的类比，并引入了一种称为'全局Ricci网络流'的概念来评估DNN在复杂数据几何解耦方面的能力	主要集中在非平滑激活函数（如ReLU）的DNN上，尚未涵盖所有类型的激活函数	研究深度神经网络在分类任务中的几何变换，并探索其与微分几何中Ricci流的相似性	深度神经网络的几何变换及其与Ricci流的类比	机器学习	NA	深度神经网络	DNN	合成数据和真实世界数据	超过1500个不同宽度和深度的DNN分类器	NA	NA	NA	NA
906	2024-10-13	Adaptive assessment based on fractional CBCT images for cervical cancer 2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14462 PMID:39072895	研究论文	本研究开发了一种基于分次锥束CT图像的适应性评估工作流程，用于支持在线适应性放射治疗	本研究整合了基于AI的技术和基于GPU的蒙特卡罗技术，以高效精确地评估剂量分布	NA	开发一种高效精确的适应性评估方法，以支持在线适应性放射治疗	基于分次锥束CT图像的剂量分布评估	数字病理	宫颈癌	锥束CT成像	CycleGAN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
907	2024-10-13	Diagnostic and Prognostic Electrocardiogram-Based Models for Rapid Clinical Applications 2024-Oct, The Canadian journal of cardiology DOI:10.1016/j.cjca.2024.07.003 PMID:38992812	综述	本文综述了过去五年中利用人工智能（AI）分析心电图（ECG）在心血管疾病早期检测、诊断和预后评估中的临床应用	本文总结了AI增强的ECG临床应用，并讨论了当前面临的挑战和潜在解决方案	大多数研究是单中心的回顾性概念验证研究，缺乏外部验证，且仅有不到15%的研究是前瞻性的	综述AI在ECG分析中的应用现状，并为未来的研究方向奠定基础	心电图（ECG）在心血管疾病中的诊断和预后评估	机器学习	心血管疾病	深度学习	NA	心电图	NA	NA	NA	NA	NA
908	2024-10-13	Applying Artificial Intelligence for Phenotyping of Inherited Arrhythmia Syndromes 2024-Oct, The Canadian journal of cardiology DOI:10.1016/j.cjca.2024.04.014 PMID:38670456	综述	本文综述了人工智能在遗传性心律失常综合征表型分析中的应用	人工智能能够处理大量患者数据并识别疾病模式，超越传统方法，在疾病检测和基因型与表型识别方面显示出巨大潜力	NA	探讨人工智能在遗传性心律失常综合征诊断和风险分层中的应用	遗传性心律失常综合征，包括长QT综合征、Brugada综合征、肥厚型心肌病和心律失常性心肌病	机器学习	心血管疾病	机器学习和深度学习	NA	患者数据	NA	NA	NA	NA	NA
909	2024-10-13	Diagnostic accuracy of deep learning using speech samples in depression: a systematic review and meta-analysis 2024-Oct-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae189 PMID:39013193	meta-analysis	本研究旨在通过系统综述和荟萃分析评估使用语音样本的深度学习在抑郁症诊断中的准确性	本研究首次对使用语音样本的深度学习在抑郁症检测中的诊断性能进行了荟萃分析	所有纳入荟萃分析的研究均使用了卷积神经网络（CNN）模型，无法评估其他深度学习算法的性能	评估使用语音样本的深度学习在抑郁症诊断中的准确性	抑郁症的诊断	machine learning	精神疾病	深度学习	CNN	语音	25项研究符合纳入标准，其中8项用于荟萃分析	NA	NA	NA	NA
910	2024-10-13	Deep learning based clinical target volumes contouring for prostate cancer: Easy and efficient application 2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14482 PMID:39120487	研究论文	本研究构建了一个基于深度学习的自动勾画模型，用于前列腺癌的临床靶区体积（CTVs）勾画	本研究首次将深度学习和注意力机制应用于前列腺癌的CTVs自动勾画，显著提高了勾画效率和一致性	本研究仅使用了197例前列腺癌患者的CT数据，样本量较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种高效且一致性高的自动勾画模型，用于前列腺癌的放射治疗	前列腺癌患者的临床靶区体积（CTVs），包括盆腔淋巴结和前列腺肿瘤或前列腺肿瘤床	数字病理学	前列腺癌	深度学习	NA	CT图像	197例前列腺癌患者	NA	NA	NA	NA
911	2024-10-13	Dual-branch Transformer for semi-supervised medical image segmentation 2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14483 PMID:39133901	研究论文	本文提出了一种双分支Transformer网络用于半监督医学图像分割	引入了一种新的双分支结构，结合了不同尺寸窗口的Swin模块，以捕捉多尺度特征，并采用水平集函数来增强半监督学习中未标记数据的利用	未详细讨论模型的计算复杂性和训练时间，且未在更多不同类型的医学图像数据集上进行验证	解决医学图像分割中标注数据稀缺和局部特征提取不足的问题	COVID-19 CT数据集和DRIVE数据集	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	COVID-19 CT数据集和DRIVE数据集	NA	NA	NA	NA
912	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	NA	NA	NA	NA
913	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	NA	NA	NA	NA
914	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	NA	NA	NA	NA
915	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	评估两种可解释性方法在新生儿脑龄预测中的效果与适用性	首次系统性比较区域年龄预测与基于扰动的显著性映射法在新生儿脑龄预测中的解释能力，并揭示显著性指数在精确定位关键脑区方面的优势	NA	评估可解释性方法在新生儿脑龄预测中的应用效果，推动临床可解释深度学习模型的建立	664份新生儿T1 MRI扫描数据及其脑表面和皮层特征	机器学习, 数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	664例T1 MRI扫描	NA	NA	NA	NA
916	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	NA	NA	NA	NA
917	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	NA	NA	NA	NA
918	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	NA	NA	NA	NA
919	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	NA	NA	NA	NA
920	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	NA	NA	NA	NA