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
921	2024-10-12	Prediction of peptide hormones using an ensemble of machine learning and similarity-based methods 2024-Oct, Proteomics IF:3.4Q2 DOI:10.1002/pmic.202400004 PMID:38803012	研究论文	本文提出了一种结合机器学习和相似性方法的预测肽激素的方法	开发了一种集成方法，结合了相似性方法和机器学习模型，提高了预测准确性，并开发了一个名为HOPPred的网络服务器	相似性方法存在无法预测或仅能预测有限序列的局限性	提高肽激素预测的准确性	肽激素及其相关健康问题	机器学习	NA	BLAST, MERCI	逻辑回归, 集成方法	序列	2348个肽序列（1174个激素肽和1174个非激素肽）
922	2024-10-12	Ultrasonic Rough Crack Characterization Using Time-of-Flight Diffraction With Self-Attention Neural Network 2024-Oct, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3459619 PMID:39264783	研究论文	本文提出了一种使用自注意力神经网络和时间飞行衍射技术来表征超声波粗糙裂纹的方法	本文创新性地使用自注意力深度学习方法来解释时间飞行衍射A扫描信号，以尺寸化粗糙缺陷，并通过迁移学习方法优化模型性能	本文的局限性在于仅使用有限元模拟软件生成合成数据集，并未涵盖所有可能的缺陷类型	本文的研究目的是提高时间飞行衍射技术在表征粗糙缺陷时的准确性	本文的研究对象是超声波粗糙裂纹的表征	计算机视觉	NA	时间飞行衍射	自注意力神经网络	信号	使用高保真有限元模拟软件生成的合成数据集进行训练和测试，并进行了二维粗糙裂纹样本的超声实验验证
923	2024-10-12	Scaling data toward pan-cancer foundation models 2024-Oct, Trends in cancer IF:14.3Q1 DOI:10.1016/j.trecan.2024.08.008 PMID:39266446	研究论文	本文介绍了将数据扩展到泛癌症基础模型的研究	引入了名为Virchow的新基础模型，用于计算病理学中的癌症检测和生物标志物预测	NA	探索人工智能在计算病理学中的应用，特别是通过深度学习和神经网络	泛癌症基础模型	数字病理学	NA	深度学习	基础模型	NA	NA
924	2024-10-12	Rating pome fruit quality traits using deep learning and image processing 2024-Oct, Plant direct IF:2.3Q2 DOI:10.1002/pld3.70005 PMID:39385758	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习和图像处理技术评估苹果和梨等仁果类水果质量特征的工具Granny	Granny工具通过机器学习和图像处理技术减少了评估者偏差，提高了分辨率，并支持与长期建立的标准和参考兼容	NA	开发一种减少评估者偏差并提高分辨率的工具，以评估仁果类水果的质量特征	苹果和梨等仁果类水果的质量特征	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
925	2024-10-12	Deep learning in the overall process of implant prosthodontics: A state-of-the-art review 2024-Oct, Clinical implant dentistry and related research IF:3.7Q1 DOI:10.1111/cid.13307 PMID:38286659	综述	本文主要描述了深度学习在牙科种植修复全过程中的研究进展	NA	分析了当前研究的局限性	探讨深度学习在牙科种植修复中的应用及其未来发展方向	牙科种植修复的全过程	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
926	2024-10-11	Deconstructing Deep Active Inference: A Contrarian Information Gatherer 2024-Oct-11, Neural computation IF:2.7Q3 DOI:10.1162/neco_a_01697 PMID:39141805	研究论文	本文探讨了深度主动推理（Deep Active Inference）的理论及其在复杂任务中的应用	本文通过实现变分自编码器（VAE）、深度隐马尔可夫模型（HMM）和深度关键隐马尔可夫模型（CHMM），并比较了不同动作选择策略的效果，揭示了最大化奖励的CHMM在解决dSprites环境任务中的优势	本文发现最小化预期自由能的CHMM几乎总是选择相同的动作，导致无法解决dSprites环境任务，表明在某些情况下深度主动推理中的认知价值可能会退化，失去信息获取能力	研究如何通过深度主动推理解决更复杂的任务	深度主动推理模型及其在dSprites环境中的应用	机器学习	NA	深度学习	变分自编码器（VAE）、隐马尔可夫模型（HMM）、关键隐马尔可夫模型（CHMM）	图像	NA
927	2024-10-11	Multifunctional Human-Computer Interaction System Based on Deep Learning-Assisted Strain Sensing Array 2024-Oct-09, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c12758 PMID:39325961	研究论文	开发了一种基于柔性压电传感器和深度学习神经网络的智能步态监测与分析预测系统	该系统具有高灵敏度、快速响应和优异的稳定性，能够实时检测和推断人体运动状态	NA	开发一种适用于日常生活的步态监测系统，用于健康监测和疾病早期诊断	步态数据和人体运动状态	人机交互	NA	深度学习	神经网络	步态数据	NA
928	2024-10-11	Facia-fix: mobile application for bell's palsy diagnosis and assessment using computer vision and deep learning 2024-Oct-09, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad8094 PMID:39332435	研究论文	介绍了一种名为Facia-Fix的移动应用程序，用于贝尔麻痹的诊断和评估，结合计算机视觉和深度学习技术进行实时面部特征分析	使用先进的深度学习模型提供准确、客观、非侵入性和实时的全面量化评估	NA	开发一种新的移动应用程序，用于贝尔麻痹的早期和准确诊断	贝尔麻痹的诊断和评估	计算机视觉	神经疾病	深度学习	MobileNet, CNN, MLP, VGG16, Vision Transformer	图像	使用公开的YouTube FP (YFP)数据集进行训练和评估
929	2024-10-11	Multifunctional Self-Powered Sensors Integrated on a Robot Hand for Detecting Temperature-Pressure Stimuli and Recognizing Objects 2024-Oct-09, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c12062 PMID:39344308	研究论文	提出了一种多功能自供电传感器，集成在机器人手上，用于检测温度和压力刺激并识别物体	该传感器利用摩擦电和热电效应，能够同时响应压力和温度刺激，并通过深度学习模型融合信号特征，实现了高精度的物体识别	NA	开发一种能够同时检测温度和压力刺激并识别物体的自供电传感器，以提高机器人在物体识别方面的能力	多功能自供电传感器及其在机器人手上的应用	机器人技术	NA	摩擦电效应、热电效应	深度学习模型	信号	10种物体
930	2024-10-11	Self-Supervised Learning for Feature Extraction from Glomerular Images and Disease Classification with Minimal Annotations 2024-Oct-09, Journal of the American Society of Nephrology : JASN IF:10.3Q1 DOI:10.1681/ASN.0000000514 PMID:39382977	研究论文	本文研究了使用自监督学习方法从肾小球图像中提取特征并进行疾病分类	本文首次将DINO自监督学习方法应用于未标记的PAS染色肾小球图像，并展示了其在疾病分类中的优越性能	本文的局限性在于依赖于特定的肾小球图像数据集，可能不适用于其他类型的病理图像	研究如何利用自监督学习方法从有限的标注数据中提取有效的病理特征，并应用于疾病分类	肾小球图像及其对应的疾病分类	数字病理学	肾病	自监督学习	DINO	图像	10,423张肾小球图像，来自384张PAS染色的肾活检切片
931	2024-10-11	KID-PPG: Knowledge Informed Deep Learning for Extracting Heart Rate from a Smartwatch 2024-Oct-09, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3477275 PMID:39383068	研究论文	本文提出了一种知识引导的深度学习模型KID-PPG，用于从智能手表的光电容积脉搏波（PPG）信号中提取心率	KID-PPG模型通过集成专家知识，包括自适应线性滤波、深度概率推断和数据增强，解决了深度学习模型在去除运动伪影、信号降解评估和生理上合理分析PPG信号方面的不足	NA	提高从PPG信号中提取心率的准确性	PPG信号中的心率提取	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	信号	PPGDalia数据集
932	2024-10-11	Latent Diffusion Enhanced Rectangle Transformer for Hyperspectral Image Restoration 2024-Oct-09, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3475249 PMID:39383081	研究论文	本文提出了一种基于潜在扩散增强矩形Transformer的超光谱图像恢复方法	引入了潜在扩散增强矩形Transformer，解决了超光谱图像的空间非局部自相似性和光谱低秩特性问题	NA	提高超光谱图像恢复的效果	超光谱图像的恢复	计算机视觉	NA	潜在扩散模型	Transformer	图像	涉及四个常见的超光谱图像恢复任务，包括去噪、超分辨率、重建和修复
933	2024-10-11	Automated Quantification of HER2 Amplification Levels Using Deep Learning 2024-Oct-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3476554 PMID:39383086	研究论文	本文开发了一种软采样级联深度学习模型和信号检测模型，用于量化细胞中的CEN17和HER2，以辅助评估HER2扩增状态，从而为乳腺癌患者选择HER2靶向治疗	提出了软采样级联深度学习模型和信号检测模型，显著优于七种最新的深度学习方法	NA	开发一种自动量化HER2扩增水平的方法，以辅助HER2靶向治疗的患者选择	乳腺癌和胃癌患者的HER2扩增状态	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	软采样级联深度学习模型	图像	两个临床数据集，包括FISH数据集和DISH数据集
934	2024-10-11	MiRS-HF: A Novel Deep Learning Predictor for Cancer Classification and miRNA Expression Patterns 2024-Oct-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3476672 PMID:39383085	研究论文	本文提出了一种名为MiRS-HF的深度学习模型，用于癌症分类和miRNA表达模式的识别	本文创新性地提出了MiRNA Selection and Hybrid Fusion (MiRS-HF)方法，结合了早期融合和中间融合策略，并引入了Layer Attention Graph Convolutional Network (LAGCN)和Graph Convolutional Network (GCN)进行miRNA-疾病关联度的计算和表达数据的加权	NA	开发一种有效的深度学习模型，用于癌症分类和miRNA表达模式的识别	癌症分类和miRNA生物标志物的识别	机器学习	NA	深度学习	Layer Attention Graph Convolutional Network (LAGCN) 和 Graph Convolutional Network (GCN)	miRNA表达数据	六种癌症的分类任务
935	2024-10-11	MRI-Seed-Wizard: Combining Deep Learning Algorithms with Magnetic Resonance Imaging Enables Advanced Seed Phenotyping 2024-Oct-09, Journal of experimental botany IF:5.6Q1 DOI:10.1093/jxb/erae408 PMID:39383098	研究论文	本文介绍了一种名为MRI-Seed-Wizard的新工具，结合深度学习算法和磁共振成像（MRI）技术，用于植物种子的高级表型分析	首次将深度学习算法与MRI技术结合，用于非破坏性的三维种子形态学、组成和内部特征评估	NA	开发一种新的工具，用于植物种子的高级表型分析，以支持植物育种和生物技术项目	小麦和大麦种子	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）	深度学习算法	图像	多个种子样本
936	2024-10-11	Deep Learning-Assisted Assessing of Single Circulating Tumor Cell Viability via Cellular Morphology 2024-Oct-09, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c03334 PMID:39384089	研究论文	本研究构建并训练了一个基于卷积神经网络的深度学习模型，用于通过细胞形态学评估单个循环肿瘤细胞的活性	本研究创新性地利用深度学习模型，通过细胞形态学特征准确评估单个循环肿瘤细胞的活性	NA	评估循环肿瘤细胞的活性，以辅助癌症的诊断、预后评估和疗效判断	循环肿瘤细胞的活性	计算机视觉	NA	NA	卷积神经网络	图像	NA
937	2024-10-11	Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence and Aesthetic Plastic Surgery: A Qualitative Systematic Review 2024-Oct-09, Aesthetic plastic surgery IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00266-024-04421-3 PMID:39384606	综述	本文系统综述了机器学习、深度学习和人工智能在美容整形手术中的应用	探讨了AI、ML和DL算法在美容整形手术领域的巨大潜力，通过分析患者数据优化治疗方案、预测潜在并发症	使用AI生成的图像可能给患者带来不切实际的期望	评估机器学习、深度学习和人工智能在美容整形手术中的应用	美容整形手术，包括乳房增大、乳房缩小、隆鼻、面部年轻化手术等	机器学习	NA	机器学习、深度学习、人工智能	机器学习模型、深度学习模型	图像	共筛选了2148项研究，最终纳入18项研究
938	2024-10-11	Dual Energy CT for Deep Learning-Based Segmentation and Volumetric Estimation of Early Ischemic Infarcts 2024-Oct-09, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01294-5 PMID:39384719	研究论文	研究使用双能CT和深度学习技术进行早期缺血性卒中的分割和体积估计	提出使用双能CT数据作为输入，结合深度学习模型进行早期缺血性卒中的分割和体积估计，相比传统CT图像，提高了分割的准确性	体积估计的差异在统计上不显著，且研究为回顾性数据，样本量有限	评估双能CT采集是否能提高机器学习在早期缺血性卒中检测中的可见性	早期缺血性卒中的分割和体积估计	计算机视觉	心血管疾病	双能CT	3D nnU-Net	图像	330例双能CT数据
939	2024-10-11	Evaluation of the accuracy of automated segmentation based on deep learning for prostate cancer patients 2024-Oct-08, Medical dosimetry : official journal of the American Association of Medical Dosimetrists IF:1.1Q3 DOI:10.1016/j.meddos.2024.09.002 PMID:39384488	研究论文	本研究评估了基于深度学习的商业算法在前列腺癌患者中对前列腺、精囊和危险器官进行自动分割的准确性	使用商业深度学习算法进行自动分割，并评估其在前列腺癌患者中的准确性	样本量较小，仅包括10名前列腺癌患者	评估基于深度学习的自动分割算法在前列腺癌患者中的准确性	前列腺、精囊和危险器官的自动分割	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	NA	图像	10名前列腺癌患者
940	2024-10-11	Screening chronic kidney disease through deep learning utilizing ultra-wide-field fundus images 2024-Oct-07, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01271-w PMID:39375513	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的慢性肾病筛查模型UWF-CKDS，利用超广角眼底图像预测慢性肾病	UWF-CKDS模型利用超广角眼底图像和相关医学历史数据，相比使用中央区域裁剪图像的CTR-CKDS模型，表现出更优越的性能	NA	开发一种基于深度学习的慢性肾病筛查模型，以解决慢性肾病筛查中的挑战	慢性肾病（CKD）的筛查	计算机视觉	肾脏疾病	深度学习	深度学习模型	图像	来自中国23家三级医院的数据