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
941	2024-10-08	Advanced mathematical modeling of mitigating security threats in smart grids through deep ensemble model 2024-Oct-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74733-6 PMID:39367158	研究论文	研究通过深度集成模型进行高级数学建模，以减轻智能电网中的安全威胁	提出了一种基于山羚优化和深度集成学习的入侵检测技术（MGODEL-ID），用于智能电网环境中的入侵检测	NA	开发一种新的入侵检测技术，以提高智能电网对网络攻击的可靠性和韧性	智能电网中的安全威胁和入侵检测	机器学习	NA	深度学习	深度集成模型	网络数据	NA	NA	NA	NA	NA
942	2024-10-08	Tabular deep learning: a comparative study applied to multi-task genome-wide prediction 2024-Oct-04, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05940-1 PMID:39367318	研究论文	本文比较了多种深度学习架构在多任务全基因组预测中的应用	首次系统性地比较了多种深度学习架构在表格数据上的表现，并应用于全基因组预测	实验仅限于特定的基因数据集，结果可能不适用于所有类型的基因数据	提高基因选择和疾病风险预测的准确性	多种深度学习架构在全基因组预测中的表现	机器学习	NA	深度学习	LassoNet	表格数据	三个多特征回归数据集和两个多类分类数据集	NA	NA	NA	NA
943	2024-10-08	Leveraging explainable deep learning methodologies to elucidate the biological underpinnings of Huntington's disease using single-cell RNA sequencing data 2024-Oct-04, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-024-10855-5 PMID:39367331	研究论文	利用可解释深度学习方法解析亨廷顿病生物学基础的单细胞RNA测序数据	使用残差神经网络（ResNet）模型有效模拟亨廷顿病细胞，并利用SHapley Additive exPlanations（SHAP）算法识别影响亨廷顿病预测的基因	测试集的F1分数为96.53%，仍有提升空间	阐明亨廷顿病病理学的潜在机制	亨廷顿病细胞与健康细胞的差异基因表达模式	机器学习	神经退行性疾病	单细胞RNA测序	残差神经网络（ResNet）	基因表达数据	NA	NA	NA	NA	NA
944	2024-10-08	The power of deep learning in simplifying feature selection for hepatocellular carcinoma: a review 2024-Oct-04, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02682-1 PMID:39367397	综述	本文综述了深度学习技术在肝细胞癌（HCC）特征选择中的应用	深度学习技术在简化HCC特征选择过程中展示了显著的进步	将深度学习的潜力转化为临床现实仍面临挑战	综述深度学习模型和算法在HCC特征选择中的应用，并讨论其在临床实践中的潜力	肝细胞癌（HCC）的特征选择	机器学习	肝癌	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
945	2024-10-06	Development of brain tumor radiogenomic classification using GAN-based augmentation of MRI slices in the newly released gazi brains dataset 2024-Oct-04, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02699-6 PMID:39367444	研究论文	本文提出使用StyleGANv2-ADA模型对脑部MRI切片进行数据增强，以提高脑肿瘤分类模型的性能	首次在Gazi Brains 2020数据集上使用StyleGANv2-ADA进行数据增强，显著提高了脑肿瘤分类的准确率	NA	提高脑肿瘤分类模型的准确性	脑肿瘤的分类	计算机视觉	脑肿瘤	StyleGANv2-ADA	GAN	图像	使用了Gazi Brains 2020、BRaTS 2021和Br35h数据集	NA	NA	NA	NA
946	2024-10-08	Deep learning to estimate response of concurrent chemoradiotherapy in non-small-cell lung carcinoma 2024-Oct-04, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-024-05708-4 PMID:39367461	研究论文	本文构建了一个深度学习模型，用于预测非小细胞肺癌患者在接受同步放化疗后的反应	首次使用深度学习模型预测非小细胞肺癌患者对同步放化疗的反应，并探索了相关的生物信号通路	NA	开发和验证一个深度学习模型，用于预测非小细胞肺癌患者在接受同步放化疗后的反应	非小细胞肺癌患者及其在接受同步放化疗后的反应	机器学习	肺癌	深度学习	ResNet50	图像	229名非小细胞肺癌患者	NA	NA	NA	NA
947	2024-10-08	Artificial intelligence and telemedicine in epilepsy and EEG: A narrative review 2024-Oct, Seizure DOI:10.1016/j.seizure.2024.08.024 PMID:39222613	综述	本文综述了人工智能和远程医疗在癫痫和脑电图诊断与管理中的应用	人工智能通过机器学习和深度学习提高了脑电图解释和癫痫发作预测的准确性	技术应用受到设备兼容性、临床工作流程整合、数据偏差和数据可用性等限制	探讨人工智能和远程医疗在癫痫和脑电图护理中的应用及其对未来癫痫护理的影响	癫痫患者和脑电图数据	机器学习	癫痫	机器学习	卷积神经网络 (CNN)	脑电图 (EEG)	NA	NA	NA	NA	NA
948	2024-10-08	Artificial intelligence-based differential diagnosis of orbital MALT lymphoma and IgG4 related ophthalmic disease using hematoxylin-eosin images 2024-Oct, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-024-06501-1 PMID:38700592	研究论文	研究使用人工智能和苏木精-伊红染色图像区分IgG4相关眼病和眼眶MALT淋巴瘤的可能性	开发了一种基于深度学习的人工智能软件，能够区分IgG4相关眼病和眼眶MALT淋巴瘤	样本量较小，且仅限于IgG4相关眼病和眼眶MALT淋巴瘤的区分	探讨使用人工智能和苏木精-伊红染色图像区分IgG4相关眼病和眼眶MALT淋巴瘤的可能性	IgG4相关眼病和眼眶MALT淋巴瘤	数字病理学	淋巴瘤	深度学习	EVA	图像	127名患者，其中97名用于模型构建，30名用于模型评估	NA	NA	NA	NA
949	2024-10-07	Deep learning classification of EEG-based BCI monitoring of the attempted arm and hand movements 2024-Oct-28, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2023-0356 PMID:38826067	研究论文	研究利用深度学习技术对基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）进行分类，以监测手臂和手部运动尝试	结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）架构，提取EEG信号中的时空特征，并使用三种特征选择方法提高分类性能	研究主要集中在颈椎脊髓损伤（SCI）患者，未涵盖其他类型的运动障碍	提高颈椎脊髓损伤患者特定运动分类的平均性能	颈椎脊髓损伤患者的脑电图数据	机器学习	颈椎脊髓损伤	脑电图（EEG）	卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）	脑电图信号	来自格拉茨理工大学的低频多类脑电图数据集	NA	NA	NA	NA
950	2024-10-07	AML leukocyte classification method for small samples based on ACGAN 2024-Oct-28, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2024-0028 PMID:38547466	研究论文	本文研究了基于辅助分类生成对抗网络（ACGAN）的小样本急性髓系白血病（AML）白细胞分类方法	本文首次将ACGAN应用于小样本白细胞分类任务，并展示了其在分类准确性上的竞争力	NA	评估ACGAN在小样本白细胞分类任务中的适用性	急性髓系白血病（AML）白细胞	机器学习	血液恶性肿瘤	生成对抗网络（GAN）	辅助分类生成对抗网络（ACGAN）	图像	小样本	NA	NA	NA	NA
951	2024-10-07	Vein segmentation and visualization of upper and lower extremities using convolution neural network 2024-Oct-28, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2023-0331 PMID:38651783	研究论文	研究开发了一种基于深度学习自参数化卷积神经网络的静脉定位、识别和可视化框架，用于分割和可视化上下肢静脉图	提出了自参数化的U-Net模型，用于在不受约束条件下进行静脉分割和可视化，优于传统的CNN架构	研究样本量较小，仅涉及72名受试者	开发一种可靠的实时静脉定位和可视化系统，以辅助血管外科医生进行静脉穿刺、血管手术或慢性静脉疾病治疗	上下肢静脉的分割和可视化	计算机视觉	慢性静脉疾病	卷积神经网络	U-Net	图像	72名受试者的上下肢静脉数据	NA	NA	NA	NA
952	2024-10-07	Repairing Noise-Contaminated Low-Frequency Vibrational Spectra with an Attention U-Net 2024-Oct-05, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.4c10893 PMID:39367839	研究论文	本文开发了一种基于注意力增强U-net架构的深度学习去噪协议，用于修复低频振动光谱中的噪声污染	利用高频和低频振动模式之间的内在相关性，有效重建低频光谱特征	NA	解决低频振动光谱检测和分析中的挑战	低频振动模式在红外和拉曼光谱中的应用	机器学习	NA	深度学习	注意力U-net	光谱	实验中使用了吸附在Ag表面上的-1,2-双(4-吡啶基)乙烯(BPE)作为代表性系统	NA	NA	NA	NA
953	2024-10-07	Enhanced image quality and lesion detection in FLAIR MRI of white matter hyperintensity through deep learning-based reconstruction 2024-Oct-04, Asian journal of surgery IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.asjsur.2024.09.156 PMID:39368951	研究论文	研究深度学习重建（DLR）在3.0T扫描仪上对白质高信号（WMH）的评估是否能提高图像质量和病灶检测能力，并与传统重建（CR）进行比较	深度学习重建（DLR）在图像质量和病灶检测敏感性方面显著优于传统重建（CR）	NA	研究深度学习重建（DLR）在白质高信号（WMH）评估中的应用效果	白质高信号（WMH）的图像质量和病灶检测能力	计算机视觉	NA	深度学习重建（DLR）	NA	图像	131名参与者（平均年龄46岁±17；46名男性）	NA	NA	NA	NA
954	2024-10-07	Computer vision and deep transfer learning for automatic gauge reading detection 2024-10-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71270-0 PMID:39362865	研究论文	本文提出了一种使用深度学习和图像处理技术的自动模拟仪表读数检测系统	采用DenseNet 169、InceptionNet V3和VGG19等深度迁移学习模型进行自动读数检测，并展示了DenseNet 169在精度和泛化能力上的优势	VGG19模型存在过拟合问题，训练精度高但测试精度较低	开发一种自动化的模拟仪表读数检测系统，提高读数的准确性和效率	模拟仪表的读数检测	计算机视觉	NA	深度学习、机器学习、图像处理	DenseNet 169、InceptionNet V3、VGG19	图像	1011张标注图片，9个类别，读数范围从0到8	NA	NA	NA	NA
955	2024-10-07	ChemAP: predicting drug approval with chemical structures before clinical trial phase by leveraging multi-modal embedding space and knowledge distillation 2024-10-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72868-0 PMID:39362916	研究论文	本文介绍了一种名为ChemAP的新型深度学习方案，用于在药物发现早期阶段预测药物批准	首次展示了仅使用药物结构信息通过深度学习技术定义批准和未批准药物的化学空间，从而预测药物批准的可能性	NA	开发一种仅使用化学结构数据在药物开发早期阶段进行决策的计算模型	药物批准预测	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	化学结构数据	使用了药物批准基准数据集和包含2023年FDA批准药物及2024年临床试验失败药物的外部数据集	NA	NA	NA	NA
956	2024-10-07	Enhancing human computer interaction with coot optimization and deep learning for multi language identification 2024-10-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74327-2 PMID:39362948	研究论文	本文提出了一种结合Coot优化算法和深度学习的多语言识别技术，用于增强人机交互	开发了一种新的Coot优化算法与深度学习驱动的多语言识别和检测技术（COADL-MSLID），用于人机交互应用	NA	提高人机交互系统中多语言识别的准确性和效率	多语言识别技术在人机交互中的应用	自然语言处理	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	音频	基准数据集	NA	NA	NA	NA
957	2024-10-07	Synergistic application of digital outcrop characterization techniques and deep learning algorithms in geological exploration 2024-Oct-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74903-6 PMID:39363057	研究论文	本研究开发了一个基于Cesium的野外数字露头可视化平台，结合改进的VGG19算法模型，提高了岩石纹理和复杂结构的识别精度	首次将数字露头表征技术与深度学习算法结合，提供了一种更快、更全面的野外地质条件理解手段	NA	开发一种新的技术平台，以提高地质学家在野外对露头数据的分析效率和易用性	地质露头数据及其在野外的可视化和分析	数字病理学	NA	UAV倾斜摄影	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
958	2024-10-06	High-sensitivity acceleration sensor detecting micro-mechanomyogram and deep learning approach for parkinson's disease classification 2024-10-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74526-x PMID:39358456	研究论文	本研究使用高灵敏度加速度传感器检测帕金森病患者的高频微振动，并利用深度学习模型进行疾病分类	首次使用高灵敏度加速度传感器检测帕金森病患者肌肉纤维中的高频微振动（微机械肌动图），并开发了基于深度学习的分类模型	NA	开发一种基于高频微振动检测的帕金森病诊断方法	帕金森病患者和健康对照组的拇指伸肌	机器学习	帕金森病	高灵敏度加速度传感器	深度学习模型	微机械肌动图	帕金森病患者和健康对照组	NA	NA	NA	NA
959	2024-10-06	Deep learning-based multi-frequency denoising for myocardial perfusion SPECT 2024-Oct-02, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-024-00680-w PMID:39356406	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的集成多频去噪网络，用于增强低剂量心肌灌注SPECT去噪效果	提出了一种3D集成注意力引导的多频条件生成对抗网络（AttMFGAN），并与传统的AttGAN和多频带AttGAN（AttGAN-MF）进行了比较	NA	开发一种集成多频去噪网络，以进一步增强低剂量心肌灌注SPECT的去噪效果	低剂量心肌灌注SPECT图像的去噪效果	计算机视觉	心血管疾病	生成对抗网络（GAN）	生成对抗网络（GAN）	图像	50名匿名患者的数据，分为训练集（35名）、验证集（5名）和测试集（10名）	NA	NA	NA	NA
960	2024-10-06	Improving predictions of rock tunnel squeezing with ensemble Q-learning and online Markov chain 2024-Oct-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72998-5 PMID:39358373	研究论文	本文提出了一种结合集成学习、Q学习和在线马尔可夫链的方法，用于提高岩石隧道挤压预测的准确性和可靠性	本文的创新点在于将集成学习技术与Q学习和在线马尔可夫链相结合，以捕捉隧道参数的多样性并优化预测性能	NA	本文的研究目的是提高岩石隧道挤压预测的准确性和可靠性	本文的研究对象是岩石隧道挤压预测	计算机视觉	NA	集成学习、Q学习、在线马尔可夫链	深度学习模型（CNN、RNN）	隧道参数数据	多个隧道建设项目的综合数据库	NA	NA	NA	NA