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
381	2024-12-02	Predicting early mortality in hemodialysis patients: a deep learning approach using a nationwide prospective cohort in South Korea 2024-Nov-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80900-6 PMID:39609495	研究论文	本研究使用韩国全国性前瞻性队列数据，通过深度学习方法预测血液透析患者的早期死亡率	开发了一种带有自编码器的循环神经网络（RNN）来处理缺失数据和时间序列变量，并改进了早期死亡率的预测	NA	量化风险因素对血液透析患者死亡率的影响	3284名血液透析患者	机器学习	肾脏疾病	循环神经网络（RNN）	RNN	时间序列数据	3284名患者，平均年龄58.4±13.6岁，59.3%为男性
382	2024-12-02	Deep learning for predicting porosity in ultra-deep fractured vuggy reservoirs from the Shunbei oilfield in Tarim Basin, China 2024-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81051-4 PMID:39609489	研究论文	研究开发了一种用于塔里木盆地顺北油田超深裂缝-溶洞型储层孔隙度预测的高级深度学习方法	该方法通过深度学习技术构建了超深碳酸盐岩储层的孔隙度预测模型，相比传统阻抗反演技术，均方误差降低了76%	NA	解决中国深层和超深层碳酸盐岩储层孔隙度预测的挑战	塔里木盆地顺北油田的超深裂缝-溶洞型储层	计算机视觉	NA	深度学习技术	深度学习模型	三维地震数据	使用顺北油田的盲井进行验证
383	2024-12-02	Exploratory analysis of metabolic changes using mass spectrometry data and graph embeddings 2024-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80955-5 PMID:39609505	研究论文	本文提出了一种基于图嵌入和异常检测算法的深度学习方法，用于分析质谱代谢组学数据	引入了一种新的深度学习方法GEMNA，通过节点嵌入和边嵌入来分析质谱代谢组学数据，相比传统方法能更好地识别代谢变化	传统统计方法可能会过度过滤原始数据，导致识别的代谢变化较少	开发一种新的方法来分析质谱代谢组学数据，以克服传统方法的局限性	质谱代谢组学数据	代谢组学	NA	质谱分析	图神经网络（GNN）	质谱数据	NA
384	2024-12-02	Cell quantification at the osteochondral interface from synchrotron radiation phase contrast micro-computed tomography images using a deep learning approach 2024-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81333-x PMID:39609521	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于从同步辐射相位对比显微CT图像中对骨软骨界面处的软骨细胞和骨细胞进行三维分割	本文将nnU-Net与标记控制的分水岭算法结合，改进了细胞腔隙的识别和分割	研究样本量较小，仅分析了15个样本，可能影响结果的普适性	研究骨软骨界面处软骨细胞和骨细胞的三维分割方法，并分析其在骨关节炎中的表现	人类膝关节中的软骨细胞和骨细胞	计算机视觉	骨关节炎	同步辐射相位对比显微CT	nnU-Net	图像	15个样本，包括10个对照组和5个骨关节炎组
385	2024-12-02	Photorealistic attention style transfer network for architectural photography photos 2024-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81249-6 PMID:39609556	研究论文	本文提出了一种用于建筑摄影照片的逼真注意力风格迁移网络，通过深度学习算法实现建筑照片风格的转换，同时保留关键结构和内容	本文的创新点在于利用语义分割模型将输入图像分割为前景和背景进行独立风格迁移，并使用坐标注意力机制对建筑细节进行精细处理，同时引入损失函数捕捉光影和色彩，确保图像的逼真度和艺术美感	本文未提及具体的局限性	研究目的是解决现有算法在建筑摄影风格迁移中面临的复杂细节处理和艺术效果保持的挑战	研究对象是建筑摄影照片的风格迁移	计算机视觉	NA	深度学习算法	注意力机制网络	图像	未提及具体样本数量
386	2024-12-02	Enhancement and evaluation for deep learning-based classification of volumetric neuroimaging with 3D-to-2D knowledge distillation 2024-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80938-6 PMID:39609597	研究论文	本文提出了一种新的3D-to-2D知识蒸馏框架，用于增强基于深度学习的体积神经影像分类	本文创新性地利用3D体积影像数据集和投影的2D数据集，通过知识蒸馏框架提升2D CNN的分类性能	由于医疗领域数据获取成本高和标注资源密集，可用数据量有限	提升基于深度学习的体积神经影像分类性能	体积神经影像数据和投影的2D数据	计算机视觉	NA	3D卷积神经网络 (CNN)	CNN	影像	两个数据集，分别来自123I-DaTscan SPECT和18F-AV133 PET
387	2024-12-02	The factors affecting aerobics athletes' performance using artificial intelligence neural networks with sports nutrition assistance 2024-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81437-4 PMID:39609607	研究论文	本文通过结合运动营养辅助和人工智能神经网络，全面探讨影响有氧运动员表现的因素	本文引入了ShuffleNet V3和Inception V3优化算法，并结合通道注意力机制，提出了一种基于ShuffleNet V3的有氧运动分类与识别模型，显著提高了分类识别的准确性	NA	探讨影响有氧运动员表现的因素，并提出一种新的分类与识别模型	有氧运动员的表现及其影响因素	机器学习	NA	神经网络算法	ShuffleNet V3	运动数据和营养数据	使用了MultiSports数据集和自建数据集
388	2024-12-02	cidalsDB: an AI-empowered platform for anti-pathogen therapeutics research 2024-Nov-28, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-024-00929-7 PMID:39609715	研究论文	本文介绍了一个名为CidalsDB的AI赋能平台，用于抗病原体治疗药物的研究	CidalsDB是一个新颖的网络服务器，整合了PubChem的生物测定数据，并实现了多种机器学习和深度学习算法，用于预测分子的生物活性	NA	开发一个AI辅助的药物发现平台，用于抗感染病原体的药物研究	利什曼原虫和冠状病毒	机器学习	NA	机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 算法	随机森林 (RF), 多层感知器 (MLP), ChemBERTa, 梯度提升 (GB), 图卷积网络 (GCN)	分子数据	NA
389	2024-12-02	The efficacy of topological properties of functional brain networks in identifying major depressive disorder 2024-11-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80294-5 PMID:39604455	研究论文	研究探讨了功能性脑网络拓扑属性在识别重度抑郁症患者中的有效性	首次揭示了重度抑郁症患者脑网络拓扑属性的变化，并验证了这些属性在识别患者中的有效性	研究样本量较小，且仅使用了单一的脑成像技术	探索功能性脑网络拓扑属性在识别重度抑郁症患者中的有效性	重度抑郁症患者和健康对照组的功能性脑网络	神经科学	精神疾病	功能性磁共振成像 (fMRI)	支持向量机 (SVM)	图像	未明确提及具体样本数量
390	2024-12-02	AI-empowered perturbation proteomics for complex biological systems 2024-Nov-13, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2024.100691 PMID:39488205	研究论文	本文介绍了扰动蛋白质组学的基本原理、必要性和实用性，并提出了一个通用的PMMP（扰动、测量、建模到预测）流程	提出了基于大规模扰动蛋白质组数据的通用PMMP流程和基础模型构建方法	未具体说明所使用的模型和数据类型	推动系统生物学的发展，提高对生物系统扰动响应的理解和预测能力	生物系统的扰动响应、作用机制和蛋白质功能	系统生物学	NA	扰动蛋白质组学	传统机器学习或深度学习模型	蛋白质表达、翻译后修饰、蛋白质相互作用、运输和定位变化数据	NA
391	2024-12-02	Decoding protein dynamicity in DNA ligase activity through deep learning-based structural ensembles 2024-Nov-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.07.622521 PMID:39574676	研究论文	本研究利用AlphaFold3模型研究了DNA连接酶的结构动力学及其在DNA修复中的机制	通过修改AlphaFold3的输入参数，生成了DNA结合酶的详细构象状态，提供了增强的机制见解	NA	揭示与蛋白质功能相关的构象集合，以理解蛋白质在DNA修复中的机制	NAD依赖的Taq连接酶和人类DNA连接酶1	计算机视觉	NA	AlphaFold3	深度学习模型	蛋白质结构数据	NA
392	2024-12-01	Deep learning-based surgical phase recognition in laparoscopic cholecystectomy 2024-Nov-30, Annals of hepato-biliary-pancreatic surgery IF:1.1Q3 DOI:10.14701/ahbps.24-091 PMID:39069309	研究论文	本文设计了一种基于深度学习的模型，用于自动识别腹腔镜胆囊切除术视频中的手术阶段	首次使用深度学习模型自动识别腹腔镜胆囊切除术的手术阶段	模型在某些手术阶段（如夹切）的识别准确率较低	开发一种能够自动识别腹腔镜胆囊切除术手术阶段的深度学习模型	腹腔镜胆囊切除术视频	计算机视觉	胆囊疾病	深度学习	深度学习模型	视频	120个公开数据集视频和40个单机构记录的视频
393	2024-12-01	A general temperature-guided language model to design proteins of enhanced stability and activity 2024-Nov-29, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adr2641 PMID:39602544	研究论文	介绍了一种名为PRIME的深度学习模型，用于设计具有增强稳定性和活性的蛋白质突变体	PRIME模型无需任何先验实验突变数据，通过温度感知语言建模，展示了优于现有最先进模型的预测能力	NA	开发一种能够设计具有高稳定性和活性的蛋白质突变体的深度学习模型	蛋白质突变体的稳定性和活性	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质数据	283个蛋白质实验数据集，5个蛋白质验证，30到45个单点突变
394	2024-12-01	Conditional neural field latent diffusion model for generating spatiotemporal turbulence 2024-Nov-29, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54712-1 PMID:39613755	研究论文	介绍了一种用于生成复杂三维域中时空湍流的生成学习框架CoNFiLD模型	结合条件神经场编码与潜在扩散过程，实现了高效、高保真的随机湍流生成	未提及	开发一种高效、高保真的生成模型，用于模拟复杂流体动力学中的湍流	时空湍流	机器学习	NA	条件神经场编码与潜在扩散过程	CoNFiLD模型	时空数据	未提及
395	2024-12-01	Face mask identification with enhanced cuckoo optimization and deep learning-based faster regional neural network 2024-Nov-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78746-z PMID:39613761	研究论文	提出了一种使用无人机和物联网技术进行口罩识别和社会距离监测的系统	结合了增强的布谷鸟优化方法和基于深度学习的快速区域卷积神经网络算法，用于口罩识别和社会距离监测	NA	开发一种能够识别口罩佩戴情况并监测社会距离的系统	口罩佩戴情况和社会距离	计算机视觉	NA	快速区域卷积神经网络 (R-CNN) 和自适应银河群优化 (AGSO)	卷积神经网络 (CNN)	图像	训练集包含16,000张图像，测试集包含12,751张图像
396	2024-12-01	Mastering seismic time series response predictions using an attention-Mamba transformer model for bridge bearings and piers across varied testing conditions 2024-Nov-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79195-4 PMID:39613766	研究论文	本研究提出了一种先进的方法，利用注意力机制驱动的Mamba变压器模型预测桥梁支座和桥墩在不同加载条件下的地震响应和滞回曲线	采用自注意力Mamba驱动的变压器层，增强模型捕捉地震数据中长期依赖关系的能力	NA	开发一种能够准确预测桥梁支座和桥墩在不同加载条件下地震响应的深度学习模型	桥梁支座和桥墩的地震响应和滞回曲线	机器学习	NA	深度学习	变压器模型	时间序列数据	95次实时混合模拟测试（铅橡胶支座），29次实时混合模拟测试（桥墩），17次循环测试（10次快速和7次慢速）
397	2024-12-01	Deep learning based signal processing and detection for multiple medical devices OFDM systems 2024-Nov-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81082-x PMID:39613798	研究论文	本文评估了三种深度学习算法在多医疗设备OFDM通信系统中的信号处理和检测性能	深度学习方法在多医疗设备干扰情况下优于传统LMMSE检测器，并表现出强大的抗干扰能力	NA	评估深度学习算法在多医疗设备OFDM系统中的信号处理和检测性能	多医疗设备OFDM通信系统中的信号处理和检测	机器学习	NA	深度学习	全连接深度神经网络、卷积神经网络、长短期记忆神经网络	信号	NA
398	2024-12-01	Pressure chamber fault diagnosis model design based on segmented control and adaptive fuzzy neural network 2024-Nov-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80572-2 PMID:39613838	研究论文	本文介绍了一种基于分段控制和自适应模糊神经网络的压力舱故障诊断模型	采用EWTLM-FNN框架，结合经验小波变换和长短期记忆网络，实现了对压力舱状态的高精度监测和故障诊断	NA	确保飞行安全，提高压力舱故障诊断的准确性	压力舱的故障诊断	机器学习	NA	经验小波变换	长短期记忆网络	压力监测数据	自建的压力舱故障数据集
399	2024-12-01	Impact of uncertainty quantification through conformal prediction on volume assessment from deep learning-based MRI prostate segmentation 2024-Nov-29, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01863-w PMID:39613981	研究论文	本文研究了通过保形预测（CP）量化深度学习（DL）前列腺分割算法的不确定性，并评估其对前列腺体积（PV）计算的影响	本文首次将保形预测应用于深度学习前列腺MRI分割，以提高前列腺体积评估的准确性和可靠性	研究仅限于377例多中心3-Tesla轴向T2加权MRI图像，样本量有限	评估保形预测在提高深度学习前列腺分割算法不确定性和前列腺体积计算准确性方面的效果	前列腺体积的计算和深度学习算法的不确定性	计算机视觉	前列腺癌	保形预测	深度学习模型	图像	377例多中心3-Tesla轴向T2加权MRI图像
400	2024-12-01	Bio-inspired multi-dimensional deep fusion learning for predicting dynamical aerospace propulsion systems 2024-Nov-29, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-024-00327-9 PMID:39614122	研究论文	本文开发了一种名为TimeWaves的深度学习模型，用于预测动态航空推进系统，结合了全局趋势和局部变化的捕捉	本文创新性地采用了生物启发的多维深度融合学习方法，通过共享参数融合算法和双路学习工作流程，提高了对动态多尺度特征的感知能力	NA	开发一种能够快速准确预测动态系统的深度学习模型，以确保航空任务的安全性	动态航空推进系统，特别是火箭燃烧不稳定性的预测	机器学习	NA	傅里叶分析和小波分析	深度学习模型	时间序列	NA