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	2024-12-01	Deep learning revealed the distribution and evolution patterns for invertible promoters across bacterial lineages 2024-Nov-27, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkae966 PMID:39460615	研究论文	本文介绍了一种名为DeepInverton的深度学习模型，用于识别细菌中的可逆启动子（invertons），并分析了其在不同细菌谱系中的分布和进化模式	首次使用深度学习模型DeepInverton在不需要测序读取的情况下识别可逆启动子，并揭示了其在病原体中的丰富性及其在环境适应中的作用	NA	研究可逆启动子在细菌中的分布和进化模式	细菌基因组和宏基因组中的可逆启动子	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因组和宏基因组数据	分析了68,733个细菌基因组和9,382个宏基因组，识别出超过200,000个非冗余的可逆启动子
382	2024-12-01	External validation and performance analysis of a deep learning-based model for the detection of intracranial hemorrhage 2024-Nov-27, The neuroradiology journal DOI:10.1177/19714009241303078 PMID:39601611	研究论文	研究旨在评估一个FDA批准的深度学习模型在真实世界临床数据中检测颅内出血（ICH）的表现，并分析患者风险因素对模型性能的影响	首次在真实世界临床数据中验证了深度学习模型检测颅内出血的表现，并分析了患者风险因素对模型性能的影响	研究仅限于非对比头部CT扫描，未涵盖其他类型的影像数据	评估深度学习模型在真实世界临床数据中检测颅内出血的表现	颅内出血（ICH）的检测和分类	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	影像	5600例非对比头部CT扫描
383	2024-12-01	Deep learning-assisted single-atom detection of copper ions by combining click chemistry and fast scan voltammetry 2024-Nov-27, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54743-8 PMID:39604355	研究论文	本文开发了一种电化学传感器，通过结合点击化学和快速扫描伏安法，实现了对铜离子的单原子检测	本文提出了一种基于功能化纳米材料和快速扫描伏安法的多信号放大策略，并结合深度学习方法，实现了对铜离子的敏感检测和单原子检测	NA	开发一种能够敏感检测和单原子检测铜离子的电化学传感器	铜离子	机器学习	NA	快速扫描伏安法	卷积神经网络	伏安图	0.2 amol L 铜离子
384	2024-12-01	Joint variation and ZhuYin dataset for Traditional Chinese document enhancement 2024-Nov-27, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04146-7 PMID:39604400	研究论文	本文介绍了一个名为“Joint Variation and ZhuYin dataset (JVZY)”的新数据集，用于传统中文文档增强	该数据集包含了20,000张图像和192万个字，涵盖了多种文档退化特征，并包括传统中文中的独特音标符号，以满足特定的本地化需求	NA	构建一个持续发展的资源，专门针对传统中文文档增强的多样化需求	传统中文文档及其退化特征	自然语言处理	NA	深度学习	NA	图像	20,000张图像和192万个字
385	2024-12-01	LungVis 1.0: an automatic AI-powered 3D imaging ecosystem unveils spatial profiling of nanoparticle delivery and acinar migration of lung macrophages 2024-Nov-27, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54267-1 PMID:39604430	研究论文	本文介绍了LungVis 1.0，一个基于人工智能的3D成像生态系统，用于分析纳米颗粒在肺部的空间分布和肺巨噬细胞的迁移	LungVis 1.0首次整合了光片荧光显微镜和基于深度学习的图像分析管道，全面量化纳米颗粒在肺部的沉积和剂量分布，并揭示了肺组织驻留巨噬细胞的动态行为	NA	研究纳米药物在肺部的空间分布及其与肺巨噬细胞的相互作用	纳米颗粒在肺部的沉积和剂量分布，以及肺巨噬细胞的迁移行为	数字病理学	呼吸系统疾病	光片荧光显微镜，深度学习	深度学习模型	图像	小鼠肺部样本
386	2024-12-01	Automated brain tumor recognition using equilibrium optimizer with deep learning approach on MRI images 2024-11-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80888-z PMID:39604452	研究论文	本文提出了一种基于均衡优化器和深度学习方法的自动脑肿瘤识别技术，用于MRI图像分析	本文创新性地结合了均衡优化器和深度学习方法，使用SE-ResNet50模型提取特征向量，并通过堆叠自编码器模型进行脑肿瘤检测	NA	开发一种高效的自动脑肿瘤识别技术，辅助医生进行精确诊断和治疗计划	脑肿瘤的分类、大小、侵袭性和位置	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	SE-ResNet50, 堆叠自编码器	图像	NA
387	2024-12-01	A deep learning approach predicting the activity of COVID-19 therapeutics and vaccines against emerging variants 2024-Nov-27, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00471-0 PMID:39604453	研究论文	本文提出了一种深度学习方法，用于预测COVID-19治疗药物和疫苗对新兴变种的中和抗体活性变化	利用67,885个独特的SARS-CoV-2 Spike序列和7,069个体外实验数据，开发了一种深度学习模型，能够准确预测中和活性的变化	模型主要基于已有的数据进行训练和验证，可能无法完全捕捉到所有变种的复杂性	提高对SARS-CoV-2变种的抗体治疗效果的理解	COVID-19治疗药物和疫苗对新兴变种的中和抗体活性	机器学习	COVID-19	深度学习	深度学习模型	序列数据和实验数据	67,885个SARS-CoV-2 Spike序列和7,069个体外实验数据
388	2024-12-01	Concurrent validity and test reliability of the deep learning markerless motion capture system during the overhead squat 2024-11-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79707-2 PMID:39604407	研究论文	研究了基于深度学习的无标记运动捕捉系统在头顶深蹲运动中的同时效度和测试重测信度	开发了一种基于深度学习的无标记运动捕捉系统Ergo，旨在解决传统基于标记的光学运动捕捉系统在数据采集和分析中的耗时和劳动密集问题	未提及	评估Ergo系统在头顶深蹲运动中测量全身关节运动学数据的同时效度和测试重测信度	Ergo系统的全身关节运动学数据	计算机视觉	NA	深度学习	NA	时间序列数据	未提及具体样本数量
389	2024-12-01	A lightweight deep learning method to identify different types of cervical cancer 2024-11-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79840-y PMID:39604499	研究论文	本文提出了一种轻量级深度学习方法CCanNet，用于高效识别不同类型的宫颈癌	本文提出了一种名为CCanNet的新型轻量级深度学习模型，结合了挤压块、残差块和跳层连接，显著提高了宫颈癌类型识别的准确性	NA	研究目的是开发一种高效的宫颈癌类型识别方法	研究对象是不同类型的宫颈癌	机器学习	宫颈癌	深度学习	CCanNet	图像	使用了SipakMed数据集
390	2024-12-01	Fault diagnosis of HVCB via the subtraction average based optimizer algorithm optimized multi channel CNN-SABO-SVM network 2024-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80954-6 PMID:39604573	研究论文	提出了一种基于多模态数据融合特征和减法平均优化器（SABO）的高压断路器（HVCB）操作机制故障诊断模型（多通道CNN-SABO-SVM，MCCSS）	使用多通道CNN网络提取和融合输入的二维数据特征，并引入SABO优化SVM的超参数，以提高在小样本数据场景下的诊断性能	未提及具体的局限性	提高在有限样本条件下深度学习方法对HVCB机械故障的诊断性能	高压断路器（HVCB）的机械故障诊断	计算机视觉	NA	多通道卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、减法平均优化器（SABO）	多通道CNN-SABO-SVM网络	二维数据	有限数据
391	2024-12-01	Enhanced prediction of hemolytic activity in antimicrobial peptides using deep learning-based sequence analysis 2024-Nov-27, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05983-4 PMID:39604856	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，用于预测抗菌肽（AMPs）的溶血活性	该模型在六个不同数据集上表现优异，超越了先前报道的方法，有助于开发具有降低溶血活性的新型抗菌肽	NA	解决抗菌肽临床应用中溶血活性限制的问题	抗菌肽的溶血活性预测	机器学习	NA	NA	CNN	序列	六个数据集：HemoPI-1, HemoPI-2, HemoPI-3, RNN-Hem, Hlppredfuse, 和 AMP-Combined
392	2024-12-01	A deep learning based automatic two-dimensional digital templating model for total knee arthroplasty 2024-Nov-27, Knee surgery & related research IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s43019-024-00240-7 PMID:39605104	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化二维数字模板模型，用于全膝关节置换术中的植入物尺寸预测	本文首次提出了一种基于人工智能的自动化植入物尺寸预测模型，用于全膝关节置换术的术前模板设计	模型的准确性略低于专业骨科医生的手动模板设计，且未涵盖所有可能的植入物尺寸	开发一种自动化的人工智能模型，用于全膝关节置换术的术前植入物尺寸预测	全膝关节置换术中的植入物尺寸预测	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	共使用了13,281张膝关节X光片进行模型训练，2,302张用于验证和测试，81例真实全膝关节置换术数据用于验证模型准确性
393	2024-12-01	Liquid Biopsy-Based Detection and Response Prediction for Depression 2024-Nov-26, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c08233 PMID:39501510	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的拉曼光谱分析方法，用于从血浆中提取的外泌体检测抑郁症并预测抗抑郁药物的治疗反应	首次利用深度学习技术结合拉曼光谱分析外泌体，实现抑郁症的检测和抗抑郁药物治疗反应的预测	NA	开发一种客观的、基于指标的方法，用于预测抗抑郁药物的治疗反应，以减少治疗失败并促进个性化治疗策略的发展	抑郁症患者及其对抗抑郁药物的治疗反应	机器学习	精神疾病	拉曼光谱分析	深度学习	光谱数据	包括非抑郁症和抑郁症患者的血浆样本，以及患有恐慌症的个体
394	2024-12-01	GABAergic amacrine cells balance biased chromatic information in the mouse retina 2024-Nov-26, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2024.114953 PMID:39509269	研究论文	研究了小鼠视网膜中GABA能无长突细胞如何平衡视网膜中的色度信息	系统调查了40多种GABA能无长突细胞类型的色度反应，并使用药理学和生物启发的深度学习模型探讨了抑制和兴奋如何塑造功能类型的属性	NA	探讨视网膜中色度信息的处理机制	小鼠视网膜中的GABA能无长突细胞	神经科学	NA	药理学和深度学习模型	深度学习模型	色度反应数据	40多种GABA能无长突细胞类型
395	2024-12-01	Effective Alzheimer's disease detection using enhanced Xception blending with snapshot ensemble 2024-11-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80548-2 PMID:39587224	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的阿尔茨海默病检测方法，通过增强的Xception架构和快照集成技术，从脑部MRI图像中检测阿尔茨海默病	本文的创新点在于使用增强的Xception架构和快照集成技术，结合决策级融合策略和RF元学习器，提高了阿尔茨海默病检测的准确性	本文的局限性在于模型需要进一步推广到其他数据集以提高其泛化能力	本文的研究目的是提高阿尔茨海默病的早期检测准确性，以便为患者提供个性化治疗	本文的研究对象是阿尔茨海默病及其在脑部MRI图像中的表现	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	Xception	图像	NA
396	2024-11-29	Accelerated optimization in deep learning with a proportional-integral-derivative controller 2024-Nov-26, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54451-3 PMID:39592581	研究论文	本文提出了一种基于比例-积分-微分（PID）控制器的深度学习加速优化框架	通过将PID控制器应用于优化器，开发了一种称为比例-积分-微分加速优化器（PIDAO）的确定性连续时间优化器，并提供了理论收敛分析	NA	探索更稳健、准确和可解释的优化算法	深度学习中的优化算法	机器学习	NA	比例-积分-微分（PID）控制器	PIDAO	NA	NA
397	2024-12-01	Ship detection using ensemble deep learning techniques from synthetic aperture radar imagery 2024-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80239-y PMID:39592646	研究论文	本文提出了一种基于YOLOv4和YOLOv5的集成模型eYOLO，用于从合成孔径雷达图像中检测船舶	采用加权框融合技术和广义交并比损失函数，提高了模型对不同尺度船舶的检测能力	未提及	提高合成孔径雷达图像中多尺度船舶检测的准确性	合成孔径雷达图像中的船舶	计算机视觉	NA	合成孔径雷达（SAR）	YOLO	图像	使用了一个开源的SAR-ship数据集进行验证
398	2024-12-01	Modeling of Bayesian machine learning with sparrow search algorithm for cyberattack detection in IIoT environment 2024-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79632-4 PMID:39592667	研究论文	本文提出了一种新的贝叶斯机器学习与麻雀搜索算法结合的网络攻击检测技术，用于工业物联网环境中的网络安全	本文创新性地将贝叶斯机器学习与麻雀搜索算法结合，用于工业物联网网络攻击检测，并采用变色龙优化算法进行特征选择	NA	提高工业物联网网络中网络攻击检测的安全性	工业物联网网络中的网络攻击	机器学习	NA	贝叶斯机器学习、麻雀搜索算法、变色龙优化算法	贝叶斯信念网络	数据包	使用UNSWNB51和UCI SECOM数据集进行实验验证
399	2024-12-01	Extraction and evaluation of features of preterm patent ductus arteriosus in chest X-ray images using deep learning 2024-11-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79361-8 PMID:39592675	研究论文	本研究利用深度学习模型从胸片图像中提取和评估早产儿动脉导管未闭的特征	本研究首次使用深度学习模型从胸片图像中提取与动脉导管未闭相关的特征，并通过GradCAM++可视化模型识别重要区域	本研究仅使用了胸片图像和临床特征进行预测，未考虑其他可能的影像学检查方法	旨在通过深度学习模型从胸片图像中提取和评估早产儿动脉导管未闭的特征，以辅助早期诊断	早产儿动脉导管未闭的胸片图像特征	计算机视觉	儿科疾病	深度学习	CNN	图像	4617张超声心动图和17,448张胸片图像
400	2024-12-01	A deep learning based hybrid recommendation model for internet users 2024-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79011-z PMID:39592677	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合推荐模型HRS-IU-DL，用于提升互联网用户的个性化推荐效果	该模型创新性地结合了用户和物品的协同过滤、神经协同过滤、循环神经网络和基于内容的过滤，有效解决了数据稀疏、冷启动问题和个性化推荐需求	NA	提升推荐系统的准确性和相关性	互联网用户的个性化推荐	机器学习	NA	协同过滤、神经协同过滤、循环神经网络、基于内容的过滤	混合模型	文本	使用公开的Movielens 100k数据集进行评估