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	2024-11-29	Machine Learning Models for Predicting Monoclonal Antibody Biophysical Properties from Molecular Dynamics Simulations and Deep Learning-Based Surface Descriptors 2024-Nov-28, Molecular pharmaceutics IF:4.5Q1 DOI:10.1021/acs.molpharmaceut.4c00804 PMID:39606945	研究论文	本研究利用分子动力学模拟和深度学习技术，开发机器学习模型预测单克隆抗体的生物物理特性	本研究开发的机器学习模型在预测大多数生物物理特性方面优于以往方法，且新开发的DeepSP模型在减少计算时间的同时，预测结果与分子动力学模拟相当	NA	评估和优化单克隆抗体的开发性，以确保其作为治疗药物的成功	单克隆抗体的生物物理特性，如聚集倾向、溶解性和粘度	机器学习	NA	分子动力学模拟，机器学习	DeepSP	序列数据	137个抗体的12种生物物理特性
382	2024-11-29	Rapid in vivo EPID image prediction using a combination of analytically calculated attenuation and AI predicted scatter 2024-Nov-28, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17549 PMID:39607282	研究论文	本文提出了一种结合解析计算衰减和AI预测散射的体内EPID图像快速预测方法	使用深度学习模型替代传统的蒙特卡罗算法，实现更快的体内EPID图像预测	部分图像的低通过率是由于CBCT伪影和患者在CBCT和治疗之间发生的运动	测试使用患者数据创建深度学习模型预测体内EPID图像的可行性和可靠性	体内EPID图像的预测	计算机视觉	NA	卷积神经网络 (CNN)	卷积神经网络 (CNN)	图像	193个IMRT场/图像，来自93名患者，以及75个用于进一步验证的假体图像
383	2024-11-29	PharmacoNet: deep learning-guided pharmacophore modeling for ultra-large-scale virtual screening 2024-Nov-27, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d4sc04854g PMID:39568882	研究论文	本文介绍了PharmacoNet，一个用于超大规模虚拟筛选的深度学习引导的药效团建模框架	PharmacoNet是首个用于药效团建模的深度学习框架，能够在未见过的目标和配体上实现高泛化能力	NA	开发一种高效的虚拟筛选方法，用于早期药物发现	药效团建模和虚拟筛选	机器学习	NA	深度学习	深度学习框架	化合物	187百万个化合物
384	2024-11-29	The 'golden fleece of embryology' eludes us once again: a recent RCT using artificial intelligence reveals again that blastocyst morphology remains the standard to beat 2024-Nov-27, Human reproduction (Oxford, England) DOI:10.1093/humrep/deae263 PMID:39602554	研究论文	本文探讨了使用人工智能（AI）进行胚胎选择的最新随机对照试验（RCT）结果，发现胚胎形态学仍然是评估胚胎质量的标准	本文首次报道了使用深度学习算法'iDAScore version 1'进行胚胎选择的RCT结果，并将其与标准形态学进行比较	该研究未能证明使用深度学习算法在临床妊娠率上非劣于标准形态学	探讨人工智能在胚胎选择中的应用，并评估其与传统形态学方法的比较效果	胚胎选择和评估	机器学习	NA	深度学习	深度学习算法	胚胎形态学数据	具体样本数量未在摘要中提及
385	2024-11-29	Development of an automated tool for the estimation of histological remission in ulcerative colitis using single wavelength endoscopy technology 2024-Nov-27, Journal of Crohn's & colitis DOI:10.1093/ecco-jcc/jjae180 PMID:39602814	研究论文	开发了一种基于单波长内窥镜技术的自动化工具，用于评估溃疡性结肠炎的组织学缓解	利用单波长内窥镜技术（SWE）和计算机辅助诊断（CAD）系统，通过深度学习模型提高了对溃疡性结肠炎组织学缓解的检测准确性	仅限于溃疡性结肠炎患者，且需要进一步验证在其他疾病中的适用性	评估基于单波长内窥镜技术的计算机辅助诊断系统在溃疡性结肠炎组织学缓解评估中的准确性	溃疡性结肠炎患者的组织学缓解	数字病理学	消化系统疾病	单波长内窥镜技术（SWE）	深度学习模型	图像	112名溃疡性结肠炎患者，共6926组对应的白光内窥镜（WLE）和单波长内窥镜（SWE）图像
386	2024-11-29	Fast motion-compensated reconstruction for 4D-CBCT using deep learning-based groupwise registration 2024-Nov-27, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad97c1 PMID:39602831	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的4D-CBCT运动补偿重建方法，通过深度学习增强的组间配准技术提高重建效率	使用深度学习进行组间配准，显著减少了运动模型生成的时间，同时保持了与传统方法相当的配准精度	未提及	提高4D-CBCT运动补偿重建的效率	4D-CBCT图像的运动模型	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	35名患者的4D-CT图像
387	2024-11-29	Residual Pix2Pix networks: streamlining PET/CT imaging process by eliminating CT energy conversion 2024-Nov-27, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad97c2 PMID:39602833	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的方法，使用残差Pix2Pix网络生成衰减校正的PET图像，从而简化PET/CT成像过程并消除CT能量转换的需求	提出了一种新的深度学习方法，无需使用CT图像和能量转换即可生成衰减校正的PET图像	需要临床试验来评估其在临床上的表现	开发一种无需CT图像和能量转换的PET图像衰减校正方法	37名健康成年人的脑部PET图像	计算机视觉	NA	深度学习	残差Pix2Pix网络	图像	4033张2D PET图像
388	2024-11-29	Comprehensive prediction and analysis of human protein essentiality based on a pretrained large language model 2024-Nov-27, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00733-1 PMID:39604646	研究论文	开发了一种基于预训练大语言模型的深度学习模型PIC，用于全面预测和分析人类蛋白质的必需性	PIC模型不仅在预测人类必需蛋白质方面显著优于现有方法，还能在人类、细胞系和小鼠三个层次上提供全面的预测结果	NA	开发一种新的计算方法来预测人类必需蛋白质，并评估其在不同生物模型中的适用性	人类必需蛋白质及其在不同生物模型中的变异	机器学习	NA	深度学习	预训练语言模型	蛋白质序列	617,462个人类微蛋白质
389	2024-11-29	Predicting Survival and Recurrence of Lung Ablation Patients Using Deep Learning-Based Automatic Segmentation and Radiomics Analysis 2024-Nov-27, Cardiovascular and interventional radiology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s00270-024-03912-9 PMID:39604700	研究论文	本文利用深度学习方法自动分割肺部肿瘤，并通过放射组学分析预测肺部消融患者的生存和复发情况	采用预训练的U-Net模型和U-shaped encoder-decoder transformer架构（UNETR）进行肺部肿瘤的自动分割，并结合放射组学特征进行生存和复发预测	研究样本量较小，且仅在单一机构进行回顾性分析	预测肺部消融患者的生存和肿瘤复发情况	接受图像引导热消融治疗的肺部肿瘤患者	计算机视觉	肺癌	放射组学分析	U-Net, UNETR, 支持向量机（SVM）	CT扫描图像	113名患者
390	2024-11-29	Introducing µGUIDE for quantitative imaging via generalized uncertainty-driven inference using deep learning 2024-Nov-26, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.101069 PMID:39589260	研究论文	本文提出了µGUIDE，一个通用的贝叶斯框架，用于从任何给定的生物物理模型或信号表示中估计组织微结构参数的后验分布，并以扩散加权磁共振成像为例进行了演示	µGUIDE利用新的深度学习架构进行自动信号特征选择，结合基于模拟的推理和后验分布的高效采样，绕过了传统贝叶斯方法的高计算和时间成本，并且不依赖于采集约束来定义模型特定的摘要统计	NA	开发一种新的贝叶斯框架，用于从生物物理模型中估计组织微结构参数的后验分布	组织微结构参数的后验分布	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习架构	图像	NA
391	2024-11-29	MUC5B Genotype and Other Common Variants are Associated with Computational Imaging Features of UIP 2024-Nov-26, Annals of the American Thoracic Society IF:6.8Q1 DOI:10.1513/AnnalsATS.202401-022OC PMID:39591102	研究论文	研究探讨了MUC5B基因型和其他常见变异与特发性肺纤维化（IPF）患者计算机影像特征之间的关系	利用深度学习技术分析CT影像特征，发现特定基因变异与计算机分类的UIP模式相关	未发现常见变异与纤维化程度通过计算机影像分析的关联，且MUC5B、FAM13A或ZKSCAN1与视觉评估的UIP模式无显著关联	确定IPF患者的遗传风险谱是否能识别独特的计算机影像表型	IPF患者的遗传风险谱与计算机影像特征	数字病理学	肺部疾病	深度学习	深度学习模型	影像	334名IPF患者
392	2024-11-29	Interformer: an interaction-aware model for protein-ligand docking and affinity prediction 2024-Nov-25, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54440-6 PMID:39587070	研究论文	本文提出了一种名为Interformer的模型，用于蛋白质-配体对接和亲和力预测，该模型基于Graph-Transformer架构，并利用交互感知混合密度网络捕捉非共价相互作用	引入了一种交互感知混合密度网络和负采样策略，以提高亲和力预测的准确性和泛化能力	NA	提高蛋白质-配体对接和亲和力预测的准确性和可解释性	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	Graph-Transformer	Interformer	蛋白质-配体相互作用数据	使用了广泛使用的公开数据集和内部数据集
393	2024-11-29	ExCS: accelerating code search with code expansion 2024-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-73907-6 PMID:39587104	研究论文	本文介绍了一种名为ExCS的创新代码搜索工具，通过代码扩展加速代码搜索过程，同时保持高准确性	ExCS在离线阶段采用代码扩展，利用对潜在查询的预测来丰富代码的语义深度，并在在线检索时优先使用基于信息检索的方法来快速定位候选代码	NA	提高开发者在大型代码库中搜索和重用代码的效率	代码搜索工具ExCS的开发与评估	自然语言处理	NA	深度学习驱动的神经排序模型	神经网络模型	代码	Java数据集，来自CodeSearchNet
394	2024-11-29	MedSegBench: A comprehensive benchmark for medical image segmentation in diverse data modalities 2024-Nov-25, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04159-2 PMID:39587124	研究论文	本文介绍了MedSegBench，一个用于评估多种数据模式下医学图像分割深度学习模型的综合基准	MedSegBench涵盖了广泛的医学图像数据模式，包括超声、MRI和X射线，并提供了标准化数据集和多种编码器/解码器网络，促进了通用医学任务模型的开发	NA	评估和促进医学图像分割深度学习模型的发展	医学图像分割模型在不同数据模式下的性能	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	超过60,000张图像，涵盖35个数据集
395	2024-11-29	The risk of shortcutting in deep learning algorithms for medical imaging research 2024-11-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79838-6 PMID:39587148	研究论文	本文探讨了深度学习算法在医学影像研究中存在的捷径学习问题及其潜在风险	首次详细分析了深度学习模型在医学影像研究中可能利用的捷径学习现象，并展示了其复杂性和难以防范的特点	研究仅限于使用ResNet18模型进行分析，未涵盖其他深度学习模型；实验结果可能受限于特定的数据集和任务	揭示深度学习算法在医学影像研究中可能存在的捷径学习问题，并提出对这类研究的评估标准进行提升的必要性	深度学习模型在医学影像中的应用及其潜在的捷径学习风险	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	未明确提及具体样本数量
396	2024-11-29	Deep learning-accelerated T2WI of the prostate for transition zone lesion evaluation and extraprostatic extension assessment 2024-11-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79348-5 PMID:39587164	研究论文	本文研究了深度学习加速的T2加权成像（DLR T2WI）在前列腺移行区病变评估和前列腺外扩展评估中的应用	DLR T2WI相比传统的TSE T2WI显著减少了扫描时间，同时保持了相似的诊断准确性	研究为回顾性分析，且样本量相对较小	评估DLR T2WI在前列腺移行区病变评估和前列腺外扩展评估中的效率和准确性	前列腺移行区病变和前列腺外扩展	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	NA	图像	162名患者
397	2024-11-29	Intrusion detection in software defined network using deep learning approaches 2024-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79001-1 PMID:39587182	研究论文	本文研究了在软件定义网络（SDN）中使用深度学习方法进行入侵检测	本文提出了两种新的深度学习模型（CNN-LSTM和Transformer）用于SDN网络中的入侵检测，并展示了其在准确性上的优越性	本文未详细讨论模型的计算复杂性和实时性能	开发先进的深度学习模型以应对SDN网络中的新型攻击向量	SDN控制器及其在网络中的安全性	机器学习	NA	深度学习	CNN-LSTM, Transformer	网络流量数据	使用InSDN数据集进行训练和测试
398	2024-11-29	Prognostic and predictive value of pathohistological features in gastric cancer and identification of SLITRK4 as a potential biomarker for gastric cancer 2024-11-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80292-7 PMID:39587240	研究论文	本研究旨在开发一种基于病理图像的定量特征模型，用于评估胃癌患者的预后，并识别SLITRK4作为潜在的胃癌生物标志物	本研究创新性地结合了多实例学习和深度学习技术，从病理图像中提取特征，并使用Lasso-Cox回归模型进行特征降维，以提高胃癌患者的预后分层准确性	本研究的样本量相对较小，且仅使用了The Cancer Genome Atlas的数据，可能限制了模型的泛化能力	开发一种基于病理图像的定量特征模型，用于评估胃癌患者的预后，并识别潜在的生物标志物	胃癌患者的病理图像和转录组数据	数字病理学	胃癌	多实例学习、Lasso-Cox回归	深度学习模型	图像	165名胃癌患者
399	2024-11-29	Deep mutual learning on hybrid amino acid PET predicts H3K27M mutations in midline gliomas 2024-Nov-25, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00760-1 PMID:39587279	研究论文	本文提出了一种基于深度互学习的方法，利用混合氨基酸PET图像预测中线胶质瘤中的H3K27M突变	本文创新性地引入了一种辅助训练（AT）方案，使MET和FET学习之间相互受益，从而提高预测效率	NA	优化非侵入性预测中线胶质瘤中H3K27M突变状态的效率	中线胶质瘤中的H3K27M突变状态	计算机视觉	神经系统疾病	PET	CNN	图像	内部交叉验证90例，外部测试19例，连续测试21例
400	2024-11-29	Deep learning model using continuous skin temperature data predicts labor onset 2024-Nov-25, BMC pregnancy and childbirth IF:2.8Q1 DOI:10.1186/s12884-024-06862-9 PMID:39587525	研究论文	本文研究了连续皮肤温度数据在预测人类分娩开始中的应用，并开发了一种基于深度学习模型的预测工具	首次将深度学习模型应用于连续皮肤温度数据，以预测分娩开始时间	研究样本量较小，且仅限于自发分娩和人工诱导分娩的比较	探讨连续体温变化与分娩开始的关系，并开发一种预测分娩开始的深度学习模型	孕妇的连续皮肤温度数据和分娩类型	机器学习	NA	深度学习	AE-LSTM	连续皮肤温度数据	91名孕妇，其中54名自发分娩，37名人工诱导分娩或剖宫产