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
561	2024-11-29	A Highly-Sensitive Omnidirectional Acoustic Sensor for Enhanced Human-Machine Interaction 2024-Nov, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202413086 PMID:39410724	研究论文	本文介绍了一种具有全方位声源识别和跟踪能力的高灵敏度自供电摩擦电立体声声学传感器（SAS），用于增强人机交互	该传感器通过3D结构配置实现全方位声源识别和跟踪，具有高灵敏度和宽频率响应范围，能够在嘈杂环境中实现98%的深度学习识别准确率	NA	提高智能机器人中人机交互的自然性和效率	全方位声源的准确识别和跟踪	NA	NA	摩擦电技术	深度学习	音频信号	NA
562	2024-11-29	Classifying Tumor Reportability Status From Unstructured Electronic Pathology Reports Using Language Models in a Population-Based Cancer Registry Setting 2024-Nov, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI.24.00110 PMID:39561305	研究论文	本文介绍了一种基于自然语言处理（NLP）的管道，通过微调预训练语言模型（LMs）来分类电子病理报告中肿瘤的可报告状态	采用深度学习方法，通过微调预训练语言模型GatorTron和BlueBERT，显著提高了分类准确性	需要大量病理报告数据进行微调，且依赖于预训练模型的性能	提高基于人群的癌症登记处（PBCRs）中肿瘤报告状态分类的准确性	电子病理报告中的肿瘤可报告状态	自然语言处理	NA	自然语言处理（NLP）	预训练语言模型（LMs）	文本	微调数据集包含40,000份2021年的报告，测试数据集包含10,000份2021年的报告、20,000份2022年的报告和400份2023年的报告
563	2024-11-29	Deep Learning and Single-Cell Sequencing Analyses Unveiling Key Molecular Features in the Progression of Carotid Atherosclerotic Plaque 2024-Nov, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.70220 PMID:39586797	研究论文	本研究利用单细胞RNA测序和高维加权基因共表达网络分析，揭示了颈动脉粥样硬化斑块进展中的关键分子特征	首次识别出在高级斑块中显著增加浸润的单核细胞亚群，并基于单核细胞特征和机器学习方法准确区分高级斑块与早期斑块	NA	阐明免疫细胞在高级斑块进展中的作用，并探索诊断斑块进展的生物标志物	颈动脉粥样硬化斑块中的免疫细胞和分子特征	数字病理学	心血管疾病	单细胞RNA测序	卷积神经网络	基因数据	NA
564	2024-11-29	Deep or Shallow? A Comparative Analysis on the Oil Species Identification Based on Excitation-Emission Matrix and Multiple Machine Learning Algorithms 2024-Nov, Journal of fluorescence IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s10895-023-03511-w PMID:37962766	研究论文	本文比较了四种机器学习模型在基于激发-发射矩阵的油种识别中的表现	首次系统比较了深度学习模型与浅层学习模型在油种识别中的性能差异	深度学习模型在准确性上没有显著提升，且计算量大、运行时间长	评估不同机器学习模型在油种识别中的适用性	常见油种的激发-发射矩阵数据	机器学习	NA	激发-发射矩阵	随机森林、支持向量机、反向传播神经网络、深度卷积神经网络	激发-发射矩阵数据	若干常见油种
565	2024-11-29	A Dual-Module System for Copyright-Free Image Recommendation and Infringement Detection in Educational Materials 2024-Nov-01, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging10110277 PMID:39590741	研究论文	本文介绍了一种用于教育材料中无版权图像推荐和侵权检测的双模块系统	该系统结合了深度学习技术，使用卷积变分自编码器（CVAE）和视觉变换器（ViT）模型，实现了高效的版权侵权检测和无版权图像推荐	NA	旨在帮助教育工作者创建符合版权法规的教育材料	教育材料中的图像版权问题	计算机视觉	NA	深度学习	卷积变分自编码器（CVAE）、视觉变换器（ViT）	图像	65名教师参与的用户研究
566	2024-11-29	A Review of Application of Deep Learning in Endoscopic Image Processing 2024-Nov-01, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging10110275 PMID:39590739	综述	本文综述了深度学习在内窥镜图像处理中的应用，特别是卷积神经网络（CNNs）在疾病诊断中的显著提升	深度学习通过其卓越的特征提取和复杂模式分类能力，显著提高了内窥镜图像处理的效率和准确性	深度学习模型在内窥镜图像分析中仍需优化，包括需要大量标注数据和提高罕见或微妙病理的诊断精度	探讨深度学习在内窥镜图像处理中的当前优势和局限，并探索未来的研究方向，以促进其在临床实践中的应用	内窥镜图像处理中的深度学习应用	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
567	2024-11-29	Deep learning-based screening for locomotive syndrome using single-camera walking video: Development and validation study 2024-Nov, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000668 PMID:39591393	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于通过单摄像头步行视频筛查运动障碍综合征	首次使用计算机视觉技术进行姿态估计来诊断运动障碍综合征，提供了一种新颖且高效的筛查方法	模型在识别非运动障碍综合征病例时准确性较低	开发一种高效、非侵入性的方法来筛查运动障碍综合征，以简化诊断过程并加速治疗	运动障碍综合征的早期诊断和筛查	计算机视觉	NA	深度学习	计算机视觉模型	视频	训练集包含186个步行视频，外部验证集包含65个额外视频
568	2024-11-28	An optimal deep learning approach for breast cancer detection and classification with pre-trained CNN-based feature learning mechanism 2024-Nov-27, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2024.2430454 PMID:39601679	研究论文	本文提出了一种基于预训练CNN特征学习机制的最优深度学习方法，用于乳腺癌的检测和分类	本文创新性地采用了预训练的迁移学习模型进行分割和特征学习，并结合增强的布谷鸟搜索优化算法进行特征选择，最终使用ECSO-LSTM模型进行分类	NA	开发一种高精度的深度学习系统，用于乳腺癌的早期检测和分类	乳腺癌的超声图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	CNN, LSTM	图像	从BUSI数据集中收集的超声图像
569	2024-11-28	A combination of conserved and stage-specific lncRNA biomarkers to detect lung adenocarcinoma progression 2024-Nov-27, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2024.2431190 PMID:39601689	研究论文	研究通过整合网络方法探讨长链非编码RNA（lncRNA）在肺腺癌发生中的作用，并识别出阶段特异性和保守的lncRNA生物标志物	识别出一种保守和四种阶段特异的lncRNA作为基因组调控生物标志物，并利用深度学习成功区分肺腺癌及其不同进展阶段	NA	探讨lncRNA在肺腺癌进展中的分子机制，并识别潜在的lncRNA生物标志物	肺腺癌及其不同进展阶段的lncRNA表达模式	数字病理学	肺腺癌	深度学习	NA	表达谱	NA
570	2024-11-28	Assessing the effects of 5-HT2A and 5-HT5A receptor antagonists on DOI-induced head-twitch response in male rats using marker-less deep learning algorithms 2024-Nov-27, Pharmacological reports : PR IF:3.6Q2 DOI:10.1007/s43440-024-00679-1 PMID:39602080	研究论文	评估5-HT2A和5-HT5A受体拮抗剂对DOI诱导的雄性大鼠头部抽搐反应的影响，使用无标记深度学习算法	采用无标记深度学习算法（DeepLabCut和SimBA工具包）来检测头部抽搐反应，取代了传统的需要手术植入磁性标记的方法	NA	评估无标记深度学习算法检测头部抽搐反应的可行性	5-HT2A和5-HT5A受体拮抗剂对DOI诱导的雄性大鼠头部抽搐反应的影响	计算机视觉	NA	深度学习算法	DeepLabCut神经网络	视频	雄性大鼠
571	2024-11-27	Diagnosing Allergic Contact Dermatitis Using Deep Learning: Single-Arm, Pragmatic Clinical Trial with an Observer Performance Study to Compare Artificial Intelligence Performance with Human Reader Performance 2024-Nov-26, Dermatitis : contact, atopic, occupational, drug IF:4.0Q1 DOI:10.1089/derm.2024.0302 PMID:39587877	研究论文	研究使用深度学习诊断过敏性接触性皮炎，并通过观察者性能研究比较人工智能与人类读者的表现	首次将深度学习应用于过敏性接触性皮炎的诊断，并通过智能手机捕捉测试部位图像进行验证	模型的敏感性较低，且人类读者的表现有时优于算法	验证计算机视觉算法在不同Fitzpatrick皮肤类型中的诊断性能	过敏性接触性皮炎患者及其皮肤反应	计算机视觉	皮肤病	深度学习	NA	图像	206名参与者，平均年龄39岁，66%为女性，47%为Fitzpatrick皮肤类型IV-VI
572	2024-11-27	REDIportal: toward an integrated view of the A-to-I editing 2024-Nov-26, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkae1083 PMID:39588754	研究论文	介绍了一个名为REDIportal的专门数据库，用于收集和分析A-to-I RNA编辑位点	REDIportal数据库整合了来自TCGA项目的31项研究数据，并提供了与ELIXIR核心资源的互联，包括Ensembl、RNAcentral、UniProt和PRIDE	NA	开发一个集成的工具来应对当前表观转录组学的挑战	A-to-I RNA编辑位点及其在人类生理和疾病中的作用	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	RNA序列	约1600万个潜在的A-to-I编辑位点
573	2024-11-27	Deep Learning-Based DCE-MRI Automatic Segmentation in Predicting Lesion Nature in BI-RADS Category 4 2024-Nov-25, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01340-2 PMID:39586911	研究论文	研究基于深度学习的DCE-MRI自动分割在区分BI-RADS 4类乳腺病变中的优势	深度学习自动分割模型在区分BI-RADS 4类乳腺病变方面优于专业放射科医生，显著提高了诊断效率	NA	探讨基于深度学习的DCE-MRI自动分割在区分BI-RADS 4类乳腺病变中的优势	BI-RADS 4类乳腺病变	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	NA	图像	197名患者，包括64例恶性病例和133例良性病例
574	2024-11-27	Nomogram for predicting cervical lymph node metastasis of papillary thyroid carcinoma using deep learning-based super-resolution ultrasound image 2024-Nov-24, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-024-01601-0 PMID:39580761	研究论文	研究使用基于深度学习的超分辨率超声图像重建模型预测甲状腺乳头状癌患者颈部淋巴结转移的可行性和有效性	使用超分辨率重建的超声图像构建预测模型，显著提高了预测颈部淋巴结转移的性能	研究为回顾性研究，样本量有限，未来需进一步验证和扩大样本量	探讨基于深度学习的超分辨率超声图像重建模型在预测甲状腺乳头状癌患者颈部淋巴结状态中的可行性和有效性	甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结状态	计算机视觉	甲状腺癌	超分辨率技术	深度学习模型	超声图像	544名甲状腺乳头状癌患者
575	2024-11-27	Fusing multiplex heterogeneous networks using graph attention-aware fusion networks 2024-Nov-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78555-4 PMID:39582056	研究论文	本文提出了一种名为GRAF的框架，用于将多重异构网络转换为同构网络，以更适合图表示学习	GRAF框架通过基于注意力的邻域聚合，学习每个邻居节点和每个网络层的重要性，并根据学习到的注意力进行网络融合和边消除，最终使用图卷积网络进行节点分类	NA	开发一种能够处理多重异构网络的图神经网络框架	多重异构网络的转换和图表示学习	机器学习	NA	图神经网络	图卷积网络	图结构数据	四个不同领域的数据集
576	2024-11-27	HDBind: encoding of molecular structure with hyperdimensional binary representations 2024-Nov-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80009-w PMID:39578580	研究论文	本文提出了一种使用超维度二进制表示法（HDBind）对分子结构进行编码的方法，用于快速筛选潜在药物分子	首次将超维度计算（HDC）应用于现代药物分子库的快速高效筛选，并提出了基于HDC的图编码方法，显著优于以往工作	NA	开发超高效的预筛选工具，以提高药物设计的生产力	潜在药物分子及其与蛋白质目标的结合交互	机器学习	NA	超维度计算（HDC）	NA	分子数据	使用了MoleculeNet数据集和LIT-PCBA数据集
577	2024-11-27	MoAGL-SA: a multi-omics adaptive integration method with graph learning and self attention for cancer subtype classification 2024-Nov-23, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05989-y PMID:39580382	研究论文	提出了一种基于图学习和自注意力机制的多组学自适应整合方法MoAGL-SA，用于癌症亚型分类	该方法通过图学习生成患者关系图，并利用自注意力机制自适应地整合不同组学的图嵌入，解决了样本结构信息嵌入和灵活整合策略设计的挑战	NA	改进癌症亚型分类的特征学习和多组学数据整合	乳腺癌、肾乳头状细胞癌和肾透明细胞癌的亚型分类	机器学习	乳腺癌	图学习、自注意力机制	图卷积网络、自注意力机制	多组学数据	涉及乳腺癌、肾乳头状细胞癌和肾透明细胞癌的数据集
578	2024-11-27	Deep learning-based Emergency Department In-hospital Cardiac Arrest Score (Deep EDICAS) for early prediction of cardiac arrest and cardiopulmonary resuscitation in the emergency department 2024-Nov-23, BioData mining IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s13040-024-00407-8 PMID:39580434	研究论文	开发了一种基于深度学习的评分系统Deep EDICAS，用于急诊部门早期预测心脏骤停和心肺复苏	该研究首次探索了使用深度学习技术在心肺复苏检测任务中的应用，并提出了一种能够整合表格和时间序列数据以提高预测准确性的模型	尽管研究展示了深度学习在预测心脏骤停方面的有效性，但关于使用深度学习进行心肺复苏检测的文献仍然稀缺	研究旨在开发一种能够早期预测急诊部门心脏骤停和心肺复苏的深度学习模型	急诊部门的心脏骤停和心肺复苏事件	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	表格和时间序列数据	来自台湾大学医院的数据
579	2024-11-27	AI-powered detection and quantification of post-harvest physiological deterioration (PPD) in cassava using YOLO foundation models and K-means clustering 2024-Nov-23, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-024-01309-w PMID:39580444	研究论文	本研究开发了一种基于YOLO基础模型和K-means聚类的AI框架，用于检测和量化木薯采后生理性衰退（PPD）	本研究创新性地结合了SAM模型和YOLO基础模型，显著提高了PPD检测的准确性，并减少了误差	YOLO-NAS在训练过程中存在不稳定性，YOLOv7在所有类别中的表现最差	解决木薯采后生理性衰退（PPD）问题，减少经济损失	木薯采后生理性衰退（PPD）的检测和量化	计算机视觉	NA	深度学习（DL）	YOLO基础模型（YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9, YOLO-NAS）	图像	使用RGB图像进行检测和分类
580	2024-11-27	Supervised multiple kernel learning approaches for multi-omics data integration 2024-Nov-23, BioData mining IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s13040-024-00406-9 PMID:39580456	研究论文	本文提出了一种基于多核学习的多组学数据集成方法	本文提出了基于不同核融合策略的新型多核学习方法，并将其应用于支持向量机进行监督学习任务	NA	探索多组学数据集成的有效方法	多组学数据	机器学习	NA	多核学习	支持向量机	多组学数据	NA