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
841	2024-11-17	Two-Stream Modality-Based Deep Learning Approach for Enhanced Two-Person Human Interaction Recognition in Videos 2024-Nov-03, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24217077 PMID:39517974	研究论文	本文提出了一种基于双流深度学习的视频中两人交互识别系统，通过提取骨骼和RGB信息的分层特征来提高识别的准确性和可靠性	本文创新性地使用了YOLOv8-Pose进行人体姿态提取，并结合LSM模块和密集层增强特征；同时利用SAM模型进行分割网格生成，并通过LSTM和GRU提取长程依赖特征，最终通过自定义过滤函数提高计算效率	NA	提高视频中两人交互识别的准确性和可靠性	视频中两人之间的交互行为	计算机视觉	NA	YOLOv8-Pose, SAM, LSTM, GRU	双流深度学习模型	视频	两个基准数据集
842	2024-11-17	NFSA-DTI: A Novel Drug-Target Interaction Prediction Model Using Neural Fingerprint and Self-Attention Mechanism 2024-Nov-03, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms252111818 PMID:39519369	研究论文	提出了一种名为NFSA-DTI的新型药物-靶点相互作用预测模型，结合神经指纹和自注意力机制，有效整合药物分子和目标序列的局部和全局特征	引入神经指纹方法提取药物分子的全局特征，并利用自注意力机制增强CNN在捕获目标氨基酸序列中子序列之间长距离依赖关系的能力	现有方法过度依赖单一编码器提取的局部特征，且对药物-靶点相互作用对中局部关键相互作用位点的建模和学习不足	改进药物-靶点相互作用预测的深度学习方法	药物分子和目标序列的局部和全局特征	机器学习	NA	神经指纹方法，自注意力机制	CNN	序列	三个基准数据集
843	2024-11-17	Preventing future zoonosis: SARS-CoV-2 mutations enhance human-animal cross-transmission 2024-Nov, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109101 PMID:39243518	研究论文	研究探讨了SARS-CoV-2病毒的突变如何增强人畜共患病的传播	构建了一个多任务深度学习模型MT-TopLap，用于预测RBD突变对不同物种ACE2结合自由能的影响	NA	研究SARS-CoV-2病毒突变如何影响人畜共患病的传播	SARS-CoV-2病毒的RBD突变及其对人畜共患病传播的影响	机器学习	NA	深度学习	多任务深度学习模型	突变扫描数据	包括人类、猫、蝙蝠、鹿和仓鼠等多种物种
844	2024-11-17	BOATMAP: Bayesian Optimization Active Targeting for Monomorphic Arrhythmia Pace-mapping 2024-Nov, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109201 PMID:39342676	研究论文	本文介绍了一种名为BOATMAP的新型主动学习方法，用于从12导联心电图（ECG）中定位心室激活的来源，以指导心室心动过速的消融治疗	BOATMAP通过反转传统机器学习解决方案中的输入-输出关系，学习目标ECG与节律ECG之间的相似性作为节律位点坐标的函数，并使用高斯过程（GP）作为代理模型，迭代地优化相似性景观，同时为临床医生提供下一个最佳节律位点的建议	NA	开发一种主动学习方法，以提高从12导联心电图中定位心室激活来源的准确性，从而增强临床决策	心室心动过速患者的心室激活来源	机器学习	心血管疾病	高斯过程（GP）	NA	心电图（ECG）	在不同心脏几何形状和组织特性的真实模拟环境中测试，平均使用8.0±4.0个节律位点达到3.9±3.6mm的定位精度
845	2024-11-17	Joint self-supervised and supervised contrastive learning for multimodal MRI data: Towards predicting abnormal neurodevelopment 2024-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2024.102993 PMID:39369634	研究论文	本文提出了一种结合自监督和监督对比学习的联合方法，用于多模态MRI数据的特征表示学习，旨在预测神经发育异常	本文的创新点在于提出了一种新的联合自监督和监督对比学习方法，能够将异质的多模态特征投影到一个共享的公共空间，从而整合不同模态和相似样本之间的互补和相似信息	NA	本文的研究目的是开发一种能够有效融合多模态MRI数据特征的方法，以提高对神经发育异常的预测能力	本文的研究对象是多模态MRI数据，包括结构、扩散张量和功能磁共振成像数据	计算机视觉	神经发育异常	MRI	对比学习	多模态MRI数据	两个独立数据集
846	2024-11-17	Energy-integrating detector based ultra-high-resolution CT with deep learning reconstruction for the assessment of calcified lesions in coronary artery disease 2024 Nov-Dec, Journal of cardiovascular computed tomography IF:5.5Q1 DOI:10.1016/j.jcct.2024.09.014 PMID:39379200	研究论文	本研究比较了基于能量积分探测器的超高清CT在冠状动脉疾病钙化病变图像质量上，使用深度学习重建（DLR）与模型基础迭代重建（MBIR）的效果	本研究首次比较了DLR和MBIR在EID-based UHRCT上对冠状动脉疾病钙化病变图像质量的影响，并发现DLR在图像质量和重建时间上均优于MBIR	本研究仅在模拟研究和临床研究中进行了比较，未涉及其他类型的病变或疾病	比较DLR和MBIR在EID-based UHRCT上对冠状动脉疾病钙化病变图像质量的影响	冠状动脉疾病的钙化病变	计算机视觉	心血管疾病	深度学习重建（DLR），模型基础迭代重建（MBIR）	NA	图像	73个钙化病变，62名患者
847	2024-11-17	Harnessing the optimization of enzyme catalytic rates in engineering of metabolic phenotypes 2024-Nov, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012576 PMID:39495797	研究论文	本文介绍了一种基于约束模型的代谢工程方法OKO，用于预测通过酶催化率优化提高目标化合物产量的策略	提出了OKO方法，结合酶约束代谢模型和深度学习模型，预测代谢工程策略，并展示了其在提高化合物产量方面的有效性	尚未在实际生物系统中验证OKO方法的策略，且未探讨所有可能的代谢工程策略	开发一种计算方法，预测基于酶催化率变化的代谢工程策略，以提高目标化合物的产量	大肠杆菌和酿酒酵母的代谢模型，以及通过酶催化率优化提高化合物产量的策略	代谢工程	NA	约束模型	NA	代谢模型	大肠杆菌和酿酒酵母的代谢模型，涉及超过40种化合物的产量优化
848	2024-11-17	Comparing machine learning and deep learning models to predict cognition progression in Parkinson's disease 2024-Nov, Clinical and translational science DOI:10.1111/cts.70066 PMID:39513668	研究论文	比较机器学习和深度学习模型在预测帕金森病认知进展中的表现	首次系统比较了浅层马尔可夫模型、深度循环模型（LSTM）和非循环模型（TFT）在预测帕金森病认知进展中的表现	研究仅使用了Parkinson's Progression Marker Initiative的数据，样本量有限	比较不同模型在预测帕金森病认知进展中的准确性	帕金森病患者和非患者的认知进展	机器学习	帕金森病	NA	LSTM, TFT	临床数据	917人（53%帕金森病患者；30%帕金森病高风险人群；17%健康对照组）
849	2024-11-17	The Evolution of Artificial Intelligence in Medical Imaging: From Computer Science to Machine and Deep Learning 2024-Nov-01, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16213702 PMID:39518140	综述	本文回顾了人工智能在医学影像中的发展历程，从计算机科学到机器学习和深度学习	本文介绍了深度学习算法在医学影像分析中的应用，包括卷积神经网络和生成模型，并探讨了自然语言处理在电子健康记录文本分析中的应用	本文指出人工智能在医疗保健中的关键问题，包括需要临床试验证明其有效性、解释性和伦理问题	探讨人工智能在医学影像中的应用及其发展趋势	人工智能技术在医学影像中的应用，包括图像分析、文本分析和电子健康记录处理	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	NA
850	2024-11-17	Automated Diagnosis of Knee Osteoarthritis Using ResNet101 on a DEEP:PHI: Leveraging a No-Code AI Platform for Efficient and Accurate Medical Image Analysis 2024-Nov-01, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14212451 PMID:39518418	研究论文	本研究评估了使用无代码AI平台DEEP:PHI实现的深度学习模型在诊断和分级膝关节骨关节炎（OA）中的效果	利用无代码AI平台DEEP:PHI实现深度学习模型，简化了AI在医疗领域的应用，无需广泛的编程专业知识	NA	评估深度学习模型在诊断和分级膝关节骨关节炎中的有效性	膝关节骨关节炎的诊断和分级	计算机视觉	骨关节炎	深度学习	ResNet101	图像	1526名患者的膝关节X光数据
851	2024-11-17	DeepDualEnhancer: A Dual-Feature Input DNABert Based Deep Learning Method for Enhancer Recognition 2024-Nov-01, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms252111744 PMID:39519295	研究论文	提出了一种基于DNABert和多尺度卷积神经网络、BiLSTM的深度学习方法DeepDualEnhancer，用于增强子识别	结合了DNABert和多尺度卷积神经网络、BiLSTM，以及引入了基因组信号输入的DeepDualEnhancer-genomic方法	未提及	开发一种高效的方法用于增强子识别	增强子及其在基因表达调控中的作用	机器学习	NA	多尺度卷积神经网络、BiLSTM、transformer序列注意力机制	CNN、BiLSTM、transformer	DNA序列、基因组信号	未提及具体数量，但收集了新的增强子-启动子相互作用领域的数据集
852	2024-11-17	Interstitial lung disease associated with anti-aminoacyl-tRNA synthetase syndrome: quantitative evaluation of CT after initial treatment and long-term follow-up 2024-Nov, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851241281492 PMID:39530602	研究论文	本文使用深度学习算法评估抗氨酰tRNA合成酶综合征相关间质性肺疾病的治疗反应和长期病程	利用深度学习算法进行肺部分割、病变特征化和量化，以减少视觉评估中的观察者间和观察者内的误差	样本量相对较小，且仅限于抗氨酰tRNA合成酶综合征相关的间质性肺疾病患者	评估抗氨酰tRNA合成酶综合征相关间质性肺疾病的治疗反应和长期病程	抗氨酰tRNA合成酶综合征相关的间质性肺疾病患者	计算机视觉	间质性肺疾病	深度学习	NA	CT图像	68名患者接受初始治疗前后的CT扫描，43名患者接受长期随访CT扫描
853	2024-11-15	The utilization of artificial intelligence in enhancing 3D/4D ultrasound analysis of fetal facial profiles 2024-Nov-26, Journal of perinatal medicine IF:1.7Q2 DOI:10.1515/jpm-2024-0347 PMID:39383043	研究论文	本文探讨了人工智能在增强胎儿面部轮廓3D/4D超声分析中的应用	通过机器学习和深度学习算法，AI能够准确高效地解读复杂的3D/4D超声数据，提升产前诊断和护理的准确性、一致性和效率	NA	研究人工智能在产科领域中3D/4D超声分析的应用	胎儿面部轮廓的3D/4D超声数据	计算机视觉	NA	机器学习深度学习	NA	图像	NA
854	2024-11-15	Development of Neural Network Potentials for Studying Chemical Behaviors of La3+/Nd3+ Ions in Molten LiCl-KCl-CsCl in Combination with Raman Spectroscopy 2024-Nov-14, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.4c04750 PMID:39485007	研究论文	研究了在LiCl-KCl-CsCl熔盐中La3+/Nd3+离子的化学行为，结合拉曼光谱和深度学习技术	使用神经网络势能（NNP）结合拉曼光谱和大尺度分子动力学（MD）模拟，揭示了La/Nd离子在高温下形成稳定的八面体络合物的倾向	NA	研究熔盐中La3+/Nd3+离子的配位化学	La3+/Nd3+离子在LiCl-KCl-CsCl熔盐中的化学行为	化学	NA	拉曼光谱、深度学习、分子动力学（MD）模拟	神经网络（NNP）	熔盐化学数据	NA
855	2024-11-15	Deep Learning Enhanced in Situ Atomic Imaging of Ion Migration at Crystalline-Amorphous Interfaces 2024-Nov-13, Nano letters IF:9.6Q1 DOI:10.1021/acs.nanolett.4c04472 PMID:39494996	研究论文	本文构建了一种原位双倾斜电操纵器，结合深度学习图像增强技术，在晶体-非晶界面观察钾离子迁移和微结构演化	首次在扫描透射电子显微镜中结合深度学习图像增强技术，显著提高了原子图像的分辨率，观察到钾离子在晶体-非晶界面的迁移和微结构变化	NA	深入理解离子在界面处的传输机制，以改进能源存储和神经形态计算等应用的性能	钾离子在锑硒化物晶体-非晶界面的迁移和微结构演化	计算机视觉	NA	扫描透射电子显微镜	深度学习	图像	NA
856	2024-11-15	Imaging error reduction in radial cine-MRI with deep learning-based intra-frame motion compensation 2024-Nov-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad8831 PMID:39419112	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的径向电影MRI内帧运动补偿技术，以减少目标定位误差	提出了一种新的TransSin-UNet网络，通过模拟运动依赖的径向采样生成数据集，并在不同数据集上进行训练和评估，显著提高了图像质量和目标定位精度	仅在模拟数据集上进行了验证，尚未在实际临床环境中进行测试	提高径向电影MRI在实时运动管理中的准确性	径向电影MRI图像中的目标定位误差	计算机视觉	肺癌	深度学习	TransSin-UNet	图像	25个4D数字人体肺部癌症模型
857	2024-11-15	Uncertainty Qualification for Deep Learning-Based Elementary Reaction Property Prediction 2024-Nov-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01358 PMID:39441973	研究论文	本文研究了基于深度学习的基元反应性质预测中的不确定性量化问题	本文将图卷积神经网络与三种不确定性预测技术（深度集成、蒙特卡罗 dropout 和证据学习）结合，提供了不确定性量化的见解，并展示了深度集成模型在估计预测不确定性方面的优越性	NA	研究基元反应性质预测中的不确定性量化问题	基元反应的热力学和动力学性质	机器学习	NA	深度学习	图卷积神经网络 (GCNN)	数据集	多个基元反应性质数据集
858	2024-11-15	Discovery of Highly Bioactive Peptides through Hierarchical Structural Information and Molecular Dynamics Simulations 2024-Nov-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01006 PMID:39466714	研究论文	本文介绍了一种利用分层结构信息和分子动力学模拟来发现高生物活性肽的创新方法	本文提出了一种名为Ladderpath的新策略，基于算法信息理论，用于快速生成和增强新型肽设计的效率和清晰度	本文未提及具体的局限性	开发针对髓系细胞白血病-1蛋白的新型BH3样肽抑制剂	BH3样肽抑制剂及其对髓系细胞白血病-1蛋白的抑制活性	NA	癌症	分子动力学模拟	NA	肽序列	8个已知的生物活性BH3肽序列
859	2024-11-15	Multimodal Representation Learning via Graph Isomorphism Network for Toxicity Multitask Learning 2024-Nov-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01061 PMID:39432821	研究论文	本文提出了一种多模态图同构网络（MMGIN）模型，用于化合物毒性多任务学习	引入了多模态表示学习模型，结合指纹和分子图，通过双通道结构独立学习表示，并采用前馈神经网络进行多任务学习	NA	解决化合物毒性计算任务的多样性和复杂性问题	化合物毒性分类和多类别分类	机器学习	NA	图同构网络	前馈神经网络	指纹和分子图	基于TOXRIC数据集构建的化合物毒性多任务学习（CTMTL）数据集和Tox21数据集
860	2024-11-15	AlphaFold Meets De Novo Drug Design: Leveraging Structural Protein Information in Multitarget Molecular Generative Models 2024-Nov-11, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00309 PMID:39475544	研究论文	本文介绍了一种多目标变压器模型，利用AlphaFold生成的蛋白质嵌入信息进行从头药物设计	本文创新性地将AlphaFold的蛋白质嵌入信息应用于多目标分子生成模型中，展示了其在药物设计中的潜力	本文未详细讨论模型在实际药物开发中的应用效果	研究如何利用深度学习和生成模型进行虚拟筛选和从头药物设计	多目标变压器模型和AlphaFold生成的蛋白质嵌入信息	机器学习	NA	AlphaFold	变压器模型	蛋白质嵌入信息	涉及多种蛋白质，包括稀有配体生物活性数据的蛋白质