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
1141	2024-09-13	Detecting the interaction between microparticles and biomass in biological wastewater treatment process with Deep Learning method 2024-Nov-15, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.175813 PMID:39191331	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于自动检测和量化生物废水处理过程中微粒与生物量的相互作用	本文创新性地使用深度学习模型（如Cascade Mask R-CNN）来自动检测微粒与生物量的相互作用，显著提高了检测精度和处理效率	本文未详细讨论深度学习模型在不同环境条件下的泛化能力	研究生物废水处理过程中微粒与生物量的相互作用	微粒与生物量的相互作用	计算机视觉	NA	深度学习	Cascade Mask R-CNN	图像	包含标记显微镜图像的'TU Delft-微粒与生物量相互作用'数据集
1142	2024-09-13	An unrolled neural network for accelerated dynamic MRI based on second-order half-quadratic splitting model 2024-Nov, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2024.110218 PMID:39069026	研究论文	本文提出了一种基于二阶半二次分裂模型的展开式神经网络，用于加速动态磁共振图像的重建	本文的创新点在于提出了一种基于二阶半二次分裂算法的展开式深度学习网络，并通过引入退化感知模块和信息融合变压器来提高重建效果	本文未提及具体的局限性	研究目的是减少动态磁共振图像重建的时间并提高重建质量	研究对象是动态磁共振图像的重建	计算机视觉	NA	半二次分裂算法	展开式神经网络	图像	未提及具体样本数量
1143	2024-09-13	An efficient dual-domain deep learning network for sparse-view CT reconstruction 2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108376 PMID:39173481	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的双域重建方法，用于稀疏视图CT重建，具有较小的训练参数和可比的运行时间	提出了一个高效的双域深度学习网络，用于稀疏视图CT重建，具有较小的训练参数和可比的运行时间	NA	研究模型在稀疏视图CT重建中的能力和临床价值	临床CT投影数据	计算机视觉	NA	深度学习	双域网络	投影数据	21个器官和解剖结构的数据
1144	2024-09-13	ATOMMIC: An Advanced Toolbox for Multitask Medical Imaging Consistency to facilitate Artificial Intelligence applications from acquisition to analysis in Magnetic Resonance Imaging 2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108377 PMID:39180913	研究论文	介绍了一个名为ATOMMIC的先进开源工具箱，用于多任务医学影像一致性，以促进从磁共振成像（MRI）采集到分析的人工智能应用	ATOMMIC通过深度学习模型实现多任务学习（MTL），以集成方式执行相关任务，旨在提高MRI领域的泛化能力	NA	通过多任务学习和确保任务、模型和数据集之间的一致性，推进MRI重建和分析	磁共振成像（MRI）重建、分割和定量参数图估计	计算机视觉	NA	深度学习	多任务学习（MTL）	图像	评估了25个深度学习模型在8个公开数据集上的表现
1145	2024-09-13	Improving ED admissions forecasting by using generative AI: An approach based on DGAN 2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108363 PMID:39182250	研究论文	本文探讨了使用基于DGAN的生成对抗网络来改进医院急诊部门患者入院预测的方法	本文采用了DoppelGANger算法，这是一种基于生成对抗网络的时间序列生成方法，用于生成合成数据以增强预测模型的性能	NA	本文旨在通过使用生成对抗网络生成合成数据来提高医院急诊部门患者入院预测的准确性	医院急诊部门的患者入院预测	机器学习	NA	生成对抗网络（GAN）	DoppelGANger	时间序列数据	使用了两个数据集，一个包含四年的训练数据和一年的测试数据，另一个包含三年的训练数据和两年的测试数据
1146	2024-09-13	On the application of hybrid deep 3D convolutional neural network algorithms for predicting the micromechanics of brain white matter 2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108381 PMID:39232375	研究论文	本文研究了混合深度3D卷积神经网络算法在预测脑白质微观力学特性中的应用	提出了多尺度3D ResNet (M3DR)算法，该算法在预测脑白质组织特性方面表现出比基线CNN算法更高的学习能力和性能	NA	开发能够预测脑白质各向异性复合特性的3D深度学习算法	脑白质的微观力学特性	计算机视觉	NA	深度学习	3D卷积神经网络 (CNN)	3D体素化数据	NA
1147	2024-09-13	Myo-regressor Deep Informed Neural NetwOrk (Myo-DINO) for fast MR parameters mapping in neuromuscular disorders 2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108399 PMID:39236561	研究论文	本文开发了一种名为Myo-Regressor Deep Informed Neural NetwOrk (Myo-DINO)的物理信息神经网络，用于在神经肌肉疾病中快速进行肌肉磁共振成像的参数映射	本文首次将深度学习应用于肌肉磁共振成像领域，以研究神经肌肉疾病，并提出了结合物理模型的深度学习方法，提高了模型的解释性和效率	本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同数据集上的表现	开发一种高效且可解释的深度学习方法，用于快速进行肌肉磁共振成像的参数映射	神经肌肉疾病的肌肉磁共振成像参数映射	计算机视觉	神经肌肉疾病	深度学习	U-Net	图像	2165个切片（来自232个受试者）
1148	2024-09-13	Metadata information and fundus image fusion neural network for hyperuricemia classification in diabetes 2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108382 PMID:39213898	研究论文	本文开发了一种深度学习算法，通过融合糖尿病患者的视网膜图像和元数据信息，实现对高尿酸血症的非侵入性检测	本文创新性地结合了视网膜图像和患者元数据，提高了高尿酸血症检测的准确性，并展示了深度学习网络在识别高尿酸血症时主要关注视网膜视盘区域	本文的局限性在于仅在糖尿病患者中进行了验证，且样本主要来自上海和英国，可能存在地域和人群的局限性	开发一种非侵入性的方法，通过视网膜图像和患者元数据检测糖尿病患者中的高尿酸血症	糖尿病患者的高尿酸血症检测	计算机视觉	糖尿病	深度学习算法	混合模型	图像和元数据	6091名糖尿病患者用于模型开发和内部验证，9327名糖尿病患者用于外部测试
1149	2024-09-13	Latent disentanglement in mesh variational autoencoders improves the diagnosis of craniofacial syndromes and aids surgical planning 2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108395 PMID:39213899	研究论文	本文探讨了交换解耦变分自编码器（SD-VAE）在Crouzon、Apert和Muenke综合征中的应用，通过3D网格数据分析头形，并辅助颅面手术规划	引入了一种基于光谱插值的新数据增强技术，并利用SD-VAE模型进行语义上有意义且解耦的潜在表示分析	NA	利用深度学习技术进行人类头部的形状分析，以改善颅面综合征的诊断和手术规划	Crouzon、Apert和Muenke综合征患者	计算机视觉	颅面综合征	变分自编码器（VAE）	交换解耦变分自编码器（SD-VAE）	3D网格	健康和综合征患者的3D网格数据集
1150	2024-09-11	Semi-Supervised Semantic Image Segmentation by Deep Diffusion Models and Generative Adversarial Networks 2024-Nov, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065724500576 PMID:39155691	研究论文	本文提出了一种结合生成对抗网络（GAN）和生成扩散模型的半监督语义图像分割方法	本文创新性地将生成扩散模型与EditGAN结合，提高了图像分割任务的性能	NA	减少图像分割任务中对大量像素级标注数据的依赖	多类和二进制标签的图像分割任务	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）、生成扩散模型	GAN	图像	多个分割数据集，包括ISIC数据集
1151	2024-09-11	2.5D deep learning based on multi-parameter MRI to differentiate primary lung cancer pathological subtypes in patients with brain metastases 2024-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111712 PMID:39222565	研究论文	本文研究了基于多参数MRI的2.5D深度学习模型在区分脑转移肺癌病理亚型中的应用	首次探讨了2.5D深度学习在区分脑转移肺癌病理亚型中的应用	研究为回顾性，样本量有限	开发一种有效的方法来区分脑转移肺癌的病理亚型	脑转移肺癌患者	计算机视觉	肺癌	多参数MRI	2.5D深度学习模型	图像	250名患者，其中训练集175名，测试集75名
1152	2024-09-11	Efficient EEG Feature Learning Model Combining Random Convolutional Kernel with Wavelet Scattering for Seizure Detection 2024-Nov, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065724500606 PMID:39252680	研究论文	本文提出了一种结合随机卷积核与小波散射网络的高效EEG特征学习模型，用于癫痫发作检测	将随机卷积核嵌入小波散射网络结构中，并结合ANOVA和MRMR方法筛选显著EEG特征，提高了模型的泛化性能和计算效率	NA	开发一种高效的EEG特征学习模型，用于癫痫发作检测	EEG信号和癫痫发作检测	机器学习	癫痫	随机卷积核变换（ROCKET）	小波散射网络	EEG信号	头皮和颅内EEG数据库
1153	2024-09-11	Advancing Glaucoma Diagnosis: Employing Confidence-Calibrated Label Smoothing Loss for Model Calibration 2024 Nov-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100555 PMID:39253549	研究论文	本文旨在通过使用一种名为置信校准标签平滑（CC-LS）损失函数的特殊损失函数来提高青光眼分类机器学习模型的校准	本文提出了一种新的置信校准标签平滑（CC-LS）损失函数，该函数结合了标签平滑和置信惩罚技术，专门用于青光眼检测，以在不牺牲准确性的情况下改进模型校准	NA	提高机器学习模型在青光眼分类中的校准	青光眼分类的机器学习模型	机器学习	眼科疾病	置信校准标签平滑（CC-LS）损失函数	深度学习模型	图像	外部数据集包括482张正常眼底图像和168张青光眼眼底图像，以及720张正常眼底图像和80张青光眼眼底图像；内部数据集包括每类4639张图像；验证集包括47913张正常眼底图像和1629张青光眼眼底图像
1154	2024-09-09	Psychological resilience is positively correlated with Habenula volume 2024-Nov-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2024.08.012 PMID:39151760	研究论文	研究心理韧性与人脑Habenula体积之间的正相关关系	首次探讨了Habenula体积与心理韧性之间的关系，并发现这种关系在女性中更为显著	由于横断面设计，无法分析Habenula体积在韧性适应过程中的动态变化	探讨心理韧性、Habenula体积与抑郁倾向之间的关系	健康成年人的心理韧性、Habenula体积及抑郁倾向	NA	NA	深度学习技术	NA	图像	110名健康参与者
1155	2024-09-07	Integrating multi-task and cost-sensitive learning for predicting mortality risk of chronic diseases in the elderly using real-world data 2024-Nov, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105567 PMID:39068894	研究论文	本文提出了一种结合多任务学习和成本敏感学习的深度学习框架，用于预测老年人慢性疾病的死亡风险	本文的创新点在于将多任务学习和成本敏感学习相结合，以解决慢性疾病患者共病和类别不平衡问题	NA	开发一种能够准确预测老年人慢性疾病死亡风险的深度学习框架	老年人慢性疾病的死亡风险	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	真实世界数据	482,145名患者（包括9,516例死亡）
1156	2024-09-07	Boosting the performance of molecular property prediction via graph-text alignment and multi-granularity representation enhancement 2024-Nov, Journal of molecular graphics & modelling IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.jmgm.2024.108843 PMID:39173218	研究论文	本文提出了一种通过图-文本对齐和多粒度表示增强来提升分子性质预测性能的方法	通过对比损失和交叉注意力机制在嵌入空间中对齐和融合图和文本特征，并引入多粒度信息增强分子表示	未提及	提升分子性质预测的准确性	分子性质预测	机器学习	NA	对比损失、交叉注意力机制	NA	图、文本	未提及
1157	2024-09-06	MalariaFlow: A comprehensive deep learning platform for multistage phenotypic antimalarial drug discovery 2024-Nov-05, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2024.116776 PMID:39173285	研究论文	本文介绍了一个名为MalariaFlow的综合深度学习平台，用于多阶段表型抗疟药物发现	本文创新性地整合了多种机器学习和深度学习模型，包括指纹、图和共表示方法，以提高抗疟药物活性预测的准确性，并开发了一个网络服务器MalariaFlow用于虚拟筛选和相似性搜索	本文未涵盖疟疾寄生虫的突变株，这些突变株具有不同程度的敏感性或抗性	加速抗疟药物发现，特别是针对疟疾寄生虫在人体宿主中的三个主要生命周期阶段（肝脏、无性血液和配子体）的抑制活性预测	407,404种独特化合物和410,654个生物活性数据点，涵盖十个疟疾表型和三个生命周期阶段	机器学习	疟疾	深度学习	FP-GNN	化合物数据	407,404种独特化合物和410,654个生物活性数据点
1158	2024-09-06	Discovery of AMPs from random peptides via deep learning-based model and biological activity validation 2024-Nov-05, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2024.116797 PMID:39197254	研究论文	本文通过深度学习模型从随机肽库中筛选出具有抗菌活性的多肽，并验证了其生物活性	利用深度学习构建多判别器模型，成功从30,000个随机肽中筛选出12个具有抗菌活性的多肽	仅在特定实验条件下验证了筛选出的多肽的抗菌活性，未进行大规模临床试验	发现具有临床应用潜力的新型抗菌肽	随机肽库中的抗菌肽	机器学习	NA	深度学习	多判别器模型	肽序列	30,000个随机肽
1159	2024-09-01	Real time detection and identification of fish quality using low-power multimodal artificial olfaction system 2024-Nov-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2024.126601 PMID:39079435	研究论文	研究通过优化气体传感材料和分析模式识别算法，开发了一种低功耗的多模态人工嗅觉系统，用于实时检测和识别鱼类品质	本研究通过引入不同的调制技术，开发了四种基于双金属氧化物的气体传感器，并结合深度学习模型提高了气体浓度识别的性能	NA	解决气体检测领域中单气体定量和混合气体识别的主要挑战	气体传感材料和模式识别算法	机器学习	NA	NA	CNN-LSTM	气体信号	四种基于双金属氧化物的气体传感器
1160	2024-09-01	Multilevel hybrid handcrafted feature extraction based depression recognition method using speech 2024-Nov-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2024.08.002 PMID:39127304	研究论文	本文介绍了一种基于多层次混合手工特征提取的抑郁症识别方法，通过分析语音音频信号来检测抑郁症。	该研究引入了一种创新的多层次混合特征提取分类模型，专门设计用于抑郁症检测，具有降低的时间复杂性。	NA	研究目的是通过机器学习模型自动检测抑郁症。	研究对象是语音音频信号。	机器学习	抑郁症	多层次离散小波变换（MDWT）	一维最近邻分类器	音频信号	使用了包含29个健康和23个重度抑郁症患者的音频信号的MODMA数据集。