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
181	2024-12-19	Cropformer: An Interpretable Deep Learning Framework for Crop Genome Prediction 2024-Dec-16, Plant communications IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.xplc.2024.101223 PMID:39690739	研究论文	本文提出了Cropformer，一个用于作物表型预测和下游任务探索的深度学习框架	Cropformer结合了卷积神经网络和多重自注意力机制，提高了预测精度和鲁棒性，并增强了基因分析和挖掘能力	NA	解决当前基因组选择中深度学习模型鲁棒性和可解释性低的问题	玉米、水稻、小麦、黍和番茄五种主要作物的表型预测	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络和自注意力机制	基因组数据	超过20种性状，涉及五种主要作物
182	2024-12-19	Improving real-time detection of laryngeal lesions in endoscopic images using a decoupled super-resolution enhanced YOLO 2024-Dec-13, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108539 PMID:39689500	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的SRE-YOLO方法，用于实时检测喉部病变，通过结合超分辨率增强的YOLOv8 nano模型，提高了病变检测的准确性和效率	本文创新性地将超分辨率分支与YOLOv8 nano模型结合，并在推理过程中解耦超分辨率分支，以保持低计算需求，同时提高检测精度	本文未详细讨论该方法在不同医疗资源条件下的适用性和推广性	开发一种高效的深度学习驱动的决策支持系统，用于实时检测喉部病变	喉部病变的实时检测	计算机视觉	喉癌	深度学习	YOLOv8 nano	图像	多中心数据集，涵盖多种喉部病理和采集模式
183	2024-12-19	[Artificial intelligence-powered robotic joint surgery:application,research progress,and prospects] 2024-Dec-13, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery] DOI:10.3760/cma.j.cn112139-20240922-00437 PMID:39690849	研究论文	本文探讨了人工智能在机器人关节手术中的应用、研究进展及未来展望	人工智能的集成提升了手术规划、注册、手术机械臂控制和机器人自主性的智能化水平	NA	探讨人工智能在机器人关节手术中的应用及其未来发展	机器人关节手术中的手术规划、注册、机械臂控制和机器人自主性	机器学习	NA	深度学习、强化学习、神经网络	深度学习模型、强化学习模型、神经网络模型	NA	NA
184	2024-12-19	A hybrid deep learning model based on signal decomposition and dynamic feature selection for forecasting the influent parameters of wastewater treatment plants 2024-Dec-12, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2024.120615 PMID:39674247	研究论文	本文提出了一种基于信号分解和动态特征选择的混合深度学习模型，用于预测污水处理厂的进水参数	引入了新的动态特征选择机制，实时优化特征选择，减少模型冗余，提高预测稳定性	未提及具体的局限性	提高化学需氧量（COD）和五日生化需氧量（BOD）预测的准确性，优化污水处理过程	污水处理厂的进水参数，如化学需氧量（COD）和五日生化需氧量（BOD）	机器学习	NA	深度学习	混合模型	时间序列数据	两个污水处理厂的数据
185	2024-12-19	ItpCtrl-AI: End-to-end interpretable and controllable artificial intelligence by modeling radiologists' intentions 2024-Dec-12, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2024.103054 PMID:39689443	研究论文	本文提出了一种名为ItpCtrl-AI的端到端可解释和可控的人工智能框架，模拟放射科医生的决策过程，并通过眼动模式生成注意力热图以辅助诊断	创新点在于通过模拟放射科医生的眼动模式，实现了模型的可解释性和可控性，并创建了与医学发现对齐的眼动数据集Diagnosed-Gaze++	NA	解决深度学习模型在计算机辅助诊断系统中缺乏可解释性的问题	放射科医生的决策过程和眼动模式	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
186	2024-12-19	Active learning for extracting rare adverse events from electronic health records: A study in pediatric cardiology 2024-Dec-12, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105761 PMID:39689449	研究论文	本文研究了如何通过主动学习从电子健康记录中自动提取与心脏导管插入术相关的罕见不良事件	本文创新点在于使用主动学习注释过程，使得在罕见疾病（如心脏导管插入术相关的不良事件）中，能够获取代表性数据集，从而训练深度学习模型	由于不良事件的稀有性，初始预筛选步骤得到的数据集不平衡，包含大量假阳性	自动化从电子病历文本中提取心脏导管插入术相关的不良事件	心脏导管插入术相关的不良事件	自然语言处理	心血管疾病	深度学习	文本分类器	文本	2980名患者
187	2024-12-19	"Sadness smile" curve: Processing emotional information from social network for evaluating thermal comfort perception 2024-Dec-12, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2024.104025 PMID:39689668	研究论文	本文通过分析社交网络中志愿者面部表情来评估热舒适感知，提出了一种基于深度学习的精确评估方法	本文创新性地提出了'悲伤微笑'曲线，通过面部表情分数预测热舒适感知，并使用ResNet模型进行验证	本文仅基于面部表情进行分析，未考虑其他可能影响热舒适感知的因素	研究如何通过社交网络中的面部表情信息来精确评估热舒适感知	志愿者在不同温度环境下的面部表情	机器学习	NA	深度学习	ResNet	图像	8314张面部照片，来自49个城市的82个公园的志愿者
188	2024-12-19	A deep learning approach to predict differentiation outcomes in hypothalamic-pituitary organoids 2024-12-06, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-024-07109-1 PMID:39643622	研究论文	本研究利用深度学习技术创建了一个模型，能够从类器官图像中预测垂体类器官的分化结果	本研究首次使用EfficientNetV2-S或Vision Transformer模型，结合VENUS-coupled RAX表达，能够以70%的准确率将类器官图像分类为三个类别，优于专家观察者的预测结果	本研究仅在特定条件下验证了模型的有效性，未来需要在更多样化的样本和临床环境中进行验证	开发一种能够预测垂体类器官分化结果的深度学习模型，以提高分化效率并应用于临床	人多能干细胞分化成的垂体类器官	机器学习	NA	深度学习	EfficientNetV2-S, Vision Transformer	图像	NA
189	2024-12-19	Seizure Sources Can Be Imaged from Scalp EEG by Means of Biophysically Constrained Deep Neural Networks 2024-Dec, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202405246 PMID:39473085	研究论文	研究了一种基于深度学习的源成像框架（DeepSIF），用于从药物难治性局灶性癫痫患者的脑电图（EEG）记录中成像癫痫活动	提出了DeepSIF框架，通过生物物理约束的深度神经网络从头皮EEG中成像癫痫源，并展示了其在空间和时间信息估计上的优越性	研究仅在药物难治性局灶性癫痫患者中进行了验证，未来需要在更多类型的癫痫患者中进行进一步验证	开发一种非侵入性方法，用于在药物难治性局灶性癫痫患者中成像癫痫活动的起源	药物难治性局灶性癫痫患者的癫痫活动起源	机器学习	癫痫	深度学习	深度神经网络	脑电图（EEG）	33名药物难治性局灶性癫痫患者的高密度（76通道）EEG记录
190	2024-12-19	Artificial intelligence: a primer for pediatric radiologists 2024-12, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-024-06098-x PMID:39556194	review	本文为儿科放射科医生介绍了人工智能（AI）的基本概念及其在儿科放射学中的应用	本文首次系统性地向儿科放射科医生介绍AI的基本概念和应用，旨在激发该领域进一步的探索和创新	本文主要为介绍性内容，未涉及具体的实验或应用案例	向儿科放射科医生介绍AI的基本概念及其在儿科放射学中的应用，并探讨其挑战和当前用途	儿科放射科医生及AI在儿科放射学中的应用	NA	NA	机器学习、深度学习、自然语言处理、生成式AI	NA	NA	NA
191	2024-12-19	Accurate RNA 3D structure prediction using a language model-based deep learning approach 2024-Dec, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02487-0 PMID:39572716	研究论文	本文介绍了一种基于语言模型的深度学习方法RhoFold+，用于准确预测RNA的三维结构	RhoFold+通过集成预训练的RNA语言模型和解决数据稀缺问题的技术，提供了一个全自动的端到端RNA 3D结构预测管道，并在多个评估中展示了其优于现有方法的性能	NA	开发一种能够准确预测RNA三维结构的方法，以促进RNA功能研究和RNA靶向药物开发	单链RNA的三维结构	机器学习	NA	深度学习	语言模型	序列	约2370万条RNA序列
192	2024-11-23	Large language modeling and deep learning shed light on RNA structure prediction 2024-Dec, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02488-z PMID:39572717	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
193	2024-12-19	Machine Learning-Based Prediction Model for ICU Mortality After Continuous Renal Replacement Therapy Initiation in Children 2024-Dec-01, Critical care explorations DOI:10.1097/CCE.0000000000001188 PMID:39688905	研究论文	本文开发并验证了基于机器学习模型预测接受连续肾脏替代治疗（CRRT）的儿童和年轻成年人在ICU和医院出院后的生存率	本文首次使用机器学习模型预测接受CRRT的儿童和年轻成年人在ICU和医院出院后的生存率，并展示了随机森林模型在预测ICU死亡率方面的优越性	本文的局限性在于样本量有限，且未使用深度学习算法进行更精确的模型生成	预测接受CRRT的儿童和年轻成年人在ICU和医院出院后的生存率	接受CRRT的儿童和年轻成年人	机器学习	NA	机器学习	随机森林（RF）、逻辑回归（LR）、决策树、梯度提升机、支持向量机	数值数据	933名患者，其中538名（54%）为男性，中位年龄为8.97岁
194	2024-12-19	Advances in Miniaturized Computational Spectrometers 2024-Dec, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202404448 PMID:39477813	综述	本文综述了微型计算光谱仪的发展，重点介绍了光谱编码和重建算法两个关键组件	通过引入计算资源，打破了传统微型光谱仪在尺寸和性能之间的权衡	NA	探讨微型计算光谱仪的原理、特点、最新进展及其在超光谱成像中的应用	微型计算光谱仪的光谱编码和重建算法	NA	NA	NA	NA	NA	NA
195	2024-12-19	DeePathNet: A Transformer-Based Deep Learning Model Integrating Multiomic Data with Cancer Pathways 2024-Dec-01, Cancer research communications IF:2.0Q3 DOI:10.1158/2767-9764.CRC-24-0285 PMID:39530738	研究论文	DeePathNet 是一种基于 Transformer 的深度学习模型，整合了多组学数据与癌症通路，用于增强癌症分析	DeePathNet 通过整合癌症特异性生物通路，利用基于 Transformer 的深度学习模型，在预测药物反应、癌症类型和亚型方面优于现有模型，并能实现通路级别的生物标志物发现	NA	开发一种新的深度学习模型，以整合多组学数据与癌症通路，提升癌症分析的准确性和治疗效果	癌症特异性生物通路、药物反应、癌症类型和亚型	机器学习	NA	Transformer	Transformer	多组学数据	NA
196	2024-12-19	Wise Roles and Future Visionary Endeavors of Current Emperor: Advancing Dynamic Methods for Longitudinal Microbiome Meta-Omics Data in Personalized and Precision Medicine 2024-Dec, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202400458 PMID:39535493	综述	本文探讨了动态方法在整合纵向微生物组多组学数据中的当前作用和未来愿景，特别是在个性化和精准医学中的应用	本文提出了最佳实践，并强调了创新技术，如统一分析框架和人工智能中的深度学习工具	缺乏验证分析协议和数据资源的金标准，以及不同纵向多组学研究之间的相互依赖性，是当前的主要挑战	探索动态方法在整合纵向微生物组多组学数据中的应用，以推动个性化和精准医学的发展	纵向微生物组多组学数据，包括微生物、代谢物、基因和其他实体	NA	NA	多组学数据分析	深度学习	多组学数据	NA
197	2024-12-19	Enhanced long short-term memory architectures for chaotic systems modeling: An extensive study on the Lorenz system 2024-Dec-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0238619 PMID:39689728	研究论文	本文介绍了一种增强型长短期记忆（LSTM）变体，并探讨其在多输入单输出混沌系统建模中的能力	提出了一种简化的LSTM架构，仅包含四个标准LSTM门中的三个，并进行了其他反馈修改	实验仅在Lorenz和Rössler系统上进行，可能限制了其普适性	研究增强型LSTM在混沌系统建模中的应用	Lorenz和Rössler混沌系统	机器学习	NA	NA	LSTM	数据集	使用MATLAB生成的Lorenz和Rössler系统数据集
198	2024-12-19	Monitoring Over Time of Pathological Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer Patients Through an Ensemble Vision Transformers-Based Model 2024-Dec, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.70482 PMID:39692281	研究论文	本研究开发了一种基于Vision Transformer（ViT）架构的集成深度学习模型，用于预测和监测乳腺癌患者在新辅助化疗（NAC）期间病理完全缓解（pCR）的情况	本研究首次提出使用Vision Transformer（ViT）模型对动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）进行分析，以监测NAC期间pCR的变化	本研究的样本量较小，且仅限于乳腺癌患者	开发一种能够预测和监测乳腺癌患者在新辅助化疗期间病理完全缓解情况的深度学习模型	乳腺癌患者在新辅助化疗期间的病理完全缓解情况	计算机视觉	乳腺癌	动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）	Vision Transformer（ViT）	图像	86名乳腺癌患者，其中37.2%的患者达到病理完全缓解（pCR）
199	2024-12-19	Comparing neural networks against click train detectors to reveal temporal trends in passive acoustic sperm whale detections 2024-Dec-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0034602 PMID:39692862	研究论文	本文比较了神经网络与点击序列检测器在被动声学监测中识别抹香鲸点击序列的性能，并研究了地中海抹香鲸亚群在巴利阿里群岛的时间和空间分布	本文首次比较了多假设跟踪（MHT）点击序列分类器与基于深度学习（DL）的声学分类器在识别抹香鲸点击序列方面的性能，并揭示了两种分类器在季节性和昼夜变化方面的兼容结果	两种自动分类器在训练站点上的表现优于新站点，表明其泛化能力有限	研究自动分类算法在从大规模声学数据集中提取生物学有用信息方面的优势和局限性	抹香鲸（Physeter macrocephalus）点击序列的分类及其在地中海巴利阿里群岛的时间和空间分布	机器学习	NA	深度学习（DL）	神经网络	声学记录	NA
200	2024-12-18	Deep learning model for diagnosis of venous thrombosis from lower extremity peripheral ultrasound imaging 2024-Dec-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.111318 PMID:39687013	研究论文	本研究旨在建立一个深度学习模型，用于通过下肢外周超声图像诊断深静脉血栓	本研究创新性地使用卷积神经网络（UNet和ResNet）进行图像分割，并开发了一个用户友好的应用程序，以便前线临床医生快速评估临床严重性并进行及时干预	NA	建立一个深度学习模型，用于通过超声图像诊断深静脉血栓	下肢外周超声图像中的深静脉血栓	计算机视觉	深静脉血栓	卷积神经网络	UNet, ResNet	图像	通过标准和便携式手持超声方法获得的静脉双工超声视频图像