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	2025-01-05	Advanced generative adversarial network for optimizing layout of wireless sensor networks 2024-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83957-5 PMID:39738794	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的优化方法，用于优化无线传感器网络（WSN）的布局设计	提出了一种新型的高级生成对抗网络（AGAN）结合Piranha Foraging Optimization Algorithm（PFOA）的方法，用于解决WSN布局优化问题，并在多个目标上优于现有方法	NA	优化无线传感器网络的布局设计，以提升网络性能	无线传感器网络（WSN）的布局设计	机器学习	NA	生成对抗网络（GAN）	AGAN（高级生成对抗网络）	NA	NA
382	2025-01-05	Machine Learning Quantification of Fluid Volume in Eyes With Retinal Vein Occlusion Treated With Aflibercept: The REVOLT Study 2024-Dec-30, Journal of vitreoretinal diseases IF:0.5Q4 DOI:10.1177/24741264241308495 PMID:39742143	研究论文	本研究评估了视网膜静脉阻塞（RVO）患者中缺血、视网膜液体和层厚度测量与视力（VA）结果的综合关系	使用深度学习算法对OCT图像进行液体分割，结合缺血指数和视网膜层厚度，提供了与视力变化最佳相关的综合模型	样本量较小，仅包含49只眼睛	评估视网膜静脉阻塞患者中缺血、视网膜液体和层厚度测量与视力结果的综合关系	视网膜静脉阻塞（RVO）患者	数字病理学	视网膜静脉阻塞	深度学习算法	深度学习	图像	49只眼睛
383	2025-01-05	DeepTGIN: a novel hybrid multimodal approach using transformers and graph isomorphism networks for protein-ligand binding affinity prediction 2024-Dec-29, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-024-00938-6 PMID:39734235	研究论文	本文提出了一种新颖的混合多模态方法DeepTGIN，结合了Transformer和图同构网络来预测蛋白质-配体结合亲和力	DeepTGIN结合了Transformer编码器和图同构网络，分别从蛋白质和配体中提取序列和图特征，解决了现有方法在探索蛋白质口袋和配体特征方面的局限性	NA	预测蛋白质-配体结合亲和力，以促进药物发现	蛋白质-配体结合亲和力	机器学习	NA	NA	Transformer, 图同构网络	序列数据, 图数据	PDBbind 2016核心集和PDBbind 2013核心集
384	2025-01-05	Microscopy image reconstruction with physics-informed denoising diffusion probabilistic model 2024-Dec-29, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-024-00331-z PMID:39739000	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的显微图像重建方法，通过将光传播的基本物理原理融入损失函数，提高了图像质量并减少了伪影	创新点在于将光传播的物理原理融入深度学习模型的损失函数中，并采用条件扩散模型进行图像重建	由于可用数据有限，研究依赖于合成数据集进行训练，可能影响模型在真实数据上的泛化能力	研究目标是提高显微图像的质量，减少由衍射和光学缺陷引起的伪影	研究对象是显微图像，特别是受衍射和光学缺陷影响的图像	计算机视觉	NA	深度学习	条件扩散模型	图像	使用合成数据集进行训练
385	2025-01-05	Image detection method for multi-category lesions in wireless capsule endoscopy based on deep learning models 2024-Dec-28, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v30.i48.5111 PMID:39735271	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的无线胶囊内窥镜图像中多类别病变的检测方法，旨在提高消化道疾病的诊断效率	提出了一种新的神经网络模型WCE_Detection，结合了双向特征金字塔网络（BiFPN）和Swin Transformer的自注意力机制，增强了多类别病变图像的特征表示	未明确提及样本的具体数量和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高消化道病变的自动识别和准确标注，以提升医生的诊断效率	消化道病变图像	计算机视觉	消化道疾病	深度学习	WCE_Detection, BiFPN, Swin Transformer	图像	未明确提及具体样本数量
386	2025-01-05	Utilization of artificial intelligence in the diagnosis of pes planus and pes cavus with a smartphone camera 2024-Dec-18, World journal of orthopedics IF:2.0Q2 DOI:10.5312/wjo.v15.i12.1146 PMID:39744730	研究论文	本研究开发了一种基于智能手机摄像头的深度学习算法，用于检测和分类扁平足和高弓足	利用智能手机摄像头和深度学习算法进行足部畸形的诊断，提供了一种低成本、无辐射且易于获取的筛查工具	研究仅在三级医院进行，样本可能不具有广泛代表性，且模型的性能仍需在更大规模的人群中验证	开发一种基于智能手机摄像头的深度学习算法，用于检测和分类扁平足和高弓足	扁平足和高弓足患者	计算机视觉	足部畸形	深度学习	CNN	图像	从两家骨科足踝诊所招募的参与者
387	2025-01-05	Deep Learning-Based Automated Optical Inspection System for the Additive Manufacturing of Diamond Tools 2024-Dec, 3D printing and additive manufacturing IF:2.3Q3 DOI:10.1089/3dp.2023.0208 PMID:39734731	研究论文	本文提出了一种基于改进YOLOv5s的自动化光学检测系统，用于检测金刚石磨粒在针孔上的吸附状态，以维持增材制造过程中每个基体中金刚石磨粒的种植率	改进的YOLOv5s模型通过添加检测头提取更高层次的语义信息，使用深度可分离卷积模块减少参数数量，并在适当位置添加坐标注意力以提高检测精度	针孔磨损后无法保证永久完全吸附金刚石磨粒	提高增材制造金刚石工具中金刚石磨粒的种植率和检测精度	金刚石磨粒在针孔上的吸附状态	计算机视觉	NA	自动化光学检测	YOLOv5s	图像	大量空缺和磨损的针孔数据
388	2025-01-05	Detection and prioritization of COVID-19 infected patients from CXR images: Analysis of AI-assisted diagnosis in clinical settings 2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.11.045 PMID:39734754	研究论文	本文介绍了基于AI的Covid放射成像系统（Co.R.S.A.）项目在意大利的显著成果，旨在开发一种先进的AI系统，用于从胸部X光（CXR）图像中诊断Covid-19肺炎	发布了公开的CORDA数据集，开发了用于Covid-19检测和优先级排序的深度学习管道，并通过专家放射科医生对开发的解决方案进行了临床验证，深入分析了数据和模型中可能存在的偏见	NA	开发一种先进的AI系统，用于从胸部X光（CXR）图像中诊断Covid-19肺炎	Covid-19肺炎患者	计算机视觉	Covid-19	深度学习	两步检测模型	图像	NA
389	2025-01-05	Leveraging anatomical constraints with uncertainty for pneumothorax segmentation 2024-Dec, Health care science DOI:10.1002/hcs2.119 PMID:39735285	研究论文	本文提出了一种结合解剖学约束和不确定性的深度学习方法，用于在2D胸部X光片上进行气胸分割	创新点在于将肺部+空间作为约束条件引入深度学习模型训练，避免了额外注释的需求，并通过辅助任务生成特定约束，同时引入判别器消除不可靠约束	方法依赖于外部数据集和辅助任务，可能存在领域转移问题，且未明确说明样本的具体数量和多样性	研究目的是通过结合医学领域知识，提高基于深度学习的气胸病变分割性能，并增强临床医生对深度学习工具的信任	研究对象是2D胸部X光片中的气胸病变区域	数字病理学	气胸	深度学习	U-Net, LinkNet, PSPNet, VGG-11, MobileOne-S0	图像	未明确说明具体样本数量
390	2025-01-05	SkinSage XAI: An explainable deep learning solution for skin lesion diagnosis 2024-Dec, Health care science DOI:10.1002/hcs2.121 PMID:39735286	研究论文	本文介绍了一种名为SkinSage XAI的可解释深度学习解决方案，用于皮肤病变诊断	结合了可解释的人工智能（XAI）技术，提供了模型输出的清晰视觉解释，解决了深度学习模型的黑箱问题	未提及具体局限性	提高皮肤病变分类的准确性和可解释性，以辅助皮肤科医生的诊断决策	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	Inception v3	图像	约50,000张来自Customized HAM10000数据集的图像
391	2025-01-05	Aalto Gear Fault datasets for deep-learning based diagnosis 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111171 PMID:39736909	研究论文	本文介绍了两个用于深度学习故障诊断的广泛数据集，Aalto Shim Dataset和Aalto Gear Fault Dataset，旨在推动基于深度学习的故障诊断研究	引入了两个在受控实验室条件下收集的广泛数据集，涵盖了多种齿轮故障类型和严重程度，为开发和测试智能故障诊断模型提供了宝贵资源	数据集是在实验室条件下收集的，可能无法完全反映真实世界中的复杂情况	推动基于深度学习的故障诊断研究	齿轮故障	机器学习	NA	深度学习	NA	传感器数据	两个广泛的数据集，Aalto Shim Dataset和Aalto Gear Fault Dataset
392	2025-01-05	MM-DRPNet: A multimodal dynamic radial partitioning network for enhanced protein-ligand binding affinity prediction 2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.11.050 PMID:39737077	研究论文	本文提出了一种多模态深度学习框架MM-DRPNet，用于增强蛋白质-配体结合亲和力的预测	创新点在于动态径向分区（DRP）算法，该算法基于复合物特定的相互作用模式自适应地分割3D空间，超越了传统的固定分区方法	当前方法在预测准确性方面仍存在显著限制，且普遍方法常忽略关键的三维结构信息	提高药物-靶标结合亲和力预测的准确性	蛋白质-配体结合亲和力	计算机辅助药物设计	NA	深度学习	MM-DRPNet	3D结构信息、相互作用特征和物理化学性质	基准数据集
393	2025-01-05	An Artificial Intelligence-Based Non-Invasive Approach for Cardiovascular Disease Risk Stratification in Obstructive Sleep Apnea Patients: A Narrative Review 2024-Dec, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3 DOI:10.31083/j.rcm2512463 PMID:39742217	综述	本文探讨了人工智能在阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者中心血管疾病（CVD）风险分层中的应用	提出了三个假设，包括OSA与ASCVD/中风之间的强关联、深度学习在OSA患者中使用颈动脉成像进行风险分层的潜力，以及将OSA风险作为心血管风险因素的协变量以提高CVD风险分层的效果	缺乏详细、无偏见的压缩AI模型用于OSA患者的ASCVD和中风风险分层	探讨人工智能在OSA患者中CVD风险分层的应用	阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者	机器学习	心血管疾病	深度学习（DL）	深度学习模型	颈动脉超声图像	191项研究
394	2025-01-05	Deep Learning-Based Carotid Plaque Ultrasound Image Detection and Classification Study 2024-Dec, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3 DOI:10.31083/j.rcm2512454 PMID:39742249	研究论文	本研究旨在开发和评估不同深度学习模型在颈动脉斑块超声图像上的检测和分类性能，以实现高效和精确的颈动脉粥样硬化斑块超声筛查	通过比较不同网络架构的深度学习模型，发现Faster RCNN (ResNet 50)模型在颈动脉斑块分类中表现最佳，具有较高的准确性和可靠性	研究仅基于四家医院的数据，样本来源可能不够广泛	开发和评估深度学习模型在颈动脉斑块超声图像上的检测和分类性能	颈动脉斑块超声图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	YOLO V7, Faster RCNN	图像	5611张颈动脉超声图像，来自3683名患者
395	2025-01-05	Bioprospecting of culturable marine biofilm bacteria for novel antimicrobial peptides 2024-Dec, iMeta IF:23.7Q1 DOI:10.1002/imt2.244 PMID:39742298	研究论文	本研究通过构建可培养的海洋生物膜细菌库，利用核糖体分析和深度学习预测抗菌肽（AMPs），扩展了抗菌肽化合物的范围	使用核糖体分析改进小开放阅读框（sORFs）的识别和验证，结合深度学习模型预测新型抗菌肽，发现了与之前未知产生抗菌肽的细菌群相关的抗菌肽	NA	发现新型抗菌肽，以对抗人类病原菌	可培养的海洋生物膜细菌	生物信息学	NA	核糖体分析，深度学习	深度学习模型	基因组数据	713株可培养的海洋生物膜细菌及其近乎完整的基因组
396	2025-01-05	Protein engineering in the deep learning era 2024-Dec, mLife IF:4.5Q1 DOI:10.1002/mlf2.12157 PMID:39744096	综述	本文综述了深度学习在蛋白质工程中的应用，包括蛋白质序列和结构的表示方法、编码管道、蛋白质语言模型、几何深度学习技术以及多模态生物数据的学习方法	本文从深度学习的角度重新审视了蛋白质理解和工程中的常见问题，并总结了最新的蛋白质语言模型和几何深度学习技术，提出了多模态生物数据学习的组合方法	本文主要关注深度学习方法，可能未涵盖传统蛋白质工程技术的全面比较	探讨深度学习在蛋白质工程中的应用，以解决工业生产、医疗保健和环境可持续性中的挑战	蛋白质序列和结构	机器学习	NA	深度学习	蛋白质语言模型、几何深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	NA
397	2025-01-05	Artificial intelligence application in endodontics: A narrative review 2024-Dec, Imaging science in dentistry IF:1.7Q3 DOI:10.5624/isd.20240321 PMID:39744558	综述	本文综述了人工智能在牙髓病学领域的方法和应用，旨在为牙医提供必要的技术知识以理解AI带来的机遇	本文系统地回顾了1992年至2023年间关于AI在牙髓病学中应用的研究，涵盖了从根折识别到牙髓干细胞活力评估等多个方面	研究仅限于英文发表的文献，可能遗漏了其他语言的重要研究	探索人工智能在牙髓病学中的应用及其潜力	牙髓病学中的AI应用	自然语言处理	NA	NA	NA	NA	71项研究
398	2025-01-05	Clinical Manifestations 2024-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.089228 PMID:39750713	研究论文	本研究利用自然语言处理技术，通过电子健康记录中的临床笔记预测痴呆和轻度认知障碍	引入了基于Transformer的语言模型Universal Sentence Encoder (USE)，并提出了两种创新的NLP方法：随机采样和基于就诊的采样，以提高认知阶段分类的准确性	研究依赖于特定时间段（2017-2018年）的电子健康记录数据，可能无法完全代表其他时间段或不同医疗机构的数据	开发自动化且可靠的方法，用于大规模检测认知障碍	电子健康记录中的临床笔记	自然语言处理	老年疾病	自然语言处理 (NLP)	Universal Sentence Encoder (USE)	文本	531名正常认知者、153名轻度认知障碍者和229名痴呆患者
399	2025-01-05	Basic Science and Pathogenesis 2024-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.089911 PMID:39750739	研究论文	本文提出了一种基于物理信息的深度模型，通过数据几何的视角揭示大脑结构与功能之间的耦合机制	引入了一种几何深度模型，利用图谐波散射变换在黎曼流形上施加大脑全局几何约束，挑战了认知神经科学中关于神经活动局限于局部区域的普遍观点	NA	理解大脑解剖结构如何支持各种神经活动，并探索其在疾病早期诊断和模型泛化中的应用	人类大脑	神经科学	NA	神经影像数据	几何深度模型，MLP-Mixer架构	神经影像数据	NA
400	2025-01-05	Basic Science and Pathogenesis 2024-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.092617 PMID:39750891	研究论文	本研究通过多模态分析跨物种蛋白质相互作用网络和人类大脑功能基因组数据，识别神经退行性疾病的风险基因和药物靶点	提出了一个多视图拓扑深度学习框架TAG-X，用于识别跨物种相互作用网络中的疾病相关基因，并重建了人类、果蝇、蠕虫和酵母的综合蛋白质-蛋白质相互作用网络	未来需要对候选靶点和基因进行功能观察验证	识别神经退行性疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病和肌萎缩侧索硬化症）的风险基因和药物靶点	人类、果蝇、蠕虫和酵母的蛋白质相互作用网络	生物信息学	神经退行性疾病	多模态分析、深度学习、基因组关联研究（GWAS）、定量性状位点（x-QTL）	深度学习框架TAG-X	基因组、转录组、蛋白质组、相互作用网络数据	涉及人类、果蝇、蠕虫和酵母的蛋白质相互作用网络