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
461	2024-12-29	A study on the detection of conductor quantity in cable cores based on YOLO-cable 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82323-9 PMID:39730863	研究论文	本研究提出了一种基于YOLO-cable模型的电缆芯线数量检测方法，以促进电缆制造业的数字化转型	在YOLOv10模型的基础上，引入了Focal损失函数，优化了C2F结构，增加了Focal NeXt模块，并在Neck部分加入了多尺度特征（MSF）模块	未提及具体的数据集规模或实际应用中的潜在问题	提高电缆芯线数量的智能检测精度，促进电缆制造业的数字化转型	电缆芯线	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO-cable	图像	未提及具体样本数量
462	2024-12-29	A multi-agent reinforcement learning based approach for automatic filter pruning 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82562-w PMID:39730902	研究论文	本文提出了一种基于多智能体强化学习的自动滤波器剪枝方法，名为QMIX_FP，用于深度卷积神经网络的模型压缩和高效部署	首次将多智能体强化学习算法QMIX应用于滤波器剪枝，考虑了卷积层之间的相互影响和敏感性，探索了每层的最优剪枝策略	仅在VGG-16和AlexNet两个基准网络上进行了实验，未在其他更复杂的网络结构上验证其通用性	研究深度卷积神经网络在资源受限设备上的高效部署方法	深度卷积神经网络（DCNNs）	机器学习	NA	多智能体强化学习（QMIX），知识蒸馏	深度卷积神经网络（DCNNs），QMIX	图像	CIFAR-10和CIFAR-100数据集
463	2024-12-29	Radiomic nomograms in CT diagnosis of gall bladder carcinoma: a narrative review 2024-Dec-27, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-024-01720-8 PMID:39730762	综述	本文综述了放射组学在CT诊断胆囊癌中的应用，特别是放射组学诺模图的最新发展	介绍了基于深度学习的放射组学，自动生成和提取输入数据中的显著特征，并结合诺模图在胆囊癌诊断中的应用	大多数研究缺乏外部验证队列，样本量较小，且在日常临床环境中的前瞻性应用不足	探讨放射组学诺模图在胆囊癌CT诊断中的应用	胆囊癌患者	数字病理学	胆囊癌	CT, 深度学习	神经网络	医学图像	NA
464	2024-12-29	Annotating protein functions via fusing multiple biological modalities 2024-Dec-27, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-024-07411-y PMID:39730886	研究论文	本文提出了一种多步骤方法MIF2GO，用于融合多种生物模态并注释蛋白质功能	MIF2GO方法首次在三个步骤中融合了多达六种不同生物层次的生物模态，从而生成强大的蛋白质表示	现有方法未能有效融合不同生物模态，导致蛋白质表示质量低，且稀疏标签表示导致次优解的收敛问题	揭示疾病发病机制和发现新靶点，通过融合多种生物模态来注释蛋白质功能	蛋白质功能	生物信息学	NA	深度学习	MIF2GO	多模态生物数据	七个基准数据集
465	2024-12-29	EDCLoc: a prediction model for mRNA subcellular localization using improved focal loss to address multi-label class imbalance 2024-Dec-27, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-024-11173-6 PMID:39731012	研究论文	本文提出了一种名为EDCLoc的多标签分类器，用于预测mRNA的亚细胞定位，通过改进的焦点损失函数解决多标签分类中的类别不平衡问题	EDCLoc通过逐步池化策略减少训练压力，采用不同尺度的分组卷积块结合残差连接实现高效特征提取和梯度传播，并改进了焦点损失函数以增强对少数类别的关注	深度学习方法在处理复杂序列时可能面临硬件性能和训练时间的挑战，且可能存在维度灾难和过拟合问题	开发更高效和准确的mRNA亚细胞定位预测模型	mRNA的亚细胞定位	自然语言处理	NA	多尺度CNN滤波器	多标签分类器	序列数据	NA
466	2024-12-29	AEGAN-Pathifier: a data augmentation method to improve cancer classification for imbalanced gene expression data 2024-Dec-27, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-06013-z PMID:39731019	研究论文	本文提出了一种名为AEGAN-Pathifier的数据增强方法，用于改善不平衡基因表达数据中的癌症分类	结合AutoEncoder和生成对抗网络（GAN）生成少数类样本，并整合通路先验知识，提出AEGAN-Pathifier方法	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细评估	解决癌症分类中高维数据和不平衡样本的问题	基因表达数据	机器学习	癌症	AutoEncoder, GAN, 通路评分算法	AEGAN	基因表达数据	GSE25066, GSE20194, BRCA和Liver24数据集
467	2024-12-29	Survival prediction of glioblastoma patients using machine learning and deep learning: a systematic review 2024-Dec-27, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-024-13320-4 PMID:39731064	系统综述	本文系统综述了使用机器学习和深度学习预测胶质母细胞瘤患者生存率的最新方法	总结了2015年至2024年间107篇相关文章，分析了数据来源、方法、性能指标和研究结果，发现随机森林是最常用的方法，而放射组学和临床数据的结合是最常见的输入数据	仅涵盖了2015年至2024年的文献，可能遗漏了早期的重要研究	预测胶质母细胞瘤患者的生存率，以优化个性化治疗计划和支持患者及其家属做出知情决策	胶质母细胞瘤患者	机器学习	脑癌	机器学习和深度学习	随机森林	临床特征、分子标记、影像特征、放射组学特征、组学数据或其组合	107篇文章
468	2024-12-29	Deep Learning Model for the Differential Diagnosis of Nasal Polyps and Inverted Papilloma by CT Images: A Multicenter Study 2024-Dec-26, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.12.011 PMID:39730250	研究论文	本文探讨了深度学习模型在通过CT图像区分鼻息肉和倒置性乳头状瘤中的应用	首次使用深度学习模型（3D ResNet、3D Xception和HRNet）在CT图像上区分鼻息肉和倒置性乳头状瘤，并通过多中心研究验证了其有效性	研究样本来自两家医院，可能存在一定的选择偏差，且未对模型的泛化能力进行更广泛的验证	研究深度学习模型在区分鼻息肉和倒置性乳头状瘤中的效用，并提升临床医生的诊断能力	1791名鼻腔良性肿瘤患者	计算机视觉	鼻腔肿瘤	CT成像	3D ResNet, 3D Xception, HRNet	CT图像	1791名患者
469	2024-12-29	Multimodal Deep Learning Fusing Clinical and Radiomics Scores for Prediction of Early-Stage Lung Adenocarcinoma Lymph Node Metastasis 2024-Dec-26, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.12.018 PMID:39730249	研究论文	本文开发并验证了一种基于CT图像和临床知识的多模态深度学习模型，用于预测早期肺腺癌的淋巴结转移	提出了一种基于InceptionResNetV2架构的多模态特征融合深度学习网络，能够有效提取和整合图像与临床知识	NA	预测早期肺腺癌的淋巴结转移	早期肺腺癌患者	数字病理学	肺癌	深度学习	InceptionResNetV2	CT图像和临床数据	724名病理确诊的早期肺腺癌患者
470	2024-12-29	Deep regression analysis for enhanced thermal control in photovoltaic energy systems 2024-Dec-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81101-x PMID:39715782	研究论文	本文提出了一种利用深度学习技术提高光伏系统冷却效率的新方法	采用U-Net架构从热成像视频中分割太阳能板，并开发了CNN模型用于估计冷却效率，相比传统方法具有更高的预测能力	讨论了如何解决局限性、提高预测准确性以及扩展到更大数据集的策略	提高光伏系统冷却效率的精确性和可靠性	光伏太阳能板的冷却系统	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net, CNN, FNN	热成像视频	NA
471	2024-12-29	Automated Measurement of Effective Radiation Dose by 18F-Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography 2024-Dec-23, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120151 PMID:39728913	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化程序，用于标准化测量18F-PET/CT检查中的辐射剂量	通过集成深度学习模型，该程序有效消除了操作者间的变异性	样本量较小（n=30和n=42），可能影响结果的普遍性	开发一种自动化程序，用于标准化测量18F-PET/CT检查中的辐射剂量	18F-PET/CT检查中的辐射剂量	数字病理	NA	深度学习	NA	CT图像	30例用于验证自动化程序，42例用于比较新旧PET/CT扫描仪
472	2024-12-29	[Identification of osteoid and chondroid matrix mineralization in primary bone tumors using a deep learning fusion model based on CT and clinical features: a multi-center retrospective study] 2024-Dec-20, Nan fang yi ke da xue xue bao = Journal of Southern Medical University DOI:10.12122/j.issn.1673-4254.2024.12.18 PMID:39725631	研究论文	本研究利用基于CT和临床特征的深度学习融合模型，识别原发性骨肿瘤中的骨样和软骨样基质矿化	通过多中心CT图像和临床特征构建的深度学习融合模型（SC-Net），在识别骨样和软骨样基质矿化方面表现出色，并超越了放射科医生的诊断性能	研究为回顾性研究，可能存在数据偏差，且样本量相对有限	提高原发性骨肿瘤中骨样和软骨样基质矿化的分类准确性	276例经病理证实的原发性骨肿瘤患者的CT扫描数据	数字病理	骨肿瘤	CT扫描	CNN, 深度学习融合模型（SC-Net）	图像, 临床特征	276例患者
473	2024-12-29	Noise Reduction in Brain CT: A Comparative Study of Deep Learning and Hybrid Iterative Reconstruction Using Multiple Parameters 2024-Dec-18, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10120147 PMID:39728909	研究论文	本文比较了深度学习重建（DLR）和混合迭代重建（HIR）在脑部CT中的降噪效果	首次系统比较了DLR和HIR在不同切片厚度、管电流和成像对象下的降噪效果，并提出了DLR在薄片成像中的潜在优势	研究样本量较小，仅包括11名患者，且未对不同疾病类型进行细分	评估DLR和HIR在脑部CT中的降噪效果	16 cm剂量学模型、头部模型和11名患者的脑部CT图像	数字病理	NA	CT成像	深度学习	图像	11名患者
474	2024-12-29	A non-local dual-stream fusion network for laryngoscope recognition 2024-Dec-17, American journal of otolaryngology IF:1.8Q2 DOI:10.1016/j.amjoto.2024.104565 PMID:39729791	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的喉镜图像自动分类模型，用于辅助医生诊断喉部疾病	通过整合ResNet和Transformer的输出特征，实现了对八种喉部疾病的准确分类	NA	设计和实现一个能够自动分类喉镜图像的模型，以辅助医生诊断喉部疾病	喉镜图像	计算机视觉	喉部疾病	深度学习	ResNet, Transformer	图像	3057张喉镜图像
475	2024-12-29	Artificial intelligence and machine learning in disorders of consciousness 2024-Dec-01, Current opinion in neurology IF:4.1Q2 DOI:10.1097/WCO.0000000000001322 PMID:39498844	综述	本文回顾了人工智能和机器学习在意识障碍领域的应用，特别是在诊断、预后和治疗方面的作用	利用人工智能和机器学习技术分析功能神经影像和脑电图数据，以区分无反应性觉醒综合征和最小意识状态，并预测治疗效果	大多数研究仍依赖于传统机器学习算法，而非深度学习技术，可能限制了模型的性能	提高对意识障碍患者的诊断和预后准确性，并评估新型治疗干预的效果	因获得性脑损伤导致的严重意识障碍患者	机器学习	意识障碍	功能神经影像、脑电图	传统机器学习算法	神经影像数据、脑电图数据	NA
476	2024-12-29	Human-multimodal deep learning collaboration in 'precise' diagnosis of lupus erythematosus subtypes and similar skin diseases 2024-Dec, Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV IF:8.4Q1 DOI:10.1111/jdv.20031 PMID:38619440	研究论文	本文开发了一种多模态深度学习系统（MMDLS），用于人类与AI协作诊断红斑狼疮（LE）亚型及类似皮肤病	提出了一个多模态深度学习系统，结合了临床皮肤图像、多色免疫组化图像和临床数据，显著提高了诊断准确率	研究样本量相对较小，且仅在中国多中心进行，可能限制了结果的普适性	开发一种多模态深度学习系统，用于协助医生诊断红斑狼疮亚型及类似皮肤病	红斑狼疮亚型、八种类似皮肤病及健康受试者	数字病理学	红斑狼疮	多色免疫组化（multi-IHC）	EfficientNet-B3, ResNet-18	图像, 临床数据	446例病例，800张临床皮肤图像，3786张多色免疫组化图像
477	2024-12-29	AI-Driven Discovery of Amorphous Fluorinated Polymer Electret with Improved Charge Stability for Energy Harvesting 2024-Dec, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202303827 PMID:37452693	研究论文	本文利用AI技术发现了一种具有改进电荷稳定性的无定形氟化聚合物驻极体，用于能量收集	首次将电离势作为量化无定形氟化聚合物驻极体充电性能的描述符，并通过高通量计算和图神经网络模型筛选出3种有前景的驻极体	NA	提高驻极体材料的电荷稳定性，以增强其在振动能量收集器中的应用	无定形氟化聚合物驻极体	材料科学	NA	高通量计算，图神经网络模型	图神经网络	化学结构数据	1,176,591个功能基团
478	2024-12-28	Preictal period optimization for deep learning-based epileptic seizure prediction 2024-Dec-27, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad9ad0 PMID:39637549	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的癫痫发作预测方法，通过优化前发作期（OPP）来提高预测准确性	引入了新的度量方法来捕捉不同前发作期定义下的模型行为，并提出了一种以数据为中心的深度学习方法来确定最佳前发作期	跨患者和患者内部的预测时间异质性使得建立全局前发作期变得复杂	提高药物难治性癫痫患者的安全性和生活质量，通过准确预测癫痫发作	癫痫患者	机器学习	癫痫	深度学习	CNN-Transformer	EEG信号	使用公开的CHB-MIT数据集
479	2024-12-28	Three-dimensional single-cell transcriptome imaging of thick tissues 2024-Dec-27, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.90029 PMID:39727221	研究论文	本文介绍了一种用于厚组织三维单细胞转录组成像的MERFISH方法	首次将MERFISH技术应用于厚度达200 µm的厚组织样本，并结合共聚焦显微镜和深度学习提高成像速度和质量	目前仅在小鼠脑组织切片上进行了验证，尚未在其他组织或物种中广泛应用	开发一种能够在厚组织中进行三维单细胞转录组成像的技术	小鼠脑组织切片	空间基因组学	NA	MERFISH, 共聚焦显微镜, 深度学习	深度学习	图像	小鼠脑组织切片，厚度达200 µm
480	2024-12-28	Validation of a rapid algorithm for repeated intensity modulated radiation therapy dose calculations 2024-Dec-26, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad9f6a PMID:39681005	研究论文	本文验证了一种用于快速重复计算调强放射治疗（IMRT）剂量的算法的可行性	提出了一种不依赖深度学习模型的快速IMRT剂量计算算法，具有竞争性的速度和准确性	算法仅在特定设备（Elekta Unity MR-Linac）上进行了验证，未在其他设备上测试	验证一种快速重复计算IMRT剂量的算法的可行性	前列腺和肺癌的IMRT计划	放射治疗	前列腺癌, 肺癌	IMRT	NA	放射治疗计划数据	91例前列腺IMRT计划和20例肺癌IMRT计划