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
481	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
482	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
483	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
484	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
485	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
486	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
487	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
488	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
489	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
490	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
491	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
492	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
493	2024-12-28	Development of a low-dose strategy for propagation-based imaging helical computed tomography (PBI-HCT): high image quality and reduced radiation dose 2024-Dec-26, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad9f66 PMID:39681007	研究论文	本研究开发了一种低剂量策略，用于螺旋采集模式的传播成像计算机断层扫描（PBI-HCT），以提高图像质量并减少辐射剂量	将Sparse2Noise（一种深度学习方法）与PBI-HCT成像策略性地结合，以减少辐射剂量而不影响图像质量	研究主要关注低密度材料的成像，尚未在更广泛的生物医学应用中验证	开发一种低剂量策略，用于PBI-HCT成像，以减少辐射剂量并保持高图像质量	低密度材料的成像	医学影像	NA	螺旋采集模式的传播成像计算机断层扫描（PBI-HCT）	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
494	2024-12-28	Diagnosis of intracranial aneurysms by computed tomography angiography using deep learning-based detection and segmentation 2024-Dec-26, Journal of neurointerventional surgery IF:4.5Q1 DOI:10.1136/jnis-2023-021022 PMID:38238009	研究论文	本文评估了一种名为VA-Unet的深度学习算法，用于高效检测和分割颅内动脉瘤	提出了一种新的深度学习算法VA-Unet，用于颅内动脉瘤的检测和分割	VA-Unet的检测召回率、假阳性率和分割准确性受到多种临床因素的影响，如动脉瘤大小、分叉动脉瘤以及动脉狭窄和蛛网膜下腔出血的存在	评估VA-Unet算法在头部CT血管造影图像中检测和分割颅内动脉瘤的效果	颅内动脉瘤	计算机视觉	颅内动脉瘤	CT血管造影	VA-Unet	图像	3190例CTA扫描，包含4124个颅内动脉瘤
495	2024-12-28	Multimodal Flexible Sensor for the Detection of Pressing-Bending-Twisting Mechanical Deformations 2024-Dec-26, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c13941 PMID:39723727	研究论文	本文介绍了一种新型的多模态柔性传感器，能够检测按压、弯曲、扭转等多种机械变形	该传感器结合了光电、离子液体和导电织物三种传感单元，能够在极小空间内实现多达八种机械变形的检测，并采用基于Transformer的深度学习方法进行多模态信号的精确解耦	NA	开发一种能够检测多种机械变形的柔性传感器，以应用于智能穿戴和人机交互等领域	柔性传感器	传感器技术	NA	光电传感、离子液体传感、导电织物传感	Transformer	机械变形信号	NA
496	2024-12-28	ConoDL: a deep learning framework for rapid generation and prediction of conotoxins 2024-Dec-26, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-024-00582-0 PMID:39724258	研究论文	本文提出了ConoDL框架，用于快速生成和预测芋螺毒素，包括端到端的生成模型ConoGen和预测模型ConoPred	ConoDL框架通过迁移学习和大型语言模型（LLM）解决了芋螺毒素生成中的挑战，并生成了具有新型半胱氨酸支架的人工芋螺毒素	芋螺毒素的有限数据和复杂结构限制了深度学习模型在芋螺毒素生成中的应用	开发一种新的方法来探索芋螺毒素的分子空间，并发现具有药理活性的变体	芋螺毒素	机器学习	NA	深度学习	大型语言模型（LLM）	序列数据	NA
497	2024-12-28	Deep learning-based metabolomics data study of prostate cancer 2024-Dec-26, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-06016-w PMID:39725937	研究论文	本文提出了一种结合transformer和卷积神经网络的混合模型TransConvNet，用于前列腺癌代谢组学数据的分类	提出了一种新的混合模型TransConvNet，结合了transformer和卷积神经网络，并引入了1D卷积层和门控机制来动态调整注意力权重	代谢组学数据具有高维度、噪声、变异性和小样本量的特点，这给分类带来了挑战	研究前列腺癌的早期诊断、治疗和预后	前列腺癌代谢组学数据	机器学习	前列腺癌	代谢组学	TransConvNet, MI-RF	代谢组学数据	NA
498	2024-12-28	[AcidBasePred: a protein acid-base tolerance prediction platform based on deep learning] 2024-Dec-25, Sheng wu gong cheng xue bao = Chinese journal of biotechnology DOI:10.13345/j.cjb.240255 PMID:39722525	研究论文	本文介绍了一个基于深度学习的蛋白质酸碱耐受性预测平台AcidBasePred	使用ESM-2蛋白质语言模型对高pH和低pH环境下的蛋白质序列进行编码，并构建了一个深度学习模型来识别蛋白质的酸碱耐受性，准确率显著高于其他方法	未提及模型的泛化能力及在不同数据集上的表现	阐明酶在极端pH环境下的适应机制，促进酶在工业中的应用	分泌型微生物蛋白质	机器学习	NA	深度学习	ESM-2蛋白质语言模型	蛋白质序列	47,725个高pH蛋白质序列和66,079个低pH蛋白质序列
499	2024-12-28	Radiomics and deep learning models for glioblastoma treatment outcome prediction based on tumor invasion modeling 2024-Dec-25, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104881 PMID:39724784	研究论文	本研究探讨了基于生物物理引导的方法在胶质母细胞瘤治疗结果预测中的可行性，特别是对总体生存时间的影响	结合生物物理模型、放射组学和深度学习模型，提出了一种新的方法来预测胶质母细胞瘤的治疗结果	需要进一步的临床研究来验证其临床效果	评估生物物理引导方法在胶质母细胞瘤临床靶区（CTV）划定中的可行性及其对治疗结果的影响	胶质母细胞瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤	反应-扩散模型、放射组学、深度学习	深度学习模型	T1-MRI图像	126名受试者用于模型开发，62名独立受试者用于测试
500	2024-12-28	Multimodal data-based human motion intention prediction using adaptive hybrid deep learning network for movement challenged person 2024-12-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82624-z PMID:39719464	研究论文	本文提出了一种基于多模态数据的自适应混合深度学习网络，用于预测行动不便者的运动意图	提出了一种自适应混合网络（AHN），结合了自适应混合卷积神经网络（AH-CNN）与长短期记忆网络（LSTM），并优化了参数以提高预测效果	未提及具体的数据集规模或实验的局限性	开发一种有效的运动意图预测系统，以辅助老年人和残疾人的康复	老年人和行动不便者的运动意图	机器学习	老年疾病	EEG/EMG信号处理，传感器数据采集	AH-CNN-LSTM, AH-CNN-Res-LSTM	多模态数据（EEG/EMG信号，传感器数据）	NA