深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
661	2024-12-06	Deep learning training dynamics analysis for single-cell data 2024-Dec, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00728-y PMID:39633096	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
662	2024-12-22	Automated Identification of Breast Cancer Relapse in Computed Tomography Reports Using Natural Language Processing 2024-Dec, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI.24.00107 PMID:39705642	研究论文	本文研究了使用自然语言处理（NLP）技术，结合先进的深度学习变压器工具和大型语言模型，自动识别计算机断层扫描（CT）报告中乳腺癌复发的情况	本文创新性地使用了NLP技术，结合深度学习变压器工具和大型语言模型，自动化识别CT报告中乳腺癌的复发情况	本文的局限性在于模型的敏感性和特异性在不同类型的复发中表现不一致，尤其是局部复发的模型敏感性较低	研究目的是开发NLP模型，自动识别CT报告中乳腺癌的局部、区域性和远处复发情况，以增强患者预后数据收集	研究对象是2005年1月1日至2014年12月31日期间确诊为乳腺癌患者的随访CT报告	自然语言处理	乳腺癌	自然语言处理（NLP）	深度学习变压器模型	文本	1445份CT报告	NA	NA	NA	NA
663	2024-12-21	Utilizing deep learning to investigate the impacts of climate change on groundwater dynamics and pumping variability 2024-Dec-20, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.177784 PMID:39631335	研究论文	本研究利用深度学习模型探讨气候变化对台湾中部农业地区地下水动态和抽水用电量的影响	采用CNN-LSTM混合深度学习模型预测未来地下水位和抽水电量的变化，并结合CMIP6气候模型和SSP情景进行未来15年的预测	研究仅基于特定地区的数据，结果的普适性可能有限	探讨气候变化对地下水位和抽水电量的影响，并预测未来趋势	台湾中部农业地区的地下水位和抽水电量的变化	机器学习	NA	深度学习	CNN-LSTM	数值数据	2007年至2021年的月降水量和平均温度数据，以及2022年至2036年的CMIP6气候模型预测数据	NA	NA	NA	NA
664	2024-12-21	Assessing and improving the high uncertainty of global gross primary productivity products based on deep learning under extreme climatic conditions 2024-Dec-20, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.177344 PMID:39521074	研究论文	本研究评估了八种全球总初级生产力（GPP）产品在极端气候条件下的表现，并利用卷积神经网络（CNN）提高了GPP在极端气候条件下的估算精度	本研究首次利用卷积神经网络（CNN）基于ECMWF-Reanalysis-5th-Generation（ERA5）气象数据，显著提高了GPP在极端气候条件下的估算精度	研究主要集中在极端气候条件下的GPP估算，未涵盖所有气候条件下的表现	评估全球GPP产品在极端气候条件下的表现，并提出改进方法	八种全球GPP产品在极端气候条件下的表现	生态与环境科学	NA	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	气象数据	2003年至2014年的通量塔数据和20个独立验证站点	NA	NA	NA	NA
665	2024-12-21	Wetland classification based on depth-adaptive convolutional neural networks using leaf-off SAR imagery 2024-Dec-20, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.177768 PMID:39615179	研究论文	本文开发了一种基于深度自适应卷积神经网络的湿地分类方法，使用落叶期的Sentinel-1 SAR影像和辅助数据	提出了基于U-Net架构的深度自适应卷积神经网络，结合多土地覆盖邻近信息和基于CNN的自监督SAR去噪方法，提高了湿地分类的准确性和效率	NA	评估深度学习技术在雷达数据上对大规模湿地分类的准确性和效率	湿地分类，包括沼泽湿地、灌木湿地、森林湿地和开阔水域	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	NA	NA	NA	NA	NA
666	2024-12-21	AI-Enhanced Interface for Colonic Polyp Segmentation Using DeepLabv3+ with Comparative Backbone Analysis 2024-Dec-19, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ada15f PMID:39700528	研究论文	本文提出了一种使用DeepLabv3+模型和ResNet架构进行结肠息肉分割的方法，并通过实验验证了其高准确性	本文的创新点在于使用DeepLabv3+模型和ResNet-50作为骨干网络，结合编码器-解码器结构，实现了高精度的结肠息肉分割	本文的局限性在于仅使用了Kvasir-SEG数据集进行训练和测试，可能存在数据集偏差问题	本文的研究目的是开发一种自动、快速且高精度的结肠息肉分割方法，以辅助结直肠癌的诊断和手术规划	本文的研究对象是结肠息肉的分割	计算机视觉	结直肠癌	DeepLabv3+	CNN	图像	使用了Kvasir-SEG数据集进行训练和测试	NA	NA	NA	NA
667	2024-12-21	A deep learning framework deploying segment anything to detect pan-cancer mitotic figures from haematoxylin and eosin-stained slides 2024-Dec-19, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-024-07398-6 PMID:39702417	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的方法，用于检测苏木精和伊红染色的数字化全切片图像中的有丝分裂象	本文创建了最大的有丝分裂象数据集（N=74,620），并提出了一种两阶段框架OMG-Net，该框架结合了Segment Anything Model和改进的ResNet18，显著提高了泛癌有丝分裂象检测的性能	本文的局限性在于依赖于现有的公开数据集，可能无法完全覆盖所有癌症类型的有丝分裂象	开发一种高效且准确的方法来检测泛癌有丝分裂象，以辅助癌症分级和治疗	苏木精和伊红染色的数字化全切片图像中的有丝分裂象	数字病理学	NA	深度学习	CNN	图像	74,620个有丝分裂象样本	NA	NA	NA	NA
668	2024-12-21	Optimising the paradigms of human AI collaborative clinical coding 2024-Dec-19, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01363-7 PMID:39702575	研究论文	本研究提出了一种新的人在环（HITL）框架CliniCoCo，旨在优化人机协作的临床编码	提出了CliniCoCo框架，通过深度学习能力实现自动化临床编码系统与人类编码员在实际环境中的高效协作	未提及具体的局限性	优化人机协作的临床编码范式	临床编码系统与人类编码员的协作效率	机器学习	NA	深度学习	NA	文本	使用了中国医院真实世界的电子病历数据集	NA	NA	NA	NA
669	2024-12-21	AI-driven system for non-contact continuous nocturnal blood pressure monitoring using fiber optic ballistocardiography 2024-Dec-19, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-024-00326-w PMID:39702581	研究论文	本文介绍了一种基于光纤传感技术的非接触式连续夜间血压监测系统	该系统利用先进的光纤传感器捕捉医疗级的心冲击图信号，并通过人工智能模型提取深度学习和基准特征，实现了边缘设备上的高效轻量化个性化方案	NA	开发一种非侵入性且舒适的夜间血压连续监测系统，以改善高血压管理和心血管风险评估	夜间血压监测及其在高血压管理和心血管风险评估中的应用	机器学习	心血管疾病	光纤传感技术	AI模型	信号	158名受试者	NA	NA	NA	NA
670	2024-12-21	A Deep Learning Network for Accurate Retinal Multidisease Diagnosis Using Multiview Fusion of En Face and B-Scan Images: A Multicenter Study 2024-Dec-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.12.31 PMID:39693092	研究论文	本研究探讨了融合en face和B-scan图像以提高深度学习模型诊断视网膜疾病的效果	提出了一个多视角融合网络（MVFN），通过决策融合模块整合快速轴和慢速轴B-scan及en face信息，显著提高了诊断性能	NA	研究融合en face和B-scan图像对深度学习模型诊断性能的影响	视网膜疾病	计算机视觉	NA	深度学习	多视角融合网络（MVFN）	图像	2330例病例	NA	NA	NA	NA
671	2024-12-21	Automated deep learning segmentation of cardiac inflammatory FDG PET 2024-Dec, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2024.102052 PMID:39368659	研究论文	本文开发了一种基于3D U-Net深度学习算法的自动化心肌分割工具，用于心脏结节病FDG PET图像的处理	本文首次提出了一种基于深度学习的心肌分割方法，显著提高了心脏结节病FDG PET图像的处理效率和准确性	本文未详细讨论该方法在其他心脏疾病或不同类型PET图像中的适用性	开发一种自动化工具，以提高心脏结节病FDG PET图像的处理效率和准确性	心脏结节病患者的FDG PET图像	计算机视觉	心脏疾病	深度学习	3D U-Net	图像	316名患者的FDG PET扫描数据	NA	NA	NA	NA
672	2024-12-21	Discovery of novel Akt1 inhibitors by an ensemble-based virtual screening method, molecular dynamics simulation, and in vitro biological activity testing 2024-Dec, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-023-10788-3 PMID:38240951	研究论文	本文通过基于集成的虚拟筛选方法、分子动力学模拟和体外生物活性测试，发现了一种新的Akt1抑制剂	本文提出了一种多层虚拟筛选方法，结合了药效团、3D-QSAR、分子对接和深度学习技术，并发现了具有新骨架的潜在Akt1抑制剂Hit9	本文仅对17种化合物进行了体外生物活性测试，未进行体内实验和临床试验	发现新的Akt1抑制剂，用于治疗Akt1过表达的多种癌症	Akt1抑制剂及其与Akt1的相互作用	药物发现	癌症	虚拟筛选、分子动力学模拟、体外生物活性测试	深度学习	化合物	17种不同骨架的化合物	NA	NA	NA	NA
673	2024-12-21	First report on chemometrics-driven multilayered lead prioritization in addressing oxysterol-mediated overexpression of G protein-coupled receptor 183 2024-Dec, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-10811-1 PMID:38460065	研究论文	本文首次报道了通过化学计量学驱动的多层级优先级排序方法，筛选潜在的G蛋白偶联受体183（GPR183）抑制剂，以应对氧化固醇介导的GPR183过度表达	本文开发了一种基于遗传算法（GA）和多元线性回归（MLR）的二维定量构效关系（QSAR）模型，并结合分子对接、药物相似性、ADMET评估、蛋白质-配体稳定性评估等技术，筛选出潜在的GPR183抑制剂	本文的研究结果需要进一步的体外和体内验证	旨在通过计算方法筛选潜在的GPR183抑制剂，以应对氧化固醇介导的GPR183过度表达	G蛋白偶联受体183（GPR183）及其抑制剂	药物筛选	癌症、糖尿病、多发性硬化症、感染性疾病和炎症性疾病	定量构效关系（QSAR）、分子对接、分子动力学、分子力学	多元线性回归（MLR）	化合物数据	12,449个DrugBank化合物	NA	NA	NA	NA
674	2024-12-20	Advanced analytical methods for multi-spectral transmission imaging optimization: enhancing breast tissue heterogeneity detection and tumor screening with hybrid image processing and deep learning 2024-Dec-19, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d4ay01755b PMID:39569814	研究论文	本文介绍了一种结合空间金字塔匹配模型（SPM）、调制与解调（M_D）和帧累积（FA）的混合图像处理和深度学习方法，用于优化多光谱透射成像并增强乳腺组织异质性检测和肿瘤筛查	本文创新性地将SPM、M_D和FA技术结合，显著提升了多光谱透射图像的质量，并通过U-Net语义分割和VGG16/19、ResNet50/101网络的结合，进一步提高了异质性分类的准确性	本文主要基于仿体实验，尚未在临床实际应用中验证其效果	优化多光谱透射成像技术，提高乳腺组织异质性检测和肿瘤筛查的准确性	多光谱透射图像中的乳腺组织异质性	计算机视觉	乳腺癌	多光谱透射成像（MTI）	VGG16/19、ResNet50/101	图像	仿体实验中的多光谱透射图像	NA	NA	NA	NA
675	2024-12-20	Deep learning for opportunistic, end-to-end automated assessment of epicardial adipose tissue in pre-interventional, ECG-gated spiral computed tomography 2024-Dec-19, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01875-6 PMID:39699798	研究论文	本文开发了一种深度学习管道，用于在螺旋CT扫描中自动评估心外膜脂肪组织（EAT）	提出了一个两步法，包括切片提取和组织分割，以实现EAT的稳健自动评估，并展示了其在临床常规中的应用潜力	NA	开发一种深度学习管道，用于在螺旋CT扫描中自动评估心外膜脂肪组织（EAT）	心外膜脂肪组织（EAT）的自动评估	计算机视觉	心血管疾病	螺旋CT成像	2D卷积神经网络（CNN）、3D CNN、2D U-Net	图像	1502名接受经导管主动脉瓣置换术（TAVR）的患者	NA	NA	NA	NA
676	2024-12-20	Flexible Photoacoustic Device Integrating Electroluminescence, Piezoelectric Vibration, and Pressure Sensing 2024-Dec-18, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c18371 PMID:39628397	研究论文	本文开发了一种多功能柔性光声设备（MFPAD），集成了电致发光、压电振动和压力传感功能	该设备通过单一结构整合了多种传感功能，简化了设计并提高了适应性	NA	解决现有仿生设备独立传感模块导致的复杂设计和适应性差的问题	多功能柔性光声设备（MFPAD）	NA	NA	气流辅助静电纺丝	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
677	2024-12-20	Multi-dimensional hybrid bilinear CNN-LSTM models for epileptic seizure detection and prediction using EEG signals 2024-Dec-18, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ada0e5 PMID:39693763	研究论文	本文提出了一种多维混合双线性CNN-LSTM模型，用于基于EEG信号的癫痫发作检测和预测	创新点在于整合了EEG信号的时间、空间和频率信息，并通过频率域分离周期性和非周期性成分，使用自注意力机制过滤单通道特征，并结合CNN和LSTM网络捕捉时空特征	NA	开发一种自动检测和预测癫痫发作的方法，以改善患者护理和提高生活质量	EEG信号中的癫痫发作	机器学习	NA	EEG信号分析	CNN-LSTM	信号	CHB-MIT数据集和Kaggle数据集	NA	NA	NA	NA
678	2024-12-20	Generative modeling and augmentation of EEG signals using improved diffusion probabilistic models 2024-Dec-18, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ada0e4 PMID:39693767	研究论文	本文研究了改进的扩散概率模型（DPM）用于脑电图（EEG）信号的生成和数据增强	提出了使用改进的扩散概率模型进行脑电图信号的生成和数据增强，并通过隐式采样和渐进蒸馏缩短推理时间	在单步生成样本时，数据质量和采样步骤之间存在显著的权衡	开发一种高效的、可推广的数据增强方法，用于各种脑电图解码任务	脑电图信号的生成和数据增强	机器学习	NA	扩散概率模型（DPM）	扩散概率模型	脑电图信号	使用了两个公开的脑电图数据集，并在跨受试者设置下训练和评估了四个分类模型	NA	NA	NA	NA
679	2024-12-20	Low-power scalable multilayer optoelectronic neural networks enabled with incoherent light 2024-Dec-18, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-55139-4 PMID:39695133	研究论文	本文介绍了一种多层光电神经网络计算框架，利用非相干光实现高能效的深度学习计算	提出了交替使用光学和光电层的多层光电计算框架，显著减少了读入和读出的次数，为超低能耗的光学加速器铺平了道路	实验中仅使用了三层网络，且在MNIST数据库上的识别准确率为92%，在非线性螺旋数据上的分类准确率为86%	开发一种高速度、高能效的计算方法，以满足现代深度学习和人工智能应用的需求	多层光电神经网络的计算框架及其在图像识别和分类中的应用	机器学习	NA	光电计算	多层神经网络	图像	使用了MNIST数据库中的图像数据和非线性螺旋数据进行实验	NA	NA	NA	NA
680	2024-12-20	QM40, Realistic Quantum Mechanical Dataset for Machine Learning in Molecular Science 2024-Dec-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04206-y PMID:39695146	研究论文	本文介绍了QM40数据集，这是一个用于分子科学中机器学习的真实量子力学数据集	QM40数据集代表了88%的FDA批准药物化学空间，包含162,954个分子的16个关键量子力学参数，解决了高质量数据稀缺的问题	NA	解决机器学习和深度学习在科学领域应用中高质量数据集稀缺的问题	分子科学中的量子力学预测	机器学习	NA	量子力学计算（B3LYP/6-31G(2df,p)）	图神经网络（GNNs）和生成模型	分子结构数据	162,954个分子，包含10到40个原子，由C、O、N、S、F、Cl等元素组成	NA	NA	NA	NA