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
701	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
702	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
703	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
704	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
705	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
706	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
707	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
708	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
709	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
710	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
711	2024-12-20	GF-1 WFV satellite images based forest cover mapping in China supported by open land use/cover datasets 2024-Dec-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04202-2 PMID:39695154	研究论文	本研究基于GF-1 WFV卫星图像和开放的土地利用/覆盖数据集，开发了中国2020年的16米分辨率森林覆盖图	提出了基于弱监督深度学习和开放数据集先验知识的森林分类框架，生成了高精度的中国森林覆盖图	NA	开发高精度的中国森林覆盖图，以支持生态研究和可持续管理	中国的森林覆盖	遥感	NA	弱监督深度学习	NA	图像	136,385个样本点	NA	NA	NA	NA
712	2024-12-20	DeepMiRBP: a hybrid model for predicting microRNA-protein interactions based on transfer learning and cosine similarity 2024-Dec-18, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05985-2 PMID:39695955	研究论文	本文介绍了一种名为DeepMiRBP的新型混合深度学习模型，用于预测microRNA-蛋白质相互作用	首次针对小RNA与蛋白质之间的直接相互作用进行建模，结合了双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和卷积神经网络（CNN），并利用余弦相似度和转移学习来提高预测准确性	NA	开发一种高效的生物信息学工具，用于预测microRNA-蛋白质相互作用	microRNA与RNA结合蛋白之间的相互作用	机器学习	NA	转移学习，余弦相似度	混合模型（Bi-LSTM和CNN）	RNA序列和蛋白质结构数据	使用了大量RNA-蛋白质结合位点的数据集，并通过三个案例研究验证了模型	NA	NA	NA	NA
713	2024-12-20	Segmentation for mammography classification utilizing deep convolutional neural network 2024-Dec-18, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01510-2 PMID:39696014	研究论文	本文提出了一种改进的transformer模型，用于乳腺癌预测和乳腺X线图像分类，通过分割技术准确识别受乳腺癌影响的区域	本文创新性地将transformer模型与分割技术结合，用于乳腺X线图像的乳腺癌分类，并提出了金字塔transformer（PTr）模型的架构改进	本文未详细讨论模型在不同数据集上的泛化能力以及模型的计算资源需求	研究如何利用改进的transformer模型提高乳腺X线图像中良性和恶性乳腺组织的分类准确性	乳腺X线图像中的良性和恶性乳腺组织	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	transformer	图像	使用了Mendeley数据仓库中的INbreast数据集，包含良性和恶性乳腺类型	NA	NA	NA	NA
714	2024-12-20	Novel neural network classification of maternal fetal ultrasound planes through optimized feature selection 2024-Dec-18, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01453-8 PMID:39696025	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动化分类方法，用于母体胎儿超声平面的分类，通过优化的特征选择和新型径向基函数神经网络（RBFNN）提高检测效率和诊断准确性	本文引入了混合优化技术进行特征选择，并提出了新型径向基函数神经网络（RBFNN）用于母体胎儿超声平面的分类	NA	提高母体胎儿超声平面分类的效率和诊断准确性	母体胎儿超声平面	机器学习	NA	深度学习	径向基函数神经网络（RBFNN）	图像	从公开来源收集的大量母体胎儿筛查超声图像，分为六个类别	NA	NA	NA	NA
715	2024-12-20	Shape-based disease grading via functional maps and graph convolutional networks with application to Alzheimer's disease 2024-Dec-18, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01513-z PMID:39696064	研究论文	本文通过功能映射和图卷积网络的方法，提出了一种基于形状的疾病分级方法，并应用于阿尔茨海默病的诊断	本文引入了功能映射的概念，并结合图卷积网络进行形状分析，以解决传统形状空间方法在处理不完全和拓扑变化形状时的局限性	NA	本文旨在通过改进形状分析方法，提高疾病分级的准确性	本文的研究对象是阿尔茨海默病患者的形状特征	计算机视觉	阿尔茨海默病	图卷积网络	图卷积网络	形状	使用了来自ADNI数据库的样本	NA	NA	NA	NA
716	2024-12-20	Evaluation of modified essay questions (MEQs) as an assessment tool in third-year medical students' modular summative assessment 2024-Dec-18, BMC medical education IF:2.7Q1 DOI:10.1186/s12909-024-06469-w PMID:39696207	研究论文	本研究评估了基于案例的修改论文问题（MEQs）作为医学课程中三年级医学生模块化总结性评估工具的有效性	本研究首次系统性地比较了MEQs和多项选择题（MCQs）在医学生总结性评估中的表现，并探讨了其在特殊情况下的可靠性	研究仅限于内分泌模块，且样本仅涵盖四年的数据，可能无法全面代表所有医学课程和更长时间跨度的情况	评估基于案例的MEQs在医学生总结性评估中的表现及其与MCQs的比较	三年级医学生在内分泌模块中的MEQs和MCQs表现	NA	NA	NA	NA	NA	四年间（2018/2019至2021/2022）的三年级医学生	NA	NA	NA	NA
717	2024-12-20	MolNexTR: a generalized deep learning model for molecular image recognition 2024-Dec-18, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-024-00926-w PMID:39696616	研究论文	提出了一种名为MolNexTR的深度学习模型，用于分子图像识别，能够将分子图像转换为机器可读的SMILES字符串	MolNexTR结合了ConvNext和Vision-Transformer的优点，能够同时预测原子和键，并理解它们的布局规则，还引入了化学符号原理来识别手性和解析缩写结构	NA	开发一种能够处理化学文献中不同绘图风格和惯例的分子图像识别模型	分子图像及其转换为SMILES字符串的过程	计算机视觉	NA	深度学习	ConvNext和Vision-Transformer	图像	测试集中的分子图像	NA	NA	NA	NA
718	2024-12-20	Preoperative assessment of tertiary lymphoid structures in stage I lung adenocarcinoma using CT radiomics: a multicenter retrospective cohort study 2024-Dec-18, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-024-00813-5 PMID:39696659	研究论文	本研究开发了一种基于术前CT放射组学特征的多模态预测模型RAITS，用于识别I期肺腺癌患者的三级淋巴结构，并评估其在预后分层和个性化治疗指导中的潜力	创新点在于开发了基于术前CT放射组学特征的多模态预测模型RAITS，并展示了其在识别三级淋巴结构方面的优越性能	本研究为回顾性多中心队列研究，未来需要进一步的前瞻性研究来验证RAITS模型的临床应用价值	开发和评估一种基于术前CT放射组学特征的多模态预测模型，用于识别I期肺腺癌患者的三级淋巴结构	I期肺腺癌患者的三级淋巴结构	数字病理学	肺癌	放射组学、卷积神经网络	3D U-Net	图像	多个中心的I期肺腺癌患者的术前CT薄层扫描和术后苏木精-伊红染色病理切片	NA	NA	NA	NA
719	2024-12-20	Quasi-Newton optimised Kolmogorov-Arnold Networks for wind farm power prediction 2024-Dec-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e40799 PMID:39698096	研究论文	本研究使用Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) 和 Multilayer Perceptron (MLP) 模型预测中国六个风电场的额定功率，并采用准牛顿优化技术LBFGS进行参数优化	本研究创新性地使用Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) 替代传统的MLP模型，并采用准牛顿优化技术LBFGS进行参数优化，同时使用IQR技术处理异常值和基于聚类的K-Nearest Neighbor (KNN) 插值法处理缺失值	NA	预测风电场的额定功率，以提高风能预测的准确性和有效性	中国六个风电场的额定功率	机器学习	NA	Kolmogorov-Arnold Networks (KAN), Multilayer Perceptron (MLP), 准牛顿优化技术LBFGS, IQR技术, K-Nearest Neighbor (KNN) 插值法	Kolmogorov-Arnold Networks (KAN), Multilayer Perceptron (MLP)	数值数据	六个风电场的数据	NA	NA	NA	NA
720	2024-12-20	Porkolor: A deep learning framework for pork color classification 2024-Dec-12, Meat science IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.meatsci.2024.109731 PMID:39693826	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的猪肉颜色分类框架Porkolor，通过图像预处理和分类模块提高分类准确性	设计了标准化的猪肉图像采集设备，并提出了基于SAM的图像预处理模块和基于ResNet-101的猪肉颜色分类模块	模型在外部验证数据集上的准确性略低于内部数据集，可能需要进一步优化	开发一种客观且稳定的猪肉颜色分类方法，以替代传统的人眼观察方法	猪肉颜色的分类	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-101	图像	1707张高质量猪肉图像	NA	NA	NA	NA