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
921	2024-12-08	GeoCrack: A High-Resolution Dataset For Segmentation of Fracture Edges in Geological Outcrops 2024-Dec-03, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04107-0 PMID:39627257	研究论文	介绍了一个名为GeoCrack的高分辨率数据集，用于地质露头中裂缝边缘的分割	GeoCrack是首个大规模开源注释的地质露头裂缝痕迹数据集，为自然裂缝特征化数据集设定了新标准	NA	开发和验证用于地质应用中深度裂缝分割的高分辨率数据集	地质露头中的裂缝边缘	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	12,158对224×224的图像块
922	2024-12-08	Exploring vision transformers and XGBoost as deep learning ensembles for transforming carcinoma recognition 2024-12-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81456-1 PMID:39627293	研究论文	研究提出了一种使用深度学习集成方法改进结直肠癌检测的新方法	结合了Vision Transformers和XGBoost的深度学习集成模型，改进了数据集的平衡性和质量，提高了分类结果的准确性	NA	提高结直肠癌检测的准确性和临床诊断能力	结直肠癌的早期检测	计算机视觉	结直肠癌	Vision Transformers, XGBoost, DCGAN	CNN, Vision Transformer, XGBoost	图像	CKHK-22数据集，包含24个类别，精简为14个类别
923	2024-12-08	A novel deep learning algorithm for real-time prediction of clinical deterioration in the emergency department for a multimodal clinical decision support system 2024-12-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80268-7 PMID:39627310	研究论文	本文介绍了一种用于急诊部门实时预测临床恶化的深度学习算法，旨在提高临床决策支持系统的准确性	该算法在预测临床恶化方面显著优于传统的逻辑回归模型，特别是在精确召回曲线下面积（AUPRC）方面有显著提升	未来的研究应集中在扩展数据集和增强跨多个中心的实时数据集成，以进一步优化其在临床决策支持系统中的应用	开发一种能够实时预测急诊部门临床恶化的深度学习算法，以提高临床决策支持系统的准确性	急诊部门的临床恶化事件，包括住院心脏骤停、血管活性循环支持、高级气道和重症监护病房入院	机器学习	NA	深度学习	AI模型	电子健康记录中的多模态数据，包括生命体征、实验室和影像结果	237,059次急诊就诊
924	2024-12-08	A semantic segmentation framework with UNet-pyramid for landslide prediction using remote sensing data 2024-Dec-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79266-6 PMID:39627305	研究论文	本文提出了一种基于UNet-pyramid框架的语义分割方法，用于利用遥感数据进行滑坡预测	本文创新性地结合了UNet架构和金字塔池化层，并引入了OBIA技术，以提高模型的特征获取能力和注意力机制	本文未提及具体的局限性	研究目的是开发一种自动化且高效的滑坡检测方法，以预防和减轻滑坡灾害	研究对象是滑坡及其对人类生活、基础设施和经济运营的威胁	计算机视觉	NA	遥感技术	UNet-Pyramid	图像	使用了Landslide4Sense数据集中的高分辨率滑坡图像进行训练和验证
925	2024-12-08	A universal immunohistochemistry analyzer for generalizing AI-driven assessment of immunohistochemistry across immunostains and cancer types 2024-Dec-03, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00770-z PMID:39627299	研究论文	开发了一种基于深度学习的通用免疫组化分析器，用于跨不同癌症类型和免疫组化类型的蛋白质表达量化	提出了一个多队列训练的深度学习模型，能够在未见过的免疫组化图像上表现优于传统单队列模型，并在不同阳性染色截止值下表现出一致的性能	NA	开发一种能够跨不同癌症类型和免疫组化类型进行蛋白质表达量化的通用免疫组化分析器	免疫组化图像中的蛋白质表达量化	数字病理学	NA	深度学习	深度学习模型	图像	多队列训练模型，具体样本数量未提及
926	2024-12-05	Publisher Correction: Sustainable sentiment analysis on E-commerce platforms using a weighted parallel hybrid deep learning approach for smart cities applications 2024-Dec-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81475-y PMID:39627431	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
927	2024-12-08	A fully automated morphological analysis of yeast mitochondria from wide-field fluorescence images 2024-12-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81241-0 PMID:39627480	研究论文	本文介绍了一种全自动的酵母线粒体形态分析方法，通过深度学习模型对酵母线粒体进行分割和定量评估	本文首次将深度学习模型MitoSegNet应用于酵母线粒体的形态分析，并展示了其在氧化应激下的新线粒体表型	本文仅在酵母细胞中进行了验证，尚未在其他细胞类型中进行测试	开发一种全自动、用户友好的方法来分析酵母线粒体的形态	酵母线粒体的形态	计算机视觉	NA	深度学习	MitoSegNet	图像	涉及缺乏MMI1/TMA19基因的酵母菌株和野生型菌株
928	2024-12-08	Transformer-based transfer learning on self-reported voice recordings for Parkinson's disease diagnosis 2024-12-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81824-x PMID:39627487	研究论文	本研究探讨了基于Transformer的迁移学习方法在自报告语音数据上诊断帕金森病的应用	首次使用Transformer模型对帕金森病诊断中的音频数据进行处理，并在此数据集上取得了最佳性能	未提及具体限制	探索深度学习技术在帕金森病诊断中的应用，特别是通过自报告语音数据进行早期检测和诊断	帕金森病的诊断	机器学习	神经退行性疾病	深度学习	Transformer	音频	使用mPower语音数据集
929	2024-12-08	Deep learning versus human assessors: forensic sex estimation from three-dimensional computed tomography scans 2024-12-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81718-y PMID:39627517	研究论文	研究比较了深度学习模型与人类评估者在从三维CT扫描中进行法医性别估计的准确性	提出了一种自动深度学习框架，用于提高性别估计的准确性和减少偏差	研究仅限于印度尼西亚个体的颅骨CT扫描	探索使用深度学习技术来提高法医性别估计的准确性和减少人类偏差	颅骨CT扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习网络	图像	200个印度尼西亚个体的颅骨CT扫描
930	2024-12-08	An explainable few-shot learning model for the directed evolution of antimicrobial peptides 2024-Dec-03, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.138272 PMID:39631577	研究论文	本研究利用深度学习引导的定向进化方法，探索抗菌肽的化学空间，以发现新的抗菌剂	本研究首次将可解释的小样本学习模型应用于抗菌肽的定向进化，通过分子动力学模拟和梯路径框架揭示了杀菌机制	NA	发现新的抗菌剂以应对革兰氏阴性菌的抗生素耐药性威胁	抗菌肽及其脂多糖结合域的结构修饰	机器学习	NA	深度学习	小样本学习模型	蛋白质序列	来自Marsupenaeus japonicus的脂多糖结合域样本
931	2024-12-08	DeepCt: Predicting Pharmacokinetic Concentration-Time Curves and Compartmental Models from Chemical Structure Using Deep Learning 2024-Dec-02, Molecular pharmaceutics IF:4.5Q1 DOI:10.1021/acs.molpharmaceut.4c00562 PMID:39505357	研究论文	本文提出了一种名为DeepCt的深度学习方法，用于从化合物结构预测药代动力学浓度-时间曲线和隔室模型	本文首次提出了一种基于深度学习的方法，直接从化合物结构预测药代动力学浓度-时间曲线，而不是传统的基于PK参数的预测方法	NA	旨在通过早期预测化合物的药代动力学特性，减少动物实验和周期时间	化合物结构和药代动力学浓度-时间曲线	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	化合物结构数据	NA
932	2024-12-08	Development of an Open-Source Dataset of Flat-Mounted Images for the Murine Oxygen-Induced Retinopathy Model of Ischemic Retinopathy 2024-Dec-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.12.4 PMID:39625436	研究论文	描述了一个开放源代码的数据集，包含来自氧诱导视网膜病变（OIR）模型小鼠的平铺视网膜图像和血管分割	这是首个包含原始和分割平铺视网膜图像的开放源代码数据集	NA	开发一个用于氧诱导视网膜病变（OIR）研究的开放源代码数据集	小鼠的平铺视网膜图像和血管分割	计算机视觉	视网膜病变	NA	深度学习算法	图像	1170张图像，其中111张来自正常小鼠，1048张来自OIR小鼠
933	2024-12-08	Effects of Physical Activity and Inactivity on Microvasculature in Children: The Hong Kong Children Eye Study 2024-Dec-02, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.65.14.7 PMID:39625440	研究论文	研究探讨了儿童的体育活动和不活动对视网膜微血管的影响	首次使用深度学习系统从视网膜照片中测量儿童的中央视网膜动脉等效值和中央视网膜静脉等效值	研究为横断面研究，无法确定因果关系	探讨体育活动和不活动对儿童视网膜微血管的影响	6至8岁儿童的视网膜微血管	NA	NA	深度学习系统	NA	图像	11,959名6至8岁儿童
934	2024-12-08	Novel Insights into Enzymatic Thermostability: The "Short Board" Theory and Zero-Shot Hamiltonian Model 2024-Dec, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202402441 PMID:39308285	研究论文	本文提出了一种新的“短板”理论和零样本哈密顿模型，用于理解和增强酶的热稳定性	提出了“短板”理论和零样本哈密顿模型，用于优化酶的热稳定性	NA	理解和增强酶的热稳定性	α-淀粉酶	生物工程	NA	深度学习	零样本哈密顿模型	蛋白质结构	多个域、残基和原子级别的实验验证
935	2024-12-08	An anthropomorphic diagnosis system of pulmonary nodules using weak annotation-based deep learning 2024-Dec, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102438 PMID:39426342	研究论文	本文开发了一种基于弱标注深度学习的类人肺结节诊断系统	该系统使用弱标注数据进行训练，无需耗时且劳动密集的手动标注，且性能可与全标注诊断系统相媲美	NA	提高肺结节在CT扫描中的分类准确性，以辅助肺癌的早期检测和诊断	肺结节的分级和纹理分类	计算机视觉	肺癌	深度学习	NA	图像	814个测试病例的LIDC-IDRI数据集和822个测试病例的内部数据集
936	2024-12-08	Meta-analysis of deep learning approaches for automated coronary artery calcium scoring: Performance and clinical utility AI in CAC scoring: A meta-analysis: AI in CAC scoring: A meta-analysis 2024-Dec, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109295 PMID:39437607	meta-analysis	本研究对使用深度学习方法进行冠状动脉钙化评分自动化的性能和临床效用进行了元分析	本研究首次对深度学习在冠状动脉钙化评分中的应用进行了全面的元分析，评估了其与手动评分方法的一致性	研究结果显示不同成像模态之间存在性能差异，需要进一步研究和标准化	评估深度学习模型在冠状动脉钙化评分中的性能和临床效用	冠状动脉钙化评分	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	共包含25项研究
937	2024-12-08	Artificial intelligence and deep learning algorithms for epigenetic sequence analysis: A review for epigeneticists and AI experts 2024-Dec, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109302 PMID:39500240	综述	本文综述了人工智能和深度学习算法在表观遗传序列分析中的应用	本文为AI专家和表观遗传学家提供了关于AI模型在表观基因组数据上训练的综述，并提出了研究问题的分类和候选AI解决方案	本文指出了文献中的几个空白和研究挑战，并提出了相应的建议	旨在为AI专家和表观遗传学家提供关于AI在表观遗传学研究中应用的综述	表观遗传学机制、基因表达调控、疾病标记预测、基因表达预测、增强子-启动子相互作用和染色质状态	机器学习	NA	NA	NA	表观基因组数据	NA
938	2024-12-08	Space-for-time substitutions exaggerate urban bird-habitat ecological relationships 2024-Dec, The Journal of animal ecology IF:3.5Q1 DOI:10.1111/1365-2656.14194 PMID:39506196	研究论文	本文研究了北美城市鸟类栖息地变化对鸟类数量变化的影响，并测试了空间替代时间方法的有效性	本文首次使用深度学习模型和贝叶斯多物种数量模型，结合长时间序列的鸟类调查数据和遥感数据，评估了城市栖息地变化对鸟类数量的影响	本文仅限于北美一个城市的研究，结果可能不适用于其他地区	探讨城市栖息地变化对鸟类数量的影响，并评估空间替代时间方法的有效性	北美城市鸟类及其栖息地	生态学	NA	深度学习模型，贝叶斯多物种数量模型	深度学习模型	遥感数据，鸟类调查数据	1997年和2020年Metro Vancouver, BC, Canada的鸟类调查数据
939	2024-12-08	Deep learning automatically distinguishes myocarditis patients from normal subjects based on MRI 2024-Dec, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-024-03284-8 PMID:39509018	研究论文	本研究利用深度学习方法，基于心血管磁共振成像（CMRI）自动区分心肌炎患者与正常受试者	本研究创新性地采用深度学习框架，通过单帧和多帧分析评估不同视图和采集类型，以实现心肌炎的自动检测	NA	本研究旨在确定最佳的心血管磁共振成像视图，以区分正常和心肌炎病例	本研究对象为269名个体，其中231例确诊为心肌炎，38例为对照组	计算机视觉	心血管疾病	深度学习（DL）	NA	图像	269名个体，其中231例心肌炎，38例对照组
940	2024-12-08	GD-Net: An Integrated Multimodal Information Model Based on Deep Learning for Cancer Outcome Prediction and Informative Feature Selection 2024-Dec, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.70221 PMID:39628446	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的集成多模态信息模型GD-Net，用于癌症预后预测和信息特征选择	GD-Net通过早期融合多模态信息，结合可解释的轻量级XGBoost模块，提高了生存预测的准确性	NA	提高癌症预后预测的准确性，并识别新的多模态预后生物标志物	八种癌症数据集，特别是肝癌的差异基因、差异miRNA和甲基化差异基因	机器学习	NA	深度学习	图深度学习算法	多模态数据	八个癌症数据集，肝癌研究中涉及319个差异基因、15个差异miRNA和155个甲基化差异基因