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
1241	2024-11-08	M/EEG source localization for both subcortical and cortical sources using a convolutional neural network with a realistic head conductivity model 2024-Dec, APL bioengineering IF:6.6Q1 DOI:10.1063/5.0226457 PMID:39502794	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的脑电图（EEG）和磁共振成像（MEG）源定位方法，用于同时定位皮层和皮层下源，并使用现实头部电导率模型进行训练	首次尝试使用深度学习方法进行皮层下区域的源定位，并展示了在源定位方面的优异准确性	NA	提高脑电图和磁共振成像在神经科学和临床医学中的空间分辨率	脑电图和磁共振成像信号的皮层和皮层下源定位	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	使用个体MRI数据生成的十种不同头部组织的分割数据
1242	2024-11-07	Advancing jasmine tea production: YOLOv7-based real-time jasmine flower detection 2024-Dec, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.13752 PMID:39032018	研究论文	本研究利用YOLOv7算法实时检测茉莉花，以提高茉莉茶生产的质量	采用YOLOv7算法进行茉莉花的实时检测，以区分不同生长阶段的茉莉花	NA	解决茉莉花采摘过程中因环境和人为因素导致的质量问题	茉莉花的不同生长阶段	计算机视觉	NA	YOLOv7算法	卷积神经网络	图像	五种不同开放程度的茉莉花样本
1243	2024-11-07	Automatic soft-tissue analysis on orthodontic frontal and lateral facial photographs based on deep learning 2024-Dec, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.12830 PMID:38967085	研究论文	本文基于深度学习建立了自动软组织分析模型，用于正畸面部照片中的地标检测和测量计算	本文创新性地利用深度学习技术实现了正畸面部照片中软组织地标的自动检测和测量	模型在某些测量指标上与手动标注存在统计学差异	建立基于深度学习的自动软组织分析模型，实现正畸面部照片中软组织的全面定量评估	正畸患者的面部照片中的软组织	计算机视觉	NA	深度学习	高分辨率网络、基于深度可分离卷积的特征融合模块、基于像素洗牌的预测模型	图像	578张正面照片和450张侧面照片
1244	2024-11-07	Deep learning-based binary classification of beta-amyloid plaques using 18 F florapronol PET 2024-Dec-01, Nuclear medicine communications IF:1.3Q3 DOI:10.1097/MNM.0000000000001904 PMID:39350612	研究论文	研究使用深度学习模型对疑似阿尔茨海默病患者的脑部PET图像进行β-淀粉样斑块的二分类	首次使用深度学习模型对脑部PET图像中的β-淀粉样斑块进行二分类	研究为回顾性研究，样本量相对较小	验证深度学习模型在脑部PET图像中分类β-淀粉样斑块的潜力	疑似轻度认知障碍或痴呆患者的脑部PET图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	PET/CT成像	卷积神经网络（CNN）	图像	175名患者
1245	2024-11-07	Rapid discovery of Transglutaminase 2 inhibitors for celiac disease with boosting ensemble machine learning 2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.10.019 PMID:39498152	研究论文	本研究利用约1100个TG2抑制实验数据，开发了基于集成机器学习模型的配体分子筛选技术，用于快速发现针对乳糜泻的转谷氨酰胺酶2抑制剂	本研究采用了感知器深度学习和低深度随机森林弱学习器的提升集成方法，显著提高了预测准确率，并开发了一个用于筛选潜在治疗分子的网络应用程序	NA	开发针对乳糜泻的转谷氨酰胺酶2抑制剂	转谷氨酰胺酶2及其抑制剂	机器学习	乳糜泻	集成机器学习	感知器深度学习、随机森林、图神经网络	分子特征数据	约1100个TG2抑制实验数据
1246	2024-11-06	A comprehensive annotated image dataset for real-time fish detection in pond settings 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111007 PMID:39493532	研究论文	本文介绍了一个用于池塘环境中实时鱼类检测的综合注释图像数据集	该数据集包含了在多种计算机视觉挑战下捕获的橙色铬鲈鱼种，为鱼类检测提供了宝贵的资源	数据集仅限于橙色铬鲈鱼种，且采集环境为特定池塘	开发一个高效的鱼类检测系统，以促进小型水产养殖业的发展	橙色铬鲈鱼种在池塘环境中的检测	计算机视觉	NA	NA	NA	图像	包含多种计算机视觉挑战下的橙色铬鲈鱼种图像
1247	2024-11-06	Automatic Landmark Detection for Preoperative Planning of High Tibial Osteotomy Using Traditional Feature Extraction and Deep Learning Methods 2024-Dec, The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS DOI:10.1002/rcs.70006 PMID:39497376	研究论文	本文提出了一种新的自动检测高胫骨截骨术（HTO）标志点的方法，结合了优化后的热图偏移聚合方法和传统特征提取技术，用于术前规划	本文的创新点在于将优化后的热图偏移聚合方法与传统特征提取技术相结合，提高了HTO标志点检测的鲁棒性	由于HTO数据集数量有限，现有方法在处理不同畸形患者时不如传统手动规划方法稳健，限制了其在临床实践中的应用	研究目的是提高高胫骨截骨术术前规划的效率和标准化程度	研究对象是高胫骨截骨术的标志点检测	计算机视觉	NA	热图偏移聚合方法、传统特征提取	NA	图像	具体样本数量未在摘要中提及
1248	2024-10-30	Deep learning-based measurement of echocardiographic data and its application in the diagnosis of sudden cardiac death 2024-Dec, Biotechnology & genetic engineering reviews DOI:10.1080/02648725.2023.2213041 PMID:37179495	研究论文	本研究评估了深度学习在测量突发性心脏死亡（SCD）患者超声心动图数据中的应用潜力	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于预测SCD，并在验证组中显示出高准确性和敏感性	本研究的样本量有限，且仅限于SCD患者，未来需要在大规模和多样化的样本中验证模型的有效性	评估深度学习在SCD患者超声心动图数据测量中的诊断价值	突发性心脏死亡（SCD）患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	320名SCD患者和400名健康志愿者
1249	2024-10-29	Utilizing artificial intelligence for precision exploration of N protein targeting phenanthridine sars-cov-2 inhibitors: A novel approach 2024-Dec-05, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2024.116885 PMID:39307103	研究论文	本研究利用深度学习模型优化苯并菲啶类化合物结构，以靶向SARS-CoV-2的N蛋白，并验证其抗病毒活性	首次采用深度学习模型EMPIRE和DeepFrag优化苯并菲啶类化合物，靶向SARS-CoV-2的N蛋白，并验证其抗病毒活性	NA	开发靶向SARS-CoV-2 N蛋白的抗COVID-19药物	SARS-CoV-2的N蛋白及苯并菲啶类化合物	机器学习	COVID-19	深度学习模型	EMPIRE, DeepFrag	化合物结构	超过10,000个小分子化合物，最终合成44个化合物
1250	2024-10-29	Publicly available datasets of breast histopathology H&E whole-slide images: A scoping review 2024-Dec, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2024.100363 PMID:38405160	综述	本文综述了公开可用的乳腺组织病理学H&E全切片图像数据集，旨在帮助研究人员选择合适的乳腺癌计算病理学数据集	首次系统性地综述了公开可用的乳腺H&E染色全切片图像数据集，并提供了图像元数据和特征，以辅助研究人员选择合适的数据集	仅28%的纳入文章使用了多个数据集，14%使用了外部验证集，表明其他开发模型的性能可能被高估；TCGA-BRCA数据集存在显著的选择偏倚，可能影响算法的鲁棒性和泛化性；缺乏一致的元数据报告，需要建立明确的指南来记录乳腺WSI数据集的特征和元数据	识别和综述公开可用的乳腺H&E染色全切片图像数据集，以促进乳腺癌诊断和治疗中的深度学习模型开发	公开可用的乳腺H&E染色全切片图像数据集及其元数据和特征	数字病理学	乳腺癌	NA	深度学习模型	图像	17个公开数据集，包含10385张H&E全切片图像
1251	2024-10-29	Computational pathology: A survey review and the way forward 2024-Dec, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2023.100357 PMID:38420608	综述	本文对计算病理学（CPath）进行了全面的综述，涵盖了从问题设计到应用和实施的各个方面	本文通过审查超过800篇论文，详细分析了CPath领域的关键工作和面临的挑战，为未来的技术发展和临床整合提供了方向	尽管本文提供了详细的综述，但仍存在将这些算法在临床实践中采用和整合的显著差距	旨在开发数字诊断的基础设施和工作流程，作为临床病理学的辅助CAD系统，促进癌症诊断和治疗的变革性变化	计算病理学（CPath）及其在癌症图像分析中的应用	数字病理学	癌症	NA	NA	图像	超过800篇论文
1252	2024-10-27	Implementation of deep learning artificial intelligence in vision-threatening disease screenings for an underserved community during COVID-19 2024-Dec, Journal of telemedicine and telecare IF:3.5Q1 DOI:10.1177/1357633X231158832 PMID:36908254	研究论文	研究探讨了在COVID-19期间，深度学习人工智能在学生主导的非散瞳筛查中对未受充分服务社区的视觉威胁性疾病的应用	首次在前瞻性研究中应用深度学习人工智能于学生主导的非散瞳筛查，特别是在未受充分服务的社区中	深度学习人工智能标记了38.9%的眼睛为不可评估，远高于人类标准的2.6%	评估深度学习人工智能在视觉威胁性疾病筛查中的应用效果	年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变和青光眼等视觉威胁性疾病	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	385只眼睛，来自195名筛查参与者
1253	2024-10-26	Multimodal ultrasound deep learning to detect fibrosis in early chronic kidney disease 2024-Dec, Renal failure IF:3.0Q1 DOI:10.1080/0886022X.2024.2417740 PMID:39435700	研究论文	开发了一种多模态超声深度学习融合模型，用于自动分类早期慢性肾脏病患者的纤维化	提出了一个多模态超声深度学习模型，显著提高了早期慢性肾脏病纤维化的预测准确性	研究仅限于2022年5月至11月期间的患者数据，样本量较小	开发和验证一种新的深度学习模型，用于早期慢性肾脏病纤维化的自动检测	慢性肾脏病患者	机器学习	肾脏疾病	深度学习	多模态深度学习模型	超声图像	70%用于训练，30%用于测试
1254	2024-10-25	Explainable artificial intelligence and domain adaptation for predicting HIV infection with graph neural networks 2024-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2024.2407063 PMID:39417227	研究论文	研究使用图神经网络和领域适应方法预测HIV感染，并评估模型的可解释性和跨数据集的可转移性	首次将可解释的人工智能和领域适应方法应用于图神经网络，以预测HIV感染，并评估模型在不同数据集间的转移能力	研究仅限于两个城市的年轻性少数男性群体，且数据收集时间较短	探索可解释深度学习方法在图神经网络中预测HIV感染的应用，并评估模型在不同数据集间的转移能力	年轻性少数男性群体的社交网络数据	机器学习	HIV感染	图神经网络	图注意力网络（GAT）	网络数据	两个城市的年轻性少数男性群体，数据收集时间为2014至2016年
1255	2024-10-25	Enhanced bone assessment of the shoulder using zero-echo time MRI with deep-learning image reconstruction 2024-Dec, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-024-04690-8 PMID:38658419	研究论文	评估深度学习重建算法在1.5特斯拉肩部零回波时间MRI中的应用，以改善骨性病变的描绘	引入了一种基于深度学习的重建算法（DLRecon），用于增强零回波时间MRI图像质量，特别是在骨性病变的描绘上	研究为回顾性，样本量相对较小，且仅限于肩部MRI	评估深度学习重建算法在肩部零回波时间MRI中的效果，以提高骨性病变的诊断准确性	肩部MRI图像及其骨性病变	计算机视觉	NA	零回波时间MRI	深度学习	图像	63次肩部MRI检查，涉及52名患者（28名女性）
1256	2024-10-24	Microbial community dynamics in different floc size aggregates during nitrogen removal process upgrading in a full-scale landfill leachate treatment plant 2024-Dec, Bioresource technology IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.biortech.2024.131484 PMID:39277056	研究论文	研究了在垃圾渗滤液处理厂升级过程中，不同絮凝体大小对微生物群落动态和氮去除效率的影响	使用16S rRNA基因测序和深度学习模型（卷积神经网络）预测氮去除效率，揭示了微生物群落动态和相互作用	NA	优化垃圾渗滤液处理厂的氮去除过程，并理解基于絮凝体大小的微生物群落动态	不同絮凝体大小的微生物群落及其在氮去除过程中的作用	环境科学	NA	16S rRNA基因测序	卷积神经网络 (CNN)	微生物群落数据	NA
1257	2024-10-24	Analysis of data of COVID lockdown period: Comorbidity and fatality rates in a few districts of Assam, India 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110974 PMID:39429747	研究论文	分析印度阿萨姆邦几个地区在COVID封锁期间的数据，研究共病和死亡率	使用机器学习和深度学习方法分析患者数据，识别高风险个体，以个性化治疗计划	仅限于阿萨姆邦的数据，样本量相对较小	填补COVID-19疫情期间共病和死亡率数据的空白，改善患者护理	COVID-19住院患者的共病和死亡率	机器学习	COVID-19	机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)	NA	患者数据	5329名住院的SARS-CoV-2患者
1258	2024-10-24	Psychological disorder detection: A multimodal approach using a transformer-based hybrid model 2024-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.102976 PMID:39430783	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的混合模型，用于通过多模态数据检测心理障碍，特别是抑郁症	本文的创新点在于使用多模态数据（如语音特征和语言内容）结合Transformer模型来提高心理障碍的识别准确性	NA	本文的研究目的是改进心理障碍，特别是抑郁症的识别方法	本文的研究对象是心理障碍，特别是抑郁症	自然语言处理	心理障碍	Transformer	混合模型	多模态数据（语音特征和语言内容）	NA
1259	2024-10-24	An optimized two stage U-Net approach for segmentation of pancreas and pancreatic tumor 2024-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.102995 PMID:39435045	研究论文	本文提出了一种优化的两阶段U-Net模型，用于胰腺和胰腺肿瘤的分割	引入了结合灰狼优化算法和边境牧羊犬优化算法的混合优化技术，提高了分割效果	NA	开发自动化分割方法以解决胰腺和胰腺肿瘤分割的挑战	胰腺和胰腺肿瘤	计算机视觉	胰腺癌	灰狼优化算法和边境牧羊犬优化算法	U-Net	图像	NA
1260	2024-10-24	Large language models and their applications in bioinformatics 2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.09.031 PMID:39435343	综述	本文综述了大型语言模型（LLMs）在生物信息学中的应用及其对生命科学领域的潜在影响	LLMs通过复杂的深度学习架构和大量的参数，显著提升了自然语言处理能力，并在生物信息学中展现出巨大潜力	NA	探讨LLMs在生物信息学中的应用及其对生命科学领域的潜在影响	大型语言模型及其在基因组学、蛋白质组学和个性化医学中的应用	自然语言处理	NA	NA	Transformer	文本	NA