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
1301	2024-09-28	Comprehensive stomata image dataset of Sundarbans Mangrove and Ratargul Swamp forest tree species in Bangladesh 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110908 PMID:39328967	研究论文	本文介绍了一个包含1083张图像的综合气孔图像数据集，涵盖了孟加拉国两个不同地点的11种树种	该数据集为改进专门用于检测气孔和准确分类物种的机器学习算法提供了宝贵的工具	NA	旨在通过模式识别、深度学习和特征提取技术，深入理解植物生理学、适应机制和环境相互作用	植物叶片的气孔图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	1083张图像，涵盖11种树种
1302	2024-09-28	Dataset for image classification with knowledge 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110893 PMID:39328969	研究论文	本文介绍了一种结合先验知识的图像分类数据集	本文创新性地将先验知识与图像分类数据集结合，通过频繁闭项集挖掘创建类别及其属性，并提取先验知识规则	本文未提及具体的性能提升效果或与其他方法的比较	提升在数据量不足或细粒度分类任务中的图像分类性能	图像分类数据集及其先验知识	计算机视觉	NA	频繁闭项集挖掘	NA	图像	NA
1303	2024-09-25	Knowledge-based in silico fragmentation and annotation of mass spectra for natural products with MassKG 2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.09.001 PMID:39310281	研究论文	介绍了一种基于知识的模拟碎片化和注释质谱的方法MassKG，用于天然产物的快速鉴定和新结构的发现	结合了基于知识的碎片化策略和深度学习分子生成模型，显著提高了质谱数据注释的效率和准确性	NA	开发一种高效的方法来注释天然产物的质谱数据，促进新活性结构的发现	天然产物的质谱数据	计算机视觉	NA	质谱分析	深度学习模型	质谱数据	407,720个已知天然产物结构，并基于此生成了266,353个新结构
1304	2024-09-24	Building façade datasets for analyzing building characteristics using deep learning 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110885 PMID:39309718	研究论文	本文构建了一个用于分析建筑特征的立面图像数据集，并利用深度学习技术进行建筑特征的分类	本文首次构建了一个公开的、标注了建筑特征的立面图像数据集，用于训练深度学习模型	本文的研究重点是特定的任务，数据集的标注仅限于这些任务，其他用途需要进一步标注	构建一个用于训练深度学习模型的建筑特征立面图像数据集	建筑立面图像及其特征，包括楼层数、建筑类型、外墙材料和可用街景图像的分类	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	数据集来源于英国的伦敦和苏格兰，由标注专家进行标注
1305	2024-09-21	Regional, rural and remote medicine attracts students with a similar approach to learning in both the Northern and Southern hemisphere 2024-Dec, International journal of circumpolar health IF:1.3Q4 DOI:10.1080/22423982.2024.2404274 PMID:39285655	研究论文	研究探讨了来自南北半球的医学生在目标导向和学习特征上的差异	首次比较了南北半球医学生在学习目标导向和学习特征上的差异	样本量较小，仅限于两个医学项目的医学生	研究医学生在目标导向和学习特征上的差异，以帮助他们在农村环境中更好地发展	来自南北半球的医学生	NA	NA	NA	NA	NA	263名医学生
1306	2024-09-20	Bangla news article dataset 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110874 PMID:39290422	研究论文	本文介绍了一个基于孟加拉语新闻文章的更新标准数据集	提供了超过190万篇来自九个孟加拉语新闻网站的文章，涵盖多个类别，为孟加拉语自然语言处理研究提供了丰富的数据资源	NA	提供一个标准化的孟加拉语新闻文章数据集，以支持自然语言处理和机器学习模型的研究	孟加拉语新闻文章数据集	自然语言处理	NA	NA	NA	文本	超过190万篇孟加拉语新闻文章
1307	2024-09-20	Enhancing sustainability in the production of palm oil: creative monitoring methods using YOLOv7 and YOLOv8 for effective plantation management 2024-Dec, Biotechnology reports (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.btre.2024.e00853 PMID:39290791	研究论文	评估YOLOv7和YOLOv8在识别油棕榈树方面的性能，以提高种植园管理的可持续性	YOLOv8系列在检测精度和时间上有所提升，YOLOv8m获得了最高的F1分数，YOLOv8s在检测时间上显著减少	NA	评估YOLOv7和YOLOv8在油棕榈种植园管理中的应用效果	YOLOv7和YOLOv8模型在油棕榈树识别中的性能	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	训练集包含80,486张图像，测试集包含482张无人机拍摄的图像，其中包括5,233张油棕榈树图像
1308	2024-09-19	Harnessing deep learning for detection of diabetic retinopathy in geriatric group using optical coherence tomography angiography-OCTA: A promising approach 2024-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.102910 PMID:39280760	研究论文	本文提出了一种利用光学相干断层扫描血管造影（OCTA）图像和深度学习算法检测老年糖尿病视网膜病变的方法	结合OCTA和深度学习技术，提出了一种创新的方法来提高老年糖尿病视网膜病变的诊断准确性	NA	提高老年糖尿病视网膜病变的早期检测和管理	老年糖尿病视网膜病变患者	计算机视觉	老年疾病	光学相干断层扫描血管造影（OCTA）	卷积神经网络（CNN）	图像	262张OCTA扫描图像，来自179名老年个体，包括糖尿病患者和非糖尿病患者
1309	2024-09-19	A dataset of the 2023 presidential election in Nigeria 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.110847 PMID:39290427	研究论文	本文介绍了2023年尼日利亚总统选举的推特数据集，并探讨了社交媒体在政治发展和情感分析中的作用	本文首次收集并分析了2023年尼日利亚总统选举相关的推特数据，展示了深度学习在情感分析中的应用	数据集仅包含推特上的公开信息，可能无法全面反映所有选民的意见	研究社交媒体在政治发展和情感分析中的作用	2023年尼日利亚总统选举相关的推特数据	自然语言处理	NA	深度学习	NA	文本	364,867条推文
1310	2024-09-17	NeuroPred-ResSE: Predicting neuropeptides by integrating residual block and squeeze-excitation attention mechanism 2024-Dec, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2024.115648 PMID:39154878	研究论文	本文提出了一种基于残差块和挤压激励注意力机制的NeuroPred-ResSE模型，用于预测神经肽	整合了残差块和挤压激励注意力机制，提高了神经肽预测的准确性	未提及	开发一种快速且准确的神经肽预测模型	神经肽及其在神经疾病治疗中的应用	机器学习	神经疾病	深度学习	残差块和挤压激励注意力机制	序列数据	未提及具体样本数量
1311	2024-09-17	The development of machine learning approaches in two-dimensional NMR data interpretation for metabolomics applications 2024-Dec, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2024.115654 PMID:39187053	研究论文	本文开发了一种基于机器学习的二维核磁共振（2D NMR）数据处理方法，用于代谢组学中的定量分析	提出了结合部分最小二乘判别分析（PLS-DA）、人工神经网络分类（ANN-DA）、梯度提升树分类（XGBoost-DA）和人工深度学习神经网络分类（ANNDL-DA）的自动化峰值选择方法，显著提高了2D NMR数据处理的准确性	PLS-DA和XGBoost-DA在数据变化或过拟合方面存在局限性	开发一种自动化方法，将二维核磁共振（2D NMR）数据应用于代谢组学中的常规定量分析	标准混合物、海葵提取物和小鼠粪便样本	代谢组学	NA	二维核磁共振（2D NMR）	人工神经网络（ANN）、深度学习神经网络（ANNDL）、部分最小二乘判别分析（PLS-DA）、梯度提升树（XGBoost）	核磁共振数据	标准混合物、海葵提取物和小鼠粪便样本
1312	2024-09-17	Using machine learning to predict carotid artery symptoms from CT angiography: A radiomics and deep learning approach 2024-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2024.100594 PMID:39280120	研究论文	评估放射组学和深度学习方法在从颈动脉CT血管造影图像中识别有症状的颈动脉疾病中的应用	本文引入了放射组学和深度学习方法，并与传统的钙评分进行了性能比较	需要进一步的工作来验证这些新技术的临床应用	评估放射组学和深度学习方法在识别有症状的颈动脉疾病中的有效性	颈动脉CT血管造影图像	计算机视觉	心血管疾病	放射组学、深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	132条颈动脉（41条有症状、41条无症状、50条无症状）
1313	2024-09-17	The impact of deep learning image reconstruction of spectral CTU virtual non contrast images for patients with renal stones 2024-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2024.100599 PMID:39280122	研究论文	比较深度学习图像重建（DLIR）和自适应统计迭代重建-Veo（ASIR-V）重建的虚拟非对比（VNC）图像与真实非对比（TNC）图像在肾结石检测中的图像质量和准确性	深度学习图像重建（DLIR）在光谱CT尿路造影（CTU）中重建的虚拟非对比（VNC）图像提供了比传统真实非对比（TNC）图像更好的图像质量，同时保持了相似的肾结石检测准确性	研究为回顾性分析，样本量有限，未涉及临床剂量节省的具体应用	评估深度学习图像重建（DLIR）在光谱CT尿路造影（CTU）中重建的虚拟非对比（VNC）图像与传统真实非对比（TNC）图像在肾结石检测中的图像质量和准确性	肾结石检测的图像质量和准确性	计算机视觉	泌尿系统疾病	深度学习图像重建（DLIR）	深度学习模型	图像	70名接受腹部-骨盆CTU检查的患者
1314	2024-09-15	Transcranial ultrafast ultrasound Doppler imaging: A phantom study 2024-Dec, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2024.107430 PMID:39173276	研究论文	本文提出了一种结合深度学习与射线理论的畸变校正方法，用于实现经颅平面波成像和超快多普勒成像	提出了结合深度学习与射线理论的畸变校正方法，显著提高了经颅超声多普勒成像的质量和准确性	仅通过仿真实验验证了方法的有效性，尚未在临床环境中进行验证	开发一种新的方法来提高经颅超声多普勒成像的质量和准确性	颅内血流速度和方向的量化	医学影像	NA	超声多普勒成像	深度学习模型	图像	使用了一个中心频率为6.25 MHz、128个元素、间距为0.3 mm的线性阵列进行仿真实验
1315	2024-09-15	DepressionEmo: A novel dataset for multilabel classification of depression emotions 2024-Dec-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2024.08.013 PMID:39214375	研究论文	本文介绍了一个名为DepressionEmo的新数据集，用于检测与抑郁症相关的8种情绪	提出了一个包含6037个Reddit用户长帖的新数据集DepressionEmo，用于多标签分类抑郁症情绪	尽管数据集在识别自杀意图方面表现良好，但其他情绪的F1 Macro值相对较低	研究抑郁症情绪的检测及其对个体的影响	抑郁症相关的8种情绪	自然语言处理	NA	文本分类	BERT, BART, GAN-BERT, T5	文本	6037个Reddit用户长帖
1316	2024-09-15	The improved integrated Exponential Smoothing based CNN-LSTM algorithm to forecast the day ahead electricity price 2024-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.102923 PMID:39263362	研究论文	提出了一种改进的基于指数平滑和CNN-LSTM的算法，用于预测次日电力价格	结合了指数平滑方法提取水平和季节性特征，以及CNN-LSTM模型处理时间序列中的复杂空间和时间依赖性	未提及具体限制	预测次日电力价格以支持短期电力市场参与者的准确竞价	次日电力价格	机器学习	NA	指数平滑、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）	CNN-LSTM	时间序列	从印度能源交易所（IEX）收集的次日电力市场数据
1317	2024-09-13	Unveiling the black box: A systematic review of Explainable Artificial Intelligence in medical image analysis 2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.08.005 PMID:39252818	综述	本文系统回顾了应用于医学图像分析的可解释人工智能（XAI）方法，讨论了当前的挑战和未来的研究方向，并探讨了评估XAI方法的指标	本文强调了先进的XAI方法，并指出了它们如何满足ML/DL决策中对透明度和信任的需求	本文指出了XAI方法面临的挑战，并提出了未来研究方向以改进医疗领域的XAI	本文旨在弥合尖端计算技术与其在医疗保健中的实际应用之间的差距，促进AI在医疗环境中更透明、可信和有效的使用	本文研究了应用于医学图像分析的可解释人工智能（XAI）方法	计算机视觉	NA	可解释人工智能（XAI）	NA	图像	NA
1318	2024-09-13	Domain-knowledge enabled ensemble learning of 5-formylcytosine (f5C) modification sites 2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.08.004 PMID:39253057	研究论文	本文介绍了一种创新的集成学习方法，用于计算识别5-甲酰胞嘧啶（f5C）修饰位点	通过整合32个新颖的领域衍生基因组特征，显著提高了单个模型的性能，并构建了集成模型以进一步增强准确性和鲁棒性	NA	开发一种计算方法来准确识别f5C修饰位点，以揭示其分子功能和调控机制	5-甲酰胞嘧啶（f5C）修饰位点	机器学习	NA	集成学习	循环神经网络、卷积神经网络和基于Transformer的模型	序列信息	NA
1319	2024-09-11	Real-time sign language detection: Empowering the disabled community 2024-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2024.102901 PMID:39247156	研究论文	本文提出了一种实时手语检测系统，旨在帮助残疾人士进行交流	使用预训练的VGG16卷积神经网络（CNN）结合注意力机制，实现了高精度的印度手语（ISL）分类，并实现了实时处理	NA	开发一种高效的实时手语检测系统，以帮助残疾人士进行交流	印度手语（ISL）中的23种手势	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	VGG16	图像	23种手势
1320	2024-09-10	Neural implicit surface reconstruction of freehand 3D ultrasound volume with geometric constraints 2024-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103305 PMID:39168075	研究论文	本文介绍了一种名为FUNSR的自监督神经隐式表面重建方法，用于从自由手3D超声体积中学习有符号距离函数（SDFs），并利用几何约束进行表面重建	本文引入了两种新的几何约束：符号一致性约束和表面约束，结合对抗学习，以提高表面重建的质量	NA	提高自由手3D超声体积的表面重建质量，以获取准确的解剖结构	自由手3D超声体积的表面重建	计算机视觉	NA	神经隐式表面重建	NA	体积数据	四个数据集，包括一个髋部幻影数据集、两个血管数据集和一个公开的前列腺数据集