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
20241	2024-08-04	Selection of pre-trained weights for transfer learning in automated cytomegalovirus retinitis classification 2024-07-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-67121-7 PMID:38987446	研究论文	本研究探讨了利用不同预训练权重进行自动化细胞巨病毒视网膜炎分类的有效性	提出了一种顺序转移学习方法，通过不同的数据集预训练权重，提高了细胞巨病毒视网膜炎的分类精度与效率	该研究的模型依赖于有限数量的细胞巨病毒视网膜炎图像，可能影响模型的普适性	研究旨在改进细胞巨病毒视网膜炎的自动化诊断	研究对象为来自Siriraj医院的955幅视网膜图像，包括524幅细胞巨病毒视网膜炎图像和431幅正常图像	计算机视觉	细胞巨病毒视网膜炎	卷积神经网络（CNN）	DenseNet121	图像	955幅视网膜图像（524幅CMVR和431幅正常图像）
20242	2024-08-04	Better performance of deep learning pulmonary nodule detection using chest radiography with pixel level labels in reference to computed tomography: data quality matters 2024-07-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-66530-y PMID:38987309	研究论文	该文章探讨了使用像素级标签的胸部X光图像在肺结节检测中的深度学习模型性能与CT扫描的关系	提出了一种使用参考胸部CT的像素级注释数据来提高肺结节检测的深度学习模型	研究主要依赖于特定的数据集，可能限制了模型的普遍适用性	研究旨在提高胸部X光下肺结节的检测和定位性能	研究对象为使用胸部X光图像和CT图像进行标注的数据集	计算机视觉	肺癌	深度学习	DenseNet	图像	包含国家卫生研究院的胸部X光标注数据集和AI-HUB的CT标注数据集
20243	2024-08-04	Automatic wild bird repellent system that is based on deep-learning-based wild bird detection and integrated with a laser rotation mechanism 2024-07-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-66920-2 PMID:38987345	研究论文	提出了一种基于深度学习的自动野鸟驱散系统	系统集成了激光旋转机制，能够检测并驱散野鸟	未提及系统在不同环境下的表现	降低农业中的野鸟数量以减少经济损失	野鸟探测和驱散系统	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	在台湾云林的一个户外鸭场进行的实验
20244	2024-08-04	Nano fuzzy alarming system for blood transfusion requirement detection in cancer using deep learning 2024-07-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-66607-8 PMID:38987580	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的纳米模糊警报系统，用于检测癌症患者的输血需求	首次使用体内数据处理血癌患者的输血需求预测，结合LSTM神经网络和纳米模糊技术	样本量为98，可能限制结果的普遍性和适用性	预测癌症患者的输血需求以减少输血相关风险	血癌患者，包含98个样本和61个特征的多变量数据	机器学习	血癌	LSTM	LSTM	临床与实验室数据	98个血癌患者样本
20245	2024-08-04	Classification of osteoarthritic and healthy cartilage using deep learning with Raman spectra 2024-07-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-66857-6 PMID:38987563	研究论文	本文提出了一种端到端的卷积神经网络，自动学习最优的预处理策略，以分类来自骨关节炎和健康对照患者的拉曼光谱。	创新点在于引入了集成梯度方法来识别网络决策过程中的生物相关特征，并展示了使用多通道输入和集成梯度的方法可以简化拉曼光谱的临床应用。	研究样本主要集中在骨关节炎和健康对照患者，可能限制了结果的普遍适用性。	研究的目的是提高拉曼光谱分类技术在骨关节炎诊断中的应用效果。	研究对象为45名骨关节炎患者和19名健康对照患者的软骨拉曼光谱。	数字病理	骨关节炎	拉曼光谱	卷积神经网络	光谱	共64个样本，包括45名骨关节炎患者和19名健康对照患者
20246	2024-08-04	Habitat radiomics and deep learning fusion nomogram to predict EGFR mutation status in stage I non-small cell lung cancer: a multicenter study 2024-07-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-66751-1 PMID:38982267	研究论文	开发一个结合深度学习、影像组学和临床变量的影像组学标定图，以预测第一期非小细胞肺癌患者的EGFR突变状态	首次将栖息地影像组学与深度学习相结合，用于预测EGFR突变状态	仅基于回顾性数据，可能无法覆盖所有EGFR突变的临床变异性	预测第一期非小细胞肺癌患者的EGFR突变状态	438名接受治愈性手术并完成驱动基因突变测试的第一期NSCLC患者	数字病理学	肺癌	CT影像组学	深度学习模型	影像	438名患者
20247	2024-08-04	Deep learning with a small dataset predicts chromatin remodelling contribution to winter dormancy of apple axillary buds 2024-Jul-02, Tree physiology IF:3.5Q1 DOI:10.1093/treephys/tpae072 PMID:38905284	研究论文	本研究探讨了在苹果腋芽冬季休眠初期，植物如何识别持续的寒冷。	提出了使用小数据集的深度学习模型来预测染色质重塑对苹果腋芽冬季休眠的贡献。	模型是基于两个时间点的小数据集构建的，限制了数据的广泛性。	研究植物如何在芽休眠初期识别持续的寒冷。	以'富士'苹果的腋芽作为研究对象。	数字病理学	NA	深度学习	NA	数据集	两个时间点的小数据集
20248	2024-08-04	Detecting dental caries on oral photographs using artificial intelligence: A systematic review 2024-05, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.14659 PMID:37392423	系统综述	本系统综述旨在评估人工智能模型在口腔照片中检测牙齿龋齿的表现	评估了不同机器学习算法在牙齿龋齿检测中的表现，并提出了对未来研究的建议	有限的研究允许评估人工智能对不同严重程度病变的表现	评估人工智能在口腔照片中检测牙齿龋齿的能力	临床研究报告的深度学习和其他机器学习算法	机器学习	NA	深度学习	NA	口腔照片	19项研究
20249	2024-08-05	Deep learning based on small sample dataset: prediction of dielectric properties of SrTiO3-type perovskite with doping modification 2024-May, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.231464 PMID:39076810	研究论文	本文研究基于小样本数据集的深度学习，以预测掺杂修饰的SrTiO3型钙钛矿的介电特性	提出了一种新的、有效的方法，通过深度神经网络模型显著提高了对介电性能的预测准确性	研究中使用的小数据集限制了对介电性能和能量存储密度提高的更深层次分析	旨在解决SrTiO掺杂数据的高度分散性和小样本大小带来的研究难题	研究对象为SrTiO型钙钛矿的掺杂数据	机器学习	NA	深度学习	一维卷积神经网络	实验数据	200条与SrTiO型钙钛矿掺杂相关的实验记录
20250	2024-08-05	UltraAIGenomics: Artificial Intelligence-Based Cardiovascular Disease Risk Assessment by Fusion of Ultrasound-Based Radiomics and Genomics Features for Preventive, Personalized and Precision Medicine: A Narrative Review 2024-May, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3 DOI:10.31083/j.rcm2505184 PMID:39076491	综述	该文章为心血管疾病风险评估提出了基于人工智能的综合方法。	提出了结合超声放射组学和基因组学特征的新方法，以提高心血管疾病风险评估的准确性。	仅基于246项研究的回顾，可能缺乏广泛的临床应用数据支持。	探讨如何通过融合基因组学和放射组学特征来改善心血管疾病的风险评估。	研究重点在于心血管疾病和中风的风险评估。	机器学习	心血管疾病	深度学习	DL模型	NA	246项研究
20251	2024-08-04	Rapid and Precise Differentiation and Authentication of Agricultural Products via Deep Learning-Assisted Multiplex SERS Fingerprinting 2024-03-19, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c00064 PMID:38450485	研究论文	本文提出了一种结合多重表面增强拉曼散射(SERS)指纹技术与一维卷积神经网络(1D-CNN)的新方法，用于快速准确地区别和验证农业产品	该方法结合了三种不同的SERS活性纳米颗粒作为多重传感器，通过构建'SERS超级指纹'来提高农业产品的识别精度	文章中未明确指出具体的局限性	研究农业产品的来源和质量的快速准确识别与验证	主要研究对象为农业产品及其掺假样品	数字病理	NA	多重表面增强拉曼散射(SERS)	一维卷积神经网络(1D-CNN)	光谱数据	多个农业产品和模拟的掺假样品
20252	2024-08-04	Convolutional Neural Network-Driven Impedance Flow Cytometry for Accurate Bacterial Differentiation 2024-03-19, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.3c04421 PMID:38448396	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的阻抗流式细胞术方法，以提高细菌的分类准确性和效率	该研究使用卷积神经网络深度学习方法，提高了阻抗流式细胞术在细菌物种区分上的准确性和效率	研究中未提及对特定细菌种类的识别是否可以普遍适用	提升阻抗流式细胞术在细菌种类区分的准确性	不同物种的细菌及其电特性	数字病理学	NA	阻抗流式细胞术	卷积神经网络	阻抗数据	超过100万组不同细菌的阻抗数据
20253	2024-08-04	Generalization challenges in electrocardiogram deep learning: insights from dataset characteristics and attention mechanism 2024-Mar-11, Future cardiology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/14796678.2024.2354082 PMID:39049767	研究论文	本研究探讨了训练数据特征对心电图模型泛化性能的影响	研究引入了注意力机制以提升模型泛化能力，并发现平衡数据集可显著改进模型性能	未具体说明研究的样本量和数据集的具体特征	探讨心电图深度学习模型的泛化挑战	心电图数据集及其特征	机器学习	心血管疾病	深度学习	NA	心电图	使用了不同特征的多个心电图数据集
20254	2024-08-04	DeepION: A Deep Learning-Based Low-Dimensional Representation Model of Ion Images for Mass Spectrometry Imaging 2024-03-05, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.3c05002 PMID:38377545	研究论文	本研究提出了DeepION，一个基于深度学习的离子图像低维表示模型，用于质谱成像的离子识别	DeepION通过引入对比学习，实现了自监督的离子图像表示，并设计了特殊的数据增强策略以适应质谱成像数据的特点	在低信噪比和缺乏标注数据集的情况下，离子图像表示的有效性仍然面临挑战	研究旨在提升质谱成像中离子图像的低维表示效果，以改善共定位离子和同位素离子的识别	本研究主要针对生物样品中的离子图像	数字病理学	NA	质谱成像 (MSI)	深度学习模型	图像	实验使用了大鼠脑组织的质谱成像数据
20255	2024-08-05	Feasibility of deep learning-reconstructed thin-slice single-breath-hold HASTE for detecting pancreatic lesions: A comparison with two conventional T2-weighted imaging sequences 2024-Mar, Research in diagnostic and interventional imaging DOI:10.1016/j.redii.2023.100038 PMID:39076579	研究论文	本研究评估了深度学习重建的纤薄切片单次呼气半傅里叶单次激发涡旋回音成像（HASTEDL）在检测胰腺病变中的临床可行性	首次比较了深度学习重建的HASTE与传统T2加权成像序列的效果，展现了HASTEDL在图像质量和获取时间上的优势	研究样本量相对较小，且为回顾性研究	评估深度学习重建技术在胰腺病变检测中的应用效能	63名疑似胰腺相关疾病的患者	数字病理学	胰腺癌	深度学习重建	NA	图像	63名患者
20256	2024-08-05	Development of a deep learning model for the automated detection of green pixels indicative of gout on dual energy CT scan 2024-Mar, Research in diagnostic and interventional imaging DOI:10.1016/j.redii.2024.100044 PMID:39076582	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型用于在双能CT扫描中自动检测指示痛风的绿色像素	提出了一种优化的深度学习算法，用于对双能CT图像中绿色编码的MSU晶体进行分割	该研究的数据集较小，仅包含58个样本	研究痛风患者的双能CT图像中MSU晶体的自动检测	双能CT图像中的绿色编码像素，代表MSU晶体	数字病理学	痛风	双能CT	Segresnet, SwinUNETR	图像	58个样本（28个训练集和30个测试集）
20257	2024-08-04	Mixtures Recomposition by Neural Nets: A Multidisciplinary Overview 2024-02-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01633 PMID:38284618	综述	本综述探讨了人工神经网络在化学混合物重组中的最新进展	提出了神经网络与物理知识的混合，促进了对化学混合物的理解和预测能力	未提供具体的实验数据支持，主要为理论探讨	研究人工神经网络在化学混合物重组中的应用潜力	聚焦于化学混合物及其成分的重组	机器学习	NA	人工神经网络	深度学习模型	NA	NA
20258	2024-08-04	Leveraging DFT and Molecular Fragmentation for Chemically Accurate pKa Prediction Using Machine Learning 2024-02-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01923 PMID:38301279	研究论文	我们提出了一种基于随机森林的量子力学/机器学习框架，用于准确预测复杂有机分子的pKa值	我们的工作扩展了CBH的适用性，利用其生成可用于机器学习的分子描述符	未提及具体限制	准确预测复杂有机分子的pKa值	复杂有机分子	机器学习	NA	密度泛函理论（DFT）	随机森林	NA	在两个基准数据集（SAMPL6和诺华）上评估模型性能
20259	2024-08-04	MucLiPred: Multi-Level Contrastive Learning for Predicting Nucleic Acid Binding Residues of Proteins 2024-02-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01471 PMID:38301174	研究论文	本研究提出了一种新型深度学习模型MucLiPred，用于预测蛋白质与多种分子之间的结合位点	研究引入了双重对比学习机制，提升了多种分子-蛋白质相互作用的预测能力	未提供关于模型在其他特定分子类型上的有效性或推广能力的信息	改善多种分子-蛋白质相互作用的预测和潜在结合残基的识别	聚焦于蛋白质-分子交互的结合残基	计算机视觉	NA	深度学习	NA	NA	NA
20260	2024-08-04	Deep Learning-Based Chemical Similarity for Accelerated Organic Light-Emitting Diode Materials Discovery 2024-02-12, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01747 PMID:38270063	研究论文	这篇文章提出了一种基于深度学习的定量评分方法来评估分子的TADF潜力	提出了TADF-likeness评分，通过化学相似性评估TADF材料的潜力	由于仅依赖少量可计算的属性，现有策略有明确的局限性	加速新型TADF材料的发现	已知的TADF分子的特征及其相关的电子属性	材料发现	NA	深度自编码器	NA	分子数据	数百万个分子进行大规模虚拟筛选