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
22201	2024-08-05	Empowering artificial intelligence in characterizing the human primary pacemaker of the heart at single cell resolution 2024-06-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63542-6 PMID:38890395	研究论文	本研究利用一种新颖的深度学习去卷积方法对人类窦房结的细胞异质性进行了表征	采用Bulk2space方法首次从单细胞数据集中对人类窦房结进行细胞组成分析	本研究主要依赖于非人类物种的单细胞数据，可能影响结果的直接应用	研究人类窦房结的细胞组成及其特性	人类窦房结细胞种群的组成和特征	数字病理学	心血管疾病	scRNA-Seq	深度学习去卷积	单细胞数据	使用了公共的鼠类scRNA-Seq数据作为参考，识别了18个人类细胞种群
22202	2024-08-05	A hybrid deep approach to recognizing student activity and monitoring health physique based on accelerometer data from smartphones 2024-06-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63934-8 PMID:38890409	研究论文	该文章提出了一种基于智能手机加速度计数据的混合深度学习方法，用于识别学生活动和监测健康状况	文章通过使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）和贝叶斯优化，显著提高了人类活动识别的性能	当前LSTM网络的隐含单元预设和初始学习率依赖于先前知识，可能导致亚优化状态	通过考虑人类行为的动态特性，提高人类活动识别的性能	研究对象为学生的身体活动和健康状况	计算机视觉	NA	加速度计数据	双向长短期记忆网络 (BiLSTM)	传感器数据	经过五折交叉验证的训练和测试数据集
22203	2024-08-05	Head movement dynamics in dystonia: a multi-centre retrospective study using visual perceptive deep learning 2024-Jun-18, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01140-6 PMID:38890413	研究论文	本研究开发了一种视觉感知深度学习框架，以评估和量化肌张力障碍的病症状态及治疗干预的影响	提出了一种新的深度学习框架，克服了传统评分标准的局限性，提供了一种高效、准确且独立于评分者的方法来评估和监测肌张力障碍患者	研究依赖于标准临床视频，在多中心回顾性研究中可能存在数据不一致性	评估肌张力障碍的动态特征并量化治疗干预影响	收集自七个学术中心的三项回顾性长期队列研究中的临床视频数据	计算机视觉	神经系统疾病	深度学习	视觉感知深度学习框架	视频	三项研究的数据，具体样本数量未说明
22204	2024-08-05	NNICE: a deep quantile neural network algorithm for expression deconvolution 2024-06-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-65053-w PMID:38890415	研究论文	提出了一种基于深度学习和分位数回归的细胞类型丰度估计方法NNICE	NNICE结合了统计推断和深度学习，提供了准确且可解释的细胞类型去卷积	NA	开发一种快速且经济有效的方法来估计细胞类型的丰度及其不确定性	使用混合RNA-seq数据进行细胞类型丰度的自动去卷积	数字病理学	NA	RNA-seq	深度学习	基因表达数据	NA
22205	2024-08-05	Daily station-level records of air temperature, snow depth, and ground temperature in the Northern Hemisphere 2024-Jun-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03483-x PMID:38890309	研究论文	本研究组建了1960-2021年北半球气温、雪深和土壤温度的综合数据集	首次将深度学习方法应用于重建气温、雪深和土壤温度的数据缺失问题，并构建了高时间分辨率的数据集	现场观察的数据稀疏且不一致，缺失数据量较大	研究高纬度地区地面及地下热条件	北半球（纬度超过30°N）气温、雪深和土壤温度的观测数据	数字病理学	NA	深度学习	NA	时间序列数据	27768个气温测站、32417个雪深测站和659个土壤温度测站
22206	2024-08-05	Bio-inspired deep learning-personalized ensemble Alzheimer's diagnosis model for mental well-being 2024-Jun-18, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2024.100161 PMID:38901762	研究论文	本文介绍了一种个性化的动态集成卷积神经网络用于阿尔茨海默病的诊断	引入了基于样本特性的动态集成策略，使模型能够针对个体差异进行调整	缺乏对大规模样本的验证和普适性的评估	研究旨在改善阿尔茨海默病的个性化诊断	研究对象为阿尔茨海默病患者的脑部样本	计算机视觉	阿尔茨海默病	卷积神经网络（CNN）	动态集成模型	图像	NA
22207	2024-08-05	Lung Cancer Diagnosis on Virtual Histologically Stained Tissue Using Weakly Supervised Learning 2024-Jun, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2024.100487 PMID:38588884	研究论文	该文章提出了一种基于弱监督学习的方法，用于对无标签组织切片进行肺腺癌的分类。	创新性地将自动荧光图像转换为虚拟的H&E染色图像，并应用于弱监督深度生成模型.	该研究主要集中在肺腺癌上，可能对其他类型的癌症适用性有限.	研究旨在开发一种快速、成本效益高且可解释性的肺癌诊断工作流程.	研究对象为无标签组织切片，关注肺腺癌的分类.	数字病理学	肺癌	弱监督学习	基于注意力的多实例学习模型	图像	150个H&E染色全切片图像和58个虚拟H&E染色全切片图像
22208	2024-08-05	Artificial Intelligence-Guided Gut-Microenvironment-Triggered Imaging Sensor Reveals Potential Indicators of Parkinson's Disease 2024-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202307819 PMID:38569219	研究论文	介绍了一种人工智能指导的肠道微环境触发成像传感器用于帕金森病的筛查	提出了一种新型传感器，结合人工智能和深度学习算法，可以非侵入性准确监测帕金森病的早期指标	NA	寻找基于肠道的非侵入性生物标志物以便早期诊断帕金森病	主要对象为肠道微生物群及其与帕金森病进程的关系	数字病理学	帕金森病	深度学习算法	NA	图像	NA
22209	2024-08-05	Computed tomography-based prediction of pancreatitis following biliary metal stent placement with the convolutional neural network 2024-Jun, Endoscopy international open IF:2.2Q2 DOI:10.1055/a-2298-0147 PMID:38904060	研究论文	本研究探讨了基于计算机断层扫描的卷积神经网络在预测胆道金属支架放置后胰腺炎的应用	首次在恶性胆道梗阻情况下，利用深度学习图像识别预测胰腺炎	CNN模型的表现处于中等水平，可能需要进一步优化	研究深度学习技术在胰腺炎预测中的潜力	包括70名接受自膨胀金属支架（SEMS）置入的患者	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	70名患者的计算机断层扫描图像（≥120,960幅增广图像）
22210	2024-08-05	Deep Learning-Based Kernel Adaptation Enhances Quantification of Emphysema on Low-Dose Chest CT for Predicting Long-Term Mortality 2024-Mar-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001003 PMID:37428617	研究论文	本研究旨在利用深度学习的核适应技术来量化低剂量胸部CT上的肺气肿，以预测长期死亡率	该研究首次将深度学习应用于低剂量CT的核适应，显著改善了肺气肿的量化结果	研究仅限于60岁及以上的无症状个体，可能不适用于其他人群	调查低剂量CT量化肺气肿对长期死亡率的预测价值	从2009年到2016年期间进行健康检查的5178名无症状个体的低剂量CT图像	数字病理学	NA	低剂量计算机断层扫描 (LDCT), 深度学习	Cox比例风险模型	影像	5178名参与者
22211	2024-08-05	Ecoclimate drivers shape virome diversity in a globally invasive tick species 2024-Jan-08, The ISME journal DOI:10.1093/ismejo/wrae087 PMID:38747389	研究论文	研究了气候因素如何影响入侵蜱种Haemaphysalis longicornis的病毒组多样性	揭示气候因素对蜱病毒组的影响大于其他生态因素，并通过因果推断机制探讨其对公共健康的意义	研究主要集中在中国的特定地区，可能不代表全球范围内的趋势	探讨气候变化如何驱动蜱病毒组的变化及其对公共健康的影响	3595只于2016至2019年在中国22个省收集的成年人Haemaphysalis longicornis蜱	数字病理学	NA	元转录组学	广义加性模型	生物数据	3595只蜱
22212	2024-08-05	Development of a machine vision-based weight prediction system of butterhead lettuce (Lactuca sativa L.) using deep learning models for industrial plant factory 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1365266 PMID:38903437	研究论文	本研究开发了一种基于机器视觉的黄头生菜新鲜重量预测系统，以监测从移栽阶段到收获的作物	首次在工业植物工厂中应用深度学习模型进行作物重量的非破坏性估算	在拥挤的室内种植环境中开发高性能系统的难度较大	开发一种实时监测作物重量的非破坏性系统，以提高产量和利润	室内种植工厂中的黄头生菜等作物	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	在四个月内手动测量了11次新鲜重量
22213	2024-08-05	LGC-DBP: the method of DNA-binding protein identification based on PSSM and deep learning 2024, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2024.1411847 PMID:38903752	研究论文	本文介绍了一种新型模型LGC-DBP，用于识别DNA结合蛋白。	该模型结合了LSTM、门控启发卷积和改进的通道注意机制，提高了对DBP的预测能力	未提及具体的局限性	研究旨在提升对DNA结合蛋白的识别与理解	研究对象为DNA结合蛋白及其特征	计算机视觉	NA	PSSM, 深度学习	LSTM, 门控启发卷积	蛋白质序列	未提供样本大小
22214	2024-08-05	End-to-end prognostication in colorectal cancer by deep learning: a retrospective, multicentre study 2024-Jan, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/S2589-7500(23)00208-X PMID:38123254	研究论文	该研究利用深度学习对结直肠癌患者的预后进行预测	开发并外部验证了一种基于深度学习的预后分层系统，能够自动预测结直肠癌患者的整体生存和癌症特异性生存	未详细说明现有模型在临床常规中的广泛应用情况	为结直肠癌患者提供更加精准的生存预后预测，为个性化治疗提供支持	来自澳大利亚、德国和美国的4428名接受手术切除的结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	深度学习	自注意力机制	组织样本	4428名患者的组织样本
22215	2024-08-05	Leveraging ChatGPT to optimize depression intervention through explainable deep learning 2024, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2024.1383648 PMID:38903640	研究论文	本研究探讨了ChatGPT在抑郁干预中的应用潜力。	提出了一种新的框架，将ChatGPT与BERT和SHAP集成，以提高心理健康干预的准确性和有效性。	NA	确定ChatGPT作为辅助手段在抑郁干预中的有效性。	心理健康干预中的咨询师与患者的互动。	自然语言处理	抑郁症	ChatGPT, BERT, SHAP	NA	文本	NA
22216	2024-08-05	Deep learning models for interpretation of point of care ultrasound in military working dogs 2024, Frontiers in veterinary science IF:2.6Q1 DOI:10.3389/fvets.2024.1374890 PMID:38903685	研究论文	本研究开发了深度学习分类神经网络来评估军事工作犬的点位超声图像	利用人工智能技术来增强对超声图像的解析，尤其是在战场环境中对军事工作犬的特定伤害进行诊断	模型尽管在某些扫描点表现出高准确性，但无法始终准确识别相关特征	研究的目的是提升军事工作犬的超声图像解读能力，进而优化急救措施	研究对象为五只在全身麻醉或深度镇静下进行检查的军事工作犬	计算机视觉	NA	POCUS	MobileNetV2, DarkNet-19, ShrapML	影像	327个超声剪辑
22217	2024-08-05	Fusion of fruit image processing and deep learning: a study on identification of citrus ripeness based on R-LBP algorithm and YOLO-CIT model 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1397816 PMID:38903428	研究论文	本研究提出了一种YOLO-CIT模型，结合R-LBP算法，准确识别不同成熟阶段的柑橘水果	提出了结合R-LBP算法增强特征提取的新方法，并应用于YOLO-CIT模型以提高柑橘成熟度的识别精度	研究中未提及样本多样性和实际环境因素对模型表现的影响	研究柑橘水果的成熟度识别，以指导采摘机器人路径规划和产量估算	不同成熟阶段的柑橘水果	计算机视觉	NA	R-LBP算法	YOLO-CIT模型	图像	实验中使用了多张处理后的柑橘水果图像
22218	2024-08-05	Lightweight cotton diseases real-time detection model for resource-constrained devices in natural environments 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1383863 PMID:38903431	研究论文	本文介绍了一种针对自然环境中棉花病害的轻量级实时检测模型CDDLite-YOLO	该模型在YOLOv8基础上进行了创新，采用了C2f-Faster模块和Slim-neck结构，有效提高了检测速度和准确性	虽然模型在轻量化和速度上表现优秀，但具体的适用范围和环境限制尚未完全探讨	研究旨在开发一种适合资源受限设备的棉花病害检测模型	研究对象为棉花及其种植过程中可能发生的各种病害	计算机视觉	棉花病害	深度学习	YOLO	图像	NA
22219	2024-08-05	Automatic retinoblastoma screening and surveillance using deep learning 2023-08, British journal of cancer IF:6.4Q1 DOI:10.1038/s41416-023-02320-z PMID:37344582	研究论文	本文研究了一种基于深度学习的视网膜母细胞瘤自动筛查和监测方法	提出了一种深度学习算法DLA-RB，能够准确区分正常眼底、稳定视网膜母细胞瘤和主动视网膜母细胞瘤	目前样本集中仅包括在北京同仁医院就诊的患者，可能影响结果的普遍适用性	旨在应用深度学习算法降低随访和后代筛查的负担	视网膜母细胞瘤患者及其相关影像数据	计算机视觉	视网膜母细胞瘤	深度学习	深度学习助手(DLA-RB)	图像	共收集了36623张图像和103名患者的139只眼睛
22220	2024-08-05	Repurposing of FDA approved drugs against Salmonella enteric serovar Typhi by targeting dihydrofolate reductase: an in silico study 2022-05, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2020.1850356 PMID:33251976	研究论文	本研究利用FDA批准药物针对伤寒沙门氏菌的二氢叶酸还原酶进行了药物再利用的计算研究	通过深度学习回归算法筛选FDA批准的药物库，发现四种药物对二氢叶酸还原酶具有潜在的抑制作用	研究仅基于计算模型，缺乏临床实验验证	开发有效的药物以克服伤寒沙门氏菌的耐药性	FDA批准的1930种药物	计算机视觉	伤寒	深度学习回归算法, 分子对接, 分子动力学模拟	NA	化合物	1930种药物库