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
22961	2024-08-07	PEA-m6A: an ensemble learning framework for accurately predicting N6-methyladenosine modifications in plants 2024-May-31, Plant physiology IF:6.5Q1 DOI:10.1093/plphys/kiae120 PMID:38428981	研究论文	本文介绍了一种名为PEA-m6A的集成学习框架，用于准确预测植物基因组中的N6-甲基腺苷修饰	PEA-m6A框架通过集成学习构建m6A预测模型，并利用预训练模型进行迁移学习，提高了小样本训练任务中m6A修饰预测的准确性	NA	开发一个统一的、模块化的、参数化的框架，用于简化m6A-Seq数据分析，预测植物基因组中的m6A修饰区域	植物基因组中的N6-甲基腺苷（m6A）修饰	机器学习	NA	集成学习	集成学习模型	基因组数据	12种植物物种
22962	2024-08-07	Industrial Metaverse-Based Intelligent PID Optimal Tuning System for Complex Industrial Processes 2024-May-31, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2024.3386669 PMID:38819970	研究论文	本文提出了一种在虚拟现实场景中对工业过程实际PID控制系统进行动态性能监控和参数自适应调整的方法	该方法结合了基于系统识别和自适应深度学习的PID控制过程数字孪生模型，以及基于强化学习的PID调优智能算法与工业元宇宙的虚拟现实和沉浸式交互	NA	解决复杂工业过程中实际运行的PID控制系统无法在线优化的问题	以能耗设备——镁熔炉作为工业对象，进行了对比仿真实验和工业实验	工业自动化	NA	系统识别、自适应深度学习、强化学习	数字孪生模型	虚拟现实场景	使用镁熔炉作为工业对象进行实验
22963	2024-08-07	A CNN-LSTM model using elliptical constraints for temporally consistent sun position estimation 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e31539 PMID:38818140	研究论文	本文提出了一种基于椭圆约束的CNN-LSTM模型，用于时间一致的太阳位置估计	该研究利用空间、时间和几何特征，即使在太阳部分或完全被遮挡的情况下，也能准确回归太阳位置	NA	提高太阳位置估计的准确性，以优化太阳能系统设计、天气预报服务和户外增强现实系统	太阳位置估计	计算机视觉	NA	深度学习	CNN-LSTM	图像序列	使用了Sirta、Laval和自定义数据集
22964	2024-08-07	EEG-based emotion recognition systems; comprehensive study 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e31485 PMID:38818173	review	本文对基于脑电图（EEG）信号的情绪识别技术进行了全面的综述	重点关注了深度学习在情绪识别中的应用，并分析了其特点、优势、劣势及适用场景	NA	总结当前情绪识别研究的状态，并为后续相关研究提供思路	基于EEG信号的情绪识别方法	machine learning	NA	EEG	CNN, LSTM, GAN	EEG信号	NA
22965	2024-08-07	Computer-assisted decision support for the usage of preventive antibacterial therapy in children with febrile pyelonephritis: A preliminary study 2024-May-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e31255 PMID:38818202	研究论文	本研究利用深度学习技术分析肾静态影像数据，探讨首次诊断为发热性肾盂肾炎的2岁以下儿童是否需要预防性抗生素治疗	首次使用深度学习技术研究首次诊断为发热性肾盂肾炎的儿童是否需要预防性抗生素治疗	研究样本量相对较小，且仅限于2岁以下的儿童	探讨深度学习技术在计算机辅助决策支持系统中对发热性肾盂肾炎诊断的应用	首次诊断为发热性肾盂肾炎的2岁以下儿童	机器学习	泌尿系统感染	深度学习技术	AlexNet	影像数据	176名儿童，其中64名不需要预防性抗生素治疗，112名需要
22966	2024-08-07	A deep learning approach for electric motor fault diagnosis based on modified InceptionV3 2024-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63086-9 PMID:38811686	研究论文	本研究提出了一种基于改进InceptionV3模型的电机故障诊断方法，通过使用红外热像技术并结合对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）和挤压激励（SE）通道注意力机制来提高检测精度	本研究通过整合SE通道注意力机制改进了InceptionV3模型，并结合传统分类器SVM进行特征提取和分类，提高了电机故障诊断的准确性	NA	开发一种高效的电机故障诊断方法	电机及其故障类型	机器学习	NA	InceptionV3模型，挤压激励（SE）通道注意力机制，对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）	InceptionV3	图像	369张电机热图像，包含11种故障类型
22967	2024-08-07	DiffBindFR: an SE(3) equivariant network for flexible protein-ligand docking 2024-May-29, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d3sc06803j PMID:38817560	研究论文	本文介绍了一种名为DiffBindFR的全原子扩散基柔性对接模型，用于在配体整体运动和柔性以及口袋侧链扭转变化的产品空间上操作，以提高蛋白质-配体对接的准确性。	DiffBindFR模型在生成具有物理上合理和详细相互作用的类似天然结合结构方面比现有对接方法具有更高的准确性，并且在Apo和AlphaFold2模型结构中显示出在精确预测配体结合姿态和蛋白质结合构象方面的优势。	NA	开发一种新的蛋白质-配体对接模型，以提高对接的准确性和物理合理性。	蛋白质-配体对接的准确性和物理合理性。	结构生物学	NA	分子对接	扩散模型	蛋白质和配体结构数据	NA
22968	2024-08-07	A scoping review of machine learning for sepsis prediction- feature engineering strategies and model performance: a step towards explainability 2024-05-28, Critical care (London, England) DOI:10.1186/s13054-024-04948-6 PMID:38802973	综述	本文是一篇关于机器学习在脓毒症预测中特征工程策略和模型性能的综述，旨在提高模型的可解释性	强调了特征选择和提取在提高模型准确性中的重要作用，特别是在脓毒症预测模型中的应用	NA	识别用于预测脓毒症的关键特征，并评估模型的有效性	脓毒症预测中的机器学习模型	机器学习	脓毒症	机器学习	随机森林、XG Boost、深度学习模型	临床数据	1,147,202名患者
22969	2024-08-07	VER-Net: a hybrid transfer learning model for lung cancer detection using CT scan images 2024-May-24, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01238-z PMID:38789925	研究论文	本文构建了一种名为VER-Net的新型迁移学习模型，通过叠加三种不同的迁移学习模型来检测肺部CT扫描图像中的肺癌	VER-Net通过叠加三种不同的迁移学习模型，提高了肺癌检测的准确性	NA	开发一种高效的迁移学习模型用于肺癌检测	肺部CT扫描图像中的肺癌	机器学习	肺癌	迁移学习	VER-Net	图像	多类别胸部CT图像
22970	2024-08-07	Attention mechanism models for precision medicine 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae156 PMID:38811359	research paper	本文探讨了深度学习模型在精准医学中的应用，特别是注意力机制模型如SAN、GAT和transformer的研究	本文提出了一个关于精准医学中图注意力机制模型应用的创新研究特刊	NA	旨在提供精准医学中图注意力机制模型应用的全面概述和展示	精准医学中的注意力机制模型	machine learning	NA	attention mechanism models	SAN, GAT, transformers	genomic data	NA
22971	2024-08-07	Autonomous screening for laser photocoagulation in fundus images using deep learning 2024-May-21, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2023-323376 PMID:37217293	研究论文	本文研究使用深度学习模型在眼底图像中自动筛查激光光凝治疗	本文提出的模型在激光治疗检测任务中达到了高水平的性能，并能提升不同AI模型的效能	NA	研究如何利用深度学习算法在眼底图像中自动筛查糖尿病视网膜病变（DR）的激光治疗	眼底图像中的激光光凝治疗模式	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	深度学习模型	图像	开发集包含18,945个样本，验证集包含2,105个样本
22972	2024-08-07	Automated expert-level scleral spur detection and quantitative biometric analysis on the ANTERION anterior segment OCT system 2024-May-21, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2022-322328 PMID:37798075	研究论文	本文独立验证了深度学习算法在自动检测巩膜突和测量基于巩膜突的生物测量参数方面的性能	深度学习算法在自动检测巩膜突和测量生物测量参数方面接近专家水平	NA	验证深度学习算法在自动检测巩膜突和测量生物测量参数方面的性能	前段光学相干断层扫描（AS-OCT）图像中的巩膜突位置和生物测量参数	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	1308张AS-OCT图像，来自117名参与者
22973	2024-08-07	Applications of artificial intelligence (AI) in drinking water treatment processes: Possibilities 2024-May, Chemosphere IF:8.1Q1 DOI:10.1016/j.chemosphere.2024.141958 PMID:38608775	综述	本文综述了自1997年以来发表的91篇同行评审文章，这些文章应用人工智能技术于水处理过程中的混凝/絮凝、膜过滤、消毒副产物形成、吸附等操作管理，旨在评估人工智能技术在水处理过程中的发展和应用，并确定其局限性和改进领域。	深度学习技术展示了出色的特征提取和数据挖掘能力，可以开发基于图像识别的深度学习框架，建立絮体形状与混凝剂剂量之间的关系。此外，混合技术（如回归与人工智能的结合；物理/动力学与人工智能的结合）显示出更好的预测性能。	文章指出人工智能技术在水处理过程中的应用仍存在局限性，需要进一步研究以实现更好的控制。	评估人工智能技术在水处理过程中的发展和应用，并确定其局限性和改进领域。	水处理过程中的混凝/絮凝、膜过滤、消毒副产物形成、吸附等操作管理。	机器学习	NA	机器学习模型	深度学习	图像	至少91篇同行评审文章
22974	2024-08-07	A Study on the Screening of Children at Risk for Developmental Disabilities Using Facial Landmarks Derived From a Mobile-Based Application 2024-May, Psychiatry investigation IF:1.8Q3 DOI:10.30773/pi.2023.0315 PMID:38810998	研究论文	本研究利用移动应用程序中的面部标志特征区分发展障碍儿童和正常发展儿童	利用移动设备收集的视频数据中的面部标志进行早期发展障碍检测	NA	早期检测和干预发展障碍儿童	发展障碍儿童和正常发展儿童	机器学习	NA	长短期记忆网络	LSTM	视频	89名儿童，包括33名诊断为发展障碍的儿童和56名正常发展儿童
22975	2024-08-07	Quantifying lung fissure integrity using a three-dimensional patch-based convolutional neural network on CT images for emphysema treatment planning 2024-May, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.3.034502 PMID:38817711	研究论文	本文提出了一种深度学习方法，使用三维基于补丁的卷积神经网络（CNN）在CT图像上量化肺裂的完整性，以评估严重肺气肿患者的肺裂完整性，从而辅助确定是否适合进行支气管内瓣膜（EBV）治疗	本文创新地使用三维基于补丁的卷积神经网络（CNN）来分割肺裂并量化其完整性，为肺气肿治疗规划提供了一种新的深度学习方法	NA	开发一种深度学习方法来分割肺裂并准确量化肺裂完整性，以辅助识别适合进行EBV治疗的肺气肿患者	严重肺气肿患者的肺裂完整性	计算机视觉	肺气肿	卷积神经网络（CNN）	CNN	CT图像	129个严重肺气肿患者的CT扫描数据用于训练和测试
22976	2024-08-07	The future of artificial intelligence in clinical nutrition 2024-03-01, Current opinion in clinical nutrition and metabolic care IF:3.0Q2 DOI:10.1097/MCO.0000000000000977 PMID:37650706	综述	本文综述了人工智能在临床营养领域的应用，探讨了如何利用医疗数据库开发深度学习和机器学习算法，以改善筛查、评估和预测与临床营养相关的临床事件和结果。	人工智能已应用于临床营养的各个领域，如改善筛查工具、识别营养不良的癌症患者或肥胖患者，以及在重症监护中预测肠内营养不耐受、腹泻或再喂养低磷血症。	使用人工智能时需要考虑伦理问题和局限性。	探讨人工智能在临床营养中的应用，支持医疗专业人员的决策过程。	临床营养领域的筛查、评估和预测工具。	机器学习	NA	深度学习	机器学习算法	数据库	大型数据库
22977	2024-08-07	Research on breast cancer pathological image classification method based on wavelet transform and YOLOv8 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-230296 PMID:38189740	研究论文	本文提出了一种基于小波变换和YOLOv8的乳腺癌病理图像分类方法	结合深度学习和小波变换技术，提高了乳腺癌病理图像的分类准确性	NA	提高乳腺癌病理图像的自动识别和分类准确性	乳腺癌病理图像	数字病理学	乳腺癌	小波变换	YOLOv8	图像	数据集通过图像翻转技术扩增，训练集和测试集按8:2和7:3划分
22978	2024-08-07	Performance evaluation of deep learning image reconstruction algorithm for dual-energy spectral CT imaging: A phantom study 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-230333 PMID:38393883	研究论文	本研究评估了深度学习图像重建（DLIR）算法在双能谱CT（DEsCT）成像中的性能，特别是在不同辐射剂量和图像能量水平下的表现，并与滤波反投影（FBP）和自适应统计迭代重建-V（ASIR-V）算法进行了比较。	DLIR算法在低keV图像中提供了更好的噪声控制，并且在所有剂量和能量水平下具有最低的图像噪声和最高的检测能力。	NA	评估DLIR算法在双能谱CT成像中的性能，特别是在不同辐射剂量和图像能量水平下的表现。	ACR464 phantom在不同剂量和能量水平下的虚拟单色图像重建。	计算机视觉	NA	双能谱CT（DEsCT）	深度学习图像重建（DLIR）	图像	ACR464 phantom在四个剂量水平（3.5 mGy, 5 mGy, 7.5 mGy, 10 mGy）和五个能量水平（40 keV, 50 keV, 68 keV, 74 keV, 140 keV）下的扫描数据。
22979	2024-08-07	Predicting the error magnitude in patient-specific QA during radiotherapy based on ResNet 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-230251 PMID:38457139	研究论文	本研究利用ResNet模型预测放射治疗中特定患者质量保证（QA）过程中的误差幅度	首次探讨了深度学习在预测误差幅度方面的可行性	NA	旨在预测放射治疗中不同交付误差类型的误差幅度	胸部癌症计划的强度调制放射治疗（IMRT）	机器学习	胸部癌症	ResNet	CNN	剂量分布	34个胸部癌症计划（172个场），其中30个计划用于模型训练和验证，4个计划用于外部测试
22980	2024-08-07	A user-friendly deep learning application for accurate lung cancer diagnosis 2024, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.3233/XST-230255 PMID:38607727	研究论文	本研究开发了一种用户友好的深度学习应用，用于提高肺癌诊断的准确性	利用放射组学和深度学习技术，通过U-NET和DenseNet模型进行图像分割和癌症分类，提高了肺癌诊断的效率和准确性	3D图像处理可能受器官重叠、畸变和放大等因素的限制，且可能无法检测到新的病理变化	开发一种工具，利用放射组学和深度学习技术进行肺癌诊断	肺癌患者的CT扫描图像	机器学习	肺癌	放射组学, 深度学习	U-NET, DenseNet	图像	86名患者来自Bach Mai医院，1012名患者来自开放数据库