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
23561	2024-09-11	Deep Deblurring in Teledermatology: Deep Learning Models Restore the Accuracy of Blurry Images' Classification 2024-Sep, Telemedicine journal and e-health : the official journal of the American Telemedicine Association DOI:10.1089/tmj.2023.0703 PMID:38934135	研究论文	本文研究了深度学习模型在远程皮肤病学中对模糊图像的去模糊效果，以恢复分类准确性	本文提出了使用深度学习模型对模糊皮肤病图像进行去模糊处理，以提高诊断准确性和图像清晰度	研究仅使用了有限的公共数据集和医疗中心的图像，可能无法全面代表所有皮肤病学场景	确定深度学习模型对模糊图像去模糊后诊断准确性的恢复程度	模糊的皮肤病图像及其去模糊后的图像	计算机视觉	皮肤病	深度学习	深度学习模型	图像	19,191张皮肤图像，54张模糊皮肤图像，53张医疗中心的模糊皮肤病咨询照片
23562	2024-09-11	Comparing code-free and bespoke deep learning approaches in ophthalmology 2024-Sep, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-024-06432-x PMID:38446200	综述	本文综述了无代码深度学习（CFDL）在眼科领域的应用，并与定制深度学习（DL）方法进行了比较	CFDL允许没有编码专业知识的临床医生构建高质量的人工智能模型，无需编写代码	CFDL的讨论大多是单维度的，且适用性差距较大，需要多维度的分析和改进数据集质量、适用性问题和研究设计的不规范性	比较无代码深度学习和定制深度学习在眼科领域的优势	糖尿病视网膜病变筛查、视网膜多疾病分类、手术视频分类、眼科组学和资源管理等任务	机器学习	NA	深度学习	无代码深度学习（CFDL）和定制深度学习（DL）	文本	10项相关研究
23563	2024-09-11	Hybrid ensemble - deep transfer model for early cassava leaf disease classification 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36097 PMID:39247275	研究论文	本文提出了一种基于混合集成-深度迁移模型的方法，用于早期木薯叶病害的分类	开发了三种新的混合模型，并展示了高准确率的结果	NA	提高木薯叶病害早期检测的准确性	木薯叶病害	计算机视觉	NA	深度学习	混合集成模型	图像	NA
23564	2024-09-11	An improved deep convolutional neural network-based YouTube video classification using textual features 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35812 PMID:39247283	研究论文	本文提出了一种基于深度卷积神经网络和文本特征的改进方法，用于YouTube视频分类	本文设计了一种深度卷积神经网络（DCNN），并结合循环神经网络（RNN）和门控循环单元（GRU）进行性能比较，实验结果表明该方法在YouTube视频分类中取得了最高的ROC AUC分数和准确率	NA	开发一种基于人工智能的方法来分类YouTube视频	YouTube视频及其相关的文本信息，如标题、描述、用户标签等	计算机视觉	NA	深度学习	深度卷积神经网络（DCNN）、循环神经网络（RNN）、门控循环单元（GRU）	文本	一个包含9个类别的大型数据集
23565	2024-09-11	Improved FasterViT model for citrus disease diagnosis 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36092 PMID:39247290	研究论文	本文提出了一种改进的FasterViT模型，用于柑橘病害诊断，通过结合CNN和ViT的优势，提高了模型在不同环境条件下识别植物叶片病害的能力	本文的创新点在于提出了一种先进的混合CNN-ViT框架，通过交叉阶段交替使用Mixup和Cutout方法，增强了模型的鲁棒性和泛化能力，并采用了Triplet Attention和AdaptiveAvgPool机制来降低训练成本	本文的局限性在于仅在柑橘病害数据集上进行了测试，未来需要在更多种类的植物病害数据集上验证模型的通用性	本文的研究目的是提高深度学习模型在不同环境条件下识别植物叶片病害的准确性，并降低训练成本	本文的研究对象是柑橘病害的诊断	计算机视觉	柑橘病害	深度学习	混合CNN-ViT框架	图像	本文使用了自建的小规模柑橘病害数据集（in-field small dataset）和PlantVillage数据集进行测试
23566	2024-09-11	Optimizing MobileNetV2 for improved accuracy in early gastric cancer detection based on dynamic pelican optimizer 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35854 PMID:39247334	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的胃癌自动诊断框架，使用定制的深度学习模型MobileNetV2，并通过动态鹈鹕优化算法（DPOA）进行优化	本文的创新点在于结合了MobileNetV2和动态鹈鹕优化算法（DPOA），以提高胃癌早期检测的准确性	尽管结果令人鼓舞，但仍需进一步研究，特别是需要更大和更多样化的数据集以及全面的临床验证来验证该方法的有效性	本文的研究目的是提高胃癌早期检测的准确性和速度	本文的研究对象是胃癌的早期检测	计算机视觉	胃癌	动态鹈鹕优化算法（DPOA）	MobileNetV2	图像	数据集分为训练集（80%）和测试集（20%）
23567	2024-09-11	Deep learning-based state of charge estimation for electric vehicle batteries: Overcoming technological bottlenecks 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35780 PMID:39253128	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的电动汽车电池荷电状态（SOC）估算方法，旨在解决电池管理中的关键挑战并提高电动汽车效率	该研究的创新点在于整合了来自宝马i3电动汽车的真实驾驶数据，使模型能够捕捉影响SOC的复杂动态因素，并显著提高估算精度	NA	提高电动汽车电池荷电状态估算的准确性，促进能源节约和碳减排	电动汽车电池的荷电状态	机器学习	NA	深度学习	深度学习网络	多维数据（包括环境因素、车辆参数和电池属性）	72次实际驾驶测试，包含25种环境变量
23568	2024-09-11	Automated Interpretation of Lung Sounds by Deep Learning in Children With Asthma: Scoping Review and Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats Analysis 2024-Aug-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/53662 PMID:39178033	综述	本文对人工智能辅助儿童哮喘肺音分析的文献进行了范围综述，并进行了优势、劣势、机会和威胁分析	本文创新性地结合了范围综述和SWOT分析，全面评估了人工智能在儿童哮喘肺音分析中的应用	纳入的研究质量普遍较低，缺乏外部验证，且数据收集和解释缺乏标准化	客观回顾人工智能辅助儿童哮喘肺音分析的文献，并提供其优势、劣势、机会和威胁的平衡评估	儿童哮喘患者的肺音分析	机器学习	哮喘	人工智能	NA	音频	学术文献搜索中纳入7项研究，灰色文献搜索中纳入11项研究
23569	2024-09-11	Anatomically constrained tractography of the fetal brain 2024-Aug-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120723 PMID:39029605	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的解剖学约束胎儿脑部纤维束追踪方法	通过在dMRI空间中直接进行胎儿脑组织准确分割，显著提高了纤维束追踪的准确性，并能重建高度弯曲的纤维束如视辐射	NA	改进胎儿脑部扩散加权磁共振成像中的纤维束追踪技术	胎儿脑部白质纤维束	计算机视觉	NA	扩散加权磁共振成像（dMRI）	深度学习方法	图像	独立测试数据
23570	2024-09-11	MRGM: An enhanced catalog of mouse gut microbial genomes substantially broadening taxonomic and functional landscapes 2024-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.12.607507 PMID:39211244	研究论文	本文介绍了MRGM，一个包含42,245个非冗余小鼠肠道细菌基因组的全面目录，显著扩展了小鼠肠道微生物的分类和功能范围	MRGM通过改进的基因组质量评估技术，捕获了先前未被充分代表的分类群，并将小鼠肠道微生物蛋白的基因本体注释率从3.2%提高到60%	NA	增强小鼠肠道微生物组研究的转化价值，提供详细和高品质的小鼠肠道微生物基因组目录	小鼠肠道微生物基因组	NA	NA	深度学习	NA	基因组	42,245个非冗余小鼠肠道细菌基因组，涵盖1,524个物种
23571	2024-09-11	CT Reconstruction using Nonlinear Diffusion Posterior Sampling with Detector Blur Modeling 2024-Aug, Conference proceedings. International Conference on Image Formation in X-Ray Computed Tomography PMID:39247222	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和探测器模糊物理建模的CT重建方法，以提高空间分辨率	利用扩散模型作为深度图像先验，结合似然性前向模型进行测量，提出了一种非线性扩散后验采样方法	仅在模拟数据上进行了验证，尚未在实际临床数据上进行测试	提高CT重建中的空间分辨率	CT图像重建	计算机视觉	NA	深度学习	扩散模型	图像	模拟数据
23572	2024-09-11	AI-NERD: Elucidation of relaxation dynamics beyond equilibrium through AI-informed X-ray photon correlation spectroscopy 2024-Jul-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-49381-z PMID:39009571	研究论文	本文开发了一种无监督深度学习框架，用于从实验数据中自动分类弛豫动力学，无需任何先验物理知识	提出了一个无监督深度学习框架，用于自动分类弛豫动力学，并展示了其在大数据集探索中的应用	NA	理解和解释功能材料在原位环境中的动力学行为	功能材料的弛豫动力学	物理学	NA	X射线光子相关光谱（XPCS）	深度学习（DL）	实验数据	NA
23573	2024-09-11	Utilizing adaptive deformable convolution and position embedding for colon polyp segmentation with a visual transformer 2024-03-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-57993-0 PMID:38538774	研究论文	本文提出了一种基于视觉变换器的结肠息肉分割模型，结合了自适应可变形卷积和位置嵌入	本文提出的Polyp-Vision Transformer (Polyp-ViT)模型在传统Transformer架构基础上，增强了特征提取和位置嵌入的自适应机制	NA	开发一种自动化的结肠息肉检测系统，以辅助早期诊断结直肠癌	结肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	视觉变换器 (ViT)	Transformer	图像	在Kvasir-seg和CVC-Clinic DB数据集上进行了测试，分别包含NA和NA个样本
23574	2024-09-11	MRGM: an enhanced catalog of mouse gut microbial genomes substantially broadening taxonomic and functional landscapes 2024 Jan-Dec, Gut microbes IF:12.2Q1 DOI:10.1080/19490976.2024.2393791 PMID:39230075	研究论文	本文介绍了一种增强版的鼠肠道微生物基因组目录MRGM，显著扩展了分类和功能范围	MRGM包含了42,245个非冗余的鼠肠道细菌基因组，覆盖1,524个物种，通过改进的基因组质量评估技术，捕捉到先前未被充分代表的谱系，并使用深度学习将基因本体注释率提高了18倍	NA	增强鼠肠道微生物组研究的转化价值，提供详细的鼠肠道微生物基因组目录	鼠肠道微生物组	NA	NA	深度学习	NA	基因组	42,245个非冗余的鼠肠道细菌基因组，覆盖1,524个物种
23575	2024-09-11	Deep learning model shows pathologist-level detection of sentinel node metastasis of melanoma and intra-nodal nevi on whole slide images 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1418013 PMID:39238597	研究论文	本文研究了深度学习模型在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣方面的能力	深度学习模型在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移方面达到了病理学家水平，并能区分结内痣和转移	需要进一步验证	评估人工智能在检测黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣方面的能力	黑色素瘤前哨淋巴结转移和结内痣	数字病理学	黑色素瘤	深度学习	深度学习模型	图像	485张全切片图像，包括196个前哨淋巴结活检样本
23576	2024-09-11	A Deep Learning Based Intelligent Decision Support System for Automatic Detection of Brain Tumor 2024, Biomedical engineering and computational biology IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11795972241277322 PMID:39238891	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的智能决策支持系统，用于自动检测脑肿瘤	本文采用了从零开始构建的卷积神经网络（CNN）和迁移学习模型（VGG-16、VGG-19、LeNet-5），并通过数据增强和超参数调优来提高检测精度	NA	开发一种能够自动检测脑肿瘤的智能决策支持系统，以辅助医疗从业者进行诊断	脑肿瘤的自动检测	计算机视觉	脑肿瘤	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	大量脑部图像数据
23577	2024-09-11	RT-DETR-SoilCuc: detection method for cucumber germinationinsoil based environment 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1425103 PMID:39239193	研究论文	本文提出了一种基于RT-DETR的黄瓜发芽检测方法，适用于土壤环境	设计了一种轻量级的实时黄瓜发芽检测模型，通过引入在线图像增强、Adown下采样操作符、广义高效轻量网络、在线卷积重参数化机制和归一化高斯Wasserstein距离损失函数，提高了模型的训练效果和轻量化程度	NA	解决现有深度学习种子发芽检测技术在复杂土壤环境中识别准确率下降的问题	黄瓜发芽过程	计算机视觉	NA	Real-Time DEtection TRansformer (RT-DETR)	RT-DETR-SoilCuc	图像	不同盐浓度压力下的黄瓜发芽实验
23578	2024-09-11	Modeling of SPM-GRU ping-pong ball trajectory prediction incorporating YOLOv4-Tiny algorithm 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0306483 PMID:39240792	研究论文	研究通过先进的计算机视觉和深度学习技术提高乒乓球轨迹预测的准确性，实现实时准确的乒乓球位置和运动轨迹跟踪	结合物理模型和深度学习方法，创新性地应用微型第四代实时目标检测算法与门控循环单元于乒乓球运动分析	NA	提高乒乓球轨迹预测的准确性	乒乓球的运动轨迹	计算机视觉	NA	YOLOv4-Tiny算法	门控循环单元（GRU）	图像	NA
23579	2024-09-11	Evaluation of influencing factors of China university teaching quality based on fuzzy logic and deep learning technology 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0303613 PMID:39240954	研究论文	本文基于模糊逻辑和深度学习技术，评估了中国大学教学质量的影响因素	本文提出了一种结合模糊逻辑和深度学习的评估模型，使用顺序直觉模糊（SIF）辅助长短期记忆（LSTM）模型来精确测量教学质量	NA	评估和提升大学教学质量	大学教学质量的影响因素	机器学习	NA	模糊逻辑，深度学习	LSTM	问卷调查数据	60多名教师和学生的开放式问卷调查
23580	2024-09-11	Multifunctional aggregation network of cell nuclei segmentation aiming histopathological diagnosis assistance: A new MA-Net construction 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0308326 PMID:39241001	研究论文	本文提出了一种基于U-Net的深度学习模型MA-Net，用于从H&E染色图像中准确分割细胞核，以辅助组织病理学诊断	本文创新性地应用了特征融合模块、注意力门单元和空洞空间金字塔池化到U-Net的编码器、解码器、跳跃连接和瓶颈部分，以提升网络在细胞核分割任务中的性能	NA	提升组织病理学图像中细胞核分割的准确性，以辅助自动化诊断系统	H&E染色图像中的细胞核	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	多个公共数据集