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
23981	2024-08-07	Image Super Resolution-Based Channel Estimation for Orthogonal Chirp Division Multiplexing on Shallow Water Underwater Acoustic Communications 2024-Apr-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092846 PMID:38732952	研究论文	本文研究了基于图像超分辨率的正交啁啾分频多路复用（OCDM）在浅水水声通信中的信道估计问题	将基于导频的信道估计转化为矩阵补全问题，等价于图像处理领域的图像超分辨率问题，并利用深度学习方法提高了信道估计性能	NA	提高浅水水声通信系统的鲁棒性和效率	浅水水声通信中的信道估计	通信	NA	深度学习	NA	图像	NA
23982	2024-08-07	Deep Learning Reconstruction for DWIs by EPI and FASE Sequences for Head and Neck Tumors 2024-Apr-28, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16091714 PMID:38730665	研究论文	本研究探讨了使用快速高级自旋回波（FASE）序列和深度学习重建（DLR）对头颈部肿瘤扩散加权图像（DWI）质量的影响	提出使用FASE序列和DLR技术来改善DWI图像质量，同时不影响表观扩散系数（ADC）测量或恶性与良性头颈部肿瘤的区分能力	NA	研究不同序列和DLR对DWI图像质量、ADC评估及恶性与良性头颈部肿瘤区分的影响	头颈部肿瘤的扩散加权图像	计算机视觉	头颈部肿瘤	深度学习重建（DLR）	NA	图像	体外研究使用DWI幻影，体内研究涉及头颈部肿瘤患者
23983	2024-08-07	DeepSub: Utilizing Deep Learning for Predicting the Number of Subunits in Homo-Oligomeric Protein Complexes 2024-Apr-28, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms25094803 PMID:38732022	研究论文	本研究通过从UniProt数据库中提取和整理亚基信息，建立了一个稳健的基准数据集，并提出了一种名为DeepSub的新模型，利用蛋白质语言模型和双向门控循环单元（GRU）来预测同源寡聚蛋白复合物的亚基数目	DeepSub模型在预测同源寡聚蛋白复合物的亚基数目方面表现出0.967的高准确率，超过了QUEEN模型的性能	NA	解决从UniProt数据库中获取亚基信息的不便，提高预测同源寡聚蛋白复合物亚基数目的准确性	同源寡聚蛋白复合物的亚基数目	机器学习	NA	NA	双向门控循环单元（GRU）	蛋白质序列	NA
23984	2024-08-07	Low-Cost Recognition of Plastic Waste Using Deep Learning and a Multi-Spectral Near-Infrared Sensor 2024-Apr-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092821 PMID:38732925	研究论文	本文提出了一种利用低成本光谱传感器和机器学习方法识别塑料的方法	使用低成本近红外多光谱传感器结合多种机器学习方法有效识别塑料	识别准确率有待提高，最高为83.5%，最低为66%	验证低成本近红外传感器与机器学习方法在塑料识别中的有效性	六种家用塑料废物，包括PET、HDPE、PVC、LDPE、PP和PS	机器学习	NA	近红外多光谱传感器	卷积神经网络（CNN）和多层感知器（MLP）	光谱数据	六种塑料类型
23985	2024-08-07	Application of Deep Learning for Real-Time Ablation Zone Measurement in Ultrasound Imaging 2024-Apr-27, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16091700 PMID:38730652	研究论文	本研究评估了人工智能在超声图像中自动测量消融区的效果，并与手动测量进行了比较	使用Mask2Former模型自动测量消融区，减少了手动测量的变异性	研究仅限于体外鸡胸肉和肝脏样本，未涉及临床应用	评估人工智能在自动测量超声图像中消融区的有效性	鸡胸肉和肝脏样本的消融区	计算机视觉	NA	超声成像	Mask2Former	图像	308次射频消融程序，生成7275张超声图像
23986	2024-08-07	HyperFace: A Deep Fusion Model for Hyperspectral Face Recognition 2024-Apr-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092785 PMID:38732891	研究论文	本文提出了一种名为HyperFace的深度融合模型，用于高光谱人脸识别	引入了一种新的融合模型，具有预融合方案、孪生编码器与双视野残差密集学习、反馈式解码器以及面向识别的复合损失函数	未提及	解决高光谱人脸识别问题，提高识别率	高光谱人脸识别	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	未提及
23987	2024-08-07	Real-Time Multi-Person Video Synthesis with Controllable Prior-Guided Matting 2024-Apr-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092795 PMID:38732903	研究论文	本文介绍了一种鲁棒、实时、高分辨率且可控的多人视频抠图方法，该方法在所有指标上达到了最先进的水平	设计了一个统一的架构，使用可控生成模型解决了多人视频中缺乏整体语义信息的问题，并采用独立循环架构来利用视频中的时间信息，显著提高了时间一致性和抠图质量	NA	提高多人在动态场景中的抠图性能	多人视频抠图方法	计算机视觉	NA	深度学习	生成模型	视频	NA
23988	2024-08-07	An Explainable Deep Learning Classifier of Bovine Mastitis Based on Whole-Genome Sequence Data-Circumventing the p >> n Problem 2024-Apr-26, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms25094715 PMID:38731932	研究论文	本文提出了一种结合LASSO逻辑回归和深度学习的方法，用于基于单核苷酸多态性（SNP）基因型数据对奶牛进行乳腺炎易感性或抵抗性的分类	通过结合LASSO逻辑回归和深度学习，成功解决了全基因组序列数据中的p >> n问题	分类准确率约为65%，仍有提升空间	开发一种可解释的深度学习分类器，用于预测奶牛对乳腺炎的易感性或抵抗性	奶牛的乳腺炎易感性或抵抗性	机器学习	乳腺炎	LASSO逻辑回归，深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	204,642个SNPs
23989	2024-08-07	Deep Learning Models to Reduce Stray Light in TJ-II Thomson Scattering Diagnostic 2024-Apr-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092764 PMID:38732869	研究论文	本文提出使用深度学习模型Pix2Pix神经网络来减少TJ-II汤姆逊散射诊断中的杂散光	提出的方法在减少杂散光方面表现更优，可将噪声降低至98%，超过先前工作的85%	NA	旨在减少核聚变实验设备TJ-II中汤姆逊散射诊断图像的杂散光	TJ-II汤姆逊散射诊断中的杂散光	计算机视觉	NA	NA	GAN	图像	NA
23990	2024-08-07	Efficient Connectivity in Smart Homes: Enhancing Living Comfort through IoT Infrastructure 2024-Apr-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092761 PMID:38732867	研究论文	本文提出了一种新型框架，旨在通过智能物联网系统减少智能家庭设备间的干扰，从而提高通信效率	使用自适应通信协议和先进的干扰管理算法，结合深度学习技术预测和适应干扰模式，以优化资源分配	NA	改善智能家庭设备间的通信效率，提升居住舒适度	智能家庭设备及其通信系统	物联网	NA	深度学习	优化模型	实时数据和历史数据	NA
23991	2024-08-07	HALNet: Partial Point Cloud Registration Based on Hybrid Attention and Deep Local Features 2024-Apr-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092768 PMID:38732874	研究论文	本文提出了一种基于混合注意力和深度局部特征的部分点云配准网络HALNet	HALNet采用自适应图卷积、二维卷积和卷积块注意模块进行特征提取，并利用混合注意机制融合点云几何信息，提高了部分点云配准的准确性	NA	提高部分点云配准的准确性	点云配准	计算机视觉	NA	自适应图卷积、二维卷积、卷积块注意模块	HALNet	点云	NA
23992	2024-08-07	Continuous Tracking using Deep Learning-based Decoding for Non-invasive Brain-Computer Interface 2024-Apr-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.12.562084 PMID:37905046	研究论文	本研究使用基于深度学习的解码器进行在线连续追踪任务，以提高非侵入式脑机接口的性能	提出了一种新的PointNet架构适应方法，并评估了其在复杂脑机接口任务中的性能	预训练并未显著提高性能，但中期更新模型可能有一定益处	提高非侵入式脑机接口在复杂任务中的性能，扩展其应用范围	非侵入式脑机接口的性能提升	机器学习	NA	深度学习	PointNet	EEG数据	28名参与者
23993	2024-08-07	A Metastatic Cancer Expression Generator (MetGen): A Generative Contrastive Learning Framework for Metastatic Cancer Generation 2024-Apr-25, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16091653 PMID:38730604	研究论文	提出了一种名为MetGen的生成对比学习框架，用于生成转移性癌症表达谱	MetGen能够生成与真实转移性癌症样本相媲美的合成样本，并在癌症和组织分类中表现出高准确率	NA	克服获取足够转录组数据的挑战，促进对转移性癌症生物学的全面理解	转移性癌症表达谱	机器学习	转移性癌症	RNA-seq	生成对比学习模型	表达数据	NA
23994	2024-08-07	Large-Dynamic-Range Ocular Aberration Measurement Based on Deep Learning with a Shack-Hartmann Wavefront Sensor 2024-Apr-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092728 PMID:38732834	研究论文	本研究利用卷积神经网络（CNN）模型结合Shack-Hartmann波前传感器，实现了大动态范围的眼部像差测量	相较于传统方法，本研究提出的方法在主要低阶像差的动态范围上提高了1.86至43.88倍，并具有更好的测量精度	NA	提高眼部像差测量的动态范围和精度	眼部像差	计算机视觉	NA	Shack-Hartmann波前传感器	CNN	图像	NA
23995	2024-08-07	Automated Generation of Clinical Reports Using Sensing Technologies with Deep Learning Techniques 2024-Apr-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092751 PMID:38732857	研究论文	本研究利用先进的传感技术和深度学习技术，提出了一种自动生成临床报告的创新方法	通过使用高级传感器捕捉和解释语音模式、语调或停顿等线索，实现了实时感知和理解医患互动，并自动完成转录和总结任务	在开发过程中遇到了挑战，尽管实验结果显示系统在总结复杂医疗讨论方面有效，但具体限制未详细说明	提高医疗咨询期间临床文档生成过程的效率和准确性	医患互动的实时感知和临床文档的自动生成	自然语言处理	NA	自动语音识别传感器和Transformer模型	Transformer模型	文本	NA
23996	2024-08-07	A Degraded Finger Vein Image Recovery and Enhancement Algorithm Based on Atmospheric Scattering Theory 2024-Apr-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092684 PMID:38732790	研究论文	本文提出了一种基于大气散射理论的指静脉图像恢复与增强算法	改进Gamma变换方法以校正图像灰度值，并设计像素突变滤波器来分割静脉与非静脉接触区域	NA	提高指静脉识别的准确性	指静脉图像	计算机视觉	NA	大气散射理论	NA	图像	SDUMLA-HMT和ZJ-UVM数据集
23997	2024-08-07	Enhanced Lightweight YOLOX for Small Object Wildfire Detection in UAV Imagery 2024-Apr-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092710 PMID:38732816	研究论文	本文提出了一种改进的YOLOX网络，用于无人机图像中森林火灾的快速检测	设计了CSP-ML多级特征提取结构以提高小目标火灾区域的检测准确性，嵌入了CBAM注意力机制以减少背景噪声干扰，引入了自适应特征提取模块以增强特征学习能力，并使用CIoU损失函数替换原有损失函数以优化正样本识别	NA	提高无人机图像中森林火灾的检测速度和准确性	无人机图像中的小目标森林火灾	计算机视觉	NA	YOLOX网络	YOLOX	图像	NA
23998	2024-08-07	Human Activity Recognition in a Free-Living Environment Using an Ear-Worn Motion Sensor 2024-Apr-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092665 PMID:38732771	研究论文	本研究探讨了使用耳戴式运动传感器在自由生活环境中识别日常活动（如躺、坐/站、走、上楼、下楼和跑步）的可行性	本研究采用了多种机器学习算法，包括浅层模型和最先进的深度学习方法，用于活动分类，并展示了耳传感器的高效性	NA	研究耳戴式运动传感器在日常活动识别中的应用及其在健康监测中的潜力	50名年龄在20至47岁之间的健康参与者	机器学习	NA	机器学习算法	深度学习模型	运动数据	50名健康参与者
23999	2024-08-07	DEMA: A Deep Learning-Enabled Model for Non-Invasive Human Vital Signs Monitoring Based on Optical Fiber Sensing 2024-Apr-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24092672 PMID:38732777	研究论文	本研究介绍了一种基于光纤传感器和先进深度学习方法的无创生命体征监测系统	该系统结合了基于MZI的光纤传感器和LSTM网络，超越了传统方法	NA	开发一种无创的生命体征监测系统，用于医疗诊断和智能健康护理	人类生命体征	机器学习	NA	光纤传感	LSTM	生命体征数据	NA
24000	2024-08-07	Continuous tracking using deep learning-based decoding for noninvasive brain-computer interface 2024-Apr, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgae145 PMID:38689706	研究论文	本研究使用基于深度学习的解码器进行在线连续追踪任务，以提高非侵入式脑机接口的性能	提出了一种新的PointNet架构适应方法，并评估了其在多个在线会话中的性能	预训练并未显著提高性能	探索基于深度学习的解码器在复杂脑机接口任务中的应用，以扩大其潜在应用并改善健康和运动障碍个体的生活质量	非侵入式脑机接口的性能提升	机器学习	NA	深度学习	PointNet	脑电图数据	28名参与者