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
9721	2025-01-05	Self-supervised denoising of grating-based phase-contrast computed tomography 2024-Dec-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83517-x PMID:39741166	研究论文	本文介绍了自监督深度学习网络Noise2Inverse在基于光栅的相位对比计算机断层扫描（gbPC-CT）中的应用，以降低剂量并提高图像质量	首次将Noise2Inverse网络引入gbPC-CT领域，展示了其在提高分辨率的同时保持剂量的优势	研究主要关注Noise2Inverse网络在gbPC-CT中的应用，未涉及其他深度学习网络的比较	降低gbPC-CT的剂量并提高图像质量，使其更接近医学应用	基于光栅的相位对比计算机断层扫描（gbPC-CT）图像	计算机视觉	NA	Noise2Inverse, Statistical Iterative Reconstruction, Block Matching 3D, Patchwise Phase Retrieval	深度学习网络	图像	NA
9722	2025-01-05	Autonomous detection of nail disorders using a hybrid capsule CNN: a novel deep learning approach for early diagnosis 2024-Dec-30, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02840-5 PMID:39736622	研究论文	本文提出了一种基于混合胶囊CNN的深度学习算法，用于自主检测和分类六种指甲疾病	引入了混合胶囊CNN模型，通过减少经典CNN模型的空间层次缺陷，提高了分类准确性和鲁棒性	未提及临床验证或实际应用中的潜在限制	开发一种自主分类指甲疾病的深度学习算法，以提供早期诊断工具	六种指甲疾病（蓝指甲、杵状指、凹陷甲、钩甲、肢端雀斑样黑色素瘤和正常指甲）	计算机视觉	指甲疾病	数据增强技术	混合胶囊CNN	图像	使用指甲疾病检测数据集进行训练和测试，具体样本数量未提及
9723	2025-01-05	Development of an individualized dementia risk prediction model using deep learning survival analysis incorporating genetic and environmental factors 2024-Dec-30, Alzheimer's research & therapy DOI:10.1186/s13195-024-01663-w PMID:39736679	研究论文	本研究开发并验证了一个结合遗传和临床因素的个体化动态痴呆风险预测模型	首次将遗传和临床因素整合到深度学习生存分析模型中，用于痴呆风险预测	研究依赖于UK Biobank的数据，可能限制了模型的普适性	开发一个个体化的痴呆风险预测模型，以促进早期检测和干预	60岁及以上的个体	机器学习	老年疾病	深度学习生存分析	DeepSurv, DeepHit, Kaplan-Meier估计, Cox比例风险模型	遗传和临床数据	41,484名参与者，平均随访12.6年
9724	2025-01-05	Predicting local control of brain metastases after stereotactic radiotherapy with clinical, radiomics and deep learning features 2024-Dec-30, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-024-02573-9 PMID:39736796	研究论文	本研究探讨了结合临床特征、放射组学特征和深度学习特征来预测脑转移瘤立体定向放疗后局部控制的准确性	首次结合临床特征、放射组学特征和深度学习特征来预测脑转移瘤立体定向放疗后的局部控制，展示了这种组合在提高预测准确性方面的潜力	与仅结合临床和放射组学特征的模型相比，结合临床、放射组学和深度学习特征的模型在预测准确性上的提升并不显著	提高脑转移瘤立体定向放疗后局部控制的预测准确性，以优化治疗方案	129名在Elisabeth-TweeSteden医院伽玛刀中心接受治疗的脑转移瘤患者	医学影像分析	脑转移瘤	MRI成像、放射组学特征提取、深度学习特征提取	随机森林	MRI图像、临床数据	129名患者
9725	2025-01-05	Deep-learning enabled generalized inverse design of multi-port radio-frequency and sub-terahertz passives and integrated circuits 2024-Dec-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54178-1 PMID:39737900	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的通用逆向设计方法，用于设计具有复杂形状的多端口电磁结构，并与有源电路共同设计	采用深度学习模型实现复杂毫米波无源结构和端到端集成毫米波宽带电路的逆向设计，显著缩短设计时间并扩展设计空间	未提及具体的技术限制或实验验证的局限性	开发一种通用的逆向设计方法，用于毫米波和太赫兹集成电路的设计	多端口电磁结构和有源电路	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	电磁结构数据	多个复杂毫米波无源结构和端到端集成毫米波宽带电路的示例
9726	2025-01-05	A multi-modal geospatial-temporal LSTM based deep learning framework for predictive modeling of urban mobility patterns 2024-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74237-3 PMID:39738120	研究论文	本文提出了一种新颖的多模态地理时空LSTM深度学习框架（GT-LSTM），用于预测城市交通模式	GT-LSTM通过结合注意力机制和RNN，动态加权地理特征并捕捉时间序列数据中的顺序关系，显著提高了预测准确性	未提及具体局限性	优化资源分配、管理交通系统和规划城市发展	城市交通模式	机器学习	NA	注意力机制、RNN	LSTM	多模态城市交通数据	未提及具体样本数量
9727	2025-01-05	A novel hybrid model by integrating TCN with TVFEMD and permutation entropy for monthly non-stationary runoff prediction 2024-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81574-w PMID:39738143	研究论文	本文提出了一种集成深度学习模型，用于预测月径流，通过结合时间卷积网络（TCN）、时变滤波经验模态分解（TVFEMD）和排列熵（PE）来提高预测精度	创新点在于结合了TVFEMD、PE和TCN，提出了一种新的混合模型来预测非平稳径流，显著提高了预测精度	未提及具体局限性	研究目的是提高非平稳径流预测的精度，以支持区域水资源的合理规划和管理	研究对象是汾河的月径流数据集	机器学习	NA	时变滤波经验模态分解（TVFEMD）、排列熵（PE）	时间卷积网络（TCN）	时间序列数据	汾河的月径流数据集
9728	2025-01-05	A machine learning based classifier for topological quantum materials 2024-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68920-8 PMID:39738190	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的模型，结合持久同调和图神经网络，用于分类拓扑与非拓扑材料	该模型通过将持久同调与图神经网络结合，提高了分类拓扑材料的准确性和F1分数，并能够高置信度地分类新发现的拓扑材料	未明确提及具体局限性	预测和发现具有所需特性的新材料，特别是在量子科学与技术领域	拓扑材料与非拓扑材料	机器学习	NA	持久同调、图神经网络	图神经网络	晶体结构数据	未明确提及样本数量
9729	2025-01-05	A two-level resolution neural network with enhanced interpretability for freeway traffic forecasting 2024-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78148-1 PMID:39738225	研究论文	本文提出了一种两级分辨率神经网络，用于提高高速公路交通预测的准确性和可解释性	引入了两个分辨率块，分别捕捉大范围区域交通模式和小范围空间相关性，从而提高了长期预测的准确性	未提及具体的数据集或实验环境，可能限制了结果的普适性	提高高速公路交通预测的准确性和可解释性	高速公路交通数据	机器学习	NA	图神经网络	GCN, Two-level Resolution Neural Network	交通传感器网络数据	NA
9730	2025-01-05	A deep learning approach for predicting the antenna pointing error caused by transmission faults with simulation data 2024-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83103-1 PMID:39738389	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，利用仿真数据预测由传输故障引起的天线指向误差	通过建立天线仰角系统动态仿真模型和天线轴误差分析的数学模型，首次将天线故障诊断与天线指向误差联系起来，并利用深度神经网络模型进行预测	由于缺乏同时收集的实验故障传输数据和指向误差数据，模型的训练依赖于仿真数据	揭示天线传输故障与其指向精度之间的潜在关系，为天线维护策略的制定提供理论依据	反射面天线的仰角轴承及其传输故障	机器学习	NA	深度神经网络	深度神经网络	仿真数据	NA
9731	2025-01-05	Using microscopic imaging and ensemble deep learning to classify the provenance of archaeological ceramics 2024-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83533-x PMID:39738654	研究论文	本文提出了一种基于显微成像和集成深度学习模型来分类考古陶瓷来源的新方法	利用显微特征和集成深度学习模型进行考古陶瓷来源分类，克服了传统方法的耗时、设备昂贵以及对陶瓷结构完整性和艺术价值的破坏	NA	提高考古陶瓷来源分类的准确性和效率	考古陶瓷	计算机视觉	NA	显微成像	集成深度学习模型（VGG-16, Inception-v3, GoogLeNet）	图像	NA
9732	2025-01-05	Ti3C2Tx Composite Aerogels Enable Pressure Sensors for Dialect Speech Recognition Assisted by Deep Learning 2024-Dec-30, Nano-micro letters IF:31.6Q1 DOI:10.1007/s40820-024-01605-z PMID:39738742	研究论文	本文介绍了一种基于Ti3C2Tx复合气凝胶的可穿戴压力传感器，用于方言语音识别，并辅以深度学习技术	该研究首次将Ti3C2Tx复合气凝胶应用于可穿戴压力传感器，能够通过喉部肌肉振动检测语音信息，并实现高精度的方言识别	目前仅能识别六种方言和七个不同词汇，适用范围有限	开发一种能够识别非标准语言的可穿戴压力传感器，以改善人机交互和生理信号监测	Ti3C2Tx复合气凝胶压力传感器及其在方言语音识别中的应用	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	语音数据	六种方言和七个不同词汇
9733	2025-01-05	Advanced generative adversarial network for optimizing layout of wireless sensor networks 2024-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83957-5 PMID:39738794	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的优化方法，用于优化无线传感器网络（WSN）的布局设计	提出了一种新型的高级生成对抗网络（AGAN）结合Piranha Foraging Optimization Algorithm（PFOA）的方法，用于解决WSN布局优化问题，并在多个目标上优于现有方法	NA	优化无线传感器网络的布局设计，以提升网络性能	无线传感器网络（WSN）的布局设计	机器学习	NA	生成对抗网络（GAN）	AGAN（高级生成对抗网络）	NA	NA
9734	2025-01-05	Machine Learning Quantification of Fluid Volume in Eyes With Retinal Vein Occlusion Treated With Aflibercept: The REVOLT Study 2024-Dec-30, Journal of vitreoretinal diseases IF:0.5Q4 DOI:10.1177/24741264241308495 PMID:39742143	研究论文	本研究评估了视网膜静脉阻塞（RVO）患者中缺血、视网膜液体和层厚度测量与视力（VA）结果的综合关系	使用深度学习算法对OCT图像进行液体分割，结合缺血指数和视网膜层厚度，提供了与视力变化最佳相关的综合模型	样本量较小，仅包含49只眼睛	评估视网膜静脉阻塞患者中缺血、视网膜液体和层厚度测量与视力结果的综合关系	视网膜静脉阻塞（RVO）患者	数字病理学	视网膜静脉阻塞	深度学习算法	深度学习	图像	49只眼睛
9735	2025-01-05	DeepTGIN: a novel hybrid multimodal approach using transformers and graph isomorphism networks for protein-ligand binding affinity prediction 2024-Dec-29, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-024-00938-6 PMID:39734235	研究论文	本文提出了一种新颖的混合多模态方法DeepTGIN，结合了Transformer和图同构网络来预测蛋白质-配体结合亲和力	DeepTGIN结合了Transformer编码器和图同构网络，分别从蛋白质和配体中提取序列和图特征，解决了现有方法在探索蛋白质口袋和配体特征方面的局限性	NA	预测蛋白质-配体结合亲和力，以促进药物发现	蛋白质-配体结合亲和力	机器学习	NA	NA	Transformer, 图同构网络	序列数据, 图数据	PDBbind 2016核心集和PDBbind 2013核心集
9736	2025-01-05	Microscopy image reconstruction with physics-informed denoising diffusion probabilistic model 2024-Dec-29, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-024-00331-z PMID:39739000	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的显微图像重建方法，通过将光传播的基本物理原理融入损失函数，提高了图像质量并减少了伪影	创新点在于将光传播的物理原理融入深度学习模型的损失函数中，并采用条件扩散模型进行图像重建	由于可用数据有限，研究依赖于合成数据集进行训练，可能影响模型在真实数据上的泛化能力	研究目标是提高显微图像的质量，减少由衍射和光学缺陷引起的伪影	研究对象是显微图像，特别是受衍射和光学缺陷影响的图像	计算机视觉	NA	深度学习	条件扩散模型	图像	使用合成数据集进行训练
9737	2025-01-05	Image detection method for multi-category lesions in wireless capsule endoscopy based on deep learning models 2024-Dec-28, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v30.i48.5111 PMID:39735271	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的无线胶囊内窥镜图像中多类别病变的检测方法，旨在提高消化道疾病的诊断效率	提出了一种新的神经网络模型WCE_Detection，结合了双向特征金字塔网络（BiFPN）和Swin Transformer的自注意力机制，增强了多类别病变图像的特征表示	未明确提及样本的具体数量和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高消化道病变的自动识别和准确标注，以提升医生的诊断效率	消化道病变图像	计算机视觉	消化道疾病	深度学习	WCE_Detection, BiFPN, Swin Transformer	图像	未明确提及具体样本数量
9738	2025-01-05	Utilization of artificial intelligence in the diagnosis of pes planus and pes cavus with a smartphone camera 2024-Dec-18, World journal of orthopedics IF:2.0Q2 DOI:10.5312/wjo.v15.i12.1146 PMID:39744730	研究论文	本研究开发了一种基于智能手机摄像头的深度学习算法，用于检测和分类扁平足和高弓足	利用智能手机摄像头和深度学习算法进行足部畸形的诊断，提供了一种低成本、无辐射且易于获取的筛查工具	研究仅在三级医院进行，样本可能不具有广泛代表性，且模型的性能仍需在更大规模的人群中验证	开发一种基于智能手机摄像头的深度学习算法，用于检测和分类扁平足和高弓足	扁平足和高弓足患者	计算机视觉	足部畸形	深度学习	CNN	图像	从两家骨科足踝诊所招募的参与者
9739	2025-01-05	Deep Learning-Based Automated Optical Inspection System for the Additive Manufacturing of Diamond Tools 2024-Dec, 3D printing and additive manufacturing IF:2.3Q3 DOI:10.1089/3dp.2023.0208 PMID:39734731	研究论文	本文提出了一种基于改进YOLOv5s的自动化光学检测系统，用于检测金刚石磨粒在针孔上的吸附状态，以维持增材制造过程中每个基体中金刚石磨粒的种植率	改进的YOLOv5s模型通过添加检测头提取更高层次的语义信息，使用深度可分离卷积模块减少参数数量，并在适当位置添加坐标注意力以提高检测精度	针孔磨损后无法保证永久完全吸附金刚石磨粒	提高增材制造金刚石工具中金刚石磨粒的种植率和检测精度	金刚石磨粒在针孔上的吸附状态	计算机视觉	NA	自动化光学检测	YOLOv5s	图像	大量空缺和磨损的针孔数据
9740	2025-01-05	Detection and prioritization of COVID-19 infected patients from CXR images: Analysis of AI-assisted diagnosis in clinical settings 2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2024.11.045 PMID:39734754	研究论文	本文介绍了基于AI的Covid放射成像系统（Co.R.S.A.）项目在意大利的显著成果，旨在开发一种先进的AI系统，用于从胸部X光（CXR）图像中诊断Covid-19肺炎	发布了公开的CORDA数据集，开发了用于Covid-19检测和优先级排序的深度学习管道，并通过专家放射科医生对开发的解决方案进行了临床验证，深入分析了数据和模型中可能存在的偏见	NA	开发一种先进的AI系统，用于从胸部X光（CXR）图像中诊断Covid-19肺炎	Covid-19肺炎患者	计算机视觉	Covid-19	深度学习	两步检测模型	图像	NA