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
10081	2024-12-30	Road terrain recognition based on tire noise for autonomous vehicle 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81666-7 PMID:39730501	研究论文	本文提出了一种基于轮胎噪声的端到端深度学习方法，用于自动驾驶车辆的道路地形识别	引入了结合时频注意力模块的轮胎噪声识别残差网络（TNResNet），利用轮胎噪声信号的时频信息进行道路地形分类	仅评估了五种道路类型，未涉及更多复杂或混合地形	提高自动驾驶车辆的驾驶安全性、通过性和舒适性	自动驾驶车辆的道路地形识别	机器学习	NA	深度学习	TNResNet, LSTM, CNN	声音信号	五种道路类型（沥青、水泥、草地、泥地、沙地）
10082	2024-12-30	An instructional emperor pigeon optimization (IEPO) based DeepEnrollNet for university student enrolment prediction and retention recommendation 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81181-9 PMID:39730552	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和推荐系统的创新框架，用于预测大学生入学率并提供保留建议	结合了深度学习与推荐系统，采用加权特征融合和优化算法IEPO，提出了一种新的混合模型DeepEnrollNet	现有方法在处理数值和文本数据时存在不足，无法提供个性化的保留策略	预测大学生入学率并提供保留建议，以应对学术机构在预测学生入学和管理保留方面的挑战	大学生入学数据	机器学习	NA	GloVe嵌入、LDA主题建模、SentiWordNet情感分析、Pythagorean模糊AHP、混合优化算法IEPO	CNN-GRU-Attention QCNN、DQN	数值和文本数据	NA
10083	2024-12-30	Urban Water-Energy consumption Prediction Influenced by Climate Change utilizing an innovative deep learning method 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81836-7 PMID:39730584	研究论文	本研究提出了一种创新的深度学习方法，用于预测气候变化影响下的城市水和能源消耗	结合卷积神经网络（CNN）与增强型大猩猩部队优化（EGTO）算法，提高了预测的准确性和可靠性	研究仅针对深圳这一特定城市，可能无法直接推广到其他地区	预测气候变化影响下的城市水和能源消耗，以支持决策制定和资源管理	深圳市的用水和能源消耗	机器学习	NA	卷积神经网络（CNN）与增强型大猩猩部队优化（EGTO）算法	CNN	气候、社会经济和人口数据	NA
10084	2024-12-30	Machine learning optimal ordering in global routing problems in semiconductors 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82226-9 PMID:39730665	研究论文	本文提出了一种在多层半导体封装设计中用于全局布线问题的网络排序新方法	该方法基于机器学习技术，超越了基于启发式评分函数的传统网络排序技术	NA	优化多层半导体封装设计中的全局布线问题	多层半导体封装设计中的全局布线问题	机器学习	NA	机器学习	深度学习	NA	NA
10085	2024-12-30	Utilizing active learning and attention-CNN to classify vegetation based on UAV multispectral data 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82248-3 PMID:39730804	研究论文	本文提出了一种基于主动学习策略的深度学习模型，用于利用无人机多光谱数据对植被类型进行准确识别	结合主动学习策略和双注意力机制的语义分割门控全融合模块，优化了光谱权重分配，提高了模型对相似类别的区分能力	模型在有限训练样本情况下的分类精度仍有提升空间	提高植被类型识别的准确性并降低标注成本	无人机多光谱数据	计算机视觉	NA	主动学习策略，双注意力机制	CNN	多光谱图像	未明确说明样本数量
10086	2024-12-30	Predicting lncRNA-protein interactions using a hybrid deep learning model with dinucleotide-codon fusion feature encoding 2024-Dec-28, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-024-11168-3 PMID:39732642	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的lncRNA-蛋白质相互作用预测模型LPI-DNCFF，利用双核苷酸-密码子融合特征编码方法	提出了双核苷酸-密码子融合特征编码方法（DNCFF），并构建了基于BiLSTM和注意力机制的混合深度学习模型LPI-DNCFF	未提及模型在其他数据集上的泛化能力	准确预测lncRNA-蛋白质相互作用，以揭示lncRNA的功能机制及相关疾病的分子机制	lncRNA和蛋白质序列	生物信息学	NA	深度学习	BiLSTM, 注意力机制	序列数据	RPI1847和ATH948数据集
10087	2024-12-30	ERCPMP: an endoscopic image and video dataset for colorectal polyps morphology and pathology 2024-Dec-28, BMC research notes IF:1.6Q2 DOI:10.1186/s13104-024-07062-6 PMID:39732672	研究论文	本文介绍了一个包含191名结直肠息肉患者的形态学和病理学数据、内窥镜图像和视频的数据集ERCPMP	ERCPMP数据集结合了最新的国际胃肠病学分类标准，如Paris、Pit和JNET分类，为结直肠息肉的检测、分类和分割提供了丰富的数据资源	数据集仅包含191名患者的数据，样本量相对较小	开发用于结直肠息肉检测、分类和分割的深度学习算法	结直肠息肉患者的内窥镜图像和视频	数字病理学	结直肠癌	内窥镜成像	深度学习算法	图像和视频	191名患者
10088	2024-12-30	An interpretable fault diagnosis method for aeroengine bearings based on belief rule based with a dynamic power set 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82804-x PMID:39732843	研究论文	本文提出了一种基于动态幂集的可解释信念规则基础的航空发动机轴承故障诊断方法	提出了一种基于动态幂集的可解释信念规则基础（D-HBRBP-I）的故障诊断方法，解决了样本类别不平衡和局部无知问题，并通过P-CMAES算法优化模型以确保其可解释性	未提及具体的数据集规模或实验环境的局限性	提高航空发动机轴承故障诊断的准确性和可解释性	航空发动机轴承	机器学习	NA	P-CMAES算法	信念规则基础模型	传感器数据	NA
10089	2024-12-30	An efficient method for identifying surface damage in hydraulic concrete buildings 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82612-3 PMID:39732863	研究论文	本文提出了一种高效的方法，用于识别水力混凝土建筑物的表面损伤	通过微调轻量级预训练模型的顶层参数，解决了模型对数据依赖性的问题，并采用集成学习算法提高分类的准确性和稳定性	集成学习算法在处理高维数据集时存在耗时问题	提高水力建筑物表面损伤识别的效率和准确性	水力混凝土建筑物的表面损伤	计算机视觉	NA	深度学习	集成学习算法	图像	NA
10090	2024-12-30	A quantitative benchmark of neural network feature selection methods for detecting nonlinear signals 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82583-5 PMID:39732866	研究论文	本文系统地评估了基于深度学习的特征选择方法在不同复杂度的合成数据集上的表现，并基准测试了它们在揭示特征间非线性关系方面的有效性	首次系统地评估了基于深度学习的特征选择方法在合成数据集上的表现，并基准测试了梯度特征归因技术的可靠性	研究仅基于合成数据集，未在真实数据集上进行验证	评估基于深度学习的特征选择方法在揭示非线性关系方面的有效性	合成数据集	机器学习	NA	NA	神经网络	合成数据	NA
10091	2024-12-30	Information extraction from green channel textual records on expressways using hybrid deep learning 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82681-4 PMID:39732976	研究论文	本文提出了一种基于混合深度学习的创新方法，用于从高速公路绿色通道的文本记录中提取信息	结合BIO标注、预训练模型、深度学习和CRF，构建了命名实体识别（NER）模型，并比较了BERT、ALBERT和RoBERTa三种预训练模型的效果	研究仅基于陕西省高速公路绿色通道管理系统的调查数据，可能缺乏全国范围的普适性	从高速公路绿色通道的文本记录中提取知识，特别是失败案例的信息	高速公路绿色通道的文本记录	自然语言处理	NA	BIO标注、预训练模型、深度学习、CRF	RoBERTa-BiGRU-CRF	文本	陕西省高速公路绿色通道管理系统的调查数据
10092	2024-12-30	A deep learning identification method of tight sandstone lithofacies integrating multilayer perceptron and multivariate time series 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82607-0 PMID:39732990	研究论文	本文提出了一种基于多层感知器（MLP）和多变量时间序列（MTS-Mixers）的混合智能方法，用于识别致密砂岩储层的岩相	结合MLP和MTS模型的强大信息提取和分类识别能力，构建了MLP-MTS混合智能模型，提高了岩相识别的效率和准确性	样本数据集可能仍然不足，且模型的泛化能力未在其他区域进行验证	解决致密砂岩储层岩相识别中的手动分类时间长、主观性强和样本数据集不足的问题	松辽盆地扶余油层的致密砂岩储层	机器学习	NA	多层感知器（MLP）和多变量时间序列（MTS-Mixers）	MLP-MTS混合模型	测井数据	NA
10093	2024-12-30	Prognostic impact of tumor cell nuclear size assessed by artificial intelligence in esophageal squamous cell carcinoma 2024-Dec-26, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2024.102221 PMID:39732367	研究论文	本文利用人工智能评估食管鳞状细胞癌中肿瘤细胞核大小，并探讨其临床意义	首次使用人工智能定量评估食管鳞状细胞癌中肿瘤细胞核大小，并发现其与预后的显著关联	样本量较小，仅包含138名患者，且仅针对食管鳞状细胞癌	探讨肿瘤细胞核大小在食管鳞状细胞癌中的临床意义	138名接受根治性食管切除术的食管鳞状细胞癌患者	数字病理学	食管鳞状细胞癌	深度学习	DenseNet v2	图像	138名患者
10094	2024-12-30	Machine Learning and Deep Learning for Diagnosis of Lumbar Spinal Stenosis: Systematic Review and Meta-Analysis 2024-Dec-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/54676 PMID:39715552	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了传统机器学习和深度学习在诊断腰椎管狭窄症中的应用及其性能	首次系统性地评估了传统机器学习和深度学习模型在诊断腰椎管狭窄症中的表现，并提供了全面的诊断性能指标	尽管人工智能系统在实验阶段表现出较好的诊断性能，但尚未有足够可靠和实用的模型应用于实际临床实践	评估传统机器学习和深度学习模型在诊断腰椎管狭窄症中的性能，并为未来的临床应用提供更全面的信息	腰椎管狭窄症患者	机器学习	腰椎管狭窄症	传统机器学习和深度学习	TML和DL模型	医学数据	15,044名患者
10095	2024-12-30	Automatic detection and segmentation of lesions in 18 F-FDG PET/CT imaging of patients with Hodgkin lymphoma using 3D dense U-Net 2024-Nov-01, Nuclear medicine communications IF:1.3Q3 DOI:10.1097/MNM.0000000000001892 PMID:39224914	研究论文	本研究提出了一种结合U-Net和DenseNet架构的自动分割方法，用于霍奇金淋巴瘤的PET/CT图像分割	结合U-Net和DenseNet架构，并使用Tversky损失函数，以提高小病灶分割的准确性和鲁棒性	样本量相对较小，训练集141个样本，测试集20个样本	提高霍奇金淋巴瘤在PET/CT图像中的自动分割准确性	霍奇金淋巴瘤患者的PET/CT图像	数字病理学	霍奇金淋巴瘤	PET/CT成像	3D dense U-Net	图像	训练集141个样本，测试集20个样本
10096	2024-12-30	Evaluation of the prostate cancer and its metastases in the [ 68 Ga]Ga-PSMA PET/CT images: deep learning method vs. conventional PET/CT processing 2024-Nov-01, Nuclear medicine communications IF:1.3Q3 DOI:10.1097/MNM.0000000000001891 PMID:39224922	研究论文	本研究探讨了在[68Ga]Ga-PSMA PET扫描中使用深度学习进行衰减校正的可行性和优势	通过深度学习模型进行衰减校正，显著提高了图像质量和病变检测能力，并减少了患者的辐射暴露	研究样本量相对较小，且仅针对前列腺癌患者，可能限制了结果的普适性	评估深度学习在[68Ga]Ga-PSMA PET/CT图像中用于前列腺癌及其转移的诊断效果	700名前列腺癌患者的[68Ga]Ga-PSMA PET/CT图像	数字病理学	前列腺癌	PET/CT扫描	深度学习模型	图像	700名前列腺癌患者
10097	2024-12-29	Accelerated cardiac cine with spatio-coil regularized deep learning reconstruction 2025-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30337 PMID:39428898	研究论文	本文提出了一种结合空间-线圈正则化的深度学习重建方法，用于加速心脏电影成像	提出了Spatio-Coil Regularized DL (SCR-DL)方法，结合多线圈信息进行数据一致性和正则化，显著提高了重建图像的质量	未提及具体样本量，且仅针对心脏电影成像进行了验证	开发一种加速心脏电影成像的深度学习重建方法	心脏电影成像数据	医学影像	心血管疾病	深度学习重建	SCR-DL	图像	NA
10098	2024-12-29	A hybrid AI based framework for enhancing security in satellite based IoT networks using high performance computing architecture 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78262-0 PMID:39730383	研究论文	本文提出了一种基于嵌入式混合深度学习的入侵检测技术（EHID），用于增强通过卫星连接的物联网设备与高性能计算云之间的安全性	提出了一种新型的嵌入式混合深度学习入侵检测技术（EHID），结合了两种深度学习算法，能够检测14种威胁，并利用高性能计算云的处理能力进行实时监控和检测	未明确提及具体局限性，但可能包括对特定数据集和计算资源的依赖	增强通过卫星连接的物联网设备与高性能计算云之间的安全性	通过卫星连接的物联网设备与高性能计算云	机器学习	NA	深度学习	嵌入式混合深度学习	物联网生成的数据	Edge-IIoTset 网络安全数据集
10099	2024-12-29	Feature decoupling integrated domain generalization network for bearing fault diagnosis under unknown operating conditions 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81489-6 PMID:39730497	研究论文	本文提出了一种用于未知工况下轴承故障诊断的领域泛化网络，即特征解耦集成领域泛化网络（FDIDG）	提出了特征解耦算法，从多个源域中提取故障特征的泛化表示，并采用多专家集成策略提高模型在未知工况下的诊断准确性	未提及具体的数据集规模或实验条件的限制	解决在目标域不可见的情况下，从源域中提取泛化诊断知识的问题	轴承故障诊断	机器学习	NA	特征解耦算法，多专家集成策略	领域泛化网络（FDIDG）	故障数据	未提及具体样本数量
10100	2024-12-29	Advanced music classification using a combination of capsule neural network by upgraded ideal gas molecular movement algorithm 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81700-8 PMID:39730570	研究论文	本文提出了一种结合胶囊神经网络和升级版理想气体分子运动算法的音乐分类方法	首次将胶囊神经网络与升级版理想气体分子运动算法结合，用于优化模型参数，提高音乐分类的准确性	未提及具体的数据集规模限制或模型在其他类型数据上的泛化能力	提高音乐流派分类的准确性	音乐流派	机器学习	NA	升级版理想气体分子运动算法（UIGMM）	胶囊神经网络（CapsNet）	音频数据	使用了三个基准数据集：ISMIR2004、GTZAN和Extended Ballroom