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
10481	2024-12-21	From Images to Loci: Applying 3D Deep Learning to Enable Multivariate and Multitemporal Digital Phenotyping and Mapping the Genetics Underlying Nitrogen Use Efficiency in Wheat 2024, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.34133/plantphenomics.0270 PMID:39703939	研究论文	本文提出了一种利用低空航拍获取小麦田间图像，生成3D点云和多光谱图像，并通过深度学习技术进行小麦地块分割和氮利用效率相关基因定位的方法	本文首次将3D深度学习应用于小麦氮利用效率基因的定位，提出了小麦3D地块分割数据集，并结合PointNet++量化地块冠层高度，生成氮利用相关的植被指数	本文的研究对象仅限于小麦，且样本量相对较小，未来需要在大规模样本和更多作物上进行验证	通过3D数字动态表型分析定位小麦中与氮利用效率相关的基因	小麦的氮利用效率基因	数字病理学	NA	3D深度学习	PointNet++	图像	160个小麦品种（660,000个单核苷酸多态性）
10482	2024-12-21	Deep Learning Methods Using Imagery from a Smartphone for Recognizing Sorghum Panicles and Counting Grains at a Plant Level 2024, Plant phenomics (Washington, D.C.) DOI:10.34133/plantphenomics.0234 PMID:39703938	研究论文	本研究利用智能手机拍摄的图像，通过深度学习方法识别高粱穗并进行粒数计数	开发了Sorghum-Net模型，用于高粱穗粒数估计，并提出了一个简单的方程将模型计数与田间观察的粒数关联起来	研究仅使用了单侧穗图像进行粒数估计，可能存在一定的误差	提高高粱穗检测和粒数估计的准确性，为田间高粱产量估算提供解决方案	高粱穗及其粒数	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	648张高粱穗图像
10483	2024-12-21	IsletSwipe, a mobile platform for expert opinion exchange on islet graft images 2023-12-31, Islets IF:1.9Q3 DOI:10.1080/19382014.2023.2189873 PMID:36987915	研究论文	本文介绍了一个名为IsletSwipe的移动平台，用于专家之间交换胰岛移植图像的意见，以促进共识的形成	开发了一个新的平台IsletSwipe，用于专家之间交换胰岛移植图像的意见，以解决IsletNet训练中缺乏共识的问题	询问场景仅限于少量手动选择的图像和胰岛，且需要专家的参与	开发一个平台，促进专家之间对胰岛移植图像的意见交换，以形成共识	胰岛移植图像的专家意见交换	机器学习	NA	深度学习	神经网络	图像	9位专家来自3个中心，8位专家来自2个中心
10484	2024-12-21	Discovery of gene module acting on ubiquitin-mediated proteolysis pathway by co-expression network analysis for endometriosis 2021-Feb, Reproductive biomedicine online IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.rbmo.2020.10.005 PMID:33189575	研究论文	通过共表达网络分析发现与子宫内膜异位症相关的基因模块，并探讨其在临床诊断中的应用	首次通过共表达网络分析发现与子宫内膜异位症高度相关的基因模块，并利用深度学习模型进行临床诊断	研究基于已有的基因表达数据集，未进行实验验证	探讨子宫内膜异位症的发生与基因模块表达异常的关系，并建立诊断模型	子宫内膜异位症患者的异位子宫内膜组织	基因组学	妇科疾病	共表达网络分析	深度学习模型	基因表达数据	71例正常样本和142例子宫内膜异位症样本
10485	2024-12-20	A psychologically interpretable artificial intelligence framework for the screening of loneliness, depression, and anxiety 2025-Feb, Applied psychology. Health and well-being DOI:10.1111/aphw.12639 PMID:39697049	研究论文	本研究介绍了一种基于人工智能的心理学框架emoLDAnet，通过分析面部表情和生理信号来检测孤独、抑郁和焦虑等负面情绪	创新点在于结合了深度学习和机器学习技术，并引入了OCC-PAD-LDA心理学转换模型，增强了AI决策的可解释性	研究样本量较小，仅招募了50名参与者，可能影响结果的普适性	旨在开发一种新的人工智能框架，用于早期筛查孤独、抑郁和焦虑等负面情绪，提升心理健康护理水平	研究对象为孤独、抑郁和焦虑等负面情绪的检测与筛查	机器学习	NA	深度学习（如VGG11）和机器学习（如决策树）	CNN（卷积神经网络）	视频	50名参与者
10486	2024-12-20	Investigating a Domain Adaptation Approach for Integrating Different Measurement Instruments in a Longitudinal Clinical Registry 2025-Feb, Biometrical journal. Biometrische Zeitschrift DOI:10.1002/bimj.70023 PMID:39698740	研究论文	本文研究了在纵向临床注册数据中，使用深度学习技术将不同测量仪器的数据映射到联合潜在表示，以实现域适应的方法	本文首次在纵向临床注册数据中应用域适应技术，并通过普通微分方程（ODEs）建模轨迹，评估测量仪器映射的效果	研究仅在脊髓性肌肉萎缩症（SMA）患者的数据上进行，且时间点较少，可能限制了方法的普适性	探索域适应技术在纵向临床注册数据中的应用潜力	脊髓性肌肉萎缩症（SMA）患者的不同运动功能测量仪器数据	机器学习	神经肌肉疾病	深度学习	ODEs	纵向数据	脊髓性肌肉萎缩症（SMA）患者的纵向数据，时间点较少
10487	2024-12-20	Enhancing Gene Expression Predictions Using Deep Learning and Functional Annotations 2025-Jan, Genetic epidemiology IF:1.7Q3 DOI:10.1002/gepi.22595 PMID:39344923	研究论文	本文提出了一种新的深度学习架构，用于从个体基因型变异中预测基因表达，并结合功能注释信息以提高预测准确性	本文提出的方法利用可学习的输入缩放层和卷积编码器捕捉非线性效应和高阶相互作用，并通过参数共享机制利用功能注释信息，显著提高了基因表达预测的准确性	NA	提高基因表达预测的准确性，以增强转录组范围关联研究（TWAS）的效果	基因表达预测和功能注释信息的利用	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	基因组数据	大量可遗传基因的实际基因组数据
10488	2024-12-20	Hybrid Deep Learning-Based Enhanced Occlusion Segmentation in PICU Patient Monitoring 2025, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2024.3503499 PMID:39698122	研究论文	本文提出了一种混合深度学习方法，用于在PICU患者远程监控中有效分割常见的遮挡	本文的创新点在于结合了Google DeepLabV3+分割模型和基于transformer的Segment Anything Model (SAM)，以在有限训练数据的情况下实现遮挡分割	本文的局限性在于使用了小规模的真实世界PICU数据集进行训练和验证	研究目的是提高PICU患者远程监控中遮挡分割的准确性和可靠性	研究对象是PICU患者远程监控中的遮挡问题	计算机视觉	NA	深度学习	混合模型（Google DeepLabV3+和Segment Anything Model）	图像	小规模的真实世界PICU数据集
10489	2024-12-20	Ocular Biomechanical Responses to Long-Duration Spaceflight 2025, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2024.3453049 PMID:39698125	研究论文	研究长期太空任务对眼部刚性、眼内压和眼脉冲幅度的影响	揭示了微重力对眼睛机械特性的未知影响，为深入理解太空飞行相关神经眼综合征（SANS）提供了新见解	未观察到新手和经验丰富的宇航员之间的显著差异	评估微重力暴露对眼部刚性、眼内压和眼脉冲幅度的影响	眼部刚性、眼内压和眼脉冲幅度	NA	NA	光学相干断层扫描（OCT）、基于深度学习的脉络膜分割、PASCAL动态轮廓眼压计（DCT）	深度学习	图像	26只眼，来自13名在国际空间站上度过157至186天的机组人员
10490	2024-12-20	Advanced analytical methods for multi-spectral transmission imaging optimization: enhancing breast tissue heterogeneity detection and tumor screening with hybrid image processing and deep learning 2024-Dec-19, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d4ay01755b PMID:39569814	研究论文	本文介绍了一种结合空间金字塔匹配模型（SPM）、调制与解调（M_D）和帧累积（FA）的混合图像处理和深度学习方法，用于优化多光谱透射成像并增强乳腺组织异质性检测和肿瘤筛查	本文创新性地将SPM、M_D和FA技术结合，显著提升了多光谱透射图像的质量，并通过U-Net语义分割和VGG16/19、ResNet50/101网络的结合，进一步提高了异质性分类的准确性	本文主要基于仿体实验，尚未在临床实际应用中验证其效果	优化多光谱透射成像技术，提高乳腺组织异质性检测和肿瘤筛查的准确性	多光谱透射图像中的乳腺组织异质性	计算机视觉	乳腺癌	多光谱透射成像（MTI）	VGG16/19、ResNet50/101	图像	仿体实验中的多光谱透射图像
10491	2024-12-20	EKFNet: edge-based Kalman filter network for real-time EEG signal denoising 2024-Dec-19, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad995a PMID:39622170	研究论文	本文提出了一种基于边缘计算的轻量级卡尔曼滤波网络EKFNet，用于实时脑电信号去噪	EKFNet通过多尺度特征融合模块和自适应增益估计模块，无需手动估计先验知识，并结合LSTM和序列通道注意力模块动态预测卡尔曼增益，同时采用操作融合和常量折叠优化策略减少计算开销和内存占用	NA	解决现有深度学习去噪方法在边缘计算设备上因计算复杂度高而无法部署的问题	脑电信号去噪	机器学习	NA	卡尔曼滤波	LSTM	信号	NA
10492	2024-12-20	Deep learning for opportunistic, end-to-end automated assessment of epicardial adipose tissue in pre-interventional, ECG-gated spiral computed tomography 2024-Dec-19, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01875-6 PMID:39699798	研究论文	本文开发了一种深度学习管道，用于在螺旋CT扫描中自动评估心外膜脂肪组织（EAT）	提出了一个两步法，包括切片提取和组织分割，以实现EAT的稳健自动评估，并展示了其在临床常规中的应用潜力	NA	开发一种深度学习管道，用于在螺旋CT扫描中自动评估心外膜脂肪组织（EAT）	心外膜脂肪组织（EAT）的自动评估	计算机视觉	心血管疾病	螺旋CT成像	2D卷积神经网络（CNN）、3D CNN、2D U-Net	图像	1502名接受经导管主动脉瓣置换术（TAVR）的患者
10493	2024-12-20	Flexible Photoacoustic Device Integrating Electroluminescence, Piezoelectric Vibration, and Pressure Sensing 2024-Dec-18, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c18371 PMID:39628397	研究论文	本文开发了一种多功能柔性光声设备（MFPAD），集成了电致发光、压电振动和压力传感功能	该设备通过单一结构整合了多种传感功能，简化了设计并提高了适应性	NA	解决现有仿生设备独立传感模块导致的复杂设计和适应性差的问题	多功能柔性光声设备（MFPAD）	NA	NA	气流辅助静电纺丝	深度学习模型	图像	NA
10494	2024-12-20	Multi-dimensional hybrid bilinear CNN-LSTM models for epileptic seizure detection and prediction using EEG signals 2024-Dec-18, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ada0e5 PMID:39693763	研究论文	本文提出了一种多维混合双线性CNN-LSTM模型，用于基于EEG信号的癫痫发作检测和预测	创新点在于整合了EEG信号的时间、空间和频率信息，并通过频率域分离周期性和非周期性成分，使用自注意力机制过滤单通道特征，并结合CNN和LSTM网络捕捉时空特征	NA	开发一种自动检测和预测癫痫发作的方法，以改善患者护理和提高生活质量	EEG信号中的癫痫发作	机器学习	NA	EEG信号分析	CNN-LSTM	信号	CHB-MIT数据集和Kaggle数据集
10495	2024-12-20	Generative modeling and augmentation of EEG signals using improved diffusion probabilistic models 2024-Dec-18, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ada0e4 PMID:39693767	研究论文	本文研究了改进的扩散概率模型（DPM）用于脑电图（EEG）信号的生成和数据增强	提出了使用改进的扩散概率模型进行脑电图信号的生成和数据增强，并通过隐式采样和渐进蒸馏缩短推理时间	在单步生成样本时，数据质量和采样步骤之间存在显著的权衡	开发一种高效的、可推广的数据增强方法，用于各种脑电图解码任务	脑电图信号的生成和数据增强	机器学习	NA	扩散概率模型（DPM）	扩散概率模型	脑电图信号	使用了两个公开的脑电图数据集，并在跨受试者设置下训练和评估了四个分类模型
10496	2024-12-20	Disorder-specific neurodynamic features in schizophrenia inferred by neurodynamic embedded contrastive variational autoencoder model 2024-Dec-18, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-024-03200-7 PMID:39695106	研究论文	本研究将神经动力学模型与经典的对比变分自编码器（CVAE）相结合，提取并评估了与精神分裂症（SCZ）相关的宏观尺度特征	首次将神经动力学模型与对比变分自编码器结合，提取精神分裂症特异性特征，并通过吸引子特征分析揭示了SCZ特异性状态与共享状态在吸引子空间模式上的显著差异	NA	探讨精神分裂症的病理机制，特别是神经动力学特征	NA	神经科学	精神分裂症	对比变分自编码器（CVAE），部分最小二乘回归（PLS）	对比变分自编码器（CVAE）	神经数据	多站点数据集
10497	2024-12-20	Low-power scalable multilayer optoelectronic neural networks enabled with incoherent light 2024-Dec-18, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-55139-4 PMID:39695133	研究论文	本文介绍了一种多层光电神经网络计算框架，利用非相干光实现高能效的深度学习计算	提出了交替使用光学和光电层的多层光电计算框架，显著减少了读入和读出的次数，为超低能耗的光学加速器铺平了道路	实验中仅使用了三层网络，且在MNIST数据库上的识别准确率为92%，在非线性螺旋数据上的分类准确率为86%	开发一种高速度、高能效的计算方法，以满足现代深度学习和人工智能应用的需求	多层光电神经网络的计算框架及其在图像识别和分类中的应用	机器学习	NA	光电计算	多层神经网络	图像	使用了MNIST数据库中的图像数据和非线性螺旋数据进行实验
10498	2024-12-20	QM40, Realistic Quantum Mechanical Dataset for Machine Learning in Molecular Science 2024-Dec-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04206-y PMID:39695146	研究论文	本文介绍了QM40数据集，这是一个用于分子科学中机器学习的真实量子力学数据集	QM40数据集代表了88%的FDA批准药物化学空间，包含162,954个分子的16个关键量子力学参数，解决了高质量数据稀缺的问题	NA	解决机器学习和深度学习在科学领域应用中高质量数据集稀缺的问题	分子科学中的量子力学预测	机器学习	NA	量子力学计算（B3LYP/6-31G(2df,p)）	图神经网络（GNNs）和生成模型	分子结构数据	162,954个分子，包含10到40个原子，由C、O、N、S、F、Cl等元素组成
10499	2024-12-20	GF-1 WFV satellite images based forest cover mapping in China supported by open land use/cover datasets 2024-Dec-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04202-2 PMID:39695154	研究论文	本研究基于GF-1 WFV卫星图像和开放的土地利用/覆盖数据集，开发了中国2020年的16米分辨率森林覆盖图	提出了基于弱监督深度学习和开放数据集先验知识的森林分类框架，生成了高精度的中国森林覆盖图	NA	开发高精度的中国森林覆盖图，以支持生态研究和可持续管理	中国的森林覆盖	遥感	NA	弱监督深度学习	NA	图像	136,385个样本点
10500	2024-12-20	Author Correction: Fast inter-frame motion correction in contrast-free ultrasound quantitative microvasculature imaging using deep learning 2024-Dec-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82620-3 PMID:39695241	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA