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
11001	2024-12-08	Effects of Physical Activity and Inactivity on Microvasculature in Children: The Hong Kong Children Eye Study 2024-Dec-02, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.65.14.7 PMID:39625440	研究论文	研究探讨了儿童的体育活动和不活动对视网膜微血管的影响	首次使用深度学习系统从视网膜照片中测量儿童的中央视网膜动脉等效值和中央视网膜静脉等效值	研究为横断面研究，无法确定因果关系	探讨体育活动和不活动对儿童视网膜微血管的影响	6至8岁儿童的视网膜微血管	NA	NA	深度学习系统	NA	图像	11,959名6至8岁儿童
11002	2024-12-08	Novel Insights into Enzymatic Thermostability: The "Short Board" Theory and Zero-Shot Hamiltonian Model 2024-Dec, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202402441 PMID:39308285	研究论文	本文提出了一种新的“短板”理论和零样本哈密顿模型，用于理解和增强酶的热稳定性	提出了“短板”理论和零样本哈密顿模型，用于优化酶的热稳定性	NA	理解和增强酶的热稳定性	α-淀粉酶	生物工程	NA	深度学习	零样本哈密顿模型	蛋白质结构	多个域、残基和原子级别的实验验证
11003	2024-12-08	An anthropomorphic diagnosis system of pulmonary nodules using weak annotation-based deep learning 2024-Dec, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102438 PMID:39426342	研究论文	本文开发了一种基于弱标注深度学习的类人肺结节诊断系统	该系统使用弱标注数据进行训练，无需耗时且劳动密集的手动标注，且性能可与全标注诊断系统相媲美	NA	提高肺结节在CT扫描中的分类准确性，以辅助肺癌的早期检测和诊断	肺结节的分级和纹理分类	计算机视觉	肺癌	深度学习	NA	图像	814个测试病例的LIDC-IDRI数据集和822个测试病例的内部数据集
11004	2024-12-08	Meta-analysis of deep learning approaches for automated coronary artery calcium scoring: Performance and clinical utility AI in CAC scoring: A meta-analysis: AI in CAC scoring: A meta-analysis 2024-Dec, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109295 PMID:39437607	meta-analysis	本研究对使用深度学习方法进行冠状动脉钙化评分自动化的性能和临床效用进行了元分析	本研究首次对深度学习在冠状动脉钙化评分中的应用进行了全面的元分析，评估了其与手动评分方法的一致性	研究结果显示不同成像模态之间存在性能差异，需要进一步研究和标准化	评估深度学习模型在冠状动脉钙化评分中的性能和临床效用	冠状动脉钙化评分	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	共包含25项研究
11005	2024-12-08	Artificial intelligence and deep learning algorithms for epigenetic sequence analysis: A review for epigeneticists and AI experts 2024-Dec, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109302 PMID:39500240	综述	本文综述了人工智能和深度学习算法在表观遗传序列分析中的应用	本文为AI专家和表观遗传学家提供了关于AI模型在表观基因组数据上训练的综述，并提出了研究问题的分类和候选AI解决方案	本文指出了文献中的几个空白和研究挑战，并提出了相应的建议	旨在为AI专家和表观遗传学家提供关于AI在表观遗传学研究中应用的综述	表观遗传学机制、基因表达调控、疾病标记预测、基因表达预测、增强子-启动子相互作用和染色质状态	机器学习	NA	NA	NA	表观基因组数据	NA
11006	2024-12-08	Space-for-time substitutions exaggerate urban bird-habitat ecological relationships 2024-Dec, The Journal of animal ecology IF:3.5Q1 DOI:10.1111/1365-2656.14194 PMID:39506196	研究论文	本文研究了北美城市鸟类栖息地变化对鸟类数量变化的影响，并测试了空间替代时间方法的有效性	本文首次使用深度学习模型和贝叶斯多物种数量模型，结合长时间序列的鸟类调查数据和遥感数据，评估了城市栖息地变化对鸟类数量的影响	本文仅限于北美一个城市的研究，结果可能不适用于其他地区	探讨城市栖息地变化对鸟类数量的影响，并评估空间替代时间方法的有效性	北美城市鸟类及其栖息地	生态学	NA	深度学习模型，贝叶斯多物种数量模型	深度学习模型	遥感数据，鸟类调查数据	1997年和2020年Metro Vancouver, BC, Canada的鸟类调查数据
11007	2024-12-08	Deep learning automatically distinguishes myocarditis patients from normal subjects based on MRI 2024-Dec, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-024-03284-8 PMID:39509018	研究论文	本研究利用深度学习方法，基于心血管磁共振成像（CMRI）自动区分心肌炎患者与正常受试者	本研究创新性地采用深度学习框架，通过单帧和多帧分析评估不同视图和采集类型，以实现心肌炎的自动检测	NA	本研究旨在确定最佳的心血管磁共振成像视图，以区分正常和心肌炎病例	本研究对象为269名个体，其中231例确诊为心肌炎，38例为对照组	计算机视觉	心血管疾病	深度学习（DL）	NA	图像	269名个体，其中231例心肌炎，38例对照组
11008	2024-12-08	GD-Net: An Integrated Multimodal Information Model Based on Deep Learning for Cancer Outcome Prediction and Informative Feature Selection 2024-Dec, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.70221 PMID:39628446	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的集成多模态信息模型GD-Net，用于癌症预后预测和信息特征选择	GD-Net通过早期融合多模态信息，结合可解释的轻量级XGBoost模块，提高了生存预测的准确性	NA	提高癌症预后预测的准确性，并识别新的多模态预后生物标志物	八种癌症数据集，特别是肝癌的差异基因、差异miRNA和甲基化差异基因	机器学习	NA	深度学习	图深度学习算法	多模态数据	八个癌症数据集，肝癌研究中涉及319个差异基因、15个差异miRNA和155个甲基化差异基因
11009	2024-12-08	Automated Segmentation of Fetal Intracranial Volume in Three-Dimensional Ultrasound Using Deep Learning: Identifying Sex Differences in Prenatal Brain Development 2024-Dec-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70058 PMID:39629904	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的自动化方法，用于从三维超声图像中分割胎儿颅内体积（ICV），并研究了胎儿性别差异对ICV发育的影响	本文首次使用深度学习技术自动分割胎儿颅内体积，并通过大规模纵向数据集验证了该方法的有效性	本文仅在特定年龄段的胎儿数据上进行了验证，未来需要在更多年龄段和不同人群中进行验证	研究胎儿颅内体积的自动化分割方法，并探讨性别差异对胎儿大脑发育的影响	胎儿颅内体积（ICV）和性别差异	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	三维超声图像	2235名个体，共43492张超声图像
11010	2024-12-08	Deep Learning and Minimally Invasive Endoscopy: Panendoscopic Detection of Pleomorphic Lesions 2024-Dec, GE Portuguese journal of gastroenterology IF:1.0Q4 DOI:10.1159/000539837 PMID:39633912	研究论文	本文开发了一种人工智能模型，用于在胶囊内镜检查中自动检测多种形态的病变	首次将卷积神经网络应用于胶囊内镜的全面检测，解决了不同品牌设备间的互操作性技术难题	NA	开发一种人工智能模型，用于在胶囊内镜检查中自动检测多种形态的病变	胶囊内镜检查中的多种形态病变，包括血管性病变、隆起性病变、血迹残留、溃疡和糜烂	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	355,110张图像，来自8种不同的胶囊内镜和结肠胶囊内镜设备
11011	2024-12-08	PaveDistress: A comprehensive dataset of pavement distresses detection 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111111 PMID:39633980	研究论文	介绍了一个名为PaveDistress的综合路面病害检测数据集	提供了高分辨率的路面病害图像，包括裂缝、修补、坑洞等，支持深度学习模型的发展	NA	支持非破坏性检测道路缺陷的深度学习模型开发	路面病害图像数据集	计算机视觉	NA	NA	深度学习模型	图像	包含高分辨率图像，每张图像代表3.9m × 2.1m的实际道路覆盖面积
11012	2024-12-08	External validation of SpineNetV2 on a comprehensive set of radiological features for grading lumbosacral disc pathologies 2024-Dec, North American Spine Society journal DOI:10.1016/j.xnsj.2024.100564 PMID:39640208	研究论文	本文对SpineNetV2模型在腰椎间盘病理分级中的外部验证进行了研究	SpineNetV2是一个用于检测和分级腰椎间盘病理的先进开源模型，本文对其在不同患者群体和成像协议中的鲁棒性和泛化能力进行了验证	对于椎间孔狭窄和椎间盘突出的评估，SpineNetV2与专家评估的一致性较低，表明矢状位MR图像在这些条件下的评估存在局限性	验证SpineNetV2模型在腰椎间盘病理分级中的可靠性和适用性	1747个腰椎间盘的MRI图像，来自353名患者	计算机视觉	腰椎间盘疾病	MRI	SpineNetV2	图像	1747个腰椎间盘样本，来自353名患者
11013	2024-12-08	Aspect based sentiment analysis datasets for Bangla text 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111107 PMID:39640395	研究论文	本文开发了一个高质量的孟加拉语基于方面的情感分析（ABSA）标注数据集BANGLA_ABSA	本文的创新点在于创建了首个高质量的孟加拉语ABSA数据集，涵盖了四个开放领域	数据集的样本量相对较小，且仅涵盖四个领域	研究目的是为孟加拉语的基于方面的情感分析提供高质量的标注数据集	研究对象是孟加拉语的文本情感分析	自然语言处理	NA	基于方面的情感分析（ABSA）	NA	文本	数据集包含801、800、975和1149条评论，分别对应手机、电影、餐厅和汽车领域
11014	2024-12-08	A fine-grained labeled dataset for textual sentiment analysis in technical education 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111120 PMID:39640403	研究论文	本文介绍了一个为技术教育领域文本情感分析精心策划的数据集	这是首个公开可用的同类数据集，为现有模型的评估和新模型的开发提供了丰富的资源	数据收集过程存在局限性和伦理考虑	推进技术教育领域情感分析及相关领域的研究和应用	技术教育领域的文本情感分析	自然语言处理	NA	NA	NA	文本	14,272条记录
11015	2024-12-08	Anatomical recognition artificial intelligence for identifying the recurrent laryngeal nerve during endoscopic thyroid surgery: A single-center feasibility study 2024-Dec, Laryngoscope investigative otolaryngology IF:1.6Q2 DOI:10.1002/lio2.70049 PMID:39640517	研究论文	研究使用人工智能识别内镜甲状腺手术中喉返神经的可行性	首次应用人工智能模型进行内镜甲状腺手术中喉返神经的识别	研究仅限于单中心数据，样本量较小	评估人工智能在内镜甲状腺手术中识别喉返神经的可行性和准确性	喉返神经和气管在内镜甲状腺手术中的识别	计算机视觉	NA	语义分割深度学习方法	NA	视频	40个内镜甲状腺手术视频
11016	2024-12-08	Development and validation of the MRI-based deep learning classifier for distinguishing perianal fistulizing Crohn's disease from cryptoglandular fistula: a multicenter cohort study 2024-Dec, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102940 PMID:39640934	研究论文	开发并验证了一种基于MRI的深度学习分类器，用于区分肛周瘘管性克罗恩病和腺性瘘管	首次使用深度卷积神经网络（DCNN）模型，通过迁移学习策略，基于MRI图像区分肛周瘘管性克罗恩病和腺性瘘管	研究仅限于中国三家三级转诊医院的数据，样本量有限，可能影响模型的泛化能力	开发并验证一种可靠的MRI图像分类器，用于早期区分肛周瘘管性克罗恩病和腺性瘘管	肛周瘘管性克罗恩病和腺性瘘管患者	计算机视觉	消化系统疾病	深度卷积神经网络（DCNN）	CNN	图像	1054名患者，包括532名肛周瘘管性克罗恩病患者和522名腺性瘘管患者
11017	2024-12-08	Development and validation of a deep learning pipeline to diagnose ovarian masses using ultrasound screening: a retrospective multicenter study 2024-Dec, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102923 PMID:39640935	研究论文	开发并验证了一种基于超声筛查诊断卵巢肿块的深度学习管道，通过多中心回顾性研究评估其性能	提出了Ovarian Multi-Task Attention Network (OvaMTA)，用于卵巢和卵巢肿块的检测、分割和分类，以及基于超声筛查的卵巢肿块诊断	NA	开发一种自动化的深度学习框架，用于卵巢和卵巢肿块的检测、分割和分类，以及基于超声筛查的卵巢肿块诊断	卵巢和卵巢肿块的检测、分割和分类，以及卵巢肿块的诊断	计算机视觉	卵巢癌	深度学习	OvaMTA	图像和视频	训练和验证集包括6938张图像，内部测试集包括1584张图像，外部测试集包括1896张图像和159个视频
11018	2024-12-08	Deep learning-driven macroscopic AI segmentation model for brain tumor detection via digital pathology: Foundations for terahertz imaging-based AI diagnostics 2024-Nov-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e40452 PMID:39634425	研究论文	本文使用深度学习方法开发了一种能够自主描绘数字病理图像中癌变区域的AI模型	通过使用Image Crop with Mask技术和补丁生成方法，克服了计算资源有限的挑战，并成功开发了自主分割癌变区域的AI训练模型	NA	开发一种基于深度学习的AI模型，用于自动检测和分割脑肿瘤区域	数字病理图像中的脑肿瘤区域	数字病理学	脑肿瘤	深度学习	AI模型	图像	187张H&E染色图像
11019	2024-12-08	Reveal the potent antidepressant effects of Zhi-Zi-Hou-Pu Decoction based on integrated network pharmacology and DDI analysis by deep learning 2024-Nov-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38726 PMID:39641032	研究论文	本研究通过综合网络药理学和深度学习方法，揭示了知子厚朴汤的抗抑郁作用及其潜在机制	首次系统性地探讨了知子厚朴汤的活性成分及其与抑郁症的药理学机制，并利用深度学习模型预测药物相互作用	研究主要基于体外实验和计算机模拟，缺乏体内实验验证	探讨知子厚朴汤的抗抑郁机制及其药物相互作用	知子厚朴汤的活性成分及其与抑郁症的药理学机制	药物相互作用	NA	网络药理学、分子对接、UPLC-Q-TOF-MS/MS、深度学习	深度学习模型	化合物数据	LPS诱导的神经母细胞瘤细胞
11020	2024-12-08	Discovery of antibiotics in the archaeome using deep learning 2024-Nov-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.15.623859 PMID:39605719	研究论文	利用深度学习技术从古菌组中发现新型抗生素	首次利用深度学习技术系统地探索古菌组，发现具有潜在抗菌活性的新分子，命名为archaeasins，这些新发现的肽化合物具有独特的组成特征	NA	寻找新型抗生素以应对抗微生物药物耐药性	古菌组中的抗菌分子	机器学习	NA	深度学习	NA	蛋白质组数据	233个古菌蛋白质组，合成了80种archaeasins