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
11361	2024-12-12	Faster acquisition of magnetic resonance imaging sequences of the knee via deep learning reconstruction: a volunteer study 2024-06, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.03.002 PMID:38614869	研究论文	评估深度学习重建（DLR）是否能加速膝关节磁共振成像（MRI）序列的获取	使用深度学习重建技术加速MRI图像的获取，并提高图像质量	研究仅在健康志愿者中进行，未涉及临床患者	评估深度学习重建技术在加速膝关节MRI序列获取中的应用效果	健康志愿者的膝关节MRI图像	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI），深度学习重建（DLR）	深度学习模型	图像	27名健康志愿者
11362	2024-12-12	Automatic Lenke classification of adolescent idiopathic scoliosis with deep learning 2024-Jun, JOR spine IF:3.4Q1 DOI:10.1002/jsp2.1327 PMID:38690524	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习算法的自动化Lenke分类系统，用于青少年特发性脊柱侧弯的术前评估	本研究的创新点在于利用深度学习算法实现了Lenke分类的自动化，减少了人工测量中的观察者间变异性	本研究的模型需要在未来更多的病例中进行进一步验证	开发一种自动化的Lenke分类系统，用于青少年特发性脊柱侧弯的术前评估	青少年特发性脊柱侧弯患者的脊柱X光片	计算机视觉	脊柱侧弯	深度学习	基于关键点的检测方法和分割方法	图像	共收集了2082张脊柱X光片，包括407名青少年特发性脊柱侧弯患者和227名对照组个体
11363	2024-12-12	ZleepAnlystNet: a novel deep learning model for automatic sleep stage scoring based on single-channel raw EEG data using separating training 2024-04-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-60796-y PMID:38684765	研究论文	本文提出了一种新的深度学习模型ZleepAnlystNet，用于基于单通道原始脑电图数据的自动睡眠阶段评分	引入了分离训练方法，并开发了一种包含15个CNN模型和1个BiLSTM的新模型，以提高N1阶段的分类性能	模型由于架构限制，无法使用端到端方法进行训练，需要分别训练每个组件	提高基于单通道原始脑电图数据的自动睡眠阶段评分的准确性和泛化能力	单通道原始脑电图数据	机器学习	NA	深度学习	CNN, BiLSTM	脑电图数据	使用了Sleep-EDF数据集和SHHS数据集进行训练和验证
11364	2024-12-12	SAMP: Identifying Antimicrobial Peptides by an Ensemble Learning Model Based on Proportionalized Split Amino Acid Composition 2024-Apr-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.25.590553 PMID:38712184	研究论文	本文提出了一种基于比例分割氨基酸组成（PSAAC）的集成学习模型SAMP，用于识别抗菌肽	SAMP模型引入了新的特征类型PSAAC，能够捕捉抗菌肽序列中的残基模式和序列顺序信息，并在处理大规模抗菌肽识别时具有更高的性能	NA	开发一种新的计算模型，用于更准确地识别抗菌肽，以应对未来可能出现的抗生素耐药性问题	抗菌肽（AMPs）及其在消除耐药病原体中的作用	机器学习	NA	集成随机投影（RP）	集成学习模型	序列数据	不同平衡和不平衡数据集
11365	2024-12-12	Deep learning insights into the architecture of the mammalian egg-sperm fusion synapse 2024-Apr-26, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.93131 PMID:38666763	研究论文	本文使用AlphaFold预测了与受精相关的其他细胞外蛋白质的结构，以确定它们是否可以形成介导融合的复合物	首次系统性地搜索了与受精相关蛋白质的二元相互作用，并识别出一个涉及精子IZUMO1、SPACA6、TMEM81和卵子JUNO、CD9的五聚体复合物，该复合物在结构上与预期的配子膜拓扑结构一致	本文主要依赖于结构预测模型AlphaFold，缺乏实验验证	揭示哺乳动物卵子和精子融合过程中涉及的蛋白质复合物的结构	哺乳动物卵子和精子融合过程中的蛋白质相互作用	生物信息学	NA	AlphaFold	NA	蛋白质结构	涉及小鼠和人类精子细胞中的TMEM81基因表达
11366	2024-12-12	SCIseg: Automatic Segmentation of T2-weighted Intramedullary Lesions in Spinal Cord Injury 2024-Apr-21, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.01.03.24300794 PMID:38699309	研究论文	开发了一种深度学习工具SCIseg，用于自动分割脊髓损伤中的T2加权髓内病变	提出了SCIseg模型，通过主动学习实现了对不同病因、不同扫描仪制造商和异质图像分辨率的髓内病变的自动分割	研究是回顾性的，且样本量相对较小	开发一种自动分割脊髓损伤中T2加权髓内病变的深度学习工具	脊髓损伤患者的T2加权MRI图像中的髓内病变	计算机视觉	脊髓损伤	深度学习	深度学习模型	图像	191名脊髓损伤患者
11367	2024-12-12	Adverse Event Signal Detection Using Patients' Concerns in Pharmaceutical Care Records: Evaluation of Deep Learning Models 2024-Apr-16, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/55794 PMID:38625718	研究论文	本研究评估了深度学习模型在药房护理记录中检测患者关注的不良事件信号的能力	本研究首次验证了深度学习模型用于筛选患者叙述中需要医疗干预的临床重要不良事件信号，并评估了其在药房数据中的适用性	本研究仅评估了特定类型的不良事件信号，未来研究可以扩展到更多类型的不良事件	评估深度学习模型在筛选需要医疗干预的临床重要不良事件信号方面的有效性	癌症患者的药房护理记录中的主观信息	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	文本	30,784条记录，涉及2479名至少使用过一种抗癌药物的患者
11368	2024-12-12	Morphomics via next-generation electron microscopy 2024-04-10, Journal of molecular cell biology IF:5.3Q2 DOI:10.1093/jmcb/mjad081 PMID:38148118	研究论文	本文探讨了通过下一代电子显微镜技术进行形态组学的研究	本文引入了新的电子显微镜技术，能够覆盖更广泛的纳米级视野，并结合深度学习进行生物图像的定量分析，从而推动了形态组学的发展	传统的电子显微镜设置仅限于狭窄的组织区域，可能导致观察结果的偏差	研究如何通过先进的电子显微镜技术和深度学习方法全面获取和量化细胞形态	细胞的超微结构	数字病理学	NA	电子显微镜（EM），深度学习	深度学习模型	图像	NA
11369	2024-12-12	Innovations in Medicine: Exploring ChatGPT's Impact on Rare Disorder Management 2024-03-28, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes15040421 PMID:38674356	综述	本文探讨了ChatGPT在医学领域的潜在应用，特别关注其在罕见病和遗传病管理中的作用	ChatGPT利用深度学习技术生成类似人类的响应，具有创新性	本文主要讨论了ChatGPT在医学领域的潜在应用和挑战，未深入探讨具体实施细节	探讨ChatGPT在医学领域的应用，特别是罕见病和遗传病管理中的未来角色	ChatGPT在医学领域的应用，特别是罕见病和遗传病管理	NA	罕见病	深度学习	语言模型	文本	NA
11370	2024-12-12	Mapping single-cell developmental potential in health and disease with interpretable deep learning 2024-Mar-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.19.585637 PMID:38562882	研究论文	本文介绍了一种名为CytoTRACE 2的可解释深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据中绝对尺度上表征细胞潜能和分化状态	CytoTRACE 2在31个人类和小鼠单细胞RNA测序数据集中表现优于现有方法，能够恢复实验确定的潜能水平和分化状态，并重建小鼠胚胎发生的时间层次结构	NA	开发一种新的深度学习框架，用于在健康和疾病中表征单细胞发育潜能	单细胞RNA测序数据中的细胞潜能和分化状态	机器学习	NA	单细胞RNA测序	深度学习框架	RNA测序数据	31个人类和小鼠的单细胞RNA测序数据集，涵盖28种组织类型，62个时间点的小鼠胚胎发生数据
11371	2024-12-12	Development of a 3D tracking system for multiple marmosets under free-moving conditions 2024-02-21, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-024-05864-9 PMID:38383741	研究论文	本文开发了一种用于自由移动条件下多只小绢猴的三维追踪系统	首次实现了对多只小绢猴在自由移动条件下的长期自动化行为观察，并结合视频追踪、激光雷达和深度学习技术，实现了高精度的个体识别和行为检测	NA	研究非人灵长类动物的社会互动和行为变化，以理解生命事件中的脑功能变化和神经疾病的病理	小绢猴（Callithrix jacchus）的行为和社交互动	计算机视觉	NA	视频追踪、激光雷达、深度学习	深度学习模型	视频	多只小绢猴
11372	2024-12-12	AI-ENABLED ASSESSMENT OF CARDIAC FUNCTION AND VIDEO QUALITY IN EMERGENCY DEPARTMENT POINT-OF-CARE ECHOCARDIOGRAMS 2024-02, The Journal of emergency medicine IF:1.2Q3 DOI:10.1016/j.jemermed.2023.02.005 PMID:38369413	研究论文	开发了一种名为EchoNet-POCUS的深度学习系统，用于帮助急诊医生解释POCUS超声心动图并减少操作员之间的差异	提出了EchoNet-POCUS系统，利用深度学习技术自动评估POCUS超声心动图中的心脏功能和视频质量	需要进一步的临床试验来验证EchoNet-POCUS在实际应用中的效果	开发一种能够实时评估急诊部门POCUS超声心动图中心脏功能和视频质量的AI系统	急诊部门中使用POCUS超声心动图的患者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习系统	视频	一个新的POCUS超声心动图视频数据集，由急诊医生在急诊部门获取并标注了心脏功能和视频质量
11373	2024-12-12	Applying contrastive pre-training for depression and anxiety risk prediction in type 2 diabetes patients based on heterogeneous electronic health records: a primary healthcare case study 2024-01-18, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocad228 PMID:38062850	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的框架，用于预测2型糖尿病患者出院后的抑郁和焦虑风险	使用无监督对比预训练方法处理异构电子健康记录，显著提高了模型性能	研究仅在南京地区的数据上进行了验证，可能存在地域局限性	开发一种有效的模型来预测2型糖尿病患者的抑郁和焦虑风险	2型糖尿病患者的抑郁和焦虑风险	机器学习	糖尿病	无监督对比学习	深度学习模型	电子健康记录	预训练阶段使用了85085名患者的出院记录，微调阶段使用了17491名患者的病例对照队列，验证阶段使用了1028名患者的数据
11374	2024-12-12	Using deep learning to accurately detect sow vulva size in a group pen with a single camera 2024-Jan-03, Journal of animal science IF:2.7Q1 DOI:10.1093/jas/skad407 PMID:38071666	研究论文	本文提出了一种非接触式方法，利用单个摄像头和深度学习框架在群养环境中准确检测母猪阴户大小的变化	本文创新性地使用单个摄像头结合YOLO v4网络架构进行阴户检测，并通过相机内外参数将检测到的尺寸转换为毫米，提高了检测的准确性和效率	未来的研究方向包括自动检测猪的宽度，表明当前研究仍存在进一步改进的空间	研究目的是通过监测阴户大小的变化来检测母猪的发情期，减少对母猪的干扰	研究对象是约克夏、长白和杜洛克品种的母猪	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO v4	图像	收集了约克夏、长白和杜洛克品种的母猪图像
11375	2024-12-12	Global research hotspots and trends of iodinated contrast agents in medical imaging: a bibliometric and visualization analysis 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1506634 PMID:39650193	综述	本研究利用文献计量方法探索碘造影剂在医学影像中的全球研究动态，通过知识图谱的可视化展示研究进展并揭示研究方向、热点、趋势和前沿	本研究首次系统地揭示了碘造影剂在医学影像中的全球趋势、热点、前沿和发展动态，提供了理解碘造影剂在影像中作用的新视角	NA	探索碘造影剂在医学影像中的全球研究动态	碘造影剂在医学影像中的应用	医学影像	NA	文献计量分析	NA	文本	共包含3775篇关于碘造影剂在医学影像中应用的研究
11376	2024-12-12	Comparative analysis of deep learning algorithms for dental caries detection and prediction from radiographic images: a comprehensive umbrella review 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2371 PMID:39650341	综述	本文对使用深度学习算法从放射图像中检测和预测龋齿的系统评价进行了全面的综述	本文通过综述多个系统评价，展示了深度学习算法在龋齿检测中的应用，并强调了其在准确性上超越人类专家的潜力	本文主要基于已有的系统评价，未进行新的实验或数据分析	评估和比较使用深度学习算法从2D放射图像中检测龋齿的系统评价	龋齿检测的深度学习算法及其在放射图像中的应用	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	神经网络	图像	24篇原始文章，数据集大小从15到2500张图像不等
11377	2024-12-12	Ensemble learning approach for distinguishing human and computer-generated Arabic reviews 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2345 PMID:39650344	研究论文	研究使用集成学习方法区分人类和计算机生成的阿拉伯语评论	首次在阿拉伯语评论分类中探索了集成学习技术，如软投票，并揭示了人类和计算机生成评论在语言学上的显著差异	研究仅限于阿拉伯语评论，未涵盖其他语言	探索区分人类和计算机生成阿拉伯语评论的方法，并提高模型性能	人类和计算机生成的阿拉伯语评论	自然语言处理	NA	集成学习	传统机器学习、深度学习、Transformer	文本	未明确提及具体样本数量
11378	2024-12-12	On the influence of artificially distorted images in firearm detection performance using deep learning 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2381 PMID:39650342	研究论文	本文研究了人工扭曲图像对使用深度学习进行枪支检测性能的影响	本文首次系统地分析了不同图像扭曲对枪支检测性能的影响，并量化了每种扭曲对检测网络性能的具体影响	本文仅使用了YOLOv5网络进行实验，未探讨其他深度学习模型在该问题上的表现	研究实际场景中图像扭曲对枪支检测性能的影响	枪支检测在不同图像扭曲条件下的性能	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5	图像	使用了包含不同扭曲（如脉冲噪声、模糊、变暗、缩放和遮挡）的测试图像
11379	2024-12-12	A transformer-based framework for enterprise sales forecasting 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2503 PMID:39650345	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的企业销售预测计算框架	该框架利用Transformer架构，针对低维表格数据进行优化，显著提高了销售预测的准确性和稳定性	未提及具体限制	开发一种高效的企业销售预测模型，以优化业务运营中的决策	企业销售数据	机器学习	NA	Transformer	Transformer	表格数据	未提及具体样本量
11380	2024-12-12	EAD: effortless anomalies detection, a deep learning based approach for detecting outliers in English textual data 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2479 PMID:39650354	研究论文	提出了一种基于深度学习的无监督异常检测方法，用于检测英语文本数据中的异常	使用all-MiniLM-L6-v2模型和质心嵌入技术来提取大规模高多样性数据中的异常，并采用基于最小协方差行列式（MCD）的方法来区分新颖性和异常	NA	开发一种高效且准确的异常检测系统，用于处理大规模文本数据中的异常	英语文本数据中的异常	自然语言处理	NA	深度学习	all-MiniLM-L6-v2	文本	两个非相关数据集：20新闻组文本数据集和SMS垃圾短信收集数据集