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
11521	2024-11-22	BD-StableNet: a deep stable learning model with an automatic lesion area detection function for predicting malignancy in BI-RADS category 3-4A lesions 2024-Nov-20, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad953e PMID:39569908	研究论文	本文提出了一种名为BD-StableNet的深度稳定学习模型，用于自动检测BI-RADS 3-4A类乳腺病变中的恶性肿瘤区域	BD-StableNet结合了深度稳定学习和因果推断，提高了模型的预测性能和可解释性	本文为回顾性研究，未来需要进一步的前瞻性研究验证模型的有效性	提高BI-RADS 3-4A类乳腺病变的诊断准确性和可解释性	BI-RADS 3-4A类乳腺病变中的恶性肿瘤	计算机视觉	乳腺癌	深度稳定学习	深度学习模型	图像	3103张乳腺超声图像，来自493名患者
11522	2024-11-22	Structures of Epstein-Barr virus and Kaposi's sarcoma-associated herpesvirus virions reveal species-specific tegument and envelope features 2024-Nov-19, Journal of virology IF:4.0Q2 DOI:10.1128/jvi.01194-24 PMID:39470208	研究论文	通过深度学习增强的冷冻电子断层扫描技术，研究了Epstein-Barr病毒和Kaposi肉瘤相关疱疹病毒的完整病毒颗粒结构，揭示了其独特的包膜和囊膜特征	首次通过深度学习增强的冷冻电子断层扫描技术解析了Epstein-Barr病毒和Kaposi肉瘤相关疱疹病毒的完整病毒颗粒结构，揭示了其不同于α和β疱疹病毒的独特特征	仅限于对Epstein-Barr病毒和Kaposi肉瘤相关疱疹病毒的研究，未涉及其他γ疱疹病毒	研究Epstein-Barr病毒和Kaposi肉瘤相关疱疹病毒的病毒颗粒结构，揭示其与α和β疱疹病毒的差异	Epstein-Barr病毒和Kaposi肉瘤相关疱疹病毒的病毒颗粒结构	NA	NA	冷冻电子断层扫描技术	深度学习	图像	NA
11523	2024-11-22	Exploring the uncertainty principle in neural networks through binary classification 2024-Nov-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79028-4 PMID:39551816	研究论文	本文探讨了神经网络中精度与鲁棒性之间的内在权衡，通过不确定性原理的视角揭示了神经网络在特征提取精度与对抗扰动敏感性之间的平衡机制	本文通过量子力学的数学方法，为理解深度学习模型的脆弱性提供了理论基础和分析方法	NA	揭示神经网络中精度与鲁棒性之间的内在权衡机制	神经网络在二分类任务中的不确定性和脆弱性	机器学习	NA	NA	神经网络	NA	NA
11524	2024-11-20	Correspondence on 'Non-invasive multimodal CT deep learning biomarker to predict pathological complete response of non-small cell lung cancer following neoadjuvant immunochemotherapy: a multicenter study' by Ye et al 2024-Nov-18, Journal for immunotherapy of cancer IF:10.3Q1 DOI:10.1136/jitc-2024-010828 PMID:39557545	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11525	2024-11-22	Prediction of esophageal fistula in radiotherapy/chemoradiotherapy for patients with advanced esophageal cancer by a clinical-deep learning radiomics model : Prediction of esophageal fistula in radiotherapy/chemoradiotherapy patients 2024-Nov-18, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01473-4 PMID:39558242	研究论文	开发了一种临床-深度学习放射组学模型，用于预测接受放疗或放化疗的晚期食管癌患者中食管瘘的发生	结合临床信息和深度学习放射组学特征，构建了随机森林模型，显著提高了食管瘘的预测准确性	需要进一步验证模型在不同患者群体和临床环境中的适用性	开发一种有效的预测模型，帮助个性化治疗计划，以更好地管理食管癌患者的食管瘘并发症	接受放疗或放化疗的晚期食管癌患者	数字病理学	食管癌	放射组学	随机森林	图像	175名回顾性患者（训练组122名，测试组53名）和27名前瞻性测试患者
11526	2024-11-22	Prior information guided deep-learning model for tumor bed segmentation in breast cancer radiotherapy 2024-Nov-18, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01469-0 PMID:39558240	研究论文	本文提出了一种利用术前和术后CT图像中的肿瘤轮廓信息指导深度学习模型进行肿瘤床分割的方法	利用术前和术后CT图像中的肿瘤轮廓信息作为先验知识，显著提高了肿瘤床分割的准确性	未提及具体限制	开发一种辅助放射治疗计划中肿瘤床自动分割的方法	乳腺癌患者术后肿瘤床的分割	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	深度学习模型	CT图像	未提及具体样本数量
11527	2024-11-22	The study on ultrasound image classification using a dual-branch model based on Resnet50 guided by U-net segmentation results 2024-Nov-18, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01486-z PMID:39558260	研究论文	本文提出了一种基于Resnet50和U-net分割结果的双分支模型，用于甲状腺超声图像的良恶性分类	引入了一个改进的ResNet50分类模型，采用双分支输入和全局注意力轻量化模块，以及一个包含ACR模块的U-net分割模型，用于提取多尺度上下文信息并辅助分类任务	未提及具体限制	提高甲状腺超声图像中良恶性结节分类的准确性	甲状腺超声图像中的结节	计算机视觉	甲状腺疾病	深度学习	ResNet50, U-net	图像	未提及具体样本数量
11528	2024-11-22	A systematic review of deep learning chemical language models in recent era 2024-Nov-18, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-024-00916-y PMID:39558376	综述	本文对近年来深度学习化学语言模型在分子生成中的应用进行了系统性综述	本文通过统计分析和比较不同策略，揭示了化学语言模型在过去四年中的主要挑战、优势和机遇	本文主要基于从Scopus和Web of Science检索的72篇文章进行分析，可能存在样本偏差	探讨深度学习技术在分子生成中的应用及其策略	化学语言模型和分子图表示	机器学习	NA	深度学习	Transformer, RNN, GAN, S4, VAE	分子数据	72篇文章，其中62篇涉及化学语言模型，10篇涉及分子图表示
11529	2024-11-22	Deep learning for oncologic treatment outcomes and endpoints evaluation from CT scans in liver cancer 2024-Nov-17, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00754-z PMID:39551847	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的肿瘤体积引导的综合客观反应评估方法（RECORD），用于从CT扫描中评估肝癌的治疗效果	RECORD方法结合了卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT），能够进行肿瘤分割、基于体积的治疗反应分类和新病灶评估，并提供治疗评估、无进展生存期（PFS）和反应时间的计算	该研究仅限于肝癌，未来研究应扩展到其他转移器官	开发一种客观、高效的肝癌治疗反应评估方法	肝癌患者的CT扫描图像	计算机视觉	肝癌	深度学习	卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）	图像	206名患者，891张CT扫描图像
11530	2024-11-22	Balanced Training Sets Improve Deep Learning-Based Prediction of CRISPR sgRNA Activity 2024-Nov-15, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.4c00542 PMID:39495623	研究论文	研究通过训练卷积神经网络（CNN）和大语言模型（LLM）在平衡和不平衡数据集上预测CRISPR sgRNA活性，探讨了平衡训练集对预测准确性的影响	研究首次探讨了在CRISPR-Cas12a筛选数据中使用平衡训练集对sgRNA活性预测的影响，并验证了通过添加合成sgRNA来改善不平衡数据集的预测性能	研究仅限于CRISPR-Cas12a和CRISPR-Cas9系统，未涵盖其他CRISPR系统	探讨平衡训练集对深度学习模型预测CRISPR sgRNA活性的影响	CRISPR-Cas12a和CRISPR-Cas9系统的sgRNA活性	机器学习	NA	CRISPR-Cas12a和CRISPR-Cas9筛选	卷积神经网络（CNN）和大语言模型（LLM）	CRISPR-Cas12a筛选数据	涉及酵母的CRISPR-Cas12a筛选数据和CRISPR-Cas9数据集，具体样本数量未明确说明
11531	2024-11-22	Topographic and quantitative correlation of structure and function using deep learning in subclinical biomarkers of intermediate age-related macular degeneration 2024-11-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72522-9 PMID:39548108	研究论文	研究使用深度学习量化中间年龄相关性黄斑变性（iAMD）的亚临床生物标志物与形态学影响之间的关系	首次使用深度学习算法量化iAMD中的椭圆带厚度、高反射焦点和玻璃膜疣体积，并分析其与视网膜功能的关系	样本量较小，仅涉及20名患者，可能影响结果的普适性	探讨深度学习量化生物标志物对iAMD患者视网膜功能的形态学影响	中间年龄相关性黄斑变性（iAMD）患者的视网膜结构与功能	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	NA	图像	20名患者，共20只眼，分析了3600个点状敏感度数据
11532	2024-11-22	Image-based deep learning model to predict stoma-site incisional hernia in patients with temporary ileostomy: A retrospective study 2024-Nov-15, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.111235 PMID:39563889	研究论文	本研究建立并验证了一种结合影像组学、逐步回归和深度学习的混合模型，用于预测临时回肠造口患者的造口部位切口疝	本研究创新性地结合了影像组学、逐步回归和深度学习，建立了一种混合模型，显著提高了预测造口部位切口疝的准确性	本研究为回顾性研究，且仅针对临时回肠造口患者，可能限制了模型的普适性	研究目的是建立和验证一种能够有效预测临时回肠造口患者造口部位切口疝的混合模型	研究对象为接受临时回肠造口手术的患者	计算机视觉	NA	深度学习	混合模型	图像	涉及多个队列，包括主要队列和两个外部验证队列
11533	2024-11-22	Analysis of the impact of deep learning know-how and data in modelling neonatal EEG 2024-11-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78979-y PMID:39543245	研究论文	本文研究了深度学习知识和数据在新生儿脑电图建模中的影响，比较了使用更大高质量数据集和最新深度学习架构及训练方法带来的性能提升	提出了一种新的架构，在新生儿癫痫检测任务中超越了当前最先进的模型，并介绍了一种基于伪标签的微调方法	新生儿脑电图数据集的缺乏限制了研究	探讨深度学习技术在新生儿脑电图建模中的应用及性能提升	新生儿脑电图数据和深度学习模型	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	脑电图数据	具体样本数量未明确提及
11534	2024-11-22	A deep learning model for predicting blastocyst formation from cleavage-stage human embryos using time-lapse images 2024-11-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79175-8 PMID:39543360	研究论文	本文提出了一种基于时间序列图像的深度学习模型，用于预测早期人类胚胎的囊胚形成	本文创新性地使用了ResNet-GRU深度学习模型，结合时间序列图像，实现了对囊胚形成的高精度预测	NA	提高辅助生殖技术（ART）的成功率	早期人类胚胎的囊胚形成	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-GRU	图像	从第0天到第3天的时间序列图像
11535	2024-11-22	Machine Learning to Predict Potential Energy Surface of Resveratrol Drug: A Quantum-Level Calculation 2024-Nov-14, ACS medicinal chemistry letters IF:3.5Q2 DOI:10.1021/acsmedchemlett.4c00382 PMID:39563810	研究论文	研究使用ANI-1x神经网络预测白藜芦醇药物的势能面	利用量子级别的机器学习计算，快速预测白藜芦醇药物的势能面	NA	探索机器学习在药物势能面预测中的应用	白藜芦醇药物的势能面	机器学习	帕金森病	密度泛函理论	神经网络	理论数据	NA
11536	2024-11-22	Predictive Modeling and Drug Repurposing for Type-II Diabetes 2024-Nov-14, ACS medicinal chemistry letters IF:3.5Q2 DOI:10.1021/acsmedchemlett.4c00358 PMID:39563823	研究论文	研究使用三种机器学习和深度学习模型预测潜在的DPP-4抑制剂，并探索药物再利用的可能性	采用多任务深度神经网络（MTDNN）模型，显著提高了预测性能，并成功识别出潜在的DPP-4抑制剂	研究仅限于预测和初步验证，未进行临床试验验证	预测潜在的DPP-4抑制剂并探索药物再利用的可能性	DPP-4抑制剂和糖尿病治疗	机器学习	糖尿病	机器学习和深度学习	多任务深度神经网络（MTDNN）	化合物数据	6750个化合物和100个FDA批准的药物
11537	2024-11-22	An open annotated dataset and baseline machine learning model for segmentation of vertebrae with metastatic bone lesions from CT 2024-Nov-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.10.14.24314447 PMID:39484265	研究论文	本文提供了一个公开的注释数据集和一个用于分割带有转移性骨病变的椎骨的基线机器学习模型	本文首次提供了公开的癌症CT脊柱图像注释数据集，并开发了一个用于自动分割和分类椎骨的机器学习模型	NA	开发和验证用于预测机械负荷响应和骨折及脊柱畸形风险的模型	带有转移性骨病变的椎骨	计算机视觉	NA	深度学习	nnU-Net	图像	55个CT扫描数据集
11538	2024-11-22	DeSide: A unified deep learning approach for cellular deconvolution of tumor microenvironment 2024-Nov-12, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2407096121 PMID:39514318	研究论文	提出了一种名为DeSide的统一深度学习方法，用于肿瘤微环境的细胞反卷积分析	DeSide方法通过整合生物学通路和优先评估非癌细胞类型，有效规避了癌细胞基因表达谱高度变异的问题，并引入了独特的采样和过滤技术生成高质量训练集	NA	开发一种高效且成本效益高的方法，用于分析肿瘤微环境的复杂细胞组成	肿瘤微环境中的细胞组成	数字病理学	NA	RNA测序	深度学习	基因表达谱	利用了来自六种癌症类型和185个癌细胞系的单细胞RNA测序数据，以及来自TCGA的22种癌症类型的批量RNA测序数据
11539	2024-11-22	Long duration forecasting and its performance capability for seasonal variation modelling of residual chlorine concentrations: A comparative evaluation of two small-scale water distribution systems in Japan 2024-Nov-08, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2024.122766 PMID:39566282	研究论文	研究通过开发和评估一种深度学习模型来预测长期余氯浓度，以解决日本供水系统中余氯投加控制的问题	提出了一个能够预测长期余氯浓度的深度学习模型，并比较了两个不同复杂度的供水系统中的模型性能	模型在不同季节的预测精度有所不同，特别是在温度变化较大的夏季和冬季，模型误差较大	开发和评估一种能够预测长期余氯浓度的深度学习模型，以优化日本供水系统中的氯投加控制	余氯浓度、供水系统复杂度、模型性能	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	时间序列数据	两个不同复杂度的供水系统，训练数据长度分别为0.5年、1年、1.5年和2年
11540	2024-11-22	Screening for Depression Using Natural Language Processing: Literature Review 2024-Nov-04, Interactive journal of medical research IF:1.9Q3 DOI:10.2196/55067 PMID:39496145	综述	本文综述了使用自然语言处理（NLP）技术进行抑郁症筛查的现有方法	探讨了NLP技术在抑郁症筛查中的应用潜力，并讨论了其成功和局限性	存在隐私、偏见、可解释性和缺乏保护个人法规等伦理问题，以及文化和多语言视角的需求	探索现有的NLP方法用于检测抑郁症，讨论其成功和局限性，解决伦理问题，并突出潜在的偏见	抑郁症筛查和检测	自然语言处理	精神健康疾病	自然语言处理（NLP）	NA	文本	NA