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
12161	2024-11-06	Improving crop production using an agro-deep learning framework in precision agriculture 2024-Nov-01, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05970-9 PMID:39487390	研究论文	研究通过应用深度学习技术提升精准农业的效果	开发了Agro Deep Learning Framework (ADLF)来处理大量农业数据，以提高作物管理的决策过程和检测潜在问题	未来研究可以进一步优化模型并探索其在不同作物和农业环境中的适用性	通过深度学习技术提升精准农业的效果	精准农业中的作物管理	机器学习	NA	深度学习	ADLF	数据集	包括土壤湿度、温度和湿度等变量的大量数据集
12162	2024-11-06	Segmentation of periapical lesions with automatic deep learning on panoramic radiographs: an artificial intelligence study 2024-Nov-01, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-05126-4 PMID:39487404	研究论文	研究评估了基于U²-Net架构的人工智能模型在全景X光片上检测根尖病变的诊断准确性	首次使用基于U²-Net架构的人工智能模型进行根尖病变的自动分割	需要进一步研究以提高诊断准确性，尤其是使用更大的数据集	评估人工智能模型在全景X光片上检测根尖病变的诊断准确性	根尖病变	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	U²-Net	图像	400张全景X光片，包含780个根尖透光区
12163	2024-11-06	Efficient brain tumor grade classification using ensemble deep learning models 2024-Nov-01, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01476-1 PMID:39487431	研究论文	本文提出了一种基于集成深度学习模型的脑肿瘤分级分类方法	使用MobileNetV2模型提取图像特征，提高了模型的效率和泛化能力	NA	提高脑肿瘤诊断的准确性	脑肿瘤MRI图像的分级分类	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	MobileNetV2	图像	六个标准的Kaggle脑肿瘤MRI数据集
12164	2024-11-06	Automated surgical skill assessment in colorectal surgery using a deep learning-based surgical phase recognition model 2024-Nov, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11208-9 PMID:39214877	研究论文	研究利用深度学习模型自动评估结直肠手术技能的可行性	首次提出使用手术阶段识别模型来评估手术技能，减少了主观性和偏见	样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	验证使用手术阶段识别模型自动评估手术技能的可行性	评估不同技能水平的手术视频，包括专家组、中级组和新手组	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频	共85个手术视频，分为专家组（26个视频）、中级组（32个视频）和新手组（27个视频）
12165	2024-11-06	Recent advances in fish cutting: From cutting schemes to automatic technologies and internet of things innovations 2024-Nov, Comprehensive reviews in food science and food safety IF:12.0Q1 DOI:10.1111/1541-4337.70039 PMID:39495567	综述	本文综述了鱼类切割技术的最新进展，从切割方案到自动化技术和物联网创新	本文介绍了物联网、人工智能、大数据和区块链技术在鱼类切割过程中的应用，以及这些技术如何通过传感器、机器视觉和深度学习等手段实现自动化切割	NA	探讨鱼类切割技术的自动化和物联网应用，以提高生产效率和产品质量	鱼类切割技术及其自动化和物联网应用	NA	NA	物联网、人工智能、大数据、区块链	NA	NA	NA
12166	2024-11-06	Early Alzheimer's disease diagnosis via handwriting with self-attention mechanisms 2024-Nov, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877241283920 PMID:39497308	研究论文	本研究利用自注意力机制通过书写分析进行阿尔茨海默病的早期诊断	提出了一种利用自注意力机制进行阿尔茨海默病早期诊断的新方法，显著提高了诊断准确性和可靠性	NA	开发一种高效、快速且准确的阿尔茨海默病早期诊断方法	阿尔茨海默病患者的书写数据	机器学习	阿尔茨海默病	自注意力机制	自注意力模型	书写数据	25种不同的书写任务
12167	2024-11-06	A genetic programming Rician noise reduction and explainable deep learning model for Alzheimer's diseases severity prediction 2024-Nov, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877241283684 PMID:39497314	研究论文	本文提出了一种遗传编程方法用于减少MRI图像中的Rician噪声，并结合可解释深度学习模型用于阿尔茨海默病严重程度的预测	本文创新性地结合了遗传编程技术和可解释深度学习框架，有效减少了MRI图像中的Rician噪声，并提高了阿尔茨海默病诊断的准确性	本文未详细讨论模型在不同数据集上的泛化能力	解决MRI图像中的噪声问题，并高效预测阿尔茨海默病的严重程度	MRI图像中的Rician噪声和阿尔茨海默病的严重程度	计算机视觉	阿尔茨海默病	遗传编程	深度学习	图像	多种医学样本
12168	2024-11-06	Predicting somatic mutation origins in cell-free DNA by semi-supervised GAN models 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39379 PMID:39492904	研究论文	本文开发了一种半监督生成对抗网络模型，用于区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变	本文首次采用半监督生成对抗网络模型来区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变，并取得了95%的AUC	NA	开发一种新的机器学习技术，用于区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变	细胞游离DNA中的单核苷酸变异	机器学习	NA	半监督生成对抗网络	SSGAN	基因组数据	约25,000个单核苷酸变异
12169	2024-11-06	Enhancing De Novo Drug Design across Multiple Therapeutic Targets with CVAE Generative Models 2024-Oct-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c08027 PMID:39493989	研究论文	本文介绍了一种基于条件变分自编码器（CVAE）的生成模型，用于跨多个治疗靶点的从头药物设计	本文的创新点在于使用CVAE生成模型，结合SMILES和SELFIES分子表示，生成具有特定属性配置文件的分子，并在多个治疗靶点上验证了其有效性	NA	提高药物发现过程的效率和多样性	生成能够结合CDK2、PPARγ和DPP-IV三种治疗靶点的新分子	机器学习	NA	深度学习	条件变分自编码器（CVAE）	分子表示（SMILES和SELFIES）	NA
12170	2024-11-06	Unveiling Encrypted Antimicrobial Peptides from Cephalopods' Salivary Glands: A Proteolysis-Driven Virtual Approach 2024-Oct-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c01959 PMID:39494035	研究论文	本研究通过计算机模拟蛋白酶解技术，揭示了头足类动物唾液腺中潜在的抗菌肽库	首次利用计算机模拟蛋白酶解技术从海洋头足类动物唾液腺中挖掘抗菌肽，填补了该领域的研究空白	研究主要基于计算机模拟，尚未进行实验验证	揭示头足类动物唾液腺中潜在的抗菌肽库，为新型抗菌药物开发提供资源	头足类动物唾液腺中的抗菌肽	生物信息学	NA	计算机模拟蛋白酶解	机器学习、深度学习、多查询相似性模型、复杂网络	蛋白质序列	14种头足类动物的唾液腺，包含5,412,039个标准和非标准蛋白质
12171	2024-11-06	Exploring the Role of Mobile Apps for Insomnia in Depression: Systematic Review 2024-Oct-18, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/51110 PMID:39423009	综述	本文系统地回顾和评估了针对抑郁症和失眠的移动应用程序，强调了其特点、有效性和当前研究的差距	本文首次系统地评估了同时针对抑郁症和失眠的移动应用程序，揭示了新的应用和研究空白	本文仅限于2017年至2023年间发表的文献，可能未涵盖所有相关研究	系统地回顾和评估针对抑郁症和失眠的移动应用程序，揭示其特点、有效性和研究差距	抑郁症和失眠的移动应用程序	自然语言处理	精神疾病	自然语言处理、机器学习	NA	文本	18篇全文文章
12172	2024-11-06	A community effort to optimize sequence-based deep learning models of gene regulation 2024-Oct-11, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02414-w PMID:39394483	研究论文	本文通过DREAM挑战赛评估了不同模型架构和训练策略对基因调控模型性能的影响	开发了Prix Fixe框架，将模型分解为模块化构建块，并测试了所有可能的组合，进一步提高了模型性能	NA	评估模型架构和训练策略对基因组学模型性能的影响	随机启动子DNA序列及其在酵母中的表达水平	机器学习	NA	深度学习	神经网络	DNA序列	数百万个随机启动子DNA序列
12173	2024-11-06	DeepVID v2: self-supervised denoising with decoupled spatiotemporal enhancement for low-photon voltage imaging 2024-Oct, Neurophotonics IF:4.8Q1 DOI:10.1117/1.NPh.11.4.045007 PMID:39474199	研究论文	本文介绍了DeepVID v2，一个用于低光子电压成像的自监督去噪框架，通过解耦的空间和时间增强能力显著提升成像质量	DeepVID v2引入了新的空间先验提取分支，以捕捉精细的结构细节，学习高空间分辨率信息，并提供了在线和离线两种版本以满足不同的去噪需求	NA	开发一种能够有效去噪并提升低光子电压成像质量的自监督深度学习框架	低光子电压成像数据中的噪声和成像质量	计算机视觉	NA	自监督深度学习	NA	图像	NA
12174	2024-11-06	Reproducibility and explainability in digital pathology: The need to make black-box artificial intelligence systems more transparent 2024-Oct, Journal of public health research IF:1.6Q3 DOI:10.1177/22799036241284898 PMID:39493704	研究论文	本文探讨了人工智能在数字病理学中的可重复性和可解释性问题，强调了使黑箱人工智能系统更加透明的必要性	本文提出了在数字病理学中应用人工智能算法的新工具，并强调了这些工具在分析病理组织方面的成功应用	本文指出，尽管人工智能在数字病理学中取得了成功，但大多数临床实践中的病理学家缺乏使用这些算法的专门培训	本文旨在探讨人工智能在数字病理学中的可重复性和可解释性，以及如何使这些系统更加透明	本文研究的对象是数字病理学中的人工智能系统及其在病理组织分析中的应用	数字病理学	NA	机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)	NA	图像	NA
12175	2024-11-06	DeepVID v2: Self-Supervised Denoising with Decoupled Spatiotemporal Enhancement for Low-Photon Voltage Imaging 2024-May-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.16.594448 PMID:38798473	研究论文	本文介绍了一种名为DeepVID v2的自监督去噪框架，用于增强低光子电压成像中的空间和时间性能	DeepVID v2通过解耦空间和时间增强能力，克服了传统方法中空间和时间性能之间的权衡问题	NA	开发一种新的自监督去噪框架，以提高低光子电压成像的准确性和分辨率	电压成像数据中的噪声和神经元活动的提取	计算机视觉	NA	自监督深度学习	NA	图像	NA
12176	2024-11-06	Automatic detection of methane emissions in multispectral satellite imagery using a vision transformer 2024-May-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-47754-y PMID:38744827	研究论文	本文提出了一种利用视觉变换器在多光谱卫星图像中自动检测甲烷排放的方法	该方法通过深度学习克服了多光谱卫星数据在光谱分辨率上的权衡，实现了全球覆盖和高时空分辨率的甲烷检测	NA	开发一种能够自动、高分辨率检测全球范围内甲烷排放的方法	多光谱卫星图像中的甲烷排放点源	计算机视觉	NA	深度学习	视觉变换器	多光谱卫星图像	NA
12177	2024-11-06	Tradeoffs in alignment and assembly-based methods for structural variant detection with long-read sequencing data 2024-Mar-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-46614-z PMID:38503752	研究论文	本文系统比较了14种基于比对的结构变异检测方法和4种基于组装的结构变异检测方法，并提供了选择最合适工具的指南	首次系统比较了多种基于比对和组装的结构变异检测方法，并提供了详细的性能评估和选择指南	缺乏全面的基准测试限制了对算法性能的理解和进一步的算法开发	评估和比较基于比对和组装的结构变异检测方法的性能，并提供选择指南	14种基于比对的结构变异检测方法和4种基于组装的结构变异检测方法	基因组学	NA	长读长测序	深度学习	DNA序列	NA
12178	2024-11-06	Dynamic clustering via branched deep learning enhances personalization of stress prediction from mobile sensor data 2024-Mar-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-56674-2 PMID:38503794	研究论文	本文开发了一种名为Branched CALM-Net的平台，通过动态聚类和分支深度学习技术，个性化预测大学生从移动传感器数据中的压力水平	首次在多任务设置中利用分支技术实现个性化和持续适应	NA	克服从移动电话数据预测压力水平的挑战，解决数据不规则性、个体间变异性和冷启动问题	大学生从移动传感器数据中的压力水平	机器学习	NA	分支深度学习	Branched CALM-Net	移动传感器数据	Dartmouth StudentLife研究中的学生数据
12179	2024-11-06	A commentary on 'Intelligent cataract surgery supervision and evaluation via deep learning' 2024-Mar-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000001030 PMID:38126410	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
12180	2024-11-06	Evaluation and optimization of sequence-based gene regulatory deep learning models 2024-Feb-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.04.26.538471 PMID:38405704	研究论文	本文通过DREAM挑战评估和优化基于序列的基因调控深度学习模型，探讨了模型架构和训练策略对基因组学模型性能的影响	开发了一个框架来分解模型为逻辑等价的构建块，并测试了所有可能的组合，观察到性能的提升	NA	评估和优化基因调控深度学习模型的性能	基因调控DNA序列与基因表达之间的关系	机器学习	NA	神经网络	神经网络	DNA序列	数百万个随机启动子DNA序列及其对应的表达水平