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
12181	2024-12-07	Balancing accuracy and Interpretability: An R package assessing complex relationships beyond the Cox model and applications to clinical prediction 2025-Feb, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105700 PMID:39546831	研究论文	开发了一个R包，用于评估Cox模型与基于树和深度学习的生存模型在临床预测建模中的性能，并探讨了准确性与可解释性之间的平衡	提出了一个R包，通过集成学习和嵌套交叉验证，比较了Cox模型与机器学习生存模型在临床预测中的性能，并量化了Cox模型的局限性	在某些情况下，机器学习模型的性能提升有限，而正则化的Cox-Lasso模型在计算速度上具有显著优势	开发工具以帮助研究人员评估Cox模型与机器学习模型在临床预测中的性能，并探讨准确性与可解释性之间的平衡	Cox比例风险模型、生存随机森林模型、DeepHit模型以及它们的集成方法	机器学习	NA	集成学习、嵌套交叉验证	Cox模型、生存随机森林模型、DeepHit模型	临床数据、模拟数据	样本量≥500的模拟数据和临床数据
12182	2024-12-07	Automatic AI tool for opportunistic screening of vertebral compression fractures on chest frontal radiographs: A multicenter study 2025-Feb, Bone IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.bone.2024.117330 PMID:39549901	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习模型的自动人工智能工具，用于在胸部正位X光片上进行椎体压缩性骨折的机会性筛查	本研究首次开发了一种自动AI工具，通过深度学习模型在胸部正位X光片上筛查椎体压缩性骨折，并显著提高了临床医生的诊断敏感性	本研究仅在四个医疗中心的样本上进行了验证，未来需要在更多中心和更大样本量上进行验证	开发一种自动人工智能工具，用于在胸部正位X光片上进行椎体压缩性骨折的机会性筛查	椎体压缩性骨折的自动筛查	计算机视觉	骨质疏松性骨折	深度学习	深度学习模型	图像	19,145个椎骨（T6-T12）来自2735名患者
12183	2024-12-07	Neural Memory State Space Models for Medical Image Segmentation 2025-Jan, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065724500680 PMID:39343431	研究论文	本文探讨了神经记忆普通微分方程（nmODEs）和状态空间模型（SSMs）在医学图像分割中的优缺点，并提出了一种结合两者优势的新架构nmSSM解码器	提出了nmSSM解码器，结合了nmODEs和SSMs的优势，具有强大的非线性表示能力和保留输入及处理全局信息的能力	NA	验证nmSSM-UNet在医学图像分割中的有效性	医学图像分割	计算机视觉	NA	状态空间模型（SSMs），神经记忆普通微分方程（nmODEs）	UNet	图像	PH2、ISIC2018和BU-COCO数据集
12184	2024-12-07	Breaking the barriers: Methodology of implementation of a non-mydriatic ocular fundus camera in an emergency department 2025 Jan-Feb, Survey of ophthalmology IF:5.1Q1 DOI:10.1016/j.survophthal.2024.09.012 PMID:39357747	研究论文	描述了在急诊科成功实施非散瞳眼底相机和光学相干断层扫描（OCT）的方法	首次详细描述了在急诊科实施非散瞳眼底相机和OCT的过程，并展示了其持续使用的效果	未来可能需要使用人工智能深度学习系统进行自动解释，以解决当前的诊断限制	探讨在急诊科实施非散瞳眼底相机和OCT的可行性和效果	非散瞳眼底相机和OCT在急诊科的实施过程及其影响	NA	NA	光学相干断层扫描（OCT）	NA	图像	1274名患者
12185	2024-12-07	Analysis of nailfold capillaroscopy images with artificial intelligence: Data from literature and performance of machine learning and deep learning from images acquired in the SCLEROCAP study 2025-Jan, Microvascular research IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.mvr.2024.104753 PMID:39389419	研究论文	评估机器学习和深度学习在检测系统性硬化症（SSc）景观中的表现，使用来自SCLEROCAP研究的同一组甲襞毛细血管显微镜（NC）图像	首次使用深度学习模型DenseNet-121在NC图像上检测SSc景观，并展示了其高准确性	结果需要在大规模NC图像上进一步验证	评估机器学习和深度学习在检测系统性硬化症（SSc）景观中的表现	甲襞毛细血管显微镜（NC）图像	计算机视觉	系统性硬化症	机器学习、深度学习	DenseNet-121、ResNet-18、VGG-16	图像	100名SCLEROCAP研究患者
12186	2024-12-07	Deep Learning Recognition of Paroxysmal Kinesigenic Dyskinesia Based on EEG Functional Connectivity 2025-Jan, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725500017 PMID:39560445	研究论文	本研究提出了一种基于静息态脑电图（EEG）功能连接矩阵和深度学习架构（AT-1CBL）的阵发性运动诱发性运动障碍（PKD）识别方法	本研究首次利用静息态EEG功能连接矩阵和深度学习模型（AT-1CBL）进行PKD的识别，并取得了较高的分类准确率	数据集规模有限可能影响模型的泛化能力，需要进一步探索多模态数据整合和先进的深度学习架构以增强诊断模型的鲁棒性	开发一种准确且成本效益高的PKD诊断方法	阵发性运动诱发性运动障碍（PKD）患者和健康对照组（HCs）的脑电图数据	机器学习	神经系统疾病	脑电图（EEG）	1D-CNN和Bi-LSTM结合注意力机制	脑电图功能连接矩阵	44名PKD患者和44名健康对照组
12187	2024-12-07	Classification techniques of ion selective electrode arrays in agriculture: a review 2024-Dec-05, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d4ay01346h PMID:39543972	综述	本文总结了农业中离子选择电极阵列的分类技术	本文讨论了机器学习、人工神经网络、极限学习机和深度学习等分类算法在离子选择电极及相关领域的现状	本文讨论了离子选择电极研究在传感器本身和与传感器阵列结合的算法方面的未来挑战	推进分类技术与离子选择电极阵列在农业中的应用	农业中的离子选择电极阵列分类技术	机器学习	NA	离子选择电极阵列	人工神经网络、极限学习机、深度学习	离子信号	NA
12188	2024-12-07	Computers and chess masters: The role of AI in transforming elite human performance 2024-Dec-05, British journal of psychology (London, England : 1953) DOI:10.1111/bjop.12750 PMID:39635926	研究论文	分析了超过1160万次顶级国际象棋选手的决策，探讨了人工智能在顶级人类表现中的作用	发现人工智能的进步与人类表现的提升相匹配，但顶级选手的决策质量在四十年间稳步提升，未出现显著的快速提升期	研究仅限于国际象棋领域，且未探讨人工智能对其他复杂任务的影响	探讨人工智能在提升顶级人类表现中的作用	顶级国际象棋选手的决策	人工智能	NA	深度学习	神经网络	决策数据	超过1160万次决策
12189	2024-12-07	Autofluorescence Virtual Staining System for H&E Histology and Multiplex Immunofluorescence Applied to Immuno-Oncology Biomarkers in Lung Cancer 2024-Dec-05, Cancer research communications IF:2.0Q3 DOI:10.1158/2767-9764.CRC-24-0327 PMID:39636222	研究论文	本研究展示了通过结合高吞吐量超光谱荧光显微镜和机器学习，从非小细胞肺癌组织的自体荧光图像中生成虚拟苏木精-伊红（H&E）染色和多重免疫荧光（mIF）染色的可行性	本研究扩展了先前在肝病和前列腺癌中基于自体荧光进行虚拟染色的工作，进一步证明了这种深度学习技术在不同疾病（肺癌）和染色模式（mIF）中的通用性	NA	探索虚拟染色技术在数字病理学中的应用，以提高空间生物学研究的潜力，改善临床工作流程的效率和可靠性，并实现非破坏性组织样本保存	非小细胞肺癌组织的自体荧光图像	数字病理学	肺癌	超光谱荧光显微镜	深度学习	图像	NA
12190	2024-12-07	Intersection of Performance, Interpretability, and Fairness in Neural Prototype Tree for Chest X-Ray Pathology Detection: Algorithm Development and Validation Study 2024-Dec-05, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/59045 PMID:39636692	研究论文	本研究开发并验证了一种名为神经原型树（NPT）的可解释图像分类器，用于胸部X光病理检测，旨在结合深度学习模型的诊断能力和决策树的可解释性	引入神经原型树（NPT）分类器，结合深度学习与决策树的优势，提高胸部X光病理检测的透明度和可解释性	研究中观察到NPT分类器在低解释复杂度水平下存在较高的不公平性，特别是在年龄分组中	探讨NPT分类器在性能、可解释性和公平性三个维度上的效用，并研究这些维度之间的复杂交互关系	胸部X光病理检测	计算机视觉	NA	神经原型树（NPT）	神经网络（ResNet-152）	图像	使用了来自Chest X-ray 14、CheXpert和MIMIC-CXR数据集的胸部X光图像，每个数据集分别训练了6个分类器
12191	2024-12-07	Deep learning enabled ultra-high quality NMR chemical shift resolved spectra 2024-Dec-04, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d4sc04742g PMID:39568866	研究论文	开发了一种名为SE2CSNet的神经网络，用于处理通过自旋回波脉冲序列获取的NMR数据，以获得高分辨率和灵敏度的化学位移解析光谱	通过检测自旋回波光谱中的相位变化，SE2CSNet能够准确检测重叠光谱信号的化学位移位置，即使在低信噪比下也能恢复隐藏在噪声中的弱信号	NA	提高核磁共振（NMR）中化学位移解析光谱的质量	NMR数据中的化学位移信息	机器学习	NA	NMR	神经网络	光谱数据	NA
12192	2024-12-07	ProBID-Net: a deep learning model for protein-protein binding interface design 2024-Dec-04, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d4sc02233e PMID:39568891	研究论文	介绍了一种名为ProBID-Net的深度学习模型，用于蛋白质-蛋白质结合界面的设计	ProBID-Net能够利用已知的目标蛋白质结构特征来设计特定的结合蛋白质，解决了现有AI模型在已知受体序列情况下的设计挑战	NA	开发一种新的计算蛋白质设计工具，以促进蛋白质-蛋白质相互作用的设计	蛋白质-蛋白质结合界面的设计	机器学习	NA	深度学习	ProBID-Net	蛋白质结构	使用了自然蛋白质-蛋白质复合物结构和蛋白质域-域界面结构进行训练
12193	2024-12-07	AI-based prediction and detection of early-onset of digital dermatitis in dairy cows using infrared thermography 2024-12-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80902-4 PMID:39617800	研究论文	本研究利用深度学习技术结合红外热成像数据，预测和检测奶牛的蹄部疾病——蹄叶炎的早期发作	首次应用深度学习技术结合红外热成像数据进行蹄叶炎的早期检测和预测	NA	提高奶牛蹄叶炎的早期检测和预测准确性，从而改善动物福利和奶业经济效益	奶牛的蹄叶炎早期发作	计算机视觉	蹄部疾病	红外热成像	深度学习模型	红外热成像图像	NA
12194	2024-12-07	Effectively saltiness enhanced odorants screening and prediction by database establish, sensory evaluation and deep learning method 2024-Dec-02, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2024.142307 PMID:39637666	研究论文	本研究通过建立数据库、感官评估和深度学习方法，筛选和预测增强咸味的气味物质	本研究结合了深度学习模型和感官评估，提供了一种快速筛选增强咸味香气化合物的新方法	NA	提供增强咸味的候选气味物质	咸味食品中的挥发性化合物及其频率	机器学习	NA	深度学习	图注意力网络和反向传播神经网络分类器	化合物数据	代表性香气化合物在NaCl溶液中的浓度
12195	2024-12-07	Utility of zero echo time (ZTE) sequence for assessing bony lesions of skull base and calvarium 2024-Dec, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.08.029 PMID:39322533	研究论文	研究探讨了零回波时间（ZTE）序列在评估颅底和颅顶骨病变中的应用	首次探讨了ZTE成像在评估颅底和颅顶骨病变中的潜力，并引入了iZTE和pCT图像进行研究	研究样本量较小，需要更大规模的研究来全面评估其有效性	探讨ZTE成像在评估颅底和颅顶骨病变中的应用潜力	颅底和颅顶骨病变	NA	NA	零回波时间（ZTE）成像	NA	图像	35名患者，平均年龄42岁，男女比例1:4
12196	2024-12-07	Deep learning constrained compressed sensing reconstruction improves high-resolution three-dimensional (3D) T2-weighted turbo spin echo magnetic resonance imaging (MRI) of the lumbar spine 2024-Dec, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.09.004 PMID:39379271	研究论文	评估深度学习约束的压缩感知重建对腰椎高分辨率三维T2加权涡轮自旋回波磁共振成像的图像质量的影响	提出了一种深度学习约束的压缩感知重建方法，显著提高了加速高分辨率三维T2加权涡轮自旋回波成像的质量	NA	评估深度学习约束的压缩感知重建对腰椎高分辨率三维T2加权涡轮自旋回波磁共振成像的图像质量的影响	腰椎的高分辨率三维T2加权涡轮自旋回波磁共振成像	计算机视觉	NA	压缩感知（CS）	深度学习（DL）	图像	53名患者
12197	2024-12-07	An omics-driven computational model for angiogenic protein prediction: Advancing therapeutic strategies with Ens-deep-AGP 2024-Dec, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.136475 PMID:39423981	研究论文	本研究开发了一种新的计算模型Ens-Deep-AGP，用于预测血管生成蛋白（AGP），以推进治疗策略	引入了创新的特征工程技术，包括PSSM-DC-DCT和PSSM-ACC-DWT，并使用多头的集成残差卷积神经网络（MERCNN）进行深度学习	NA	开发一种高效的计算模型来预测血管生成蛋白，以加速药物开发和发现新的治疗靶点	血管生成蛋白（AGP）	机器学习	心血管疾病	PSSM-DC-DCT, PSSM-ACC-DWT	多头的集成残差卷积神经网络（MERCNN）	蛋白质序列	训练集和测试集的具体样本数量未明确说明
12198	2024-12-07	Image quality of virtual monochromatic and material density iodine images for evaluation of head and neck neoplasms using deep learning-based CT image reconstruction - A retrospective observational study 2024-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111806 PMID:39500043	研究论文	比较深度学习重建的虚拟单色图像和材料密度碘图像与传统单能CT图像在评估头颈部肿瘤中的质量	使用深度学习图像重建（DLIR）和金属伪影减少（MAR）算法生成的虚拟单色图像（VMI）和材料密度碘图像在头颈部肿瘤评估中的图像质量优于传统单能CT图像	研究为回顾性观察性研究，样本量有限，且仅涉及头颈部肿瘤	比较深度学习重建的虚拟单色图像和材料密度碘图像与传统单能CT图像在评估头颈部肿瘤中的质量	头颈部肿瘤的CT图像质量	计算机视觉	头颈部肿瘤	深度学习图像重建（DLIR）、金属伪影减少（MAR）算法	深度学习	图像	294例头颈部CT扫描（包括98例60 keV的VMI、102例MD碘图像和94例120 kVp的单能CT图像）
12199	2024-12-07	An extensive image dataset for deep learning-based classification of rice kernel varieties in Bangladesh 2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111109 PMID:39633975	研究论文	本文介绍了一个与孟加拉国核农业研究所和孟加拉国水稻研究所合作开发的全面数据集，包含38种当地水稻品种的高分辨率图像	通过数据增强技术，将原始的19,000张图像扩展到76,000张，模拟了各种环境条件，丰富了数据集	NA	支持基于深度学习的水稻品种分类研究	38种当地水稻品种	计算机视觉	NA	数据增强技术	NA	图像	76,000张图像
12200	2024-12-07	Automatic detection and classification of beluga whale calls in the St. Lawrence estuary 2024-Dec-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0030472 PMID:39636175	研究论文	研究开发了一种自动管道，用于分析连续的被动声学数据，以准确估计圣劳伦斯湾白鲸的声学存在和发声活动	引入了自动管道，结合对象检测和深度学习分类器，实现了对白鲸发声的高频和低频成分的自动检测和分类	研究主要集中在Baie Sainte-Marguerite地区，未来需要扩展到其他区域以验证方法的普适性	开发一种非侵入性和连续的方法，实时获取圣劳伦斯湾白鲸的时空栖息地使用信息，以支持其监测和保护	圣劳伦斯湾的白鲸及其发声活动	机器学习	NA	深度学习	CNN	音频	NA