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
12401	2024-08-13	Deep learning techniques have significantly impacted protein structure prediction and protein design 2021-06, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2021.01.007 PMID:33639355	研究论文	本文探讨了深度学习技术在蛋白质结构预测和蛋白质设计中的应用及其显著影响	文章介绍了深度神经网络在空间约束预测和端到端模型训练中的应用，显著提高了蛋白质结构预测的准确性，并在蛋白质设计领域取得了显著进步	NA	研究深度学习技术如何影响蛋白质结构预测和蛋白质设计	蛋白质结构预测和蛋白质设计	机器学习	NA	深度神经网络	深度神经网络	NA	NA
12402	2024-08-13	Deep Learning to Predict Cardiac Magnetic Resonance-Derived Left Ventricular Mass and Hypertrophy From 12-Lead ECGs 2021-06, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.120.012281 PMID:34126762	研究论文	本研究利用深度学习模型从12导联心电图预测心脏磁共振成像（CMR）衍生的左心室质量及肥厚情况	本研究提出了一种新的深度学习模型，通过12导联心电图预测CMR衍生的左心室质量，可能改善左心室肥厚的检测	NA	研究目的是通过深度学习模型提高从12导联心电图预测左心室肥厚的准确性	研究对象包括UK Biobank前瞻性队列中的32,239名接受CMR和12导联心电图检查的个体	机器学习	心血管疾病	卷积神经网络	CNN	心电图数据	训练集包含32,239名个体，独立测试集包含UK Biobank的4,903名个体和Mass General Brigham的1,371名个体
12403	2024-08-13	Automatic classification of esophageal disease in gastroscopic images using an efficient channel attention deep dense convolutional neural network 2021-Jun-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.420935 PMID:34221645	研究论文	本文提出了一种高效的通道注意力深度密集卷积神经网络（ECA-DDCNN），用于自动分类胃镜图像中的四种主要食管疾病类别	本文的创新点在于提出了一种新的ECA-DDCNN模型，能够分类更多种类的食管疾病，并提高了分类准确性	NA	提高食管疾病的诊断效率和准确性	食管疾病的自动分类	计算机视觉	食管癌	深度学习	ECA-DDCNN	图像	20,965张胃镜图像，来自4,077名患者
12404	2024-08-13	Diagnostic Performance of Artificial Intelligence-Based Models for the Detection of Early Esophageal Cancers in Barret's Esophagus: A Meta-Analysis of Patient-Based Studies 2021-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.15447 PMID:34258114	meta-分析	本研究旨在通过meta分析评估人工智能模型在实时白光内镜下检测Barret食管中早期食管腺癌的诊断性能	利用人工智能模型提高Barret食管中早期食管腺癌的诊断准确性	研究数量较少，需要进一步的前瞻性研究来验证人工智能模型的患者基础诊断准确性	评估人工智能模型在检测Barret食管中早期食管腺癌的诊断性能	Barret食管患者中的早期食管腺癌	机器学习	食管癌	人工智能	CNN	图像	共纳入3项研究，报告了4个数据集
12405	2024-08-13	Investigating the Impact of the Bit Depth of Fluorescence-Stained Images on the Performance of Deep Learning-Based Nuclei Instance Segmentation 2021-May-27, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics11060967 PMID:34072131	研究论文	研究了荧光染色图像的位深度对基于深度学习的细胞核实例分割性能的影响	首次探讨了图像位深度对基于深度学习的细胞核实例分割性能的影响	NA	评估不同位深度的荧光染色图像对细胞核实例分割性能的影响	细胞核实例分割性能	计算机视觉	NA	深度学习	DL-based methods	图像	来自五个不同小鼠器官的荧光染色组织图像
12406	2024-08-13	Bayesian neural networks for stock price forecasting before and during COVID-19 pandemic 2021, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0253217 PMID:34197473	研究论文	本文研究了在COVID-19大流行前后使用贝叶斯神经网络进行股票价格多步预测的可行性	采用了带有并行回火MCMC的朗之万梯度法，能够在并行计算环境中实施贝叶斯神经网络的推断	由于参数数量多和需要更好的计算资源，传统的MCMC方法存在局限性	探讨在COVID-19大流行期间股票市场波动性增加的情况下，贝叶斯神经网络在股票价格预测中的表现	股票价格预测模型在COVID-19大流行前后的表现	机器学习	NA	贝叶斯神经网络	贝叶斯神经网络	股票市场数据	具体样本数量未明确
12407	2024-08-13	Perceived Teacher Autonomy Support and Students' Deep Learning: The Mediating Role of Self-Efficacy and the Moderating Role of Perceived Peer Support 2021, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2021.652796 PMID:34234709	研究论文	本研究旨在探讨自我效能在大学生感知教师自主支持与深度学习之间的中介作用，以及学生感知到的同伴支持是否能调节感知教师自主支持与深度学习之间的关系	研究首次探讨了自我效能在感知教师自主支持与深度学习之间的中介作用，以及同伴支持的调节作用	研究样本仅来自贵州省一所本科师范大学的1800名大学生，可能限制了结果的普遍性	测试自我效能的中介作用及同伴支持的调节作用	大学生感知教师自主支持、自我效能、同伴支持与深度学习之间的关系	NA	NA	描述性分析、相关分析、探索性因子分析、验证性因子分析、调节效应分析和中介效应分析	NA	调查数据	1800名大学生
12408	2024-08-12	Advancing ICU patient care with a Real-Time predictive model for mechanical Power to mitigate VILI 2024-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105511 PMID:38851133	研究论文	本研究旨在开发一种实时预测模型，利用人工智能技术来管理机械通气中的机械功率，以减少呼吸机相关肺损伤的风险	本研究开发了一种混合神经网络模型，能够提前15分钟预测机械功率，相较于基线模型，预测准确性提高了20%	NA	开发和验证一种实时预测模型，以帮助临床医生及时调整通气参数，减少呼吸机相关肺损伤	重症监护病房中接受机械通气的成年患者	机器学习	NA	混合神经网络模型	混合神经网络模型	临床数据	1967名患者
12409	2024-08-12	A knowledge-enhanced interpretable network for early recurrence prediction of hepatocellular carcinoma via multi-phase CT imaging 2024-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105509 PMID:38851131	研究论文	本文提出了一种基于多相CT影像的知识增强型可解释网络，用于预测肝细胞癌的早期复发	引入了一种新的基于Vision Transformer（ViT）的深度学习网络DSViT，增强了领域知识与图像之间的交互和多相CT图像的有效融合，提高了预测性能和解释性	NA	提高肝细胞癌早期复发预测的性能和解释性	肝细胞癌的早期复发预测	计算机视觉	肝癌	深度学习	Vision Transformer（ViT）	图像	多相CT数据
12410	2024-08-12	Deep learning-based computer-aided diagnosis system for the automatic detection and classification of lateral cervical lymph nodes on original ultrasound images of papillary thyroid carcinoma: a prospective diagnostic study 2024-Sep, Endocrine IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s12020-024-03808-1 PMID:38570388	研究论文	本研究旨在开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于自动检测和分类甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像	本研究采用了Deformable Detection Transformer (DETR)模型，该模型在检测和分类颈部淋巴结方面表现出最高的诊断效能	NA	开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于自动检测和分类甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像	甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	深度学习	DETR	图像	回顾性数据集包含1801张颈部淋巴结超声图像来自1675名患者，前瞻性测试集包含185张图像来自160名患者
12411	2024-08-12	Deep learning classification of drug-related problems from pharmaceutical interventions issued by hospital clinical pharmacists during medication prescription review: a large-scale descriptive retrospective study in a French university hospital 2024-Aug-09, European journal of hospital pharmacy : science and practice IF:1.6Q3 DOI:10.1136/ejhpharm-2024-004139 PMID:39122480	研究论文	本研究利用新开发的深度神经网络分类器，从法国某大学医院的临床药师在处方审查期间提出的药学干预中识别药物相关问题，并进行大规模回顾性描述性分析	使用深度神经网络分类器自动分类药物相关问题，无需大量人力资源	NA	利用深度神经网络分类器识别药物相关问题，并进行大规模回顾性描述性分析	药学干预中的药物相关问题	机器学习	NA	深度神经网络	深度神经网络分类器	文本	分析了2,930,656条处方记录，涉及119,689名患者
12412	2024-08-12	Robust ROI Detection in Whole Slide Images Guided by Pathologists' Viewing Patterns 2024-Aug-09, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01202-x PMID:39122892	研究论文	本文提出了一种基于病理学家观察模式的热图引导深度学习架构，用于在全切片图像中检测感兴趣区域	该系统通过整合病理学家的领域知识，无需个别病例标注即可提高感兴趣区域检测的性能	缺乏眼动追踪数据使得精确识别焦点区域具有挑战性	旨在提高计算机辅助诊断系统的性能，特别是在检测全切片图像中的感兴趣区域	皮肤活检全切片图像数据集用于黑色素瘤诊断	数字病理学	黑色素瘤	深度学习	U-Net	图像	未明确提及具体样本数量
12413	2024-08-12	Deep learning tight-binding approach for large-scale electronic simulations at finite temperatures with ab initio accuracy 2024-Aug-08, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-51006-4 PMID:39117636	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的紧束缚方法DeePTB，用于在有限温度下进行具有从头计算精度的大规模电子行为模拟	DeePTB模型通过训练结构数据和相应的从头计算本征值，能够高效预测未见结构的紧束缚哈密顿量，实现对大尺寸系统在外部扰动下的高效模拟	NA	解决在从头计算框架内模拟具有现实大系统尺寸的材料和设备中电子行为的计算强度问题	半导体带隙工程和材料设计	材料科学	NA	深度学习	深度学习模型	结构数据和本征值	包含10个原子的镓磷化物系统
12414	2024-08-12	Implementing heuristic-based multiscale depth-wise separable adaptive temporal convolutional network for ambient air quality prediction using real time data 2024-Aug-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68793-x PMID:39117706	研究论文	本研究利用深度学习架构开发了一种先进的系统，用于预测环境空气质量，通过使用多尺度深度可分离自适应时间卷积网络（MDS-ATCN）结合融合欧亚蛎鹬路径查找器算法（FEO-PFA）进行特征选择和优化	本研究采用了一种新的深度学习模型MDS-ATCN，并结合FEO-PFA算法进行特征选择和优化，提高了预测精度	NA	开发一种新的深度学习模型，用于提高环境空气质量预测的准确性	环境空气质量预测	机器学习	NA	深度学习	多尺度深度可分离自适应时间卷积网络（MDS-ATCN）	实时数据	使用了三个公开数据库和现实世界数据，具体样本数量未详细说明
12415	2024-08-12	Occlusion enhanced pan-cancer classification via deep learning 2024-Aug-08, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05870-y PMID:39118043	研究论文	本文介绍了一种名为GENESO的新框架，用于通过深度学习结合遮挡方法进行泛癌分类和标记基因发现	提出了一种新的标记基因发现方法——对称遮挡（SO），能够模拟基因的“功能获得”和“功能丧失”，以量化评估其在泛癌分类中的重要性	NA	旨在通过深度学习改进泛癌分类和标记基因的发现	RNA-Seq数据中的样本来源和状态分类，以及标记基因的发现	机器学习	泛癌	RNA-Seq	LSTM	RNA表达数据	使用单细胞RNA-Seq数据进行验证
12416	2024-08-12	Evaluation of reinforcement learning in transformer-based molecular design 2024-Aug-08, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-024-00887-0 PMID:39118113	研究论文	本文评估了强化学习在基于transformer的分子生成模型中的效果，以优化分子设计和发现新的分子骨架	本文引入了强化学习框架，以增强基于transformer的分子生成模型在多参数优化中的灵活性，特别是针对用户定义的属性配置文件	NA	研究强化学习如何影响基于transformer的分子生成模型，以生成更多符合用户特定属性要求的化合物	基于transformer的分子生成模型和强化学习在分子优化和骨架发现中的应用	机器学习	NA	transformer	transformer	分子数据	NA
12417	2024-08-12	Deep learning-based multimodal fusion of the surface ECG and clinical features in prediction of atrial fibrillation recurrence following catheter ablation 2024-Aug-08, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02616-x PMID:39118118	研究论文	本研究提出了一种基于Transformer的深度学习算法，用于融合表面心电图（ECG）信号和临床特征，预测房颤消融后的复发情况	本研究首次使用Transformer算法结合ECG信号和临床特征来预测房颤复发，提高了预测性能	NA	旨在开发一种新算法，利用表面ECG信号和临床特征预测房颤消融后的复发	房颤患者消融后的复发情况	机器学习	心血管疾病	Transformer	Transformer	ECG信号和临床特征	920名患者
12418	2024-08-12	A graph-learning based model for automatic diagnosis of Sjögren's syndrome on digital pathological images: a multicentre cohort study 2024-Aug-08, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-024-05550-8 PMID:39118142	研究论文	本研究提出了一种基于图学习的模型CTG-PAM，用于自动诊断数字病理图像中的干燥综合征，并在多中心队列研究中验证了其性能	CTG-PAM模型通过图论方法整合单细胞特征、细胞间特征和细胞-组织特征，实现了细胞级别的分类和淋巴细胞识别，从而提高了干燥综合征的诊断准确性	NA	开发和验证一种新的基于图学习的模型，用于自动诊断干燥综合征	干燥综合征的自动诊断	数字病理	自身免疫疾病	图论	CTG-PAM	图像	100个唇腺活检样本
12419	2024-08-12	EasyPISA: Automatic Integrated PISA Measurements of Mitral Regurgitation From 2-D Color-Doppler Using Deep Learning 2024-Aug-08, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.06.008 PMID:39122609	研究论文	本文介绍了一种名为EasyPISA的框架，用于从2-D彩色多普勒序列自动集成PISA测量，以量化二尖瓣反流	EasyPISA通过使用卷积神经网络自动检测和分割2-D彩色多普勒图像中的流汇聚区，解决了传统PISA方法中观察者间变异性和非半球形流汇聚及非全收缩期二尖瓣反流的问题	文章未明确提及具体限制	开发一种自动化的方法来提高二尖瓣反流量化的一致性和准确性	二尖瓣反流的量化	机器学习	心血管疾病	卷积神经网络	UNet/Attention UNet	图像	1171张图像来自196个记录（54名患者）
12420	2024-08-12	Deep convolutional neural network-based 3D fluorescence sensor array for sugar identification in serum based on the oxidase-mimicking property of CuO nanoparticles 2024-Aug-06, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2024.126679 PMID:39126967	研究论文	本文开发了一种基于CuO纳米颗粒氧化酶样活性的三维荧光传感器阵列，结合深度学习模型，用于识别和预测生物液体中结构高度相似的糖类浓度	该模型在分类九种选定的糖类时达到了99-100%的准确率，并能有效预测1-100 μM浓度范围内的糖类浓度，显著提高了检测灵敏度	NA	开发新型传感器阵列和深度学习模型，用于生物医学和其他领域的应用	生物液体中结构高度相似的糖类	机器学习	NA	深度学习	CNN	荧光光谱	九种选定的糖类