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
12581	2024-11-22	[Evaluation of the Latest Motion Correction Techniques in Periodically Rotated Overlapping ParallEL Lines with Enhanced Reconstruction (PROPELLER) Imaging across Different Vendors] 2024-Nov-20, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi DOI:10.6009/jjrt.2024-1520 PMID:39428468	研究论文	评估不同供应商的最新PROPELLER技术在头部运动校正中的鲁棒性	量化评估了四家供应商的PROPELLER技术在旋转角度和旋转频率依赖性方面的特性	仅使用模拟人类大脑T2加权图像的幻影进行评估，未涉及实际临床数据	评估最新PROPELLER技术在头部运动校正中的鲁棒性，并探讨其在临床应用中的有效性	不同供应商的PROPELLER技术在头部运动校正中的表现	医学影像	NA	PROPELLER成像技术	深度学习重建（DLR）	图像	使用模拟人类大脑T2加权图像的幻影进行评估
12582	2024-11-22	Highly Elastic, Fatigue-Resistant, and Antifreezing MXene Functionalized Organohydrogels as Flexible Pressure Sensors for Human Motion Monitoring 2024-Nov-20, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c12852 PMID:39506450	研究论文	本文设计了一种具有双网络结构和可逆交联作用的弹性、抗疲劳和抗冻聚乙烯醇/硫辛酸有机水凝胶，并将其与MXene导电填料结合，用于增强柔性压力传感器的多样化传感性能	本文创新性地设计了一种具有双网络结构和可逆交联作用的有机水凝胶，并结合MXene导电填料，显著提升了柔性压力传感器的性能	NA	开发高性能的柔性压力传感器，用于人体运动监测和人体-计算机交互	聚乙烯醇/硫辛酸有机水凝胶和MXene导电填料	NA	NA	NA	一维卷积神经网络和长短期记忆网络	NA	NA
12583	2024-11-22	Fluid Classification via the Dual Functionality of Moisture-Enabled Electricity Generation Enhanced by Deep Learning 2024-Nov-20, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c13193 PMID:39506898	研究论文	本文介绍了一种利用湿电发电（MEG）装置和深度学习技术进行流体分类的新方法	首次将MEG装置与深度学习结合，实现了流体的智能自供电检测	NA	开发一种可持续的智能环境感知技术	流体分类	机器学习	NA	湿电发电（MEG）	宽核深度卷积神经网络（WDCNN）	电压（V）、电流（C）和电阻（R）信号	纯水、猕猴桃、柑橘和柠檬汁四种样品
12584	2024-11-22	A systematic review on feature extraction methods and deep learning models for detection of cancerous lung nodules at an early stage -the recent trends and challenges 2024-Nov-20, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad9154 PMID:39530659	综述	本文综述了用于早期检测肺癌结节的特征提取方法和深度学习模型的最新趋势和挑战	本文强调了纹理特征在结合不同深度学习模型中的重要性，并比较了包含特征提取的深度学习模型与不包含特征提取的模型的效果	本文主要讨论了错误识别恶性结节导致的假阳性率高的问题	探讨特征提取与深度学习算法结合在自动化检测肺结节中的应用，以减少假阳性率	肺癌结节的早期检测	计算机视觉	肺癌	低剂量计算机断层扫描（CT）	深度学习模型	图像	NA
12585	2024-11-22	Enhancing Gout Diagnosis with Deep Learning in Dual-energy Computed Tomography: A Retrospective Analysis of Crystal and Artifact Differentiation 2024-Nov-20, Rheumatology (Oxford, England) DOI:10.1093/rheumatology/keae523 PMID:39565918	研究论文	研究评估深度学习在双能计算机断层扫描中区分痛风石和伪影的诊断准确性	首次应用深度学习算法在双能计算机断层扫描中区分痛风石和伪影	研究基于回顾性分析，样本量相对较小	评估深度学习在双能计算机断层扫描中区分痛风石和伪影的诊断准确性	痛风患者和无痛风对照组的双能计算机断层扫描图像	计算机视觉	痛风	双能计算机断层扫描	卷积神经网络和支持向量机	图像	47名痛风患者和27名无痛风对照组，共18704个感兴趣区域
12586	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
12587	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
12588	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
12589	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
12590	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
12591	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
12592	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
12593	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
12594	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
12595	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
12596	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
12597	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
12598	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
12599	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
12600	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