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
12821	2024-12-11	Accurate Whole-Brain Image Enhancement for Low-Dose Integrated PET/MR Imaging Through Spatial Brain Transformation 2024-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3407116 PMID:38814764	研究论文	本文提出了一种基于空间脑变换（SBF）模块的3D网络，用于低剂量PET/MR图像的全脑图像增强，以合成高质量的PET图像	创新点在于引入了一个空间脑变换模块，结合FreeSurfer工具包提取的空间脑解剖对齐信息，提升了低剂量PET图像的质量	目前仅在PET/MR系统上进行了验证，未来计划扩展到其他多模态系统如PET/CT	旨在通过低剂量PET/MR图像合成高质量PET图像，减少患者辐射暴露和经济负担	低剂量全脑PET和MR图像	计算机视觉	NA	深度学习	3D网络	图像	未明确具体样本数量
12822	2024-12-11	A Vision Transformer-Based Framework for Knowledge Transfer From Multi-Modal to Mono-Modal Lymphoma Subtyping Models 2024-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3407878 PMID:38819973	研究论文	本文提出了一种基于Vision Transformer的框架，用于从多模态到单模态的淋巴瘤亚型分类模型的知识迁移	引入了一种多模态架构，通过知识蒸馏过程有效地指导单模态分类器的学习	需要更多的训练数据以进一步提高诊断准确性	开发一种成本效益高且快速的淋巴瘤亚型分类方法，以替代现有的昂贵且耗时的诊断技术	区分弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）癌症亚型	计算机视觉	淋巴瘤	Vision Transformer	Vision Transformer	图像	157名淋巴瘤患者的数据集
12823	2024-12-11	DIPO: Differentiable Parallel Operation Blocks for Surgical Neural Architecture Search 2024-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3406065 PMID:38805333	研究论文	本文提出了一种名为DIPO的可微分并行操作块的神经架构搜索方法，用于自动优化卷积神经网络的架构	DIPO通过构建局部搜索空间并自动优化内部架构和参数，能够灵活应用于不同的卷积网络和任务	NA	开发一种能够自动优化神经网络架构的方法，以提高计算机视觉任务的性能	手术场景分割、手术器械检测和手术器械姿态估计	计算机视觉	NA	神经架构搜索（NAS）	卷积神经网络（CNN）	图像	5个数据集
12824	2024-12-11	HEMAsNet: A Hemisphere Asymmetry Network Inspired by the Brain for Depression Recognition From Electroencephalogram Signals 2024-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3404664 PMID:38781058	研究论文	提出了一种受大脑启发的半球不对称网络HEMAsNet，用于从脑电图信号中识别抑郁症	引入了一个独特的'胼胝体样'块，模拟大脑胼胝体在半球间信息传递中的作用，增强了半球间的信息交换，提高了抑郁症识别的准确性	NA	提高基于脑电图信号的抑郁症识别模型的准确性和神经科学可解释性	抑郁症的识别	机器学习	精神疾病	脑电图	CNN和LSTM	脑电图信号	MODMA数据集中的前额叶脑电图数据
12825	2024-12-11	RawECGNet: Deep Learning Generalization for Atrial Fibrillation Detection From the Raw ECG 2024-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3404877 PMID:38787663	研究论文	本文提出了一种名为RawECGNet的深度学习模型，用于从原始单导联心电图检测房颤和房扑发作	RawECGNet利用了心电图的形态信息，特别是f波，从而提高了检测性能	NA	开发一种能够利用心电图节奏和形态信息的高性能、可泛化的房颤和房扑检测算法	房颤和房扑发作的检测	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图	涉及两个外部数据集，考虑了地理、种族和导联位置的分布变化
12826	2024-12-11	Uncertainty Estimation and Out-of-Distribution Detection for Deep Learning-Based Image Reconstruction Using the Local Lipschitz 2024-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3404883 PMID:38787662	研究论文	本文提出了一种基于局部Lipschitz度量的方法，用于区分分布外图像与分布内图像，并应用于深度学习图像重建中的不确定性估计和分布外检测	本文的创新点在于使用局部Lipschitz度量来区分分布外图像与分布内图像，并展示了其与平均绝对误差（MAE）之间的强相关性，以确定不确定性估计的阈值	本文的局限性在于其验证主要基于AUTOMAP架构和UNET架构，可能需要进一步验证其在其他架构和应用中的适用性	本文的研究目的是提高深度学习图像重建中的不确定性估计和分布外检测的准确性	本文的研究对象是深度学习图像重建中的不确定性估计和分布外检测	计算机视觉	NA	深度学习	AUTOMAP, UNET	图像	NA
12827	2024-12-11	Exploring and Exploiting Multi-Modality Uncertainty for Tumor Segmentation on PET/CT 2024-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3397332 PMID:38776203	研究论文	本文探讨了在PET/CT肿瘤分割任务中利用多模态不确定性的方法	首次探索了多模态不确定性在肿瘤分割中的应用，并提出了一种基于不确定性的损失函数，以有效利用模态间的互补信息	本文主要集中在PET/CT数据集上的肿瘤分割，未来研究可以扩展到其他多模态数据集和任务	研究多模态不确定性在肿瘤分割中的应用，并提出改进方法	PET/CT图像中的肿瘤分割	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	两个PET/CT数据集
12828	2024-12-11	EEGDepressionNet: A Novel Self Attention-Based Gated DenseNet With Hybrid Heuristic Adopted Mental Depression Detection Model Using EEG Signals 2024-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3401389 PMID:38748519	研究论文	本文提出了一种基于EEG信号的自动化深度学习抑郁症检测系统	创新点包括引入自注意力机制的门控DenseNet模型和混合启发式入侵杂草搜索优化算法用于特征选择和网络参数优化	NA	开发一种自动化的抑郁症检测模型，以辅助临床医生进行抑郁症诊断	使用EEG信号进行抑郁症检测	机器学习	精神疾病	EEG	SA-GDensenet	图像	从公开数据库中收集的EEG信号
12829	2024-12-11	DeScoD-ECG: Deep Score-Based Diffusion Model for ECG Baseline Wander and Noise Removal 2024-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2023.3237712 PMID:37021916	研究论文	本文提出了一种基于深度分数扩散模型的ECG基线漂移和噪声去除技术DeScoD-ECG	首次将条件扩散生成模型应用于ECG噪声去除，并提出了多重平均策略以提高信号重构质量	NA	开发一种新的ECG基线漂移和噪声去除技术，以提高心电信号的质量和保真度，从而有助于心血管疾病的诊断	ECG信号的基线漂移和噪声去除	数字病理学	心血管疾病	扩散模型	扩散模型	信号	QT数据库和MIT-BIH噪声压力测试数据库中的数据
12830	2024-12-11	Quantitative assessment of chlorine gas inhalation injury based on endoscopic OCT and spectral encoded interferometric microscope imaging with deep learning 2024-Sep-01, APL photonics IF:5.4Q1 DOI:10.1063/5.0222153 PMID:39257867	研究论文	本文利用高分辨率光学相干断层扫描（OCT）系统和光谱编码干涉显微镜，结合深度学习技术，研究了氯气吸入对兔子气道损伤的进展情况	首次使用深度学习技术对OCT图像进行分割，量化氯气引起的气道剥脱体积，并结合光谱编码干涉显微镜研究氯气对纤毛运动功能的影响	研究仅在兔子模型上进行，结果的临床适用性需要进一步验证	研究氯气吸入对气道损伤的进展情况，并开发一种量化评估方法	氯气吸入对兔子气道损伤的影响	数字病理学	NA	光学相干断层扫描（OCT），光谱编码干涉显微镜，深度学习	深度学习模型	图像	新西兰白兔暴露于急性氯气（800 ppm，6分钟），共监测6小时
12831	2024-12-11	Harnessing machine learning to predict cytochrome P450 inhibition through molecular properties 2024-08, Archives of toxicology IF:4.8Q1 DOI:10.1007/s00204-024-03756-9 PMID:38619593	研究论文	本研究利用机器学习算法通过分子性质预测细胞色素P450酶的抑制作用	本研究采用了三种不同的分子或子结构性质（Morgan、MACCS和Morgan组合以及RDKit）来训练针对不同细胞色素P450同工酶的SVM模型，并发现Morgan指纹在独立数据集上表现最佳	本研究仅使用了三种分子性质进行模型训练，可能存在其他未考虑的分子性质对预测结果的影响	预测细胞色素P450同工酶的抑制作用，以减少药物-药物相互作用带来的药理学和毒理学风险	细胞色素P450同工酶1A2、2C9、2C19、2D6和3A4的抑制作用	机器学习	NA	机器学习算法	SVM	分子性质	多种分子
12832	2024-12-11	Modeling 3D Cardiac Contraction and Relaxation With Point Cloud Deformation Networks 2024-08, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3389871 PMID:38648144	研究论文	本文提出了一种名为点云变形网络（PCD-Net）的几何深度学习方法，用于直接建模心脏双心室解剖结构在心脏周期极端端之间的三维心脏力学	创新点在于使用点云变形网络（PCD-Net）直接建模心脏的三维力学过程，结合编码器-解码器架构和点云深度学习技术，实现了对心脏收缩和舒张的有效多尺度特征学习	NA	研究目的是提高对心脏三维变形过程的理解和诊断准确性	研究对象是心脏双心室解剖结构在心脏周期极端端之间的三维力学	计算机视觉	心血管疾病	点云深度学习	编码器-解码器架构	点云	超过10,000名受试者的UK Biobank数据集
12833	2024-12-11	Sparse Graph Representation Learning Based on Reinforcement Learning for Personalized Mild Cognitive Impairment (MCI) Diagnosis 2024-08, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3393625 PMID:38683720	研究论文	本文提出了一种基于强化学习的稀疏图表示学习框架，用于个性化轻度认知障碍（MCI）诊断	采用分而治之的方法将功能连接网络（FCN）构建任务分解为更小的子问题，并利用学习到的价值函数确定FCN的稀疏度，考虑了个体FCN的特征	依赖于监督学习的方法在探索新解决方案时存在局限性	开发一种新的强化学习框架，用于提高轻度认知障碍（MCI）诊断的准确性	轻度认知障碍（MCI）患者的功能连接网络（FCN）	机器学习	老年疾病	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）	强化学习（RL）	图像	公开的队列数据集
12834	2024-12-11	MPCNN: A Novel Matrix Profile Approach for CNN-based Single Lead Sleep Apnea in Classification Problem 2024-08, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3397653 PMID:38713565	研究论文	本文提出了一种基于矩阵剖面算法的新方法，用于单导联ECG信号的睡眠呼吸暂停分类问题	创新点在于引入了基于距离关系的特征提取方法，包括最小距离剖面（MinDP）、最大距离剖面（MaxDP）和平均距离剖面（MeanDP），并结合CNN模型进行分类	NA	旨在提高基于ECG信号的睡眠呼吸暂停分类的准确性	单导联ECG信号中的睡眠呼吸暂停分类	机器学习	睡眠呼吸暂停	矩阵剖面算法	CNN	ECG信号	PhysioNet Apnea-ECG数据集（70个夜间记录）和UCDDB数据集（25个夜间记录）
12835	2024-12-11	MultiModRLBP: A Deep Learning Approach for Multi-Modal RNA-Small Molecule Ligand Binding Sites Prediction 2024-08, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3400521 PMID:38739505	研究论文	本研究提出了一种名为MultiModRLBP的深度学习方法，用于预测RNA与小分子配体的结合位点	MultiModRLBP方法整合了多模态特征，包括RNA分子的核苷酸级别的3D结构属性、基于整体RNA结构的关联图以及丰富的RNA语义信息，能够更准确地捕捉结构层面的细微变化	NA	解决预测RNA与小分子结合位点的复杂挑战，探索RNA药物靶点的潜在价值	RNA与小分子配体的结合位点	机器学习	NA	深度学习算法	NA	结构数据	851个RNA与小分子配体的相互作用
12836	2024-12-11	TransFOL: A Logical Query Model for Complex Relational Reasoning in Drug-Drug Interaction 2024-08, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3401035 PMID:38743532	研究论文	本文提出了一种基于Cross-Transformer和图卷积网络（GCNs）的一阶逻辑查询形式的药物-药物相互作用（DDI）预测模型TransFOL	TransFOL模型通过结合Cross-Transformer和GCNs，能够处理更复杂的药物相互作用推理任务，并引入生物医学信息以增强模型的泛化能力	NA	旨在提高药物-药物相互作用预测的准确性和复杂性	药物-药物相互作用（DDI）及其相关的生物医学因素	机器学习	NA	图卷积网络（GCNs），Cross-Transformer	TransFOL	知识图谱	两个基准数据集
12837	2024-12-11	Automated detection of small bowel lesions based on capsule endoscopy using deep learning algorithm 2024-05, Clinics and research in hepatology and gastroenterology IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.clinre.2024.102334 PMID:38582328	研究论文	本文提出了一种基于YOLOv5深度学习算法的胶囊内镜小肠病变自动检测方法	改进的YOLOv5算法（CE-YOLOv5）在胶囊内镜小肠病变检测中表现出高灵敏度、特异性和准确性	NA	开发一种自动检测胶囊内镜中小肠病变的可靠方法	胶囊内镜捕捉的小肠病变图像和视频	计算机视觉	NA	深度学习算法	YOLOv5	图像	124,678张异常图像来自1,452名患者用于训练，298名患者用于测试
12838	2024-12-11	Developmental Differences in Reaching-and-Placing Movement and Its Potential in Classifying Children with and without Autism Spectrum Disorder: Deep Learning Approach 2024-Mar-04, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-3959596/v1 PMID:38496641	研究论文	本研究通过整合上肢运动学和深度学习方法，探索了自闭症谱系障碍（ASD）儿童与非ASD儿童在目标导向手臂运动中的运动学差异，并利用深度学习技术进行分类	本研究首次将上肢运动学与深度学习方法结合，用于识别ASD儿童的运动学特征，并展示了其在分类中的潜力	研究样本量较小，且仅限于学龄儿童，未来需要在更年轻的儿童中进行验证	探索自闭症谱系障碍儿童与非ASD儿童在目标导向手臂运动中的运动学差异，并利用深度学习技术进行分类	41名学龄儿童，包括ASD和非ASD儿童	机器学习	自闭症谱系障碍	深度学习	多层感知器（MLP）	运动学数据	41名学龄儿童，包括12名女孩
12839	2024-12-11	Targeted design of synthetic enhancers for selected tissues in the Drosophila embryo 2024-Feb, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06905-9 PMID:38086418	研究论文	本文结合深度学习和迁移学习，设计了果蝇胚胎中五个特定组织的合成增强子	本文首次通过深度学习和迁移学习的方法，成功设计了具有组织特异性的合成增强子，并验证了其在果蝇胚胎中的功能	本文仅在果蝇胚胎中验证了合成增强子的功能，尚未在其他系统中进行验证	设计具有组织特异性的合成增强子，并验证其在果蝇胚胎中的功能	果蝇胚胎中的五个特定组织：中枢神经系统、表皮、肠道、肌肉和大脑	基因调控	NA	ATAC-seq	卷积神经网络（CNN）	基因组数据	40个合成增强子（每个组织8个）
12840	2024-12-11	Cell-type-directed design of synthetic enhancers 2024-Feb, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06936-2 PMID:38086419	研究论文	本文展示了深度学习模型可以用于高效设计合成、细胞类型特异性的增强子，并详细追踪增强子特征	利用深度学习模型设计合成增强子，并创建了针对两种细胞类型的'双码'增强子和小于50个碱基对的全功能最小增强子	NA	解码增强子的调控逻辑，理解时空基因表达在增强子序列中的编码细节	果蝇大脑中的肯尼森细胞和胶质细胞，以及人类增强子	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列	使用转基因动物评估全合成增强子的功能