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
13481	2024-08-05	Active Discovery of the Allosteric Inhibitor Targeting Botrytis cinerea Chitinase Based on Neural Relational Inference for Food Preservation 2024-Jul-24, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.4c03023 PMID:39003764	研究论文	本文介绍了一种基于神经关系推理的活性发现方法，以寻找针对Botrytis cinerea几丁质酶的别构抑制剂。	利用深度学习神经关系推理框架主动识别了2-乙酰萘酮作为一种新的别构抑制剂。	暂无明显说明的限制因素	开发针对耐药性病原体的食品保存剂。	Botrytis cinerea几丁质酶及其抑制剂。	机器学习	NA	深度学习	神经关系推理	化学活性实验数据	使用了樱桃番茄的感染模型进行实验
13482	2024-08-05	Multi-reader multiparametric DECT study evaluating different strengths of iterative and deep learning-based image reconstruction techniques 2024-Jul-24, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10974-3 PMID:39046499	研究论文	本研究对多参数双能计算机断层扫描(DECT)图像的重建进行了多读者比较	引入深度学习图像重建(DLIR)与标准自适应统计迭代重建(V)的比较，发现DLIR在图像质量上具有明显优势	未能找到ASIR-V和DLIR组在衰减值方面的显著差异	评估多参数DECT图像在不同强度下的重建技术的效果	接受门静脉相位腹部CT的100名患者	数字病理学	NA	深度学习图像重建(DLIR)	NA	图像	100名患者
13483	2024-08-05	SaccpaNet: A Separable Atrous Convolution-based Cascade Pyramid Attention Network to Estimate Body Landmarks Using Cross-modal Knowledge Transfer for Under-blanket Sleep Posture Classification 2024-Jul-23, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3432195 PMID:39042546	研究论文	本研究提出了一种基于深度相机的睡姿监测与分类系统，用于家庭或社区使用	提出了SaccpaNet，通过可分离的空洞卷积和金字塔注意力结构来处理毯子干扰问题，并引入了后验数据增强技术以增强模型的鲁棒性	该研究的参考数据主要基于150名参与者，可能限制了结果的广泛适用性	开发一种有效的睡姿评估方法，能够在卧室环境中克服传统多导睡眠监测的局限性	150名参与者在四种毯子条件下执行七种睡姿	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	深度图像	150名参与者
13484	2024-08-05	Comprehensive Production Index Prediction Using Dual-Scale Deep Learning in Mineral Processing 2024-Jul-23, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3421570 PMID:39042548	研究论文	本文提出了一种双尺度深度学习网络以预测矿物加工中的综合生产指数（CPI）。	引入了高频和低频单元的双尺度深度学习架构，改善了CPI的预测准确性。	NA	提升矿物加工中决策者对生产状况的评估能力。	综合生产指数（CPI），受人类操作和工业过程影响。	机器学习	NA	深度学习（DL）	双尺度深度学习网络	工业数据	通过在线工业实验验证了本方法
13485	2024-08-05	Learning a Hand Model from Dynamic Movements Using High-Density EMG and Convolutional Neural Networks 2024-Jul-23, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3432800 PMID:39042539	研究论文	本文提出了一种深度学习方法，可以将前臂肌肉的电生理活动解码为手的运动	该方法通过高带宽sEMG信号和卷积神经网络实现了对手部运动的准确估计，超越了文献中报道的类似网络的表现	研究仅在健康参与者中进行，可能不适用于特定的患者群体或较大样本量的研究	研究手部肌肉信号与手部运动之间的关系，以改善辅助手设备的控制	13名健康参与者的手部运动和肌肉活动数据	机器学习	NA	高密度sEMG	卷积神经网络	运动学和动力学数据	13名健康参与者
13486	2024-08-05	Deep Learning for Predicting the Difficulty Level of Removing the Impacted Mandibular Third Molar 2024-Jul-22, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.06.021 PMID:39043529	研究论文	本研究开发并评估了一种基于计算机辅助可视化的深度学习系统，该系统使用全景X光图预测手术去除阻生下颌第三磨牙的难度等级	创新点在于创建了一个整合三种不同深度学习模型的系统来预测手术难度	研究仅基于回顾性数据，可能存在样本选择偏差	研究旨在改进阻生下颌第三磨牙的手术计划评估	研究对象为2021-2023年期间在大学牙科医院就诊的784名患者的1367张阻生下颌第三磨牙影像	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet101V2, RetinaNet, Vision Transformer	图像	1367张阻生下颌第三磨牙影像
13487	2024-08-05	Fine-grained knowledge about manipulable objects is well-predicted by contrastive language image pre-training 2024-Jul-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.110297 PMID:39040066	研究论文	本研究展示了CLIP-ViT模型在细粒度可操作物体知识的逼近能力	本研究展示了CLIP-ViT在预训练过程中使用多模态数据相较于单一图像数据集的优势	未涉及人类独特的行为维度的直接比较	探讨深度学习模型在识别可操纵物体的细粒度知识方面的能力	针对可操控物体的知识进行细粒度组织和预测	计算机视觉	NA	CLIP-ViT	多模态网络	图像和文本	大规模和多样化的图像-文本对
13488	2024-08-05	Deep learning for automated scoring of immunohistochemically stained tumour tissue sections - Validation across tumour types based on patient outcomes 2024-Jul-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e32529 PMID:39040241	研究论文	本文旨在开发深度学习模型以自动评分免疫组化染色的肿瘤组织切片，并与手动评分的临床相关蛋白进行比较	该研究展示了深度学习模型在不同肿瘤类型中自动评分的有效性，提供了手动评分的有效替代方案	研究可能未涵盖所有类型的肿瘤，且模型的泛化能力需进一步验证	研究目的是开发和验证深度学习模型以提高免疫组化评分的效率和准确性	研究对象包括多个癌症患者群体，包括结肠癌、前列腺癌、乳腺癌和子宫内膜癌	数字病理学	前列腺癌、乳腺癌、结肠癌、子宫内膜癌	深度学习	卷积神经网络(CNN)	图像	涉及五个癌症患者群体的样本
13489	2024-08-05	Efficient colorectal polyp segmentation using wavelet transformation and AdaptUNet: A hybrid U-Net 2024-Jul-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e33655 PMID:39040380	研究论文	本文提出了一种基于AdaptUNet的混合U-Net模型，用于高效的结直肠息肉分割	采用自定义的U-Net架构和小波变换来改善息肉分割的准确性	NA	提高结直肠息肉在内镜图像中的早期检测能力	结直肠息肉的分割	计算机视觉	结直肠癌	小波变换	AdaptUNet	图像	使用Hyper Kvasir分割图像数据集进行训练
13490	2024-08-05	Key factor screening in mouse NASH model using single-cell sequencing combined with machine learning 2024-Jul-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e33597 PMID:39040415	研究论文	本研究通过单细胞RNA测序和机器学习分析非酒精性脂肪性肝炎（NASH）相关的基因	结合单细胞RNA测序与机器学习，发现与NASH相关的关键基因，提供新的治疗靶点	研究未提及样本的多样性和外部验证的必要性	识别与非酒精性脂肪性肝炎进展密切相关的基因	研究对象为小鼠NASH模型中的细胞群体	数字病理学	非酒精性脂肪性肝炎	单细胞RNA测序	卷积神经网络	基因数据	NA
13491	2024-08-05	The construction of urban cultural and creative industries using deep learning and information management 2024-Jul-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e33787 PMID:39040397	研究论文	本研究探讨了中国城市文化创意产业（CCI）的发展及其影响因素	构建了基于LSTM算法的文化和创意推荐模型，并揭示了可持续盈利和文化影响因素对CCI发展的重要性	研究主要集中在城市A，缺乏其他城市的详细案例分析	探讨和分析城市文化创意产业的发展动态	以城市A为研究对象，比较分析多个城市的CCI发展	数字创意产业	NA	深度学习与信息管理	LSTM	发展数据	2021年各城市相关发展数据
13492	2024-08-05	The educational resource management based on image data visualization and deep learning 2024-Jul-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e32972 PMID:39040365	研究论文	本研究通过结合图像数据可视化技术与深度学习中的卷积神经网络（CNN）优化教育资源管理系统（ERMS）	提出了优化的CNN模型和系统架构，通过实验数据验证了模型的合理性，并显著提高了性能指标	无明显的局限性说明	优化教育资源管理系统，提高资源定位的准确性和利用效率	教育资源管理系统及其相关的图像数据可视化技术和CNN应用	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	使用了MNIST数据集和CIFAR-10数据集进行实验
13493	2024-08-05	Deep learning for predicting circular retinal nerve fiber layer thickness from fundus photographs and diagnosing glaucoma 2024-Jul-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e33813 PMID:39040392	研究论文	该研究提出了一种新的深度学习方法，通过眼底照片预测视神经纤维层厚度并诊断青光眼	建立了一种基于局部图像的深度学习方法，以提供眼底照片中视神经纤维层厚度的全面定量信息	未提及具体的局限性	旨在自动预测视神经纤维层厚度并基于该预测信息诊断青光眼	研究对象为1196名参与者的1403只眼睛的眼底照片和光学相干断层扫描（OCT）	计算机视觉	青光眼	深度学习（DL），光学相干断层扫描（OCT）	残差深度神经网络	图像	1403对眼底照片和OCT视神经纤维层厚度扫描
13494	2024-08-05	Assessing Chlorophyll-a Variations in Caspian Sea during the COVID-19 Pandemic 2024-Jul-04, Bulletin of environmental contamination and toxicology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00128-024-03914-w PMID:38960950	研究论文	本文评估了COVID-19疫情期间里海沿岸水质变化，特别是伊朗海岸线的氯ophyll-a浓度的变化	研究新颖地使用深度学习算法对疫情期间氯ophyll-a的变化进行了预测和分析	未探讨其他环境因素对氯ophyll-a浓度变化的影响	研究COVID-19疫情对里海沿岸城市水质的影响与变化	研究对象是2020年至2023年期间的里海沿岸氯ophyll-a浓度数据	数字病理学	NA	MODIS-AQUA卫星数据与深度学习算法	长短期记忆网络	水质数据	使用2015年至2023年的卫星氯ophyll-a数据
13495	2024-08-05	Machine learning and deep learning approaches for enhanced prediction of hERG blockade: a comprehensive QSAR modeling study 2024-Jul, Expert opinion on drug metabolism & toxicology IF:3.9Q1 DOI:10.1080/17425255.2024.2377593 PMID:38968091	研究论文	本文主要研究如何通过机器学习和深度学习方法提高hERG通道阻断的预测能力	引入了新的深度学习算法来提升已有QSAR模型的准确性	外部验证结果的部分MCC值与已报告模型相近，表明需要进一步优化模型	旨在提高对药物心脏安全性问题的预测能力，特别是hERG通道的阻断	使用大规模训练数据集构建和评估多种QSAR模型	机器学习	心血管疾病	QSAR建模	集成模型	数据集	多个训练和外部数据集
13496	2024-08-05	Multi-Plexus Nonperfusion Area Segmentation in Widefield OCT Angiography Using a Deep Convolutional Neural Network 2024-Jul-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.7.15 PMID:39023443	研究论文	本研究旨在训练和验证卷积神经网络以分割宽场光学相干断层扫描血管造影中的非灌注区域	采用深度卷积神经网络结合并行U-Net模块，能够准确检测多个视网膜血管丛的非灌注区域	该研究未提及可能存在的数据集限制或外部验证	提高糖尿病视网膜病变的诊断准确性	包括202名糖尿病视网膜病变患者和39名健康参与者的样本	数字病理学	糖尿病视网膜病变	OCTA	深度卷积神经网络	图像	共202名糖尿病视网膜病变患者和39名健康参与者
13497	2024-08-05	Recent progress in machine learning approaches for predicting carcinogenicity in drug development 2024-Jul, Expert opinion on drug metabolism & toxicology IF:3.9Q1 DOI:10.1080/17425255.2024.2356162 PMID:38742542	评论	本综述探讨了机器学习在药物开发中的致癌性预测的变革性影响	强调了机器学习方法在克服数据解释、伦理考虑和法规接受方面的挑战上的重要性	传统方法如体内啮齿动物生物测定和体外测定存在局限性和资源强度	研究机器学习在药物开发安全评估中的应用	涵盖了药物开发安全评估各个方面的机器学习、深度学习及其他人工智能方法	机器学习	NA	机器学习	深度学习	NA	NA
13498	2024-08-05	Prediction of radiologic outcome-optimized dose plans and post-treatment magnetic resonance images: A proof-of-concept study in breast cancer brain metastases treated with stereotactic radiosurgery 2024-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2024.100602 PMID:39040435	研究论文	本研究探讨了一种深度学习框架，用于预测在立体定向放射外科（SRS）治疗乳腺癌脑转移的放射治疗后影像。	提出了一种基于深度学习的前向与反向模型，可以从治疗前的影像和剂量映射中预测治疗后的影像和所需剂量。	样本量较小，仅涉及39名患者，可能限制了模型的泛化能力。	研究旨在优化乳腺癌脑转移患者的放射治疗剂量规划与影像预测。	研究对象为接受立体定向放射外科治疗的乳腺癌脑转移患者。	数字病理学	乳腺癌	深度学习	pix2pix	影像	39名患者的影像数据，包含1940个切片用于训练，437个切片用于测试
13499	2024-08-05	Discovery and development of macrocyclic peptide modulators of the cannabinoid 2 receptor 2024-Jun, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2024.107330 PMID:38679329	研究论文	本研究探讨了源自植物的环肽在大麻素2型受体上的作用	首次发现植物衍生的环状半胱氨酸结肽作为大麻素2型受体的配体，并展示其在药理学的潜力	研究主要集中在特定植物衍生的肽，可能限制了其普遍性和适用性	探索环肽作为大麻素2型受体调节剂的潜力，以发展新的炎症和纤维化治疗方法	植物衍生的环状半胱氨酸结肽和其在大麻素2型受体上的作用	药物开发	慢性炎症与纤维化	药理学指导的分级和肽组学	深度学习网络	生化稳定性和生物活性数据	来自九种植物的肽提取库
13500	2024-08-05	Ultrasensitive plasma-based monitoring of tumor burden using machine-learning-guided signal enrichment 2024-Jun, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-03040-4 PMID:38877116	研究论文	这篇文章介绍了一种新的ctDNA检测平台MRD-EDGE，可以提高肿瘤负担的监测灵敏度	该研究首次利用深度学习和ctDNA特征空间，将SNV信号增强提高约300倍，并减少了检测CNV所需的非整倍体程度	NA	提高低肿瘤比例情况下的ctDNA敏感性，实现精确的微小残留病和疗效监测	多种癌症类型中的微小残留病监测，尤其是肺癌和乳腺癌	数字病理学	肺癌	全基因组测序(WGS)	深度学习	NA	NA