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
13541	2024-12-01	Impact of uncertainty quantification through conformal prediction on volume assessment from deep learning-based MRI prostate segmentation 2024-Nov-29, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-024-01863-w PMID:39613981	研究论文	本文研究了通过保形预测（CP）量化深度学习（DL）前列腺分割算法的不确定性，并评估其对前列腺体积（PV）计算的影响	本文首次将保形预测应用于深度学习前列腺MRI分割，以提高前列腺体积评估的准确性和可靠性	研究仅限于377例多中心3-Tesla轴向T2加权MRI图像，样本量有限	评估保形预测在提高深度学习前列腺分割算法不确定性和前列腺体积计算准确性方面的效果	前列腺体积的计算和深度学习算法的不确定性	计算机视觉	前列腺癌	保形预测	深度学习模型	图像	377例多中心3-Tesla轴向T2加权MRI图像
13542	2024-12-01	Bio-inspired multi-dimensional deep fusion learning for predicting dynamical aerospace propulsion systems 2024-Nov-29, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-024-00327-9 PMID:39614122	研究论文	本文开发了一种名为TimeWaves的深度学习模型，用于预测动态航空推进系统，结合了全局趋势和局部变化的捕捉	本文创新性地采用了生物启发的多维深度融合学习方法，通过共享参数融合算法和双路学习工作流程，提高了对动态多尺度特征的感知能力	NA	开发一种能够快速准确预测动态系统的深度学习模型，以确保航空任务的安全性	动态航空推进系统，特别是火箭燃烧不稳定性的预测	机器学习	NA	傅里叶分析和小波分析	深度学习模型	时间序列	NA
13543	2024-12-01	Enhanced interpretable thyroid disease diagnosis by leveraging synthetic oversampling and machine learning models 2024-Nov-29, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02780-0 PMID:39614307	研究论文	本文提出了一种基于合成过采样和机器学习模型的增强可解释性甲状腺疾病诊断方法	本文提出的SNL（SMOTE-NC-LGBM）方法在甲状腺疾病诊断中表现出色，准确率高达0.96，并应用了可解释人工智能（XAI）机制来增强方法的透明度和可解释性	NA	旨在提出一种有效的人工智能方法用于早期甲状腺疾病的诊断	甲状腺疾病，包括甲状腺功能亢进和甲状腺功能减退	机器学习	甲状腺疾病	合成少数类过采样技术（SMOTE-NC）和轻梯度提升机（LGBM）	轻梯度提升机（LGBM）	数据集	3772名男女患者
13544	2024-12-01	Evaluation of a deep learning software for automated measurements on full-leg standing radiographs 2024-Nov-29, Knee surgery & related research IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s43019-024-00246-1 PMID:39614404	研究论文	评估一种基于深度学习的软件在全腿站立X光片上进行自动测量的效果	使用人工智能软件BoneMetrics进行自动测量，并与专家手动测量进行比较，展示了其在骨科放射学中的应用潜力	研究仅限于全腿站立X光片的测量，未涉及其他类型的影像或测量	评估人工智能软件在全腿站立X光片上进行自动测量的准确性和可靠性	全腿站立X光片上的髋膝踝角、骨盆倾斜度、腿长、股骨长和胫骨长等关键解剖标志	计算机视觉	NA	人工智能	深度学习	图像	175张全腿站立X光片，来自167名患者（平均年龄49.9±23.6岁，103名女性和64名男性）
13545	2024-12-01	The optimization path of agricultural industry structure and intelligent transformation by deep learning 2024-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81322-0 PMID:39604536	研究论文	本研究通过应用深度学习算法和高级优化技术，开发了一种智能系统来优化农业产业结构并促进智能化转型	提出了结合卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和生成对抗网络的混合优化方法，显著提高了模型的全局搜索能力和局部收敛速度	NA	优化农业产业结构并促进智能化转型	农业产业结构优化和智能化转型	机器学习	NA	深度学习算法、遗传算法、粒子群优化	卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、生成对抗网络	图像、时间序列、合成数据	NA
13546	2024-12-01	A deep learning approach for automated scoring of the Rey-Osterrieth complex figure 2024-Nov-28, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.96017 PMID:39607424	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于自动评分Rey-Osterrieth复杂图形（ROCF）	利用深度学习架构自动化记忆缺陷评分，模型表现优于在线评分者和临床医生	NA	开发一种自动化工具，用于客观、可靠且高效地评估ROCF测试中的表现	Rey-Osterrieth复杂图形（ROCF）的手绘图	机器学习	NA	深度学习	多头部卷积神经网络	图像	超过20,000份手绘ROCF图，来自患有各种神经和精神疾病的患者及健康参与者
13547	2024-12-01	Advances in MRI-based Deep Learning for diagnosis and prognostic evaluation of endometrial cancer 2024-Nov-28, Asian journal of surgery IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.asjsur.2024.11.126 PMID:39613636	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
13548	2024-12-01	A novel interpretable deep learning-based computational framework designed synthetic enhancers with broad cross-species activity 2024-Nov-27, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkae912 PMID:39420601	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的可解释计算框架DREAM，用于设计具有广泛跨物种活性的合成增强子	DREAM框架能够从大量的增强子筛选数据中揭示细微而复杂的模式，实现先进的基于序列的增强子活性预测，并突出显示与强增强子活性相关的关键序列特征	NA	开发一种新的深度学习方法，用于设计具有特定属性的合成增强子，以应用于生物合成工程和基因治疗	合成增强子的设计和跨物种功能	机器学习	NA	深度学习	NA	序列数据	NA
13549	2024-12-01	Deep learning revealed the distribution and evolution patterns for invertible promoters across bacterial lineages 2024-Nov-27, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkae966 PMID:39460615	研究论文	本文介绍了一种名为DeepInverton的深度学习模型，用于识别细菌中的可逆启动子（invertons），并分析了其在不同细菌谱系中的分布和进化模式	首次使用深度学习模型DeepInverton在不需要测序读取的情况下识别可逆启动子，并揭示了其在病原体中的丰富性及其在环境适应中的作用	NA	研究可逆启动子在细菌中的分布和进化模式	细菌基因组和宏基因组中的可逆启动子	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因组和宏基因组数据	分析了68,733个细菌基因组和9,382个宏基因组，识别出超过200,000个非冗余的可逆启动子
13550	2024-12-01	Deep learning-assisted single-atom detection of copper ions by combining click chemistry and fast scan voltammetry 2024-Nov-27, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54743-8 PMID:39604355	研究论文	本文开发了一种电化学传感器，通过结合点击化学和快速扫描伏安法，实现了对铜离子的单原子检测	本文提出了一种基于功能化纳米材料和快速扫描伏安法的多信号放大策略，并结合深度学习方法，实现了对铜离子的敏感检测和单原子检测	NA	开发一种能够敏感检测和单原子检测铜离子的电化学传感器	铜离子	机器学习	NA	快速扫描伏安法	卷积神经网络	伏安图	0.2 amol L 铜离子
13551	2024-12-01	Joint variation and ZhuYin dataset for Traditional Chinese document enhancement 2024-Nov-27, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04146-7 PMID:39604400	研究论文	本文介绍了一个名为“Joint Variation and ZhuYin dataset (JVZY)”的新数据集，用于传统中文文档增强	该数据集包含了20,000张图像和192万个字，涵盖了多种文档退化特征，并包括传统中文中的独特音标符号，以满足特定的本地化需求	NA	构建一个持续发展的资源，专门针对传统中文文档增强的多样化需求	传统中文文档及其退化特征	自然语言处理	NA	深度学习	NA	图像	20,000张图像和192万个字
13552	2024-12-01	Automated brain tumor recognition using equilibrium optimizer with deep learning approach on MRI images 2024-11-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80888-z PMID:39604452	研究论文	本文提出了一种基于均衡优化器和深度学习方法的自动脑肿瘤识别技术，用于MRI图像分析	本文创新性地结合了均衡优化器和深度学习方法，使用SE-ResNet50模型提取特征向量，并通过堆叠自编码器模型进行脑肿瘤检测	NA	开发一种高效的自动脑肿瘤识别技术，辅助医生进行精确诊断和治疗计划	脑肿瘤的分类、大小、侵袭性和位置	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	SE-ResNet50, 堆叠自编码器	图像	NA
13553	2024-12-01	A deep learning approach predicting the activity of COVID-19 therapeutics and vaccines against emerging variants 2024-Nov-27, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00471-0 PMID:39604453	研究论文	本文提出了一种深度学习方法，用于预测COVID-19治疗药物和疫苗对新兴变种的中和抗体活性变化	利用67,885个独特的SARS-CoV-2 Spike序列和7,069个体外实验数据，开发了一种深度学习模型，能够准确预测中和活性的变化	模型主要基于已有的数据进行训练和验证，可能无法完全捕捉到所有变种的复杂性	提高对SARS-CoV-2变种的抗体治疗效果的理解	COVID-19治疗药物和疫苗对新兴变种的中和抗体活性	机器学习	COVID-19	深度学习	深度学习模型	序列数据和实验数据	67,885个SARS-CoV-2 Spike序列和7,069个体外实验数据
13554	2024-12-01	Concurrent validity and test reliability of the deep learning markerless motion capture system during the overhead squat 2024-11-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79707-2 PMID:39604407	研究论文	研究了基于深度学习的无标记运动捕捉系统在头顶深蹲运动中的同时效度和测试重测信度	开发了一种基于深度学习的无标记运动捕捉系统Ergo，旨在解决传统基于标记的光学运动捕捉系统在数据采集和分析中的耗时和劳动密集问题	未提及	评估Ergo系统在头顶深蹲运动中测量全身关节运动学数据的同时效度和测试重测信度	Ergo系统的全身关节运动学数据	计算机视觉	NA	深度学习	NA	时间序列数据	未提及具体样本数量
13555	2024-12-01	A lightweight deep learning method to identify different types of cervical cancer 2024-11-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79840-y PMID:39604499	研究论文	本文提出了一种轻量级深度学习方法CCanNet，用于高效识别不同类型的宫颈癌	本文提出了一种名为CCanNet的新型轻量级深度学习模型，结合了挤压块、残差块和跳层连接，显著提高了宫颈癌类型识别的准确性	NA	研究目的是开发一种高效的宫颈癌类型识别方法	研究对象是不同类型的宫颈癌	机器学习	宫颈癌	深度学习	CCanNet	图像	使用了SipakMed数据集
13556	2024-12-01	Fault diagnosis of HVCB via the subtraction average based optimizer algorithm optimized multi channel CNN-SABO-SVM network 2024-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80954-6 PMID:39604573	研究论文	提出了一种基于多模态数据融合特征和减法平均优化器（SABO）的高压断路器（HVCB）操作机制故障诊断模型（多通道CNN-SABO-SVM，MCCSS）	使用多通道CNN网络提取和融合输入的二维数据特征，并引入SABO优化SVM的超参数，以提高在小样本数据场景下的诊断性能	未提及具体的局限性	提高在有限样本条件下深度学习方法对HVCB机械故障的诊断性能	高压断路器（HVCB）的机械故障诊断	计算机视觉	NA	多通道卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、减法平均优化器（SABO）	多通道CNN-SABO-SVM网络	二维数据	有限数据
13557	2024-12-01	Enhanced prediction of hemolytic activity in antimicrobial peptides using deep learning-based sequence analysis 2024-Nov-27, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-05983-4 PMID:39604856	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，用于预测抗菌肽（AMPs）的溶血活性	该模型在六个不同数据集上表现优异，超越了先前报道的方法，有助于开发具有降低溶血活性的新型抗菌肽	NA	解决抗菌肽临床应用中溶血活性限制的问题	抗菌肽的溶血活性预测	机器学习	NA	NA	CNN	序列	六个数据集：HemoPI-1, HemoPI-2, HemoPI-3, RNN-Hem, Hlppredfuse, 和 AMP-Combined
13558	2024-12-01	A deep learning based automatic two-dimensional digital templating model for total knee arthroplasty 2024-Nov-27, Knee surgery & related research IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s43019-024-00240-7 PMID:39605104	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的自动化二维数字模板模型，用于全膝关节置换术中的植入物尺寸预测	本文首次提出了一种基于人工智能的自动化植入物尺寸预测模型，用于全膝关节置换术的术前模板设计	模型的准确性略低于专业骨科医生的手动模板设计，且未涵盖所有可能的植入物尺寸	开发一种自动化的人工智能模型，用于全膝关节置换术的术前植入物尺寸预测	全膝关节置换术中的植入物尺寸预测	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	共使用了13,281张膝关节X光片进行模型训练，2,302张用于验证和测试，81例真实全膝关节置换术数据用于验证模型准确性
13559	2024-12-01	GABAergic amacrine cells balance biased chromatic information in the mouse retina 2024-Nov-26, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2024.114953 PMID:39509269	研究论文	研究了小鼠视网膜中GABA能无长突细胞如何平衡视网膜中的色度信息	系统调查了40多种GABA能无长突细胞类型的色度反应，并使用药理学和生物启发的深度学习模型探讨了抑制和兴奋如何塑造功能类型的属性	NA	探讨视网膜中色度信息的处理机制	小鼠视网膜中的GABA能无长突细胞	神经科学	NA	药理学和深度学习模型	深度学习模型	色度反应数据	40多种GABA能无长突细胞类型
13560	2024-12-01	Effective Alzheimer's disease detection using enhanced Xception blending with snapshot ensemble 2024-11-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80548-2 PMID:39587224	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的阿尔茨海默病检测方法，通过增强的Xception架构和快照集成技术，从脑部MRI图像中检测阿尔茨海默病	本文的创新点在于使用增强的Xception架构和快照集成技术，结合决策级融合策略和RF元学习器，提高了阿尔茨海默病检测的准确性	本文的局限性在于模型需要进一步推广到其他数据集以提高其泛化能力	本文的研究目的是提高阿尔茨海默病的早期检测准确性，以便为患者提供个性化治疗	本文的研究对象是阿尔茨海默病及其在脑部MRI图像中的表现	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	Xception	图像	NA