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
13561	2024-11-07	A spatiotemporal correlation and attention-based model for pipeline deformation prediction in foundation pit engineering 2024-Nov-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-77601-5 PMID:39488572	研究论文	提出了一种基于时空相关性和注意力机制的模型，用于基坑工程中管道变形预测	引入了注意力机制来调整预测中提取的时空特征的可训练权重，并利用卷积神经网络提取监测点之间的空间依赖性，以及双向长短期记忆网络提取时间特征	未提及	提高基坑工程中邻近管道变形预测的准确性	基坑工程中的管道变形	机器学习	NA	卷积神经网络、双向长短期记忆网络	CNN、LSTM	时间序列	一个真实世界的地铁项目
13562	2024-11-07	A deep learning approach for ovarian cancer detection and classification based on fuzzy deep learning 2024-11-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-75830-2 PMID:39488573	研究论文	本文提出了一种基于模糊深度学习的卵巢癌检测和分类系统	结合深度学习和模糊逻辑进行卵巢癌分类	NA	开发一种自动化且标准化的系统，用于早期检测和分类卵巢癌	卵巢癌的病理全切片图像	计算机视觉	卵巢癌	深度学习	ResNet-50	图像	288张苏木精-伊红染色（H&E）全切片图像，来自78名患者
13563	2024-11-07	Enhancing runoff predictions in data-sparse regions through hybrid deep learning and hydrologic modeling 2024-Nov-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-77678-y PMID:39488589	研究论文	本文介绍了一种结合深度学习和水文模型的混合模型，用于提高数据稀缺地区径流预测的准确性	本文创新性地将Informer深度学习模型与WRF-Hydro水文模型结合，通过迁移学习填补数据空白，显著提高了径流预测的精度	NA	提高数据稀缺地区径流预测的准确性	Chaersen Basin地区的径流预测	机器学习	NA	深度学习	Informer模型与WRF-Hydro模型	水文数据	使用了CAMELS数据集进行训练，并在Chaersen Basin地区进行预测
13564	2024-11-07	Predicting removal of arsenic from groundwater by iron based filters using deep neural network models 2024-Nov-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76758-3 PMID:39488582	研究论文	研究利用深度神经网络模型预测铁基滤料去除地下水中砷的效果	首次应用深度学习神经网络模型优化铁基滤料去除砷和其他污染物的效果	研究样本量较小，仅基于20个铁改性陶瓷滤料的现场表现数据	开发深度学习神经网络模型，预测铁基滤料去除地下水中砷和其他污染物的效果	铁基滤料去除地下水中砷和其他污染物的效果	机器学习	NA	深度学习神经网络	深度神经网络	数值数据	20个铁改性陶瓷滤料的现场表现数据，通过三次样条插值扩展到1600个插值数据点
13565	2024-11-07	An Integrated Nomogram Combining Deep Learning and Radiomics for Predicting Malignancy of Pulmonary Nodules Using CT-Derived Nodules and Adipose Tissue: A Multicenter Study 2024-Nov, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.70372 PMID:39494854	研究论文	本研究构建了一个结合深度学习和放射组学的临床列线图（DLRCN），用于预测肺结节的恶性程度	本研究首次将脂肪组织放射组学特征与深度学习特征和临床特征结合，显著提高了预测性能	NA	构建一个用于预测肺结节恶性程度的深度学习放射组学临床列线图	肺结节的恶性程度预测	数字病理学	肺癌	深度学习	列线图	图像	1098名患者，肺结节大小为6-30mm，来自3个中心
13566	2024-11-07	Domain transformation using semi-supervised CycleGAN for improving performance of classifying thyroid tissue images 2024-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03061-x PMID:38238492	研究论文	本文提出了一种使用半监督CycleGAN进行域转换的方法，以提高甲状腺组织图像分类的性能	本文提出了一种改进的CycleGAN方法，考虑了类别的特征分布，以进行适当的域转换，并解决了数据不平衡问题	NA	提高甲状腺组织图像分类的性能	甲状腺组织图像	计算机视觉	甲状腺癌	CycleGAN	CycleGAN	图像	涉及两个医疗机构的数据集
13567	2024-11-07	Hybrid representation-enhanced sampling for Bayesian active learning in musculoskeletal segmentation of lower extremities 2024-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03065-7 PMID:38282095	研究论文	本研究提出了一种混合表示增强采样策略，用于在贝叶斯主动学习框架下减少下肢肌肉骨骼分割任务中的标注工作量	本研究结合了密度和多样性标准，在不确定性基础的贝叶斯主动学习框架中优化采样策略，以提高标注效率	本研究未提及具体的局限性	减少深度学习模型在自动分割任务中的手动标注工作量	下肢MRI和CT图像中的股骨、骨盆、骶骨、股四头肌、腘绳肌、内收肌、缝匠肌和髂腰肌的分割	计算机视觉	NA	贝叶斯主动学习	U-net	图像	两个下肢MRI和CT图像数据集
13568	2024-11-07	Fractional gradient optimized explainable convolutional neural network for Alzheimer's disease diagnosis 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39037 PMID:39498007	研究论文	本文提出了一种基于分数阶梯度优化的可解释卷积神经网络，用于阿尔茨海默病的诊断	引入了一种未探索的池化技术和增强的特征提取机制，采用分数阶优化方法实现自适应学习和快速收敛，并提供了一种可解释的方法来证明模型的透明性	未提及	开发一种准确、高效且可解释的深度学习模型，用于阿尔茨海默病的诊断	阿尔茨海默病	计算机视觉	神经退行性疾病	卷积神经网络	CNN	图像	使用标准ADNI数据集
13569	2024-11-07	Evaluation of asphalt anti-cracking performance of SBS polymer with SCB method and deep learning 2024-Oct-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39613 PMID:39498054	研究论文	本研究提出了一种辅助方法，用于高速公路主要劣化问题之一的裂缝自动检测，并使用Attention SegNet架构的图像处理方法研究了热拌沥青的裂缝形成	本研究结合了SBS聚合物添加剂和深度学习技术，提出了一种新的方法来评估沥青的抗裂性能	本研究主要集中在低温和中温条件下的裂缝检测，未涵盖所有可能的温度范围	评估SBS聚合物在不同温度和添加剂比例下对沥青抗裂性能的影响，并利用深度学习技术进行裂缝检测	热拌沥青、SBS聚合物添加剂、不同温度和添加剂比例下的裂缝检测	计算机视觉	NA	图像处理	Attention SegNet	图像	使用2%、3%和4%比例的SBS改性50/70沥青制备的半圆形沥青试样
13570	2024-11-07	Resolution of tonic concentrations of highly similar neurotransmitters using voltammetry and deep learning 2024-Oct, Molecular psychiatry IF:9.6Q1 DOI:10.1038/s41380-024-02537-1 PMID:38664492	研究论文	本文开发了一种深度学习网络DiscrimNet，用于解析高时空分辨率和低组织损伤条件下体内环境中结构相似神经递质的浓度	DiscrimNet能够准确预测麻醉大鼠体内多巴胺、去甲肾上腺素和血清素的单次浓度，并能泛化到训练过程中未见过的电极数据	NA	开发一种能够在高时空分辨率和低组织损伤条件下解析体内环境中结构相似神经递质浓度的方法	多巴胺、去甲肾上腺素和血清素	机器学习	NA	伏安法	卷积自编码器	信号	麻醉大鼠
13571	2024-11-07	Automated Posterior Scleral Topography Assessment for Enhanced Staphyloma Visualization and Quantification With Improved Maculopathy Correlation 2024-Oct-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.10.41 PMID:39476086	研究论文	本文提出了一种利用深度学习自动提取眼球表面点并构建后巩膜地形图的方法，以增强后巩膜突出症的可视化和量化，并改善与黄斑病变的相关性	本文创新性地使用深度学习技术自动提取眼球表面点，并构建后巩膜地形图，以准确可视化和量化后巩膜突出症的位置和严重程度	本文的研究样本量较小，未来需要扩展到更多成像模态以提高临床应用	本文旨在定量表征高度近视眼的后巩膜形态，特别是后巩膜突出症	本文的研究对象是高度近视眼的后巩膜形态	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	NA	图像	102只眼，来自52名参与者
13572	2024-11-07	Development and effect of hybrid simulation program for nursing students: focusing on a case of pediatric cardiac catheterization in Korea: quasi-experimental study 2024-Oct, Child health nursing research DOI:10.4094/chnr.2024.020 PMID:39477234	研究论文	本文开发并评估了一种针对儿科心脏导管插入术的混合模拟程序，旨在提高护理学生的临床实践能力	本文创新性地结合了模拟器和标准化患者（SP），并使用深度学习分析程序来分析非言语沟通，以增强模拟训练的现实感	研究样本量较小，未来需要进一步扩大样本量以验证结果的普适性	开发和评估一种混合模拟程序，以提高护理学生在儿科心脏导管插入术中的临床实践能力	护理学生	NA	NA	深度学习	NA	NA	48名护理学生（实验组24名，对照组24名）
13573	2024-11-07	A Novel Framework for Multimodal Brain Tumor Detection with Scarce Labels 2024-Sep-26, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3467343 PMID:39325615	研究论文	本文提出了一种新的无监督学习框架Double-SimCLR，用于多模态脑肿瘤检测，通过对比学习和多模态注意力机制提高检测精度	引入双分支结构和自适应权重掩码技术，增强CT特征提取，并采用多模态注意力机制提升模型对显著信息的聚焦能力	未提及具体局限性	解决多模态数据融合和标注数据稀缺的问题，提高脑肿瘤检测的精度和鲁棒性	脑肿瘤检测	计算机视觉	脑肿瘤	对比学习	Double-SimCLR	图像	未提及具体样本数量
13574	2024-11-07	Deep learning model for protein multi-label subcellular localization and function prediction based on multi-task collaborative training 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae568 PMID:39489606	研究论文	提出了一种基于多任务协同训练的深度学习模型DeepMTC，用于蛋白质的多标签亚细胞定位和功能预测	DeepMTC通过多任务协同训练消除了对已知基因本体（GO）数据库的依赖，并利用预训练语言模型和图变换器模块提高了预测准确性	NA	解决现有计算模型在蛋白质亚细胞定位预测中的局限性，提高预测准确性和可解释性	蛋白质的亚细胞定位和功能	机器学习	NA	深度学习	多任务协同训练模型	蛋白质序列	NA
13575	2024-11-07	Semi-supervised learning with pseudo-labeling compares favorably with large language models for regulatory sequence prediction 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae560 PMID:39489607	研究论文	本文提出了一种基于伪标签的半监督学习方法，用于预测调控序列，并展示了其与大型语言模型相比的优势	提出了一种基于伪标签的半监督学习方法，结合Noisy Student算法提高了伪标签数据的置信度预测，适用于训练任何神经网络架构	未提及	缓解监督学习在预测分子过程中因功能数据有限而面临的限制	非编码单核苷酸多态性的分子过程预测	机器学习	NA	半监督学习	神经网络架构	DNA序列	未提及具体数量，但提到利用了来自众多基因组的无标签DNA序列
13576	2024-11-07	Leveraging camera traps and artificial intelligence to explore thermoregulation behaviour 2024-Sep, The Journal of animal ecology IF:3.5Q1 DOI:10.1111/1365-2656.14139 PMID:39039745	研究论文	研究利用相机陷阱和人工智能技术自动检测和分类动物的体温调节行为	开发了一种深度学习框架，用于自动检测和分类动物的体温调节行为，并评估了不同光照条件和标记颜色对分类效果的影响	研究仅使用了蜥蜴作为模型动物，未来研究可以扩展到其他物种	探索利用人工智能技术自动化监测动物的体温调节行为	蜥蜴的体温调节行为	计算机视觉	NA	深度学习	对象检测模型和图像分类模型	图像	使用了多种颜色标记的蜥蜴图像数据集
13577	2024-11-07	DEL-Thyroid: deep ensemble learning framework for detection of thyroid cancer progression through genomic mutation 2024-Jul-22, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-024-02604-1 PMID:39039464	研究论文	本文提出了一种基于深度集成学习的甲状腺癌基因突变检测框架	利用LSTM、GRU和Bi-LSTM等深度学习技术构建集成学习模型，以早期检测甲状腺癌基因突变	NA	开发一种能够早期检测甲状腺癌基因突变的深度学习模型	甲状腺癌基因突变	机器学习	甲状腺癌	深度学习	集成学习模型	基因数据	633个样本，包含969个突变，涉及41个基因
13578	2024-11-07	Development and validation of AI-derived segmentation of four-chamber cine cardiac magnetic resonance 2024-Jul-12, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-024-00477-7 PMID:38992116	研究论文	开发并验证了一种基于人工智能的四腔心脏磁共振成像分割模型	首次使用深度学习算法进行四腔心脏磁共振成像的自动分割，并提出了校正因子以减少系统偏差	四腔分割对左心室和右心室体积的估计低于实际短轴分割结果	开发一种自动化的深度学习模型，用于四腔心脏磁共振成像的时间分辨分割	四腔心脏磁共振成像的自动分割和校正	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	图像	训练集包含814个受试者，验证集包含101个受试者
13579	2024-11-07	Deep learning promoted target volumes delineation of total marrow and total lymphoid irradiation for accelerated radiotherapy: A multi-institutional study 2024-Jul, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2024.103393 PMID:38852363	研究论文	研究开发了一种混合神经网络模型，用于加速放射治疗中全骨髓和全淋巴照射的目标体积勾画	提出了一个新颖的双编码器对齐网络（DEA-Net），用于自动和快速的多类临床目标体积分割	NA	开发一种能够准确、自动和快速分割多类临床目标体积的混合神经网络模型	全骨髓照射（TMI）和全骨髓及淋巴照射（TMLI）的目标体积勾画	机器学习	NA	深度学习	双编码器对齐网络（DEA-Net）	CT图像	46名内部机构患者用于训练，39名内部和外部患者用于独立评估
13580	2024-11-07	AI-based classification of three common malignant tumors in neuro-oncology: A multi-institutional comparison of machine learning and deep learning methods 2024-May, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2023.08.007 PMID:37652263	研究论文	比较机器学习和深度学习方法在神经肿瘤学中三种常见恶性肿瘤分类中的表现	首次多机构比较机器学习和深度学习在三种常见恶性肿瘤分类中的表现	研究仅限于三种特定类型的肿瘤，且样本量有限	评估机器学习和深度学习在三种常见恶性肿瘤分类中的性能	神经肿瘤学中的三种常见恶性肿瘤：胶质母细胞瘤、颅内转移性疾病和原发性中枢神经系统淋巴瘤	机器学习	神经肿瘤	多参数MRI图像处理	3D卷积神经网络	图像	训练集502例，验证集86例