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
13621	2024-12-01	Ship detection using ensemble deep learning techniques from synthetic aperture radar imagery 2024-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80239-y PMID:39592646	研究论文	本文提出了一种基于YOLOv4和YOLOv5的集成模型eYOLO，用于从合成孔径雷达图像中检测船舶	采用加权框融合技术和广义交并比损失函数，提高了模型对不同尺度船舶的检测能力	未提及	提高合成孔径雷达图像中多尺度船舶检测的准确性	合成孔径雷达图像中的船舶	计算机视觉	NA	合成孔径雷达（SAR）	YOLO	图像	使用了一个开源的SAR-ship数据集进行验证
13622	2024-12-01	Modeling of Bayesian machine learning with sparrow search algorithm for cyberattack detection in IIoT environment 2024-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79632-4 PMID:39592667	研究论文	本文提出了一种新的贝叶斯机器学习与麻雀搜索算法结合的网络攻击检测技术，用于工业物联网环境中的网络安全	本文创新性地将贝叶斯机器学习与麻雀搜索算法结合，用于工业物联网网络攻击检测，并采用变色龙优化算法进行特征选择	NA	提高工业物联网网络中网络攻击检测的安全性	工业物联网网络中的网络攻击	机器学习	NA	贝叶斯机器学习、麻雀搜索算法、变色龙优化算法	贝叶斯信念网络	数据包	使用UNSWNB51和UCI SECOM数据集进行实验验证
13623	2024-12-01	Extraction and evaluation of features of preterm patent ductus arteriosus in chest X-ray images using deep learning 2024-11-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79361-8 PMID:39592675	研究论文	本研究利用深度学习模型从胸片图像中提取和评估早产儿动脉导管未闭的特征	本研究首次使用深度学习模型从胸片图像中提取与动脉导管未闭相关的特征，并通过GradCAM++可视化模型识别重要区域	本研究仅使用了胸片图像和临床特征进行预测，未考虑其他可能的影像学检查方法	旨在通过深度学习模型从胸片图像中提取和评估早产儿动脉导管未闭的特征，以辅助早期诊断	早产儿动脉导管未闭的胸片图像特征	计算机视觉	儿科疾病	深度学习	CNN	图像	4617张超声心动图和17,448张胸片图像
13624	2024-12-01	A deep learning based hybrid recommendation model for internet users 2024-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79011-z PMID:39592677	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合推荐模型HRS-IU-DL，用于提升互联网用户的个性化推荐效果	该模型创新性地结合了用户和物品的协同过滤、神经协同过滤、循环神经网络和基于内容的过滤，有效解决了数据稀疏、冷启动问题和个性化推荐需求	NA	提升推荐系统的准确性和相关性	互联网用户的个性化推荐	机器学习	NA	协同过滤、神经协同过滤、循环神经网络、基于内容的过滤	混合模型	文本	使用公开的Movielens 100k数据集进行评估
13625	2024-12-01	Audio-visual aesthetic teaching methods in college students' vocal music teaching by deep learning 2024-11-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80640-7 PMID:39592803	研究论文	研究探讨了在大学声乐教学中通过深度学习和STEAM教育原则培养学生的视听美学能力	提出了一个结合STEAM教育和深度学习的创新课程设计框架，并设计了一个三阶段教学过程模型	研究主要通过问卷调查评估教学效果，缺乏更深入的定量分析和长期跟踪研究	探索在大学声乐教学中通过深度学习和STEAM教育原则培养学生的视听美学能力	大学声乐教育中的学生	教育学	NA	深度学习	NA	问卷调查数据	NA
13626	2024-12-01	Deep learning model for the automated detection and classification of central canal and neural foraminal stenosis upon cervical spine magnetic resonance imaging 2024-Nov-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01489-w PMID:39593012	研究论文	本文提出了一种基于深度学习模型的方法，用于自动检测和分类颈椎磁共振成像中的中央管和神经孔狭窄	该模型能够自动检测和分类颈椎磁共振成像中的中央管和神经孔狭窄，提高了诊断的准确性和效率	NA	开发一种能够自动检测和分类颈椎磁共振成像中中央管和神经孔狭窄的深度学习模型	颈椎磁共振成像中的中央管和神经孔狭窄	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	NA
13627	2024-12-01	Virtual histopathology methods in medical imaging - a systematic review 2024-Nov-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01498-9 PMID:39593024	综述	本文综述了虚拟病理学在医学影像中的应用，探讨了其优势、局限性和临床应用	虚拟病理学利用机器学习、深度学习和图像处理等先进计算方法，提供了一种更一致和自动化的疾病诊断方法	本文指出了虚拟病理学方法在提高诊断准确性和效率方面需要进一步研究的重要领域	探讨虚拟病理学方法的优势、局限性和临床应用，并指出未来研究方向	虚拟病理学方法及其在医学影像中的应用	数字病理学	NA	机器学习、深度学习、图像处理	NA	图像	NA
13628	2024-12-01	Computer-assisted diagnosis for axillary lymph node metastasis of early breast cancer based on transformer with dual-modal adaptive mid-term fusion using ultrasound elastography 2024-Nov-26, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102472 PMID:39612691	研究论文	本文提出了一种基于双模态自适应中期融合的Transformer模型，用于辅助早期乳腺癌腋窝淋巴结转移的诊断	设计了一种新的深度学习框架DAMF-former，专注于腋窝区域而非原发肿瘤区域，并提出了自适应中期融合和自适应Youden指数方案来提高诊断性能	未提及具体限制	探索基于超声弹性成像的人工智能辅助诊断早期乳腺癌腋窝淋巴结转移的潜在解决方案	早期乳腺癌患者的腋窝淋巴结转移	计算机视觉	乳腺癌	超声弹性成像	Transformer	图像	未提及具体样本数量
13629	2024-12-01	ChemXTree: A Feature-Enhanced Graph Neural Network-Neural Decision Tree Framework for ADMET Prediction 2024-Nov-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01186 PMID:39497657	研究论文	本文介绍了一种名为ChemXTree的新型图神经网络-神经决策树框架，用于ADMET预测	ChemXTree结合了门控调制特征单元（GMFU）和神经决策树（NDT），显著提高了分子属性预测的准确性	NA	开发一种新的机器学习框架，以提高药物发现中分子属性预测的准确性	分子属性预测，特别是ADMET预测	机器学习	NA	图神经网络，神经决策树	图神经网络，神经决策树	分子数据	包括MoleculeNet和八个额外的药物数据库的基准数据集
13630	2024-12-01	miCGR: interpretable deep neural network for predicting both site-level and gene-level functional targets of microRNA 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae616 PMID:39592153	研究论文	本文提出了一种名为miCGR的可解释深度神经网络，用于预测微RNA（miRNA）的位点和基因水平的功能目标	miCGR采用2D卷积神经网络和增强的混沌游戏表示（CGR）来处理miRNA序列及其候选目标位点（CTS），能够识别序列中的功能基序，即使在原始序列中它们相距较远	NA	开发一种能够准确预测miRNA目标的深度学习框架，以支持基于miRNA的疾病治疗	miRNA及其在mRNA上的功能目标	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN	序列数据	NA
13631	2024-12-01	Toward Versatile Small Object Detection with Temporal-YOLOv8 2024-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24227387 PMID:39599163	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的小目标检测方法，通过利用视频中的时间信息和数据增强技术，显著提高了YOLOv8在小目标检测上的性能	本文创新性地利用了视频中的时间信息和针对小目标的数据增强技术，显著提升了YOLOv8在小目标检测上的准确性	本文使用的数据集主要来自民用和军事领域，可能限制了方法在其他领域的适用性	解决现有深度学习方法在小目标检测中的不足，提高检测准确性	小目标检测	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	视频	包含民用和军事对象的自建数据集
13632	2024-12-01	Multi-Scale 3D Cephalometric Landmark Detection Based on Direct Regression with 3D CNN Architectures 2024-Nov-20, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14222605 PMID:39594271	研究论文	本文提出了一种基于多尺度3D卷积神经网络（CNN）的直接回归方法，用于提高颅面CT图像中解剖标志点的检测精度	采用多尺度3D CNN架构和直接回归方法，解决了3D成像带来的网络复杂性和计算需求增加的问题	NA	提高颅面CT图像中解剖标志点的检测精度	颅面CT图像中的解剖标志点	计算机视觉	NA	3D卷积神经网络（CNN）	3D CNN	CT扫描图像	150例颅面外科手术患者的CT扫描数据，标注了30个解剖标志点
13633	2024-12-01	Lung and Colon Cancer Detection Using a Deep AI Model 2024-Nov-20, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16223879 PMID:39594834	研究论文	本文提出了一种基于1D卷积神经网络和挤压激励层的轻量级深度学习模型，用于高效检测肺癌和结直肠癌	本文提出了一种新的轻量级、参数高效的移动嵌入式深度学习模型，基于1D卷积神经网络和挤压激励层，实现了对肺癌和结直肠癌的100%准确检测	NA	开发一种高效的深度学习模型，用于早期和准确检测肺癌和结直肠癌	肺癌和结直肠癌的检测	数字病理学	肺癌	深度学习	1D卷积神经网络	图像	约0.35百万可训练参数和约6.4百万次浮点运算
13634	2024-12-01	A Deep Learning Model for Estimating the Quality of Bimetallic Tracks Obtained by Laser Powder-Directed Energy Deposition 2024-Nov-19, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma17225653 PMID:39597476	研究论文	本文研究了激光粉末定向能量沉积法制备Inconel 718-AISI 316L双金属组件过程中，工艺参数对双金属轨道尺寸、化学成分和显微硬度的影响	本文创新性地使用多层感知器深度学习模型来估计工艺参数与双金属轨道特性之间的关系	本文未详细讨论模型的泛化能力和实际应用中的表现	研究激光粉末定向能量沉积法制备双金属组件过程中工艺参数与材料特性的关系	Inconel 718和AISI 316L双金属轨道的尺寸、化学成分和显微硬度	机器学习	NA	激光粉末定向能量沉积	多层感知器	数值数据	包含激光功率、粉末进给速率、材料、骨架密度、尺寸特征、化学成分和显微硬度的数据集
13635	2024-12-01	Silent Speech Eyewear Interface: Silent Speech Recognition Method Using Eyewear and an Ear-Mounted Microphone with Infrared Distance Sensors 2024-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24227368 PMID:39599144	研究论文	本文提出了一种利用智能眼镜和耳挂式麦克风结合红外距离传感器进行无声语音识别的方法	首次提出了一种可轻松应用于智能眼镜设备的无声语音识别方法	研究仅限于特定数量的语音命令和特定场景下的识别准确性	开发一种适用于智能眼镜设备的无声语音交互方法	无声语音命令的识别	机器学习	NA	红外距离传感器	LSTM	时间序列传感器数据	5个短语音命令和10个长语音命令，以及21个语音命令的深度学习评估
13636	2024-12-01	Decoding Imagined Speech from EEG Data: A Hybrid Deep Learning Approach to Capturing Spatial and Temporal Features 2024-Nov-18, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life14111501 PMID:39598300	研究论文	本文提出了一种混合深度学习方法，通过将EEG数据转换为地形脑图来捕捉空间和时间特征，以识别想象中的英语单词	本文创新性地将EEG数据转换为地形脑图，并使用混合深度学习模型（3DCNN和RNN的组合）来捕捉EEG信号的时空特征	尽管实验结果显示了该方法的有效性，但平均准确率仅为77.8%，仍有提升空间	研究如何从EEG数据中捕捉空间和时间特征，以识别想象中的语言活动	EEG信号及其转换后的地形脑图	机器学习	NA	EEG	3DCNN和RNN	EEG信号	NA
13637	2024-12-01	Multi-Task Water Quality Colorimetric Detection Method Based on Deep Learning 2024-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24227345 PMID:39599121	研究论文	提出了一种基于深度学习的多任务水质比色检测方法	该方法通过改进YOLOv8n模型，引入了多尺度分组特征融合模块、大分离核注意力-空间金字塔池化-快速模块和分组归一化细节卷积检测头，实现了更高的检测精度和更低的计算负载	NA	旨在提高水质比色检测的自动化程度和检测精度	水质比色检测	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8n	图像	包含不同光照条件下的比色传感器数据的数据集
13638	2024-12-01	Automated Structural Bolt Micro Looseness Monitoring Method Using Deep Learning 2024-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24227340 PMID:39599117	研究论文	本文提出了一种利用深度学习进行结构螺栓微松动监测的自动化方法	引入了批量归一化方法，使得建立的批量归一化堆叠自编码器（BNSAEs）模型能够快速有效地收敛	NA	解决飞机发动机关键部件螺栓松动检测中的复杂机制模型建立困难、早期松动识别困难以及非线性和非平稳特征提取困难的问题	飞机发动机关键部件的螺栓连接结构和法兰连接结构	机器学习	NA	深度学习	批量归一化堆叠自编码器（BNSAEs）	信号	两个关键部件的螺栓连接结构和法兰连接结构
13639	2024-12-01	Prediction and Elimination of Physiological Tremor During Control of Teleoperated Robot Based on Deep Learning 2024-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24227359 PMID:39599135	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的EEMD-IWOA-LSTM模型，用于预测和消除远程操作机器人控制过程中的生理性震颤	本文创新性地使用EEMD分解策略将手部生理性震颤分解为多个固有模态分量，并通过LSTM神经网络和IWOA优化模型，提高了震颤预测的准确性	NA	提高远程操作机器人控制过程中的精度	生理性震颤的预测和消除	机器学习	NA	EEMD分解策略	LSTM神经网络	生理性震颤曲线	两个示例
13640	2024-12-01	Mask-Guided Spatial-Spectral MLP Network for High-Resolution Hyperspectral Image Reconstruction 2024-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24227362 PMID:39599138	研究论文	本文提出了一种基于掩码引导的空间-光谱多层感知器网络，用于高分辨率高光谱图像重建	设计了一个轻量级的MLP块来捕捉非局部相似性和长程依赖性，并引入了一个基于注意力的掩码建模模块，实现了空间-光谱自适应的退化表示	NA	提高高光谱图像重建的准确性和效率	高光谱图像	计算机视觉	NA	深度学习	MLP	图像	基准高光谱数据集