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
13661	2024-10-20	Multi-modal tumor segmentation methods based on deep learning: a narrative review 2024-Jan-03, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-23-818 PMID:38223046	综述	本文综述了基于深度学习的多模态肿瘤分割方法	本文总结了多模态数据融合方法和常见的深度学习网络结构，为未来研究提供了方向	本文主要基于过去五年的文献综述，未涉及实验验证	提供近期基于深度学习的多模态肿瘤分割方法的概述	多模态肿瘤分割方法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	78篇英文文献
13662	2024-10-20	Graph embedding on mass spectrometry- and sequencing-based biomedical data 2024-Jan-02, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-023-05612-6 PMID:38166530	综述	本文综述了图嵌入技术在基于质谱和测序的生物医学数据分析中的应用	探讨了图嵌入技术在生物网络数据分析中的实用性，特别是在蛋白质-蛋白质相互作用网络和药物功能预测中的应用	这些方法在计算上仍然要求较高	讨论图嵌入技术的原理及其在生物医学数据分析中的应用	基于质谱和测序实验的生物网络数据	机器学习	NA	图嵌入技术	深度学习算法	生物网络数据	NA
13663	2024-10-20	CAS Landslide Dataset: A Large-Scale and Multisensor Dataset for Deep Learning-Based Landslide Detection 2024-Jan-02, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-023-02847-z PMID:38168493	研究论文	本文介绍了CAS滑坡数据集，这是一个用于深度学习滑坡检测的大规模多传感器数据集	该数据集整合了来自九个地区的卫星和无人机数据，包含20,865张图像，旨在解决现有数据集在数据量、覆盖范围、传感器类型和分辨率方面的局限性	NA	开发一个精确且全面的数据集，以支持快速高效的滑坡识别	滑坡检测	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	20,865张图像
13664	2024-10-20	Discovery of novel ULK1 inhibitors through machine learning-guided virtual screening and biological evaluation 2024, Future medicinal chemistry IF:3.2Q3 DOI:10.1080/17568919.2024.2385288 PMID:39145469	研究论文	基于人工智能构建ULK1抑制剂的虚拟筛选模型，结合分子对接和生物评估筛选ULK1抑制剂	通过机器学习和深度学习模型结合分子对接和生物评估，从1300万种化合物中筛选出ULK1抑制剂	由于训练数据较少，机器学习模型显著优于深度学习模型	开发高效的ULK1抑制剂虚拟筛选模型	ULK1抑制剂的筛选和活性化合物的结合机制	机器学习	NA	分子对接、分子动力学	Naive Bayes	化合物	1300万种化合物
13665	2024-10-20	Detection of hand motion during cadaveric mastoidectomy dissections: a technical note 2024, Frontiers in surgery IF:1.6Q2 DOI:10.3389/fsurg.2024.1441346 PMID:39421406	技术笔记	评估深度学习手部运动检测器在尸体乳突切除术中优化手部运动和精度的潜力	使用深度学习手部运动检测器在尸体乳突切除术中测量手术运动，无需物理传感器	初步指标已开发用于评估乳突切除术中的手部运动，但需要进一步研究以扩展和验证这些指标	评估深度学习手部运动检测器在优化手术手部运动和精度方面的潜力	尸体乳突切除术中的手部运动	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习手部运动检测器	图像	三个尸体乳突切除术程序
13666	2024-10-20	WSSS-CRAM: precise segmentation of histopathological images via class region activation mapping 2024, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2024.1483052 PMID:39421560	研究论文	本文介绍了一种名为WSSS-CRAM的弱监督语义分割方法，通过类别区域激活映射实现病理图像的精确分割	提出了一种新的弱监督语义分割方法WSSS-CRAM，能够从图像级别的标注数据中获取详细的像素级标签，并通过类别特定的激活映射和条件随机场后处理来提高分割精度	目前仅在特定病理数据集上进行了验证，未来需要扩展到不同类型的组织图像以验证其泛化能力	开发一种能够快速、准确且自动分析病理图像的方法	病理图像的自动分析和分割	计算机视觉	NA	深度学习	弱监督语义分割模型	图像	NA
13667	2024-10-20	Machine Learning for Dynamic Prognostication of Patients With Hepatocellular Carcinoma Using Time-Series Data: Survival Path Versus Dynamic-DeepHit HCC Model 2024, Cancer informatics IF:2.4Q3 DOI:10.1177/11769351241289719 PMID:39421722	研究论文	比较了两种机器学习模型（Survival Path和Dynamic DeepHit）在肝细胞癌患者动态预后预测中的表现	首次比较了Survival Path和Dynamic DeepHit两种模型在肝细胞癌患者动态预后预测中的性能	研究仅限于肝细胞癌患者，且未探讨模型在其他癌症类型中的适用性	比较两种先进的机器学习模型在肝细胞癌患者动态预后预测中的表现	2511名肝细胞癌患者	机器学习	肝细胞癌	机器学习	Survival Path, Dynamic DeepHit	时间序列数据	2511名肝细胞癌患者
13668	2024-10-20	Experience of observation skill workshop intervention for ophthalmologists in fellowship training 2024, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.148008.2 PMID:39421757	研究论文	评估干预性工作坊对眼科住院医师观察技能的影响	通过工作坊干预显著提高了眼科住院医师的观察技能	仅限于特定批次的住院医师，且样本量较小	评估干预性工作坊对眼科住院医师观察技能的影响	34名眼科住院医师的观察技能	NA	NA	NA	NA	NA	34名眼科住院医师（21名女性，13名男性）
13669	2024-10-20	Automatic Detection and Classification of Modic Changes in MRI Images Using Deep Learning: Intelligent Assisted Diagnosis System 2024-Jan, Orthopaedic surgery IF:1.8Q2 DOI:10.1111/os.13894 PMID:37933461	研究论文	本研究探讨了基于单次多框检测器（SSD）和ResNet18网络的自动检测和分类Modic变化（MCs）在MRI图像中的表现，并验证了深度学习网络辅助检测分类MCs的可行性	本研究首次将SSD和ResNet18网络结合用于MRI图像中Modic变化的自动检测和分类，并比较了观察者间和观察者与分类器间的一致性	研究样本量较小，且仅限于天津医院的数据，可能影响模型的泛化能力	验证深度学习模型在MRI图像中自动检测和分类Modic变化的可行性，并评估其与医生诊断的一致性	Modic变化（MCs）在MRI图像中的自动检测和分类	计算机视觉	脊柱疾病	深度学习	单次多框检测器（SSD）和ResNet18网络	MRI图像	内部数据集包含140名患者，外部测试数据集包含28名患者
13670	2024-10-20	Deep Learning Enables Rapid Identification of a New Quasicrystal from Multiphase Powder Diffraction Patterns 2024-Jan, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202304546 PMID:37964402	研究论文	本文利用深度学习技术从多相粉末衍射图案中快速识别出一种新的准晶体	首次使用深度神经网络从多相粉末衍射图案中识别出准晶体，准确率超过92%	NA	开发一种快速技术，用于从粉末衍射图案中识别准晶体，以促进新准晶体的发现	Al-Si-Ru准晶体	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	粉末衍射图案	440个粉末衍射图案
13671	2024-10-20	A Respiratory Motion Prediction Method Based on LSTM-AE with Attention Mechanism for Spine Surgery 2024, Cyborg and bionic systems (Washington, D.C.) DOI:10.34133/cbsystems.0063 PMID:38188983	研究论文	本文提出了一种基于LSTM-AE与注意力机制的呼吸运动预测方法，用于脊柱手术中减少呼吸运动引起的脊椎移动对手术精度的影响	提出了一种新的深度学习架构，结合LSTM-AE与注意力机制，能够在少量数据集上进行训练，并实现实时性能	实验仅收集了俯卧位患者的麻醉状态下的数据，未涵盖其他手术体位和状态	开发一种能够适应不同患者的呼吸运动预测方法，以提高脊柱手术的准确性和安全性	脊柱手术中的呼吸运动预测	机器学习	NA	LSTM-AE与注意力机制	LSTM-AE	数据	俯卧位患者在全身麻醉下的数据
13672	2024-10-20	The Image-to-Physical Liver Registration Sparse Data Challenge: comparison of state-of-the-art using a common dataset 2024-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.1.015001 PMID:38196401	研究论文	本文比较了在肝脏图像到物理注册稀疏数据挑战中，使用共同数据集的多种最先进注册方法的性能	引入了图像到物理肝脏注册稀疏数据挑战，以评估和比较不同注册方法在共同数据集上的表现	软组织变形增加了从稀疏器官表面描述符中准确推断解剖对齐的难度	评估稀疏数据注册方法的性能，并识别有效的策略和局限性，以指导图像到物理注册算法的进一步发展	肝脏图像到物理注册的稀疏数据注册方法	计算机视觉	NA	图像到物理注册	NA	图像	112个注册场景，基于具有159个亚表面验证目标的组织模拟假体
13673	2024-10-20	Enhancing Generic Reaction Yield Prediction through Reaction Condition-Based Contrastive Learning 2024, Research (Washington, D.C.) DOI:10.34133/research.0292 PMID:38213662	研究论文	本文提出了一种基于反应条件对比学习的双向编码器表示转换器（BERT）模型，用于增强通用反应产率预测	通过反应条件对比学习和化学反应掩码语言建模预训练任务，提高了模型对反应条件的敏感性，并提出了新的评分函数用于多步合成路线的评估	NA	提高深度学习辅助合成规划（DASP）算法在实际场景中的实用性	化学反应产率预测	机器学习	NA	对比学习	BERT	文本	包含12种反应类别的通用反应产率数据集
13674	2024-10-20	Deep learning-based size prediction for optical trapped nanoparticles and extracellular vesicles from limited bandwidth camera detection 2024-Jan-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.501430 PMID:38223178	研究论文	本文提出了一种基于ResNet的方法，用于从有限带宽相机检测中准确预测光学陷阱中纳米颗粒和细胞外囊泡的大小	该方法通过模拟纳米颗粒的受限布朗运动时间序列数据进行训练，实验证明其优于现有的尺寸预测算法，并能在较短的测量时间内保持高精度	NA	开发一种新的方法，用于在光学陷阱中准确预测纳米颗粒和细胞外囊泡的大小	光学陷阱中的纳米颗粒和细胞外囊泡	计算机视觉	NA	光学捕获	ResNet	图像	临床细胞外囊泡样本
13675	2024-10-20	Outdoor Navigation Assistive System Based on Robust and Real-Time Visual-Auditory Substitution Approach 2023-Dec-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24010166 PMID:38203027	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和视觉-听觉替代方法的户外导航辅助系统，旨在帮助盲人安全有效地到达目的地	该系统结合了3D空间化声音和障碍物信息，通过惯性传感器、GPS数据和地图知识定义轨迹，并使用深度学习方法进行实时处理	NA	开发一种能够帮助盲人独立导航的辅助系统	盲人及其在户外环境中的导航能力	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	包含行人视角导航数据的多个数据集
13676	2024-10-20	A Survey of Sound Source Localization and Detection Methods and Their Applications 2023-Dec-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24010068 PMID:38202930	综述	本文综述了声源定位与检测方法及其应用	对基于传播模型和基于机器学习及深度学习技术的经典方法进行了分析	NA	为选择该领域最合适的方法提供有价值的资源	声源定位与检测方法	机器学习	NA	深度学习	NA	声音	NA
13677	2024-10-20	[Whole-brain parcellation for macaque brain magnetic resonance images based on attention mechanism and multi-modality feature fusion] 2023-Dec-20, Nan fang yi ke da xue xue bao = Journal of Southern Medical University DOI:10.12122/j.issn.1673-4254.2023.12.17 PMID:38189399	研究论文	提出了一种基于注意力机制和多模态特征融合的深度学习算法，用于猕猴脑部磁共振图像的全脑分割	引入了一种基于注意力机制的多模态特征融合模块（AMFF），有效整合了不同尺度和复杂度的多模态特征，显著提升了分割性能	NA	提高猕猴脑部磁共振图像全脑分割的准确性	猕猴脑部磁共振图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	注意力机制	图像	68只猕猴（年龄13至36个月）
13678	2024-10-20	A Binocular Vision-Based Crack Detection and Measurement Method Incorporating Semantic Segmentation 2023-Dec-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24010003 PMID:38202865	研究论文	提出了一种基于双目视觉的裂缝检测与测量方法，结合全卷积网络进行语义分割	采用双目立体视觉技术，提高了拍摄灵活性和图像采集效率，并引入了中心投影方案实现裂缝形态的三维重建	实验中裂缝宽度的相对测量误差范围较大，从-3.9%到36.0%	探索一种非接触式检测方法，提高检测的灵活性、效率和准确性	混凝土桥梁组件中的裂缝	计算机视觉	NA	全卷积网络（FCN）	全卷积网络（FCN）	图像	在复杂背景裂缝主导的数据库中，每秒处理约四张图片
13679	2024-10-20	Disentangling Fact from Grid Cell Fiction in Trained Deep Path Integrators 2023-Dec-16, ArXiv PMID:38106458	研究论文	本文重新审视了深度学习模型中网格细胞的生成机制，并反驳了路径积分假设	本文通过重新评估现有理论，揭示了深度路径积分模型中网格细胞生成的局限性，并提出了新的见解	本文主要集中在理论分析上，缺乏实验验证	探讨深度学习模型中网格细胞的生成机制，并评估现有理论的有效性	深度神经网络中的路径积分和网格细胞生成机制	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	NA	NA
13680	2024-10-20	AlphaFold2 has more to learn about protein energy landscapes 2023-Dec-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.12.571380 PMID:38168383	研究论文	本文测试了AlphaFold2在预测折叠转换蛋白质结构方面的能力	本文首次系统评估了AlphaFold2在预测折叠转换蛋白质结构方面的局限性，并提出了进一步改进方法的必要性	AlphaFold2在预测折叠转换蛋白质结构时成功率较低，且其置信度指标未能有效区分低能和高能状态	评估AlphaFold2在预测折叠转换蛋白质结构方面的能力及其局限性	折叠转换蛋白质及其结构	机器学习	NA	深度学习	AlphaFold2	蛋白质结构	93种折叠转换蛋白质，共生成超过280,000个模型