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
13681	2024-09-10	Network Public Opinion Risk Prediction and Judgment Based on Deep Learning: A Model of Text Sentiment Analysis 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/1221745 PMID:36444309	研究论文	本文基于深度学习方法实现网络舆情监测和情感分析，提出了一种结合BERT、CNN和BiLSTM的情感分类模型BCBL及其改进模型BCBL-Att	提出了一种新的情感分类模型BCBL，并引入了注意力机制改进为BCBL-Att，提高了文本情感分类任务的效果	未提及具体实验数据集和样本量，且未讨论模型在实际应用中的表现	研究网络舆情监测和情感分析，以满足人们对思想变化和情感趋势的研究需求	网络舆情和文本情感	自然语言处理	NA	深度学习	BERT、CNN、BiLSTM	文本	NA
13682	2024-09-10	Pterygium Screening and Lesion Area Segmentation Based on Deep Learning 2022, Journal of healthcare engineering DOI:10.1155/2022/3942110 PMID:36451763	研究论文	本文提出了基于深度学习的翼状胬肉分类和病变区域分割模型，以辅助眼科医生进行眼科疾病的诊断	设计了基于PSPNet的改进翼状胬肉分割模型，并比较了不同模型的诊断效果	NA	开发辅助眼科医生诊断眼科疾病和标记手术实际范围的模型	翼状胬肉和正常前段图像	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	AlexNet, VGG16, ResNet18, ResNet50, PSPNet	图像	367张正常前段图像和367张翼状胬肉前段图像用于训练，150张正常和150张翼状胬肉前段图像用于测试
13683	2024-09-10	Accurate preoperative staging and HER2 status prediction of gastric cancer by the deep learning system based on enhanced computed tomography 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.950185 PMID:36452488	研究论文	构建基于增强CT图像的深度学习系统，用于胃癌患者的术前分期和HER2状态预测	利用深度学习系统结合增强CT图像进行胃癌术前分期和HER2状态预测	NA	开发基于增强CT图像的深度学习系统，用于胃癌患者的术前分期和HER2状态预测	胃癌患者的术前分期和HER2状态	计算机视觉	胃癌	深度学习	Yolov5, EfficientNet, EfficientNetV2, Vision Transformer (VIT), Swin Transformer (SWT)	图像	4860张增强CT图像用于肿瘤检测和分期，38900张增强CT图像用于HER2状态预测
13684	2024-09-10	TSHVNet: Simultaneous Nuclear Instance Segmentation and Classification in Histopathological Images Based on Multiattention Mechanisms 2022, BioMed research international IF:2.6Q3 DOI:10.1155/2022/7921922 PMID:36457339	研究论文	本文提出了一种名为TSHVNet的新型深度学习框架，用于在病理图像中同时进行细胞核实例分割和分类	本文创新性地将多注意力模块（Transformer和SimAM）集成到HoVer-Net中，以提高细胞核实例分割和分类的准确性	NA	提高病理图像中细胞核实例分割和分类的准确性	病理图像中的细胞核实例	数字病理学	NA	深度学习	TSHVNet	图像	两个公共数据集：PanNuke和CoNSeP
13685	2024-09-10	Automated lesion detection of breast cancer in [18F] FDG PET/CT using a novel AI-Based workflow 2022, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2022.1007874 PMID:36457510	研究论文	本文开发并评估了一种基于人工智能和深度学习的图像处理工作流程，用于在[18F] FDG PET/CT图像中自动检测乳腺癌病变	本文提出了一种结合传统图像处理和人工智能技术的新型工作流程，用于标准化疾病识别和定量分析	NA	开发和评估一种用于自动检测乳腺癌病变的新型AI工作流程	乳腺癌病变在[18F] FDG PET/CT图像中的检测和分类	计算机视觉	乳腺癌	人工智能和深度学习	NA	图像	NA
13686	2024-09-10	A deep learning based framework for the classification of multi- class capsule gastroscope image in gastroenterologic diagnosis 2022, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2022.1060591 PMID:36467700	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的框架，用于自动分类胶囊胃镜图像，以预防萎缩性胃炎等致癌高风险因素	本文提出了基于迁移学习的深度学习框架，使用预训练模型VGG-16、ResNet-50和Inception V3进行微调，以分类胶囊胃镜图像	本文未提及具体的局限性	开发一种自动分类胶囊胃镜图像的方法，以预防致癌高风险因素	胶囊胃镜图像的分类	计算机视觉	胃炎	深度学习	VGG-16, ResNet-50, Inception V3	图像	每类胶囊胃镜图像380张，共1140张，训练集和测试集比例为70%和30%
13687	2024-09-10	Antimicrobial Peptides Prediction method based on sequence multidimensional feature embedding 2022, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2022.1069558 PMID:36468005	研究论文	本文提出了一种基于序列多维特征嵌入的抗菌肽预测方法	设计了一种新的深度学习方法，通过序列特征的编码和嵌入，实现了抗菌肽和非抗菌肽的高精度分类	未提及具体限制	提高抗菌肽预测的准确性	抗菌肽及其预测方法	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	长度为10-200的抗菌肽和非抗菌肽样本
13688	2024-09-10	Quality assessment of virus-like particle: A new transmission electron microscopy approach 2022, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2022.975054 PMID:36504719	研究论文	本文介绍了一种新的透射电子显微镜（TEM）方法用于病毒样颗粒（VLP）的质量评估	提出了使用低电压TEM系统（如MiniTEM）结合Vironova成像和分析软件（VIAS）进行半自动化数据收集和图像分析，利用内置的深度学习方法（卷积神经网络）实现分析自动化	本文仅展示了初步的研究成果，尚未全面评估该方法在实际生产中的长期稳定性和可靠性	开发一种评估VLP关键质量属性的方法，并促进TEM在制造环境中的应用	病毒样颗粒（VLP）及其在疫苗开发中的应用	数字病理学	NA	透射电子显微镜（TEM）	卷积神经网络（CNN）	图像	使用合成VLP作为模型系统进行研究，并在登革热VLP技术转移过程中验证了方法的适用性
13689	2024-09-10	Myocardial strain imaging in Duchenne muscular dystrophy 2022, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2022.1031205 PMID:36505382	综述	本文综述了心肌应变成像在杜氏肌营养不良症（DMD）中的应用	探讨了3D成像和深度学习算法在自动应变评估中的新兴技术	目前尚无可靠的方法检测DMD心肌病的起始或进展速度	探讨心肌应变成像在DMD中的作用，并讨论新兴成像技术如何更好地表征DMD心肌病的进展	杜氏肌营养不良症（DMD）患者的心肌病	NA	肌肉疾病	心肌应变成像	深度学习算法	图像	NA
13690	2024-09-10	Artificial intelligence-enabled electrocardiogram screens low left ventricular ejection fraction with a degree of confidence 2022 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076221143249 PMID:36532114	研究论文	研究利用人工智能辅助的心电图来评估左心室射血分数，并提供预测的置信度	提出了一种带有置信度的人工智能辅助心电图模型，用于识别左心室功能障碍，并在排除置信度较低的病例后，提高了模型的准确性	NA	建立一种带有置信度的人工智能辅助心电图模型，用于识别左心室功能障碍	左心室功能障碍的识别	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图	76,081份心电图用于模型建立，11,771份心电图用于模型验证
13691	2024-09-10	Homologous point transformer for multi-modality prostate image registration 2022, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.1155 PMID:36532813	研究论文	本文提出了一种基于transformer的深度学习管道，用于执行跨模态的放射学-病理学图像配准	该管道预测两幅图像模态上的一组同源点，而不是预测变换参数，从而在平均控制点偏差方面优于当前最先进的自动配准管道	NA	开发一种新的跨模态图像配准方法	人类前列腺样本的放射学和病理学图像	计算机视觉	前列腺癌	transformer	transformer	图像	NA
13692	2024-09-10	Deep learning for MYC binding site recognition 2022, Frontiers in bioinformatics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fbinf.2022.1015993 PMID:36544623	研究论文	本文探讨了使用深度学习工具DeeperBind预测MYC转录因子结合位点的有效性	首次将DeeperBind与DeepRAM结合，在Colab平台上实现了对MYC因子结合位点的高精度预测，准确率超过0.96 AUC	研究仅限于特定细胞系，未涵盖所有类型的肿瘤	开发能够快速有效预测MYC转录因子在特定细胞基因组中分布的工具	MYC转录因子的基因组分布及其在癌症中的转录活性	机器学习	NA	深度学习	DeeperBind	基因组数据	多细胞系
13693	2024-09-10	Emerging MRI techniques for molecular and functional phenotyping of the diseased heart 2022, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2022.1072828 PMID:36545017	综述	本文综述了五种新兴的MRI技术，这些技术有望改变心脏MRI临床应用，实现早期检测和干预	介绍了五种新兴的MRI技术，包括微血管功能障碍成像、纤维化成像、应变成像、早期代谢变化成像和深度学习加速技术	NA	探讨新兴MRI技术在心脏疾病分子和功能表型分析中的应用潜力	心脏疾病的分子和功能表型	医学影像	心血管疾病	MRI	深度学习	图像	NA
13694	2024-09-10	Single-cell RNA-seq data analysis using graph autoencoders and graph attention networks 2022, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2022.1003711 PMID:36568390	研究论文	本文开发了一种基于图神经网络的多模态模型scGAEGAT，用于单细胞RNA测序数据分析	提出了一种结合图自编码器和图注意力网络的多模态模型scGAEGAT，用于处理非欧几里得空间数据	实验仅在四个具有金标准细胞标签的scRNA-seq数据集上进行验证	提高单细胞RNA测序数据中基因插补和细胞聚类的分析效率和准确性	单细胞RNA测序数据中的基因插补和细胞聚类	机器学习	NA	单细胞RNA测序	图神经网络	基因表达数据	四个具有金标准细胞标签的scRNA-seq数据集
13695	2024-09-10	Reduced macula microvascular densities may be an early indicator for diabetic peripheral neuropathy 2022, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2022.1081285 PMID:36568975	研究论文	本研究通过光学相干断层扫描血管成像（OCTA）评估2型糖尿病患者视网膜微血管的变化，并探讨其与糖尿病周围神经病变（DPN）的相关性	采用先进的深度学习方法量化视网膜微血管密度，发现DPN患者在浅层血管复合体（SVC）和深层血管复合体（DVC）中的血管长度密度（VLD）显著降低	样本量相对较小，可能影响结果的普适性	评估2型糖尿病患者视网膜微血管的变化，并探讨其与糖尿病周围神经病变的相关性	2型糖尿病患者及其视网膜微血管	数字病理学	糖尿病	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	深度学习	图像	27名健康对照者（42只眼），36名无周围神经病变（NDPN）患者（62只眼），27名有周围神经病变（DPN）患者（40只眼）
13696	2024-09-10	Prediction of RNA-protein interactions using a nucleotide language model 2022, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbac023 PMID:36699410	研究论文	本文提出了一种基于BERT架构的模型BERT-RBP，用于预测RNA与RNA结合蛋白（RBP）的相互作用	利用BERT架构的深度学习模型，能够解释性强且仅基于序列信息进行预测	NA	开发一种新的机器学习模型来预测RNA与RNA结合蛋白的相互作用	RNA序列与RNA结合蛋白的相互作用	机器学习	NA	BERT	BERT	序列	154种RNA结合蛋白的eCLIP-seq数据
13697	2024-09-10	Wavelet and deep learning-based detection of SARS-nCoV from thoracic X-ray images for rapid and efficient testing 2021-Dec-15, Expert systems with applications IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.eswa.2021.115650 PMID:34366576	研究论文	本文提出了一种基于小波和深度学习的快速高效检测SARS-nCoV的方法，通过胸腔X光图像进行诊断	使用小波变换和卷积神经网络结合的方法，从胸腔X光图像中提取特征，提高了检测准确性和信号噪声比	NA	开发一种快速高效的SARS-nCoV检测方法，减少诊断时间	SARS-nCoV感染患者	计算机视觉	呼吸道疾病	小波变换、卷积神经网络	卷积神经网络	图像	使用了公开数据库中的胸腔X光图像以及近期COVID-19患者的图像进行验证
13698	2024-09-10	Hybrid deep learning of social media big data for predicting the evolution of COVID-19 transmission 2021-Dec-05, Knowledge-based systems IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.knosys.2021.107417 PMID:34690447	研究论文	研究构建了一种混合深度学习模型ODANN，结合神经网络、数据同化和自然语言处理技术，用于预测COVID-19传播的演变	提出了一种新的混合深度学习模型ODANN，结合了神经网络、数据同化和自然语言处理技术，能够同时处理COVID-19时间序列数据和Twitter数据，以预测全球确诊病例的增长率	研究仅使用了2020年1月23日至5月10日的Twitter数据，可能无法全面反映全球社区的情感反应	开发一种能够预测COVID-19传播演变的混合深度学习模型	COVID-19时间序列数据和Twitter数据	机器学习	COVID-19	自然语言处理	神经网络	文本	超过1亿条英文Twitter数据
13699	2024-09-10	Correlating dynamic climate conditions and socioeconomic-governmental factors to spatiotemporal spread of COVID-19 via semantic segmentation deep learning analysis 2021-Dec, Sustainable cities and society IF:10.5Q1 DOI:10.1016/j.scs.2021.103231 PMID:34377630	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，通过融合气候条件、社会经济和政府限制因素的数据特征，预测全球COVID-19的传播率	提出了G参数，并通过两步优化过程融合气候特征和社会经济-政府因素，提高了模型的预测能力	NA	预测COVID-19的全球传播率	COVID-19的传播率及其与气候条件、社会经济和政府因素的关系	机器学习	NA	深度学习	NA	数据特征	全球251个国家
13700	2024-09-10	COVID-19 lung infection segmentation with a novel two-stage cross-domain transfer learning framework 2021-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2021.102205 PMID:34425317	研究论文	本文提出了一种新颖的两阶段跨域迁移学习框架，用于从CT图像中准确分割COVID-19肺部感染	创新点包括一个名为nCoVSegNet的有效感染分割深度学习模型和一种新颖的两阶段迁移学习策略	NA	快速诊断COVID-19以控制疫情传播	COVID-19肺部感染的CT图像分割	计算机视觉	COVID-19	深度学习	nCoVSegNet	图像	NA