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
14181	2024-10-12	Synthesis and characterization of Fe(III)-doped beta-cyclodextrin-grafted chitosan cryogel beads for adsorption of diclofenac in aqueous solutions: Adsorption experiments and deep-learning modeling 2024-Nov, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.135161 PMID:39214200	研究论文	本文介绍了合成Fe(III)掺杂的β-环糊精接枝壳聚糖冷冻凝胶珠用于吸附水溶液中的双氯芬酸，并进行了吸附实验和深度学习建模	本文创新性地合成了Fe(III)掺杂的β-环糊精接枝壳聚糖冷冻凝胶珠，并利用人工神经网络模型预测双氯芬酸的去除率	本文未详细讨论冷冻凝胶珠的长期稳定性和大规模生产的可能性	开发高效去除水环境中双氯芬酸的吸附材料，并利用深度学习模型优化吸附过程	Fe(III)掺杂的β-环糊精接枝壳聚糖冷冻凝胶珠和双氯芬酸	环境科学	NA	吸附实验，深度学习建模	人工神经网络 (ANN)	实验数据	17组吸附实验，每组重复两次
14182	2024-10-12	Deep learning enables accurate brain tissue microstructure analysis based on clinically feasible diffusion magnetic resonance imaging 2024-Oct-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120858 PMID:39317273	研究论文	本文展示了基于临床可行的扩散磁共振成像（dMRI），深度学习（DL）方法能够准确重建脑组织微结构并进行分析	首次证明DL方法在临床可行的dMRI扫描下能够可靠地重建脑组织微结构，并准确识别与疾病和年龄相关的微结构变化	未明确提及	验证深度学习方法在临床可行的dMRI条件下重建脑组织微结构的准确性和临床应用潜力	脑组织微结构的重建和分析	计算机视觉	NA	扩散磁共振成像（dMRI）	深度学习（DL）	图像	四个不同的脑dMRI数据集，每个数据集使用12个扩散梯度
14183	2024-10-12	Comparative evaluation of interpretation methods in surface-based age prediction for neonates 2024-Oct-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120861 PMID:39326769	研究论文	本研究比较了两种解释方法在基于表面的新生儿脑龄预测中的有效性和适应性	本研究引入了扰动基础的显著性图方法，并评估了其在新生儿脑龄预测中的应用，揭示了其在复杂医疗场景中的潜力	本研究仅评估了两种解释方法，未涵盖其他可能的解释技术	评估和比较两种解释方法在新生儿脑龄预测中的有效性和适应性	新生儿的脑龄预测	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	664例T1 MRI扫描
14184	2024-10-12	Deep neural networks for automated damage classification in image-based visual data of reinforced concrete structures 2024-Oct-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38104 PMID:39386784	研究论文	本文提出了一种自动化技术，结合卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN），用于检测、分类和分割钢筋混凝土结构中的损伤	本文的创新点在于将CNN和FCN结合，用于从高分辨率智能手机图像中提取钢筋混凝土损伤特征，并实现了高精度的损伤分类和分割	本文的局限性在于仅使用了2000张图像进行训练和测试，样本量相对较小	本文的研究目的是开发一种自动化技术，用于评估钢筋混凝土结构中的损伤	本文的研究对象是钢筋混凝土结构中的损伤	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN）	CNN和FCN	图像	2000张高分辨率智能手机图像
14185	2024-10-12	Identification of Chemical Scaffolds That Inhibit the Mycobacterium tuberculosis Respiratory Complex Succinate Dehydrogenase 2024-Oct-11, ACS infectious diseases IF:4.0Q1 DOI:10.1021/acsinfecdis.3c00655 PMID:39268963	研究论文	研究利用生物化学筛选和深度学习技术识别抑制结核分枝杆菌呼吸复合物琥珀酸脱氢酶的化学骨架	首次利用深度学习技术识别抑制结核分枝杆菌琥珀酸脱氢酶的化学骨架，并验证其作为下一代抗菌药物的潜力	NA	探索抑制结核分枝杆菌琥珀酸脱氢酶的新型抗菌药物	结核分枝杆菌的琥珀酸脱氢酶及其抑制剂	NA	传染病	生物化学筛选，深度学习	深度学习	化学结构	多个化学骨架
14186	2024-10-12	Multistage Spatial-Spectral Fusion Network for Spectral Super-Resolution 2024-Oct-10, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3460190 PMID:39388330	研究论文	提出了一种多阶段空间-光谱融合网络（MSFN）用于光谱超分辨率任务	设计了多阶段Unet架构，结合自注意力机制，创新性地设计了空间融合模块和光谱融合模块，以全面捕捉HSI的空间和光谱特征	未提及	提高光谱超分辨率任务中重建高光谱图像的保真度	高光谱图像（HSI）和RGB图像	计算机视觉	NA	深度学习	Unet架构	图像	两个最大的光谱超分辨率数据集（NTIRE2022和NTIRE2020）
14187	2024-10-12	Deep learning with photonic neural cellular automata 2024-Oct-08, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-024-01651-7 PMID:39379344	研究论文	本文提出并实验验证了一种用于光子深度学习的光子神经元细胞自动机（PNCA），通过稀疏连接克服了传统神经网络架构在光子实现中的实际挑战	本文的创新点在于提出了光子神经元细胞自动机（PNCA），利用光子的速度和互连性以及细胞自动机的自组织特性，实现了鲁棒、可靠和高效的计算	本文未提及具体的局限性	本文的研究目的是探索和验证光子神经元细胞自动机在光子深度学习中的应用，以解决传统神经网络架构在光子实现中的挑战	本文的研究对象是光子神经元细胞自动机（PNCA）及其在图像分类任务中的应用	机器学习	NA	光子学	光子神经元细胞自动机（PNCA）	图像	使用3个可编程光子参数进行二分类图像分类实验
14188	2024-10-12	Bio-inspired feature selection for early diagnosis of Parkinson's disease through optimization of deep 3D nested learning 2024-10-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74405-5 PMID:39379451	研究论文	本文提出了一种基于生物启发特征选择和深度3D嵌套学习的帕金森病早期诊断方法	开发了一种新颖的3D-CNN架构，并通过鲸鱼优化算法进行特征融合和优化，显著提高了诊断准确率	NA	提高帕金森病的早期诊断准确率	帕金森病的早期诊断	计算机视觉	神经退行性疾病	3D-CNN	3D-CNN	图像	NA
14189	2024-10-12	DEMINING: A deep learning model embedded framework to distinguish RNA editing from DNA mutations in RNA sequencing data 2024-Oct-08, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-024-03397-2 PMID:39380061	研究论文	本文介绍了一种名为DEMINING的计算框架，用于从RNA测序数据中区分RNA编辑和DNA突变	DEMINING框架嵌入了深度学习模型DeepDDR，并通过迁移学习能够分类非灵长类样本中的RNA编辑位点和DNA突变	NA	开发一种能够准确区分RNA编辑和DNA突变的计算方法	RNA测序数据中的RNA编辑位点和DNA突变	机器学习	急性髓系白血病	RNA测序	深度学习模型	RNA测序数据	急性髓系白血病患者的样本
14190	2024-10-12	Clinical validation of a deep learning-based approach for preoperative decision-making in implant size for total knee arthroplasty 2024-Oct-08, Journal of orthopaedic surgery and research IF:2.8Q1 DOI:10.1186/s13018-024-05128-6 PMID:39380122	研究论文	本研究使用深度学习技术辅助全膝关节置换术前植入物尺寸的选择，并通过与传统手动方法的比较验证其临床有效性	本研究首次使用深度学习模型辅助全膝关节置换术前植入物尺寸的选择，并展示了其比传统手动方法更高的准确性	本研究仅在234个病例中进行了验证，样本量较小，需要进一步在大规模临床试验中验证其有效性	验证深度学习技术在全膝关节置换术前植入物尺寸选择中的临床有效性	全膝关节置换术前植入物尺寸的选择	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络	图像	234个病例
14191	2024-10-12	Influence of OCT biomarkers on microperimetry intra- and interdevice repeatability in diabetic macular edema 2024-10-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74230-w PMID:39375434	研究论文	评估糖尿病性黄斑水肿患者微视野检查的设备内和设备间重复性	使用深度学习算法自动分割OCT图像中的内层视网膜液体和椭圆体带厚度，并手动分割视网膜内层紊乱	研究样本量较小，且仅限于糖尿病性黄斑水肿患者	评估微视野检查在糖尿病性黄斑水肿患者中的重复性	糖尿病性黄斑水肿患者的微视野检查重复性	数字病理学	糖尿病性黄斑水肿	深度学习算法	NA	图像	20只眼睛
14192	2024-10-12	Positional contrastive learning for improved thigh muscle segmentation in MR images 2024-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5197 PMID:38822595	研究论文	本文提出了一种基于位置对比学习的自监督学习方法，用于改进MRI图像中大腿肌肉的分割	利用轴向切片位置信息进行位置对比学习，以提高模型在有限标注数据下的分割性能	仅在老年健康受试者的数据集上进行了验证，未涵盖其他人群或疾病状态	提出并评估一种新的自监督学习方法，以提高MRI图像中大腿肌肉分割的准确性	老年健康受试者的大腿肌肉MRI图像	计算机视觉	NA	自监督学习	U-Net	图像	72个未标注的T1w MRI大腿图像用于预训练，52个标注的MRI图像用于最终分割任务
14193	2024-10-12	Deep-learning-based motion correction using multichannel MRI data: a study using simulated artifacts in the fastMRI dataset 2024-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5179 PMID:38808752	研究论文	研究使用多通道MRI数据进行基于深度学习的运动校正，并通过模拟伪影在fastMRI数据集上进行验证	提出在线圈合并之前使用深度学习进行运动校正，相较于传统方法在单通道图像上进行校正，显著提高了图像质量	多通道模型在校正图像质量的定量指标上没有显著提升	探索在多通道MRI数据上使用深度学习进行运动校正的效果，并比较不同模型在校正效果上的差异	多通道MRI数据中的运动伪影	计算机视觉	NA	多通道MRI	条件生成对抗网络	图像	使用来自多个站点和多种对比度的脑部图像进行训练和验证，不限于健康受试者
14194	2024-10-12	Prediction of peptide hormones using an ensemble of machine learning and similarity-based methods 2024-Oct, Proteomics IF:3.4Q2 DOI:10.1002/pmic.202400004 PMID:38803012	研究论文	本文提出了一种结合机器学习和相似性方法的预测肽激素的方法	开发了一种集成方法，结合了相似性方法和机器学习模型，提高了预测准确性，并开发了一个名为HOPPred的网络服务器	相似性方法存在无法预测或仅能预测有限序列的局限性	提高肽激素预测的准确性	肽激素及其相关健康问题	机器学习	NA	BLAST, MERCI	逻辑回归, 集成方法	序列	2348个肽序列（1174个激素肽和1174个非激素肽）
14195	2024-10-12	Ultrasonic Rough Crack Characterization Using Time-of-Flight Diffraction With Self-Attention Neural Network 2024-Oct, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3459619 PMID:39264783	研究论文	本文提出了一种使用自注意力神经网络和时间飞行衍射技术来表征超声波粗糙裂纹的方法	本文创新性地使用自注意力深度学习方法来解释时间飞行衍射A扫描信号，以尺寸化粗糙缺陷，并通过迁移学习方法优化模型性能	本文的局限性在于仅使用有限元模拟软件生成合成数据集，并未涵盖所有可能的缺陷类型	本文的研究目的是提高时间飞行衍射技术在表征粗糙缺陷时的准确性	本文的研究对象是超声波粗糙裂纹的表征	计算机视觉	NA	时间飞行衍射	自注意力神经网络	信号	使用高保真有限元模拟软件生成的合成数据集进行训练和测试，并进行了二维粗糙裂纹样本的超声实验验证
14196	2024-10-12	Scaling data toward pan-cancer foundation models 2024-Oct, Trends in cancer IF:14.3Q1 DOI:10.1016/j.trecan.2024.08.008 PMID:39266446	研究论文	本文介绍了将数据扩展到泛癌症基础模型的研究	引入了名为Virchow的新基础模型，用于计算病理学中的癌症检测和生物标志物预测	NA	探索人工智能在计算病理学中的应用，特别是通过深度学习和神经网络	泛癌症基础模型	数字病理学	NA	深度学习	基础模型	NA	NA
14197	2024-10-12	Rating pome fruit quality traits using deep learning and image processing 2024-Oct, Plant direct IF:2.3Q2 DOI:10.1002/pld3.70005 PMID:39385758	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习和图像处理技术评估苹果和梨等仁果类水果质量特征的工具Granny	Granny工具通过机器学习和图像处理技术减少了评估者偏差，提高了分辨率，并支持与长期建立的标准和参考兼容	NA	开发一种减少评估者偏差并提高分辨率的工具，以评估仁果类水果的质量特征	苹果和梨等仁果类水果的质量特征	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
14198	2024-10-12	Deep learning in the overall process of implant prosthodontics: A state-of-the-art review 2024-Oct, Clinical implant dentistry and related research IF:3.7Q1 DOI:10.1111/cid.13307 PMID:38286659	综述	本文主要描述了深度学习在牙科种植修复全过程中的研究进展	NA	分析了当前研究的局限性	探讨深度学习在牙科种植修复中的应用及其未来发展方向	牙科种植修复的全过程	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
14199	2024-10-12	Predicting structure-targeted food bioactive compounds for middle-aged and elderly Asians with myocardial infarction: insights from genetic variations and bioinformatics-integrated deep learning analysis 2024-Sep-16, Food & function IF:5.1Q1 DOI:10.1039/d4fo00591k PMID:39207263	研究论文	本研究通过基因变异和生物信息学集成的深度学习分析，预测了针对心肌梗死的中老年亚洲人的结构靶向食物生物活性化合物	开发了一种名为BioDeepNat的新型疾病发现应用，结合生物信息学和深度神经网络分析，评估了天然化合物对心肌梗死相关目标蛋白的影响	研究主要基于韩国基因组和流行病学研究的数据，可能存在样本代表性不足的问题	阐明心肌梗死的遗传框架，并探索天然化合物的潜在健康益处	心肌梗死相关的蛋白质编码基因及其与天然化合物的相互作用	生物信息学	心血管疾病	基因组注释分析、分子对接分析	深度神经网络	基因数据、蛋白质数据	韩国基因组和流行病学研究的数据
14200	2024-10-12	Pretrainable geometric graph neural network for antibody affinity maturation 2024-Sep-06, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-51563-8 PMID:39242604	研究论文	本文介绍了一种可预训练的几何图神经网络GearBind，用于抗体亲和力成熟	GearBind利用多关系图构建、多层次几何消息传递和对比预训练在大量未标记蛋白质结构数据上进行训练，超越了之前的最先进方法	NA	提高抗体与其目标抗原的结合亲和力	抗体及其目标抗原	机器学习	NA	几何图神经网络	图神经网络	蛋白质结构数据	大量未标记的蛋白质结构数据