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
14261	2024-08-05	Multi level perspectives in stock price forecasting: ICE2DE-MDL 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2125 PMID:38983197	研究论文	本研究提出了一种新颖的混合模型ICE2DE-MDL，用于预测股票收盘价	本研究首次有效利用熵和ICEEMDAN概念消除股票数据中的噪声，并将ICEEMDAN应用于金融时间序列预测问题	NA	预测股票市场的收盘价格	八个股票市场指数和三个股票数据集	机器学习	NA	熵，ICEEMDAN	LSTM，LSTM-BN，GRU，SVR	时间序列	八个股票市场指数和三个股票数据集
14262	2024-08-05	NALA: a Nesterov accelerated look-ahead optimizer for deep learning 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2167 PMID:38983239	研究论文	本文提出了一种新的优化算法NALA，结合自适应梯度算法和Nesterov加速，在深度学习中应用	NALA通过前瞻机制将自适应梯度算法与Nesterov加速结合，实现更快的收敛速度	未提及具体的局限性	探讨如何通过优化算法加速深度学习模型的收敛	主要针对深度学习中的图像分类任务	深度学习	NA	自适应梯度算法, Nesterov加速	NA	图像	在公共数据集上进行实验比较，样本数量未具体说明
14263	2024-08-05	Clustering analysis for classifying fake real estate listings 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2019 PMID:38983188	研究论文	本文探讨了利用聚类分析对虚假房地产房源进行分类的方法	创新之处在于将聚类分析应用于房地产领域，以区分虚假与真实房源	聚类在房地产领域的应用相对有限，主要集中于拍卖和物业评估	研究旨在开发有效的方法来区分真实和虚假的房地产房源	研究对象为通过行业专家策划的数据集中的房地产房源	计算机视觉	NA	K-means	随机森林和决策树	数据集	NA
14264	2024-08-05	Intelligent real-life key-pixel image detection system for early Arabic sign language learners 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2063 PMID:38983191	研究论文	本研究提出了一种改进的手语检测方法，旨在提高早期阿拉伯手语学习者的学习效果	提出的iSDS方法基于YOLOv8算法，能够有效降低误报率并提高手语检测的准确性和速度	本文未提及具体的样本量和训练数据的多样性	改善手语学习框架，以帮助听力障碍人群更好地学习手语	早期阿拉伯手语学习者	计算机视觉	NA	YOLOv8	深度学习	图像	NA
14265	2024-08-05	Deep learning-driven dyslexia detection model using multi-modality data 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2077 PMID:38983227	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的多模态阅读障碍检测模型	通过集成多模态数据并应用多种深度学习模型进行特征提取，提出了一种有效的阅读障碍检测模型	该模型在计算资源有限的情况下表现良好，但对模型的可解释性仍需要进一步提高	研究阅读障碍的检测方法以帮助早期干预	使用磁共振成像（MRI）、功能性MRI和脑电图（EEG）数据进行检测模型的开发	机器学习	阅读障碍	深度学习	MobileNet V3，EfficientNet B7，Bi-LSTM	图像	三个包含FMRI、MRI和EEG数据的数据集
14266	2024-08-05	MCV-UNet: a modified convolution & transformer hybrid encoder-decoder network with multi-scale information fusion for ultrasound image semantic segmentation 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2146 PMID:38983210	研究论文	本文介绍了一种新的混合网络，用于超声图像的语义分割	提出了一种结合卷积神经网络和视觉变换器的网络，并在编码器和解码器阶段引入了多尺度CNN	NA	提高超声图像语义分割的准确性	公共基准超声神经分割数据集	计算机视觉	NA	深度学习	混合CNN和ViT	图像	NA
14267	2024-08-05	Domain Generalization with Correlated Style Uncertainty 2024-Jan, IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision. IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision DOI:10.1109/wacv57701.2024.00200 PMID:38978834	研究论文	本文介绍了一种新的数据增强方法，称为相关风格不确定性（CSU），旨在提高领域泛化能力	提出了一种新的数据增强方法，克服了线性插值的局限性，同时保留了重要的相关性信息	先前的工作可能忽视了不同特征通道之间的相互依赖关系	提高深度学习模型在不同领域的鲁棒性	跨领域计算机视觉和医学成像分类任务的数据集	计算机视觉	NA	数据增强	NA	图像	多个数据集，包括PACS, Office-Home, Camelyon17，以及Duke-Market1501实例检索任务
14268	2024-08-05	Deep learning-based dimensional emotion recognition for conversational agent-based cognitive behavioral therapy 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2104 PMID:38983201	研究论文	本研究开发了一种基于转换器的模型，用于进行维度情感识别，以增强基于对话代理的认知行为治疗的效果	通过开发使用新颖的维度情感数据集的转换器模型，超越了现有的情感建模方法	没有详细讨论模型在不同文化背景或其他语言中的表现	改进互联网基础的认知行为治疗中的情感识别技术	使用变换器模型检测情感的维度，对75,503个样本的情感进行分析	自然语言处理	NA	转换器模型	转换器	文本	75,503个样本用于训练，20名参与者用于可行性研究
14269	2024-08-05	Exploiting the Role of Features for Antigens-Antibodies Interaction Site Prediction 2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-3985-6_16 PMID:38987475	研究论文	本文预测抗体与抗原的相互作用界面位点，提供了一种新的计算方法	采用HSS-PPI混合方法，并使用图卷积网络与物理化学特征相结合，进行抗体-抗原界面位点预测	实验验证缺乏，主要依赖计算预测结果	研究抗体与抗原相互作用的机制，并在药物和疫苗设计中应用	主要研究抗体-抗原相互作用界面位点	计算机视觉	NA	机器学习	图卷积网络	NA	与已有方法的性能比较
14270	2024-08-05	Multi-FusNet: fusion mapping of features for fine-grained image retrieval networks 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2025 PMID:38983204	研究论文	本文提出了一种新的细粒度图像检索方法，结合了特征融合和哈希映射技术	首次在细粒度图像检索中应用了代理自注意架构，并强调中间层特征的融合	尚未明确指出该方法在特定条件下的局限性	提高细粒度图像检索的效率和准确性	细粒度图像数据集与特征	计算机视觉	NA	哈希映射	自注意力架构	图像	涉及五个公开可用的细粒度数据集
14271	2024-08-05	Efficient geospatial mapping of buildings, woodlands, water and roads from aerial imagery using deep learning 2024, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2039 PMID:38983232	研究论文	本研究提出了一种使用深度学习方法对航空影像进行精确地面覆盖分类的策略	采用了三种流行的深度学习模型，提出了一种新的方法以提高预测准确性	没有提及该方法在不同地理区域或不同类型地形上的适用性	提升航空影像分析中地面覆盖分类的效率和准确性	航空影像中建筑物、林地、水域和道路的分类	计算机视觉	NA	深度学习	Vanilla-UNet, ResNet50 UNet, DeepLabV3 ResNet50	图像	NA
14272	2024-08-05	The utilization of artificial intelligence in glaucoma: diagnosis versus screening 2024, Frontiers in ophthalmology DOI:10.3389/fopht.2024.1368081 PMID:38984126	研究论文	文章探讨了人工智能在青光眼诊断和筛查中的不同作用	强调了诊断模型与筛查模型在敏感性与特异性之间的关键平衡	NA	研究人工智能在青光眼诊断和筛查中的应用	青光眼患者及其相关的眼科影像数据	计算机视觉	青光眼	机器学习和深度学习	NA	彩色视网膜照片和其他视网膜成像模式	NA
14273	2024-08-05	COVID-19 and Pneumonia detection and web deployment from CT scan and X-ray images using deep learning 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0302413 PMID:38976703	研究论文	该文章设计了一个基于深度学习的框架，用于检测COVID-19及肺炎，并进行网络部署	提出了多种深度学习算法组合的检测框架，并通过四个深度学习模型在不同数据集上进行了比较与分析	未提及具体的外部验证数据或不同人群的适应性	旨在提升COVID-19及肺炎的检测准确性及管理效率	基于CT扫描和X光图像的数据集进行模型训练和检测	数字病理学	COVID-19	深度学习	VGG-19, ResNet-50, Inception V3, Xception	图像	使用了CT图像和X光图像的数据集进行模型评估，具体样本数量未详细说明
14274	2024-08-05	A Review of Machine Learning and Algorithmic Methods for Protein Phosphorylation Site Prediction 2023-12, Genomics, proteomics & bioinformatics DOI:10.1016/j.gpb.2023.03.007 PMID:37863385	综述	该综述组织了与磷酸化位点预测相关的知识，以促进该领域的未来研究	综述了磷酸化位点（p-site）预测的算法和机器学习方法，并提出重要的特征提取技术	在线p-site预测工具在未见过的蛋白质上的实际性能显著低于相关研究论文中报告的结果	整理和总结与磷酸化位点预测相关的知识	涉及磷酸化修饰及其在生物过程中的角色的蛋白质	机器学习	神经疾病和癌症	NA	传统和端到端深度学习方法	蛋白质数据	创建自2022年dbPTM数据库的新蛋白质的三个测试集
14275	2024-08-07	Correlating Deep Learning-Based Automated Reference Kidney Histomorphometry with Patient Demographics and Creatinine 2023-12-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000299 PMID:37966063	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
14276	2024-08-05	Protein Structure Prediction: Challenges, Advances, and the Shift of Research Paradigms 2023-10, Genomics, proteomics & bioinformatics DOI:10.1016/j.gpb.2022.11.014 PMID:37001856	综述	该文章综述了蛋白质结构预测领域的研究进展与研究范式的转变	强调了深度学习在蛋白质结构预测中的成功以及研究范式的转变	理论解释神经网络的机制和对蛋白质折叠的知识仍然高度缺乏	探讨蛋白质结构预测的不同研究范式及其演变	涉及多领域研究者对蛋白质结构预测的努力	计算机科学	NA	深度学习	深度神经网络	NA	NA
14277	2024-08-07	Deep Learning on Electrocardiograms for Prediction of In-hospital Intradialytic Hypotension in Patients with ESKD 2023-09-01, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000000000208 PMID:37418626	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
14278	2024-08-05	Preclinical-to-clinical Anti-cancer Drug Response Prediction and Biomarker Identification Using TINDL 2023-06, Genomics, proteomics & bioinformatics DOI:10.1016/j.gpb.2023.01.006 PMID:36775056	研究论文	本研究开发了一种名为TINDL的深度学习框架，用于预测癌症患者对不同治疗的反应和识别药物反应的生物标志物	使用基于组织的归一化方法处理数据，使得该模型能够识别预测药物反应的小基因集合，并使深度学习黑箱可解释	本研究的实验主要基于癌症细胞系，是否能充分适用于临床患者仍需进一步验证	个性化医学中预测癌症患者对不同治疗反应和识别药物反应生物标志物的目标	预临床癌症细胞系和癌症肿瘤数据，这些数据用于训练和验证模型	机器学习	癌症	深度学习	NA	数据集	使用了来自两个大型数据库的癌症细胞系和肿瘤数据
14279	2024-08-05	Deep Learning-Based Dose Prediction for Automated, Individualized Quality Assurance of Head and Neck Radiation Therapy Plans 2023 May-Jun, Practical radiation oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.prro.2022.12.003 PMID:36697347	研究论文	本研究旨在利用基于深度学习的剂量预测来评估头颈部治疗计划的质量并识别不理想的计划	本研究采用3D Dense Dilated U-Net架构进行剂量预测，显示其在自动化、个性化评估头颈部放疗计划质量中的应用潜力	临床计划的OAR标记存在高的医师间变异性，且仅有83%的医师标记的OAR由其中一位医师提出	研究深度学习在头颈部放疗计划质量评估中的应用	245个体积调制弧治疗（VMAT）头颈部计划以及112个高质量计划	医学影像处理	头颈癌	深度学习	3D Dense Dilated U-Net	计算机断层扫描图像	245个计划
14280	2024-08-07	Automated Determination of Left Ventricular Function Using Electrocardiogram Data in Patients on Maintenance Hemodialysis 2022-07, Clinical journal of the American Society of Nephrology : CJASN IF:8.5Q1 DOI:10.2215/CJN.16481221 PMID:35667835	研究论文	本研究利用深度学习模型，通过心电图数据自动评估接受维持性血液透析患者的左心室射血分数	使用迁移学习方法在小样本量的维持性血液透析患者中估计左心室射血分数	NA	开发和评估用于估计维持性血液透析患者左心室射血分数的深度学习模型	接受维持性血液透析的患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN	心电图数据	18,626对心电图与超声心动图数据用于模型1和2，705,075对用于模型3和4