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	2024-10-10	Deep Ring-Block-Wise Network for Hyperspectral Image Classification 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3274745 PMID:37220048	研究论文	本文提出了一种新的深度环块网络（DRN）用于高光谱图像分类，通过考虑特征分布来提高分类性能	本文创新性地引入了环块感知（RBP）层，结合自表示和环损失，使特征在空间几何上满足块和环的分布要求，从而提高特征的可分离性和判别性	NA	提高高光谱图像分类的性能	高光谱图像的特征分布和分类	计算机视觉	NA	深度学习	深度环块网络（DRN）	高光谱图像	使用了Salinas、Pavia Centre、Indian Pines和Houston数据集进行实验
14262	2024-10-10	Split-Level Evolutionary Neural Architecture Search With Elite Weight Inheritance 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3269816 PMID:37224355	研究论文	本文提出了一种分层进化神经架构搜索方法，通过粒子群优化和精英权重继承技术，解决了现有进化计算方法在神经架构搜索中的灵活性和效率问题	本文创新性地提出了分层粒子群优化方法和基于在线更新权重池的精英权重继承技术，显著提高了搜索效率和性能	NA	解决现有进化计算方法在神经架构搜索中的灵活性和效率问题	神经网络架构的自动构建	机器学习	NA	粒子群优化	神经网络架构搜索	图像	三个流行的图像分类基准数据集
14263	2024-10-10	Informative Data Selection With Uncertainty for Multimodal Object Detection 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3270159 PMID:37224364	研究论文	本文提出了一种基于不确定性的多模态数据选择方法，用于提高目标检测的准确性	本文创新性地提出了一个通用的不确定性感知多模态融合模型，通过多管道松耦合架构结合点云和图像特征，量化多模态信息的相关性，并将其嵌入到边界框生成中，从而减少融合中的随机性并生成可靠输出	本文未详细讨论模型在其他数据集上的表现，且未涉及模型在实际应用中的性能	开发能够从多模态数据中自适应选择有效信息的深度学习模型，以提高目标检测的鲁棒性	多模态数据中的有效信息选择	计算机视觉	NA	多模态融合	不确定性感知多模态融合模型	点云和图像	KITTI 2-D目标检测数据集及其衍生脏数据
14264	2024-10-10	A Patch Diversity Transformer for Domain Generalized Semantic Segmentation 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3274760 PMID:37279122	研究论文	本文提出了一种名为Patch Diversity Transformer (PDTrans) 的新方法，通过学习全局多领域语义关系来改进场景分割的领域泛化	提出了Patch Diversity Transformer (PDTrans) 和两种扰动方法（Patch Photometric Perturbation (PPP) 和 Patch Statistics Perturbation (PSP)），以增强模型在不同领域间的泛化能力	未提及	解决深度学习在未知领域中的领域泛化问题，特别是如何有效表示领域不变上下文	场景分割任务中的领域泛化	计算机视觉	NA	Transformer	Transformer	图像	未提及
14265	2024-10-10	Retinex Image Enhancement Based on Sequential Decomposition With a Plug-and-Play Framework 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3280037 PMID:37279121	研究论文	本文提出了一种基于Retinex理论的顺序分解插拔式框架，用于低光图像增强和去噪	设计了一个基于Retinex理论的插拔式框架，结合卷积神经网络（CNN）进行去噪，实现了图像增强和噪声去除的同步处理	需要大量的标注数据来训练深度学习模型，且深度学习模型的内部工作机制难以解释	开发一种新的方法，用于低光图像增强和去噪，同时提高模型的可解释性	低光图像的增强和噪声去除	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	涉及不同数据集的广泛实验
14266	2024-10-10	Mesh Convolution With Continuous Filters for 3-D Surface Parsing 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3281871 PMID:37310827	研究论文	提出了一系列用于从3D三角网格中进行有效几何特征学习的模块化操作，包括新颖的网格卷积、高效的网格简化以及相关的网格（反）池化操作	利用球谐函数作为正交基来创建连续的卷积滤波器，并提供了一个开源实现Picasso，支持异构网格批处理和处理	NA	改进3D表面几何特征学习的深度学习方法	3D三角网格	计算机视觉	NA	网格卷积、网格简化、网格（反）池化	神经网络	3D表面数据	NA
14267	2024-10-10	RGP: Neural Network Pruning Through Regular Graph With Edges Swapping 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3280899 PMID:37310824	研究论文	本文提出了一种基于规则图的神经网络剪枝方法RGP，通过生成规则图并优化边分布来实现一次性剪枝	本文从网络模型拓扑结构的角度出发，提出了一种新的剪枝方法RGP，通过优化图的平均最短路径长度来提高剪枝效率	本文未提及具体的局限性	研究如何通过优化神经网络的图结构来实现高效的模型剪枝	神经网络的剪枝方法	机器学习	NA	神经网络剪枝	神经网络	NA	NA
14268	2024-10-10	A Unified Analysis of AdaGrad With Weighted Aggregation and Momentum Acceleration 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3279381 PMID:37310828	研究论文	本文提出了一种结合自适应学习率和动量加速技术的统一分析方法，命名为AdaUSM	AdaUSM整合了重球动量和Nesterov加速梯度动量，并采用了新的加权自适应学习率，统一了AdaGrad、AccAdaGrad、Adam和RMSProp的学习率	NA	填补自适应随机梯度下降算法在非凸随机设置中的理论收敛性差距	AdaGrad、RMSProp、Adam、AccAdaGrad等自适应随机梯度下降算法	机器学习	NA	自适应学习率、动量加速技术	AdaUSM	NA	涉及多种深度学习模型和数据集的对比实验
14269	2024-10-10	WPConvNet: An Interpretable Wavelet Packet Kernel-Constrained Convolutional Network for Noise-Robust Fault Diagnosis 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3282599 PMID:37318968	研究论文	提出了一种可解释的小波包核约束卷积网络（WPConvNet），用于提高故障诊断的噪声鲁棒性	结合了小波基的特征提取能力和卷积核的学习能力，提出了小波包卷积层和软阈值激活函数，并使用Mallat算法将卷积神经网络的级联卷积结构与小波包分解和重构相结合	NA	解决深度学习在故障诊断领域中解释性差和噪声鲁棒性不足的问题	轴承故障诊断	机器学习	NA	小波变换	卷积神经网络（CNN）	信号	两个轴承故障数据集
14270	2024-10-10	Deep Convolutional Tables: Deep Learning Without Convolutions 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3270402 PMID:37402200	研究论文	提出了一种不使用点积神经元，而是依赖于投票表层次结构的深度网络新形式，称为卷积表（CTs），以实现基于CPU的推理加速	提出的卷积表（CTs）通过编码位置环境为二进制索引，并使用索引从表中检索所需局部输出的方式，避免了卷积层的时间消耗瓶颈，具有更好的计算复杂度和容量:计算比率	需要进一步验证在不同应用场景下的性能和泛化能力	解决当代深度学习技术中卷积层的时间消耗瓶颈问题，特别是在物联网和基于CPU的设备中的应用	卷积表（CTs）及其在深度网络中的应用	机器学习	NA	卷积表（CTs）	卷积表网络	图像	NA
14271	2024-10-10	MHW-GAN: Multidiscriminator Hierarchical Wavelet Generative Adversarial Network for Multimodal Image Fusion 2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3271059 PMID:37432812	研究论文	本文提出了一种多判别器分层小波生成对抗网络（MHW-GAN）用于多模态图像融合	构建了分层小波融合模块和边缘感知模块，利用生成器与三个判别器之间的对抗学习关系来约束融合图像的生成	未提及	开发一种新的深度学习算法，用于多模态图像融合，以保留不同层次和尺度的特征信息	多模态图像融合	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	生成对抗网络（GAN）	图像	使用了公开和自收集的四种类型的多模态图像数据集
14272	2024-10-10	Exploring the Impact of Model Complexity on Laryngeal Cancer Detection 2024-Oct, Indian journal of otolaryngology and head and neck surgery : official publication of the Association of Otolaryngologists of India DOI:10.1007/s12070-024-04776-8 PMID:39376269	研究论文	研究探讨了模型复杂度对喉癌检测的影响	研究了不同复杂度的机器学习模型在喉癌检测中的效果，发现深度学习模型ResNet-50在CT图像特征识别上表现最佳	深度学习模型如ResNet-50虽然准确率高，但资源需求大	探讨模型复杂度对喉癌检测诊断效果的影响	喉癌检测	机器学习	喉癌	NA	Logistic Regression, 小神经网络, 卷积神经网络 (ResNet-50)	图像 (CT图像)	NA
14273	2024-10-10	Analyzing Racial Differences in Imaging Joint Replacement Registries Using Generative Artificial Intelligence: Advancing Orthopaedic Data Equity 2024-Oct, Arthroplasty today IF:1.5Q3 DOI:10.1016/j.artd.2024.101503 PMID:39376670	研究论文	本研究利用生成性深度学习技术分析了接受全髋关节置换术患者在种族差异上的影像学差异	本研究首次使用生成性深度学习技术来探索和理解基于种族的影像学差异	研究样本中白人患者比例远高于非裔美国人，可能导致结果偏倚	探讨生成性模型在理解医疗影像数据集中差异的潜力	接受全髋关节置换术患者的骨盆X光片	计算机视觉	NA	生成性深度学习技术	生成性去噪扩散概率模型	影像	480,407张骨盆X光片，主要为白人患者
14274	2024-10-10	Effect of cysteine mutation at Ca2+ coordinating residues to the autolysis, folding and hydrophobicity of full length and mature Rand protease: molecular dynamics simulation and essential dynamics 2024-Oct, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2249105 PMID:37608543	研究论文	研究了在Rand蛋白酶的Ca2+结合残基处进行半胱氨酸突变对其自溶、折叠和疏水性的影响，通过分子动力学模拟和基本动力学分析	利用深度学习进行结构预测，构建了全长和成熟Rand蛋白酶的三维结构，并通过分子动力学模拟研究了半胱氨酸突变对这些结构的影响	研究仅限于计算机模拟，未进行实验验证	探讨半胱氨酸突变对Rand蛋白酶结构稳定性的影响	Rand蛋白酶的全长和成熟形式及其Ca2+结合残基	分子动力学	NA	分子动力学模拟	深度学习模型	蛋白质结构数据	7个预测的高亲和力Ca2+结合残基的突变体
14275	2024-10-10	A structural-based virtual screening and in vitro validation reveals novel effective inhibitors for SARS-CoV-2 helicase and endoribonuclease 2024-Oct, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2023.2250479 PMID:37615430	研究论文	本研究通过基于结构的虚拟筛选和体外验证，发现针对SARS-CoV-2解旋酶和内切核糖核酸酶的新型有效抑制剂	本研究采用分层结构虚拟筛选方法，结合多种筛选策略和分子动力学模拟，成功识别出两种具有高结合亲和力的化合物	需要进一步验证这些化合物的效果	寻找能够干扰COVID-19生命周期的分子	SARS-CoV-2的解旋酶和内切核糖核酸酶	NA	NA	深度学习方法、分子对接技术、分子动力学模拟	NA	化合物	756,275种化合物
14276	2024-10-10	Analysis of health recommendations using longitudinal quality of life data: QoL@TbA - A transformer-based approach 2024 Oct-Dec, Health informatics journal IF:2.2Q3 DOI:10.1177/14604582241291789 PMID:39379063	研究论文	本文提出了一种基于深度学习Transformer模型的方法，用于分析健康建议并预测行为变化对心理情绪的影响	本文创新性地使用Transformer模型来分析多特征纵向行为数据，生成行为变化的建议	实验仅基于ELSA参与者的行为历史和心理情绪数据，可能限制了模型的普适性	研究如何通过分析多特征纵向数据生成有效的健康建议	ELSA参与者的行为历史和心理情绪	机器学习	NA	深度学习	Transformer	纵向数据	2682名ELSA参与者
14277	2024-10-10	Deep learning in template-free de novo biosynthetic pathway design of natural products 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae495 PMID:39373052	综述	本文综述了深度学习在天然产物无模板从头生物合成路径设计中的应用	探讨了深度学习在天然产物生物合成路径设计中的最新算法，并评估了其在单步和多步预测中的潜力	讨论了无模板方法在天然产物生物合成路径设计中的挑战和前景	探讨深度学习在天然产物生物合成路径设计中的应用及其潜在的改进	天然产物生物合成路径设计中的深度学习算法和模型	机器学习	NA	深度学习	序列到序列模型和图到图翻译模型	文本	NA
14278	2024-10-10	scDFN: enhancing single-cell RNA-seq clustering with deep fusion networks 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae486 PMID:39373051	研究论文	本文介绍了一种名为scDFN的新型深度学习算法，用于增强单细胞RNA测序数据的聚类效果	scDFN算法通过融合网络策略，结合自编码器和改进的图自编码器，以及三重自监督策略和四个联合损失函数，显著提升了单细胞RNA测序数据的聚类效果	NA	提升单细胞RNA测序数据的聚类效果	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序	深度学习模型	基因表达数据	多个数据集
14279	2024-10-10	A comparative evaluation of deep learning approaches for ophthalmology 2024-09-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72752-x PMID:39294275	研究论文	本文比较了用于眼科的不同深度学习方法	本文提出了基于准确性、训练时间、模型部署能力、热图增强分类决策的自解释性以及在小图像数据集上训练/适应能力等因素的最合适的模型	NA	评估和比较用于眼科的不同深度学习方法	眼科成像数据集和机器学习算法	机器学习	NA	深度学习	深度学习架构	图像	不同公共和私有图像数据集，包括全彩视网膜图像、OCT图像和3D OCT扫描
14280	2024-10-10	UBE2L3 promotes benzene-induced hematotoxicity via autophagy-dependent ferroptosis 2024-Sep-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2024.116773 PMID:39059346	研究论文	研究探讨了UBE2L3在苯诱导的造血毒性中的作用，通过自噬依赖的铁死亡途径	首次揭示了UBE2L3通过调节自噬依赖的铁死亡信号通路在苯诱导的造血毒性中的作用	研究主要基于实验数据和数据库分析，缺乏临床试验验证	探讨低剂量苯暴露导致的早期造血损伤及其相关生物标志物	UBE2L3、ZNF598、LAMP-2等蛋白质及其相互作用	NA	NA	液相色谱串联质谱、共免疫沉淀、深度学习算法	深度学习算法	基因表达数据	5年纵向队列研究数据及Gene Expression Omnibus数据库数据