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
14621	2024-08-05	A deep learning algorithm to identify carotid plaques and assess their stability 2024, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2024.1321884 PMID:38952409	研究论文	本文开发了一种深度学习算法，以识别颈动脉斑块并评估其稳定性	提出了一种基于BCNN-ResNet的自动化算法，提供更一致和客观的诊断方法	研究未提及潜在的临床适用性和长期效果验证	旨在利用深度学习解决颈动脉斑块筛查中的主观性问题	使用超声图像评估颈动脉斑块的存在与稳定性	计算机视觉	NA	超声	BCNN-ResNet	图像	3860张超声图像，来自1339名参与者
14622	2024-08-05	Residual and bidirectional LSTM for epileptic seizure detection 2024, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2024.1415967 PMID:38952709	研究论文	本文提出了一种名为ResBiLSTM的混合深度学习方法，用于通过EEG信号检测癫痫发作	创新性地结合了一维残差神经网络和双向长短时记忆网络来提取空间和时间特征	NA	旨在提高癫痫发作检测的准确性和效率	癫痫发作数据集，特别是来自波恩大学和天普大学医院的数据集	机器学习	癫痫	EEG信号分析	残差神经网络和双向LSTM	生物信号	使用了波恩数据集和天普大学医院的数据集进行评估
14623	2024-08-05	Toward the design of persuasive systems for a healthy workplace: a real-time posture detection 2024, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2024.1359906 PMID:38953011	研究论文	本研究开发了用于实时姿势检测的说服性技术	本研究使用YOLO-V3模型在姿势检测中取得了比CNN模型更高的精确度，提出了将其集成到健康工作场所设计中的建议	研究中收集的姿态数据仅来源于YouTube视频和Kaggle，可能存在数据集的多样性和代表性不足问题	探讨如何设计用于促使健康行为的系统，特别是姿势检测技术	研究对象为工作场所中的用户姿势，特别关注舒适与不舒适的姿势分类	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO-V3和CNN	图像	使用了来自YouTube视频和Kaggle的姿势数据集进行训练
14624	2024-08-05	Winter wheat ear counting based on improved YOLOv7x and Kalman filter tracking algorithm with video streaming 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1346182 PMID:38952848	研究论文	本文提出了一种基于改进YOLOv7x和卡尔曼滤波追踪算法的实时麦穗计数方法	引入了空间到深度模块和新的归一化高斯瓦瑟斯坦距离损失函数，以提升YOLOv7x的检测性能	样本可能仅限于特定环境，实时检测帧率相对较低	实现大型分辨率无人机视频下的麦穗检测与计数	作者研究了麦穗的检测与计数	计算机视觉	NA	YOLOv7x, 卡尔曼滤波	YOLOv7xSPD Counter	视频	NA
14625	2024-08-05	Revealing hidden patterns in deep neural network feature space continuum via manifold learning 2023-Dec-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43958-w PMID:38129376	研究论文	本文介绍了一种用于深度神经网络特征可视化的新方法	提出了一种流形发现与分析（MDA）方法，可有效可视化回归特征，并保留特征空间的局部几何形状	现有可视化技术仅适用于分类任务，回归任务的可视化仍面临挑战	开发一种可靠的框架和计算方法来可视化深度学习中的回归特征	深度神经网络提取的特征空间中的高维回归特征	计算机视觉	NA	深度神经网络	NA	特征数据	NA
14626	2024-08-05	Landmark Based Bronchoscope Localization for Needle Insertion Under Respiratory Deformation 2023-Oct, Proceedings of the ... IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems DOI:10.1109/iros55552.2023.10342115 PMID:38947248	研究论文	本研究提出了一种实时摄像头方法，用于在呼吸变形下准确定位支气管镜	创新之处在于使用深度学习相对于解剖标志估计支气管镜的位置，克服了全局姿势估计的局限性	研究主要在模拟的数据集上进行，可能在真实应用中存在局限性	研究的目的是提高肺癌诊断时支气管镜定位的准确性	研究对象主要是支气管镜相对于计划穿刺位置的定位	计算机视觉	肺癌	深度学习	NA	模拟数据	在进行呼吸运动的肺部模拟数据集上进行评估
14627	2024-08-05	Evaluating the ecological vulnerability of Chongqing using deep learning 2023-Aug, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-023-28032-8 PMID:37407859	研究论文	本研究利用深度学习评估重庆的生态脆弱性并生成脆弱性地图	使用深度学习方法评估生态脆弱性，并生成支持生态环境保护和治理决策的脆弱性地图	虽然研究区域整体脆弱性不高，但主要生态问题仍需未来的生态保护和管理措施来解决	评估重庆地区的生态脆弱性	重庆地区的生态脆弱性及影响因素	自然语言处理	NA	深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）	CNN、DNN	地图、因素	选择了16个影响生态脆弱性的因素
14628	2024-08-05	scTour: a deep learning architecture for robust inference and accurate prediction of cellular dynamics 2023-06-23, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-023-02988-9 PMID:37353848	研究论文	本文介绍了scTour，这是一种深度学习架构，用于在最小化批次效应影响的情况下，进行细胞动态的推断和预测	scTour具备同时估计发育伪时间、描绘向量场和映射转录组潜在空间的能力，整合在一个框架下	NA	构建一种能够推断和预测细胞发育动态的工具	对19个数据集中的多种生物过程进行研究	机器学习	NA	单细胞基因组学	深度学习架构	数据集	19个数据集
14629	2024-08-05	TRESTLE: Toolkit for Reproducible Execution of Speech, Text and Language Experiments 2023, AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings. AMIA Joint Summits on Translational Science PMID:37350929	研究论文	本文介绍了TRESTLE，一个专注于语音、文本和语言实验可重复执行的开源工具包	TRESTLE提供了一种精确的数字蓝图用于数据预处理和选择策略，以帮助研究者获得可比较的结果	由于研究者在方法和数据选择策略上的差异，结果的直接比较仍然具有挑战性	旨在提升认知障碍与健康个体语言差异的研究可重复性	聚焦于来自TalkBank数据集的两种数据集，以痴呆检测作为示例领域	自然语言处理	认知障碍	深度学习	NA	文本数据	NA
14630	2024-08-07	Spatially Distinct Genetic Determinants of Aortic Dimensions Influence Risks of Aneurysm and Stenosis 2022-08-02, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2022.05.024 PMID:35902171	研究论文	本研究使用深度学习分析了43,317名UK Biobank参与者的230万张心脏磁共振图像，以阐明左心室流出道、主动脉根部和升主动脉直径的遗传基础，并探讨这些直径与疾病发生率的关联。	发现了79个与至少一个直径显著相关的基因位点，其中35个是新发现的，这些发现有助于预测胸主动脉瘤和主动脉狭窄。	NA	阐明左心室流出道、主动脉根部和升主动脉直径的遗传基础	左心室流出道、主动脉根部和升主动脉的直径	数字病理学	心血管疾病	深度学习	NA	图像	43,317名UK Biobank参与者
14631	2024-08-07	From cell lines to cancer patients: personalized drug synergy prediction 2022-Jan-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae134 PMID:38718189	研究论文	本文提出了一种深度学习框架PDSP，用于利用患者特异性的单一药物反应数据进行个性化药物协同预测	PDSP模型首先在细胞系上训练，然后使用患者的基因表达数据和相关单一药物反应进行微调，以提高预测准确性	目前仅在三名白血病患者的数据上进行了评估	开发一种能够在临床环境中更有效地预测患者特定药物组合的深度学习模型	白血病患者	机器学习	白血病	深度学习	深度学习框架	基因表达数据	三名白血病患者
14632	2024-08-05	ProactiV: Studying Deep Learning Model Behavior Under Input Transformations 2024-Aug, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2023.3301722 PMID:37535493	研究论文	该文探讨了在输入变换下深度学习模型行为的可视分析方法ProactiV	提出了一种模型无关的可视分析方法，以帮助开发者主动研究输出行为并识别模型的脆弱点	现有的方法主要集中在每类或实例级别的分析，未能全面评估模型在各种输入变换下的行为	改善深度学习模型的可解释性与性能	深度学习模型的输入变换对模型输出行为的影响	机器学习	NA	输入优化方法	NA	图像	NA
14633	2024-08-05	AutoTitle: An Interactive Title Generator for Visualizations 2024-Aug, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2023.3290241 PMID:37384476	研究论文	我们提出了AutoTitle，这是一种满足多种用户需求的交互式可视化标题生成器	AutoTitle通过深度学习生成标题，并提供用户交互界面以过滤指标，创新地结合了用户反馈和六个标题质量因素	未提及此工具的适用范围或在特定应用中的效果	旨在为可视化作品生成高质量的标题	可视化作者和潜在的标题生成用户	计算机视觉	NA	深度学习	NA	NA	参与用户研究的用户人数未明确说明
14634	2024-08-05	Shading-Guided Manga Screening From Reference 2024-Aug, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2023.3282223 PMID:37267131	研究论文	本研究提出了一种基于阴影引导的漫画筛选方法	引入阴影线条绘画作为屏幕漫画的中间对应物，将漫画筛选任务分解为生成阴影和替换适当的筛网色调两个子任务	研究未提及对多种艺术风格的适应性和通用性	旨在改善漫画制作中漫画筛选过程中的效率和质量	目标是生成阴影和合适的筛网色调	计算机视觉	NA	参考图像生成网络	NA	图像	进行大量视觉和定量实验以验证系统的有效性
14635	2024-08-05	Novel progressive deep learning algorithm for uncovering multiple single nucleotide polymorphism interactions to predict paclitaxel clearance in patients with nonsmall cell lung cancer 2024-Aug, Cancer innovation DOI:10.1002/cai2.110 PMID:38948246	研究论文	本文开发了一种新型的深度学习算法，用于揭示多重单核苷酸多态性相互作用，以预测非小细胞肺癌患者的紫杉醇清除率	提出了一种名为GEP-CSIs的数据挖掘算法，通过线性代数计算处理离散变量，优于传统的生物信息学方法	目前尚无关于该算法在不同癌症类型中的广泛适用性测试	研究紫杉醇的清除率与基因多态性之间的关系	非小细胞肺癌患者的基因多态性与紫杉醇清除数据	机器学习	肺癌	深度学习	GEP-CSIs算法	基因数据	使用了主要集和验证集的数据进行分析
14636	2024-08-05	Optimizing time prediction and error classification in early melanoma detection using a hybrid RCNN-LSTM model 2024-Aug, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24559 PMID:38515433	研究论文	本文提出了一种混合RCNN-LSTM模型，用于早期黑色素瘤检测中的时间预测和错误分类优化	采用了递归卷积神经网络(RCNN)和长短期记忆网络(LSTM)的深度学习方法，并考虑上下文依赖性来减少黑色素瘤检测中的分类错误	针对模型的局限性、外部数据的适用性及模型在未见数据上的表现尚需进一步探讨	优化早期黑色素瘤检测中的时间预测和错误分类	使用国际皮肤图像数据库，通过RCNN-LSTM对黑色素瘤进行分类和分析	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	RCNN-LSTM	图像	三个数据集
14637	2024-08-05	Motion In-Betweening via Deep ∆-Interpolator 2024-Aug, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2023.3309107 PMID:37639420	研究论文	本文展示了使用深度学习基的插值器在基于关键帧合成人体运动中的应用	提出了一种在delta模式下操作的深度插值方法并利用球面线性插值器作为基线，取得了更高的准确性和有效性	文章未明确提及具体的局限性	探讨基于关键帧的人体运动合成的更优方法	通过公共数据集的实验验证方法的有效性和性能	计算机视觉	NA	深度学习	NA	运动数据	使用了公共数据集，具体样本数量未说明
14638	2024-08-05	Supervertex Sampling Network: A Geodesic Differential SLIC Approach for 3D Mesh 2024-Aug, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2023.3294845 PMID:37440384	研究论文	提出了一种新的可微分分段方法GDSV用于3D网格的分析	将深度超像素学习方法扩展到3D网格，并提出可微分的GDSV方法	现有的聚类基础网格层次构建方法难以嵌入其他可训练网络	旨在改进3D网格的分段和Hierarchical表示	3D网格数据集的分析和分类	计算机图形学	NA	可微分SLIC聚类算法	NA	3D网格	多个数据集
14639	2024-08-05	Advanced feature learning and classification of microscopic breast abnormalities using a robust deep transfer learning technique 2024-Aug, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24557 PMID:38553901	研究论文	本研究探讨了使用强大的深度迁移学习技术识别微观乳腺病变的特征学习与分类。	提出了一种基于低维多通道特征的乳腺癌微观图像识别方法，克服了特征利用和计算复杂度的限制。	研究未提及具体的样本来源和数据集精确大小，可能影响结果泛化性。	提高乳腺癌微观图像识别的诊断效率和准确性。	使用显微图像数据集来识别良性和恶性乳腺癌病变。	数字病理学	乳腺癌	深度学习，迁移学习	SqE-DDConvNet	图像	未提供具体样本大小
14640	2024-08-05	Using Multi-Level Consistency Learning for Partial-to-Partial Point Cloud Registration 2024-Aug, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2023.3280171 PMID:37235469	研究论文	提出了一种新颖的端到端框架MCLNet，用于点云注册。	利用多级一致性学习来处理部分到部分的点云注册任务	在处理更大规模数据时的性能尚不明晰	提高点云注册的准确性，特别是在部分到部分的匹配中	进行点云注册的深度学习方法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	点云数据	较小规模的数据集