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
14841	2024-10-01	Multiple Field-of-View Based Attention Driven Network for Weakly Supervised Common Bile Duct Stone Detection 2023, IEEE journal of translational engineering in health and medicine IF:3.7Q2 DOI:10.1109/JTEHM.2023.3286423 PMID:37465459	研究论文	提出了一种基于多视野注意力驱动的深度学习网络MFADNet，用于从CT扫描图像中检测胆总管结石	创新性地结合了多视野编码器、注意力驱动解码器和分类网络，实现了弱监督下的胆总管结石检测	NA	开发一种弱监督的深度学习方法，用于从CT扫描图像中自动检测胆总管结石	胆总管结石	计算机视觉	胆道疾病	深度学习	MFADNet	图像	NA
14842	2024-10-01	BIDL: a brain-inspired deep learning framework for spatiotemporal processing 2023, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2023.1213720 PMID:37564366	研究论文	本文介绍了一种名为BIDL的脑启发深度学习框架，用于时空处理	提出了一个通用的学习框架，能够处理多种时空模态数据，如视频片段和3D成像数据	NA	提供一个统一的时空处理设计流程，并研究通过脑启发神经动力学进行轻量级时空处理的能力	视频信息处理、DVS信息处理、3D医学影像分类和自然语言处理	机器学习	NA	深度尖峰神经网络（DSNN）	深度神经网络	视频、3D成像、自然语言	涉及多种类型的数据，具体样本数量未提及
14843	2024-10-01	Enhancing diabetic retinopathy classification using deep learning 2023 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076231203676 PMID:37766903	研究论文	本文利用深度学习模型对糖尿病视网膜病变进行分类	提出了使用CLAHE和ESRGAN技术进行图像增强的卷积神经网络模型，实验结果显示分类准确率高达97.83%	未提及具体限制	提高糖尿病视网膜病变的分类准确率	糖尿病视网膜病变及其不同严重程度	计算机视觉	糖尿病	深度学习	卷积神经网络	图像	使用APTOS 2019 Blindness Detection数据集中的视网膜扫描图像
14844	2024-10-01	Using graph-based model to identify cell specific synthetic lethal effects 2023, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2023.10.011 PMID:37920819	研究论文	本文提出了一种基于图模型的方法，用于识别特定细胞类型的合成致死效应	通过结合细胞特异性多组学数据和自注意力模块，将基因关系表示为图，实现了细胞特异性合成致死对的预测	依赖于高质量的多组学数据，且需要大量计算资源	开发一种计算方法，用于预测特定细胞类型的合成致死对，以促进癌症精准治疗	特定细胞类型的合成致死对	机器学习	NA	深度学习	图模型	多组学数据	细胞系特异性数据
14845	2024-10-01	Convex optimization algorithms in medical image reconstruction-in the age of AI 2022-03-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ac3842 PMID:34757943	综述	本文回顾了基于模型的图像重建（MBIR）算法在医学图像重建中的应用，特别是凸优化算法的发展及其与深度学习的结合	探讨了深度学习与基于模型的图像重建方法之间的协同作用，并强调了凸优化算法在网络架构中的基础作用	未提及具体限制	回顾和讨论医学图像重建中凸优化算法的发展及其与深度学习的结合	医学图像重建算法及其与深度学习的结合	计算机视觉	NA	凸优化算法	深度学习网络	图像	NA
14846	2024-10-01	Inferring RNA-binding protein target preferences using adversarial domain adaptation 2022-02, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1009863 PMID:35202389	研究论文	本文提出了一种使用对抗性领域自适应技术（ADDA）来推断RNA结合蛋白（RBP）目标偏好性的框架（RBP-ADDA）	采用ADDA技术，能够整合体内和体外数据，提取RBP结合偏好性，相比传统方法具有更好的预测性能	NA	解决不同数据集间存在的“领域偏移”问题，提高对体内RBP结合数据的预测准确性	RNA结合蛋白（RBP）的目标偏好性	机器学习	NA	对抗性领域自适应（ADDA）	神经网络	文本	NA
14847	2024-10-01	Identification of piRNA disease associations using deep learning 2022, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2022.02.026 PMID:35317234	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的piRNA疾病关联识别方法piRDA	提出了一种无需特征工程的简单、稳健且高效的深度学习方法，用于识别piRNA疾病关联，并显著优于现有方法	NA	开发一种高效的计算方法来识别piRNA与疾病之间的关联，以促进疾病特异性药物开发	piRNA与疾病之间的关联	机器学习	NA	深度学习	NA	序列数据	NA
14848	2024-10-01	Extracting default mode network based on graph neural network for resting state fMRI study 2022, Frontiers in neuroimaging DOI:10.3389/fnimg.2022.963125 PMID:37555154	研究论文	本文提出使用图神经网络（graphSAGE）来研究静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）并提取默认模式网络（DMN）	相比传统的种子点相关法、独立成分分析和字典学习，graphSAGE方法更稳健、可靠，并能更清晰地定义感兴趣区域	NA	研究大脑功能连接，提取默认模式网络	静息态功能磁共振成像数据	计算机视觉	NA	图神经网络（graphSAGE）	图神经网络	功能磁共振成像数据	NA
14849	2024-10-01	Automatic Detection of Atrial Fibrillation from Single-Lead ECG Using Deep Learning of the Cardiac Cycle 2022, BME frontiers IF:5.0Q1 DOI:10.34133/2022/9813062 PMID:37850161	研究论文	本文探讨了使用深度神经网络（DNN）从单导联心电图（ECG）信号中学习心脏周期并可靠地检测心房颤动（AF）的方法	本文设计了一个三步管道，用于从ECG中检测AF，并展示了其优于现有ECG分析方法的性能	深度神经网络（DNN）通常被设计为通用目的的黑箱模型，缺乏对其决策的可解释性	开发一种从单导联ECG信号中可靠检测心房颤动（AF）的方法	单导联心电图（ECG）信号中的心房颤动（AF）	机器学习	心血管疾病	深度神经网络（DNN）	深度神经网络（DNN）	时间序列数据	NA
14850	2024-10-01	Improved Protein Structure Prediction Using a New Multi-Scale Network and Homologous Templates 2021-12, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202102592 PMID:34719864	研究论文	本文介绍了一种改进的蛋白质结构预测方法trRosettaX，通过应用新的多尺度网络Res2Net和基于注意力的模块来利用多个同源模板，提高了预测精度	引入了新的多尺度网络Res2Net和基于注意力的模块，利用多个同源模板提高了蛋白质结构预测的精度	NA	提高蛋白质结构预测的准确性	蛋白质结构预测	机器学习	NA	深度学习	Res2Net	蛋白质结构数据	161个目标
14851	2024-10-01	Detecting Parkinson Disease Using a Web-Based Speech Task: Observational Study 2021-10-19, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/26305 PMID:34665148	研究论文	本文提出了一种基于网络的语音任务框架，用于检测帕金森病	利用网络平台收集语音数据，并通过机器学习算法进行分析，实现远程帕金森病的筛查	数据主要来自美国，且部分数据质量较低，可能影响模型的泛化能力	开发一种便捷的远程筛查工具，帮助全球范围内的人们检测帕金森病	帕金森病患者和非患者的语音数据	机器学习	帕金森病	机器学习算法	XGBoost	语音数据	726名参与者，其中262名帕金森病患者，464名非患者，平均年龄61岁
14852	2024-10-01	Total-Body PET Kinetic Modeling and Potential Opportunities Using Deep Learning 2021-Oct, PET clinics IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.cpet.2021.06.009 PMID:34353745	研究论文	本文介绍了全身PET动力学建模的基本原理及其在参数成像中的潜在优势，重点讨论了无创推导血输入函数、多参数成像和高时间分辨率动力学建模	本文探讨了利用深度学习解决全身动力学建模中的挑战，如大规模全身动态PET数据处理、器官和组织适当的输入函数和动力学模型需求以及全身运动校正	全身动力学建模面临大规模数据处理、适当的输入函数和模型需求以及运动校正等挑战	探讨全身PET动力学建模的基本原理及其在参数成像中的潜在优势，并讨论利用深度学习解决相关挑战	全身PET动力学建模及其在参数成像中的应用	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
14853	2024-10-01	Pulmonary COVID-19: Learning Spatiotemporal Features Combining CNN and LSTM Networks for Lung Ultrasound Video Classification 2021-Aug-14, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21165486 PMID:34450928	研究论文	本文提出了一种结合CNN和LSTM网络的混合模型，用于肺部超声视频分类以诊断COVID-19	本文的创新点在于使用混合模型（CNN-LSTM）进行肺部超声视频分类，并优化了模型参数，提高了诊断COVID-19的准确性和敏感性	NA	本文的研究目的是开发一种计算机辅助诊断应用，用于通过肺部超声视频诊断COVID-19	本文的研究对象是使用凸形换能器捕获的肺部超声视频	计算机视觉	肺部疾病	NA	CNN-LSTM	视频	输入层包含20帧图像
14854	2024-10-01	Machine Learning and Deep Learning Methods for Skin Lesion Classification and Diagnosis: A Systematic Review 2021-Jul-31, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics11081390 PMID:34441324	综述	本文综述了过去五年中使用传统机器学习和深度学习方法进行皮肤病变分类和诊断的研究	系统性地评估了计算机辅助诊断系统的诊断准确性	研究中识别了评估皮肤病变分割和分类方法的主要挑战，如小数据集、临时图像选择和种族偏见	综述和评估计算机辅助皮肤病变诊断系统的诊断准确性	过去五年中发表在ScienceDirect、IEEE和SpringerLink数据库中的53篇传统机器学习方法和49篇深度学习方法的文章	计算机视觉	NA	传统机器学习方法和深度学习方法	NA	图像	53篇传统机器学习方法和49篇深度学习方法的文章
14855	2024-10-01	Single-cell classification using graph convolutional networks 2021-Jul-08, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-021-04278-2 PMID:34238220	研究论文	本文提出了一种名为sigGCN的多模态端到端深度学习模型，用于细胞分类，结合了图卷积网络（GCN）和神经网络来利用基因相互作用网络	本文的创新点在于将基因相互作用网络与基因表达数据结合，通过GCN方法提取有效特征，从而提高细胞分类的性能	NA	研究目的是通过结合基因相互作用网络和基因表达数据，提高细胞分类的准确性	研究对象是单细胞RNA测序（scRNAseq）数据中的细胞分类	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）	图卷积网络（GCN）	基因表达数据	NA
14856	2024-10-01	How artificial intelligence might disrupt diagnostics in hematology in the near future 2021-06, Oncogene IF:6.9Q1 DOI:10.1038/s41388-021-01861-y PMID:34103684	研究论文	本文探讨了人工智能在血液学诊断中的潜在应用及其未来发展	介绍了人工智能在血液学诊断中的多种应用，如模式识别软件、深度学习算法和数字双胞胎技术，并强调了其在自动化图像分类方面的显著进展	尽管提到了人工智能的潜力，但未具体讨论当前应用中的局限性	探讨人工智能在血液学诊断中的应用及其未来发展	血液学诊断中的图像分析和数据处理	机器学习	NA	模式识别软件、深度学习算法、数字双胞胎技术	NA	图像、电子健康记录、可穿戴健康追踪设备数据	NA
14857	2024-10-01	Accelerating Inference of Convolutional Neural Networks Using In-memory Computing 2021, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2021.674154 PMID:34413731	研究论文	本文探讨了使用内存计算（IMC）加速卷积神经网络（CNN）推理的硬件设计方法	提出了针对IMC硬件的架构设计方法，并展示了如何实现流水线数据流以提高图像分类任务的吞吐量和延迟	NA	研究如何利用内存计算技术加速卷积神经网络的推理过程	卷积神经网络的推理硬件设计	计算机视觉	NA	内存计算（IMC）	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
14858	2024-10-01	The Teaching Design Methods Under Educational Psychology Based on Deep Learning and Artificial Intelligence 2021, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2021.711489 PMID:34671295	研究论文	本研究评估了基于教育心理学和人工智能设计的教学方法在实际应用中的价值，以深度学习理论为教学设计的基础	本研究创新性地结合了教育心理学和人工智能设计，提出了新的教学方法，并通过问卷调查和成绩变化分析验证了其有效性	由于各种客观和主观因素，研究结果可能与实际情况略有不同，其准确性有待未来进一步探索	评估基于教育心理学和人工智能设计的教学方法的实际应用价值	宁波中学的所有教师、学生及其家长	NA	NA	NA	NA	问卷调查数据	教师、学生和家长的有效问卷回收率分别为97%、99%和95%（实施前），98%、99%和99%（实施后）
14859	2024-10-01	MRI Segmentation and Classification of Human Brain Using Deep Learning for Diagnosis of Alzheimer's Disease: A Survey 2020-Jun-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s20113243 PMID:32517304	综述	本文综述了利用深度学习方法进行MRI分割和分类以诊断阿尔茨海默病（AD）的研究现状	本文总结了当前基于深度学习的MRI分割方法，并讨论了其在AD诊断中的应用	本文未具体讨论每种方法的局限性，而是集中在当前研究的概述和未来方向上	提供当前基于深度学习的MRI分割方法的概述，以用于AD的定量分析和诊断	人脑MRI图像及其在AD诊断中的应用	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI	卷积神经网络（CNN）	图像	NA
14860	2024-10-01	The Application of Deep Learning in Cancer Prognosis Prediction 2020-Mar-05, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers12030603 PMID:32150991	综述	本文综述了深度学习在癌症预后预测中的应用	深度学习模型在处理大规模数据时表现出更高的预测准确性，且需要较少的数据工程	NA	探讨深度学习在癌症预后预测中的应用及其潜在优势	癌症预后预测模型	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	多组学数据（基因组数据、转录组数据和临床信息）	NA