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
15021	2024-10-08	DrugEx: Deep Learning Models and Tools for Exploration of Drug-Like Chemical Space 2023-06-26, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.3c00434 PMID:37272707	研究论文	介绍了一个名为DrugEx的开源软件包，用于多目标强化学习，以探索药物样化学空间	整合并重新设计了先前DrugEx论文中的脚本，包括多种生成器架构、多种评分工具和多目标优化方法，提供了一个灵活的应用编程接口和图形用户界面GenUI	NA	开发一个用户友好且易于定制的药物设计工具	药物样化学空间中的新分子发现	机器学习	NA	多目标强化学习	多种生成器架构	NA	NA
15022	2024-10-08	Deep Learning for Human Activity Recognition on 3D Human Skeleton: Survey and Comparative Study 2023-May-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23115121 PMID:37299848	综述	本文对基于三维人体骨架数据的人类活动识别（HAR）的深度学习方法进行了全面的调查和比较研究	本文首次对基于三维人体骨架数据的人类活动识别的深度学习方法进行了系统的分类和比较研究	本文的比较研究仅限于KLHA3D 102和KLYOGA3D数据集，可能无法全面反映所有深度学习方法的性能	评估和比较基于三维人体骨架数据的人类活动识别的深度学习方法	基于三维人体骨架数据的人类活动识别	计算机视觉	NA	深度学习	RNN, CNN, GCN, Hybrid-DNN	三维人体骨架数据	KLHA3D 102和KLYOGA3D数据集
15023	2024-10-08	Denoising digital breast tomosynthesis projections using deep learning with synthetic data as training set 2023-May, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.10.3.034001 PMID:37223635	研究论文	本文研究了使用深度学习技术对数字乳腺断层合成（DBT）投影图像进行去噪，并提出使用合成数据进行训练	提出使用软件生成的合成数据来训练深度神经网络（DNN）进行DBT图像去噪，解决了实际数据集获取困难的问题	仅限于DBT图像去噪，未涉及其他类型的医学图像处理	研究如何在没有大量实际数据的情况下，使用合成数据训练深度神经网络进行DBT图像去噪	数字乳腺断层合成（DBT）投影图像的去噪	计算机视觉	NA	深度神经网络（DNN）	深度神经网络（DNN）	图像	合成数据集包含噪声和原始图像，具体样本数量未提及
15024	2024-10-08	Histogram of Oriented Gradients meet deep learning: A novel multi-task deep network for 2D surgical image semantic segmentation 2023-04, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102747 PMID:36702038	研究论文	本文提出了一种新颖的多任务深度学习方法，用于2D手术图像的语义分割	本文的创新点在于使用无监督方式生成辅助任务的伪标签，并利用方向梯度直方图（HOG）作为伪标签生成的特征	NA	研究目的是改进医学图像分割的性能	研究对象是2D手术图像的语义分割	计算机视觉	NA	方向梯度直方图（HOG）	多任务深度网络	图像	两个不同的医学图像分割数据集
15025	2024-10-08	AI-based multi-PRS models outperform classical single-PRS models 2023, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2023.1217860 PMID:37441549	研究论文	本文研究了基于AI的多PRS模型是否能超越传统的单一PRS模型	本文创新性地将其他疾病的PRS添加到预测模型中，并使用机器学习模型替代回归模型，显著提高了预测性能	NA	研究如何通过添加其他疾病的PRS和使用机器学习模型来提高疾病风险的预测性能	多PRS模型与单一PRS模型的比较，以及回归模型与机器学习模型的比较	机器学习	多种复杂疾病	机器学习	深度学习	基因数据	NA
15026	2024-10-08	Mini-COVIDNet: Efficient Lightweight Deep Neural Network for Ultrasound Based Point-of-Care Detection of COVID-19 2021-06, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2021.3068190 PMID:33755565	研究论文	本文开发了一种轻量级的深度学习模型Mini-COVIDNet，用于基于肺部超声图像的COVID-19检测	提出了Mini-COVIDNet模型，相比现有模型参数减少了4.39倍，内存需求仅为51.29 MB，适用于移动平台部署	NA	开发一种适用于移动平台的轻量级深度学习模型，用于COVID-19的快速检测	COVID-19、肺炎和健康状态的肺部超声图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	深度神经网络	图像	三类样本：COVID-19、肺炎和健康状态
15027	2024-10-08	InstantDL: an easy-to-use deep learning pipeline for image segmentation and classification 2021-Mar-02, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-021-04037-3 PMID:33653266	研究论文	本文介绍了一个名为InstantDL的深度学习管道，用于图像分割和分类任务	InstantDL允许具有基本计算背景的研究人员轻松应用经过调试和基准测试的最新深度学习算法，无需大量编码和机器学习背景	NA	开发一个易于使用的深度学习管道，使生物医学研究人员能够进行可重复的图像处理	图像分割和分类任务	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	七个公开数据集
15028	2024-10-08	DRPnet: automated particle picking in cryo-electron micrographs using deep regression 2021-Feb-08, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-020-03948-x PMID:33557750	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的粒子挑选网络，用于自动检测冷冻电镜图像中的粒子中心	提出了一种双卷积神经网络级联的方法，名为DRPnet，能够有效识别不同大小、形状、分布和灰度模式的粒子，并在多个性能指标上优于现有方法	NA	开发一种自动化的方法来识别和选择冷冻电镜图像中的蛋白质粒子	冷冻电镜图像中的蛋白质粒子	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	单个冷冻电镜数据集
15029	2024-10-08	Ankle fracture classification using deep learning: automating detailed AO Foundation/Orthopedic Trauma Association (AO/OTA) 2018 malleolar fracture identification reaches a high degree of correct classification 2021-02, Acta orthopaedica IF:2.5Q1 DOI:10.1080/17453674.2020.1837420 PMID:33103536	研究论文	研究使用深度学习算法自动分类踝关节骨折，特别是根据AO基金会/骨科创伤协会（AO/OTA）2018标准进行详细分类	开发了一种基于ResNet架构的神经网络，能够自动学习并分类踝关节骨折的复杂分类标准	研究主要集中在踝关节骨折的分类，未涉及其他身体部位的骨折分类	探索使用深度学习算法自动分类踝关节骨折，以辅助骨科决策	踝关节骨折的分类，特别是AO/OTA 2018标准的详细分类	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet	图像	4941例踝关节X光检查图像，其中400例用于测试
15030	2024-10-08	A Review on Deep Learning Techniques for the Diagnosis of Novel Coronavirus (COVID-19) 2021, IEEE access : practical innovations, open solutions IF:3.4Q2 DOI:10.1109/ACCESS.2021.3058537 PMID:34976571	综述	本文综述了基于深度学习技术用于新型冠状病毒（COVID-19）诊断的最新系统	本文提供了对使用不同医学成像模式（如CT和X射线）的深度学习系统的全面概述，并讨论了用于训练这些网络的知名数据集	本文指出了使用深度学习方法进行COVID-19检测的挑战，并提出了未来研究的趋势	旨在概述基于深度学习技术用于COVID-19诊断的系统，并为专家和技术人员提供理解这些技术如何被使用以及如何进一步利用它们来对抗COVID-19爆发的见解	COVID-19诊断的深度学习系统	计算机视觉	新型冠状病毒	深度学习	NA	图像	NA
15031	2024-10-08	M 3Lung-Sys: A Deep Learning System for Multi-Class Lung Pneumonia Screening From CT Imaging 2020-12, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2020.3030853 PMID:33048773	研究论文	本文提出了一种用于多类肺部肺炎筛查的深度学习系统M 3Lung-Sys，通过CT影像进行诊断	该系统仅由两个2D CNN网络组成，分别用于切片级和患者级分类，能够从大量CT切片中提取特征并恢复不同切片间的时间信息	NA	旨在提高COVID-19等肺部肺炎的准确诊断，以便及时隔离和治疗	COVID-19、H1N1、CAP和健康病例的CT影像	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	CNN	影像	734名患者（251名健康人，245名COVID-19患者，105名H1N1患者，133名CAP患者）
15032	2024-10-07	Structural modeling of ion channels using AlphaFold2, RoseTTAFold2, and ESMFold 2024-12, Channels (Austin, Tex.) DOI:10.1080/19336950.2024.2325032 PMID:38445990	review	本文综述了使用AlphaFold2、RoseTTAFold2和ESMFold进行离子通道结构建模的应用	本文通过比较这些模型与冷冻电镜结构的相似性和差异，揭示了当前最先进的深度学习计算方法在建模离子通道结构方面的优势和局限	本文主要集中在电压门控离子通道的结构建模，未涵盖所有类型的离子通道	评估和比较AlphaFold2、RoseTTAFold2和ESMFold在离子通道结构建模中的应用效果	电压门控离子通道，包括人类电压门控钠通道Na1.8、钙通道Ca1.1和钾通道K1.3	计算机视觉	NA	深度学习	AlphaFold2、RoseTTAFold2、ESMFold	蛋白质结构	包括人类电压门控钠通道Na1.8、钙通道Ca1.1和钾通道K1.3
15033	2024-10-07	Deep learning classification of EEG-based BCI monitoring of the attempted arm and hand movements 2024-Oct-28, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2023-0356 PMID:38826067	研究论文	研究利用深度学习技术对基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）进行分类，以监测手臂和手部运动尝试	结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）架构，提取EEG信号中的时空特征，并使用三种特征选择方法提高分类性能	研究主要集中在颈椎脊髓损伤（SCI）患者，未涵盖其他类型的运动障碍	提高颈椎脊髓损伤患者特定运动分类的平均性能	颈椎脊髓损伤患者的脑电图数据	机器学习	颈椎脊髓损伤	脑电图（EEG）	卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）	脑电图信号	来自格拉茨理工大学的低频多类脑电图数据集
15034	2024-10-07	AML leukocyte classification method for small samples based on ACGAN 2024-Oct-28, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2024-0028 PMID:38547466	研究论文	本文研究了基于辅助分类生成对抗网络（ACGAN）的小样本急性髓系白血病（AML）白细胞分类方法	本文首次将ACGAN应用于小样本白细胞分类任务，并展示了其在分类准确性上的竞争力	NA	评估ACGAN在小样本白细胞分类任务中的适用性	急性髓系白血病（AML）白细胞	机器学习	血液恶性肿瘤	生成对抗网络（GAN）	辅助分类生成对抗网络（ACGAN）	图像	小样本
15035	2024-10-07	Vein segmentation and visualization of upper and lower extremities using convolution neural network 2024-Oct-28, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2023-0331 PMID:38651783	研究论文	研究开发了一种基于深度学习自参数化卷积神经网络的静脉定位、识别和可视化框架，用于分割和可视化上下肢静脉图	提出了自参数化的U-Net模型，用于在不受约束条件下进行静脉分割和可视化，优于传统的CNN架构	研究样本量较小，仅涉及72名受试者	开发一种可靠的实时静脉定位和可视化系统，以辅助血管外科医生进行静脉穿刺、血管手术或慢性静脉疾病治疗	上下肢静脉的分割和可视化	计算机视觉	慢性静脉疾病	卷积神经网络	U-Net	图像	72名受试者的上下肢静脉数据
15036	2024-10-07	Repairing Noise-Contaminated Low-Frequency Vibrational Spectra with an Attention U-Net 2024-Oct-05, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.4c10893 PMID:39367839	研究论文	本文开发了一种基于注意力增强U-net架构的深度学习去噪协议，用于修复低频振动光谱中的噪声污染	利用高频和低频振动模式之间的内在相关性，有效重建低频光谱特征	NA	解决低频振动光谱检测和分析中的挑战	低频振动模式在红外和拉曼光谱中的应用	机器学习	NA	深度学习	注意力U-net	光谱	实验中使用了吸附在Ag表面上的-1,2-双(4-吡啶基)乙烯(BPE)作为代表性系统
15037	2024-10-07	A comparative study of early stage Alzheimer's disease classification using various transfer learning CNN frameworks 2024-Oct-05, Network (Bristol, England) DOI:10.1080/0954898X.2024.2406946 PMID:39367861	研究论文	本文研究了使用多种迁移学习CNN框架对早期阿尔茨海默病进行分类的效果	通过在基础CNN架构中加入批量归一化、dropout和全连接层，提高了模型对阿尔茨海默病分类的准确性和效率	未提及具体限制	评估和比较不同迁移学习CNN框架在早期阿尔茨海默病分类中的性能	早期阿尔茨海默病的分类	计算机视觉	阿尔茨海默病	迁移学习	CNN	图像	训练图像5120张，测试图像1280张
15038	2024-10-07	Enhanced image quality and lesion detection in FLAIR MRI of white matter hyperintensity through deep learning-based reconstruction 2024-Oct-04, Asian journal of surgery IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.asjsur.2024.09.156 PMID:39368951	研究论文	研究深度学习重建（DLR）在3.0T扫描仪上对白质高信号（WMH）的评估是否能提高图像质量和病灶检测能力，并与传统重建（CR）进行比较	深度学习重建（DLR）在图像质量和病灶检测敏感性方面显著优于传统重建（CR）	NA	研究深度学习重建（DLR）在白质高信号（WMH）评估中的应用效果	白质高信号（WMH）的图像质量和病灶检测能力	计算机视觉	NA	深度学习重建（DLR）	NA	图像	131名参与者（平均年龄46岁±17；46名男性）
15039	2024-10-07	Computer vision and deep transfer learning for automatic gauge reading detection 2024-10-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71270-0 PMID:39362865	研究论文	本文提出了一种使用深度学习和图像处理技术的自动模拟仪表读数检测系统	采用DenseNet 169、InceptionNet V3和VGG19等深度迁移学习模型进行自动读数检测，并展示了DenseNet 169在精度和泛化能力上的优势	VGG19模型存在过拟合问题，训练精度高但测试精度较低	开发一种自动化的模拟仪表读数检测系统，提高读数的准确性和效率	模拟仪表的读数检测	计算机视觉	NA	深度学习、机器学习、图像处理	DenseNet 169、InceptionNet V3、VGG19	图像	1011张标注图片，9个类别，读数范围从0到8
15040	2024-10-07	ChemAP: predicting drug approval with chemical structures before clinical trial phase by leveraging multi-modal embedding space and knowledge distillation 2024-10-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72868-0 PMID:39362916	研究论文	本文介绍了一种名为ChemAP的新型深度学习方案，用于在药物发现早期阶段预测药物批准	首次展示了仅使用药物结构信息通过深度学习技术定义批准和未批准药物的化学空间，从而预测药物批准的可能性	NA	开发一种仅使用化学结构数据在药物开发早期阶段进行决策的计算模型	药物批准预测	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	化学结构数据	使用了药物批准基准数据集和包含2023年FDA批准药物及2024年临床试验失败药物的外部数据集