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
15221	2024-09-29	Deep learning framework for prediction of infection severity of COVID-19 2022, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2022.940960 PMID:36059818	研究论文	开发了一种深度学习框架，用于预测COVID-19感染的严重程度	利用胸部CT扫描数据，通过肺叶和感染区域的分割，计算感染严重程度百分比，并使用k-NN模型进行分类	仅使用了232个胸部CT扫描数据进行训练，样本量相对较小	量化COVID-19确诊患者的病情严重程度	COVID-19患者的胸部CT扫描图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	图像	232个胸部CT扫描图像，加上两个公共数据集的59个扫描图像，以及两个外部测试集的21个扫描图像
15222	2024-09-29	A workflow for segmenting soil and plant X-ray computed tomography images with deep learning in Google's Colaboratory 2022, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2022.893140 PMID:36176692	研究论文	本文介绍了一种在Google的Colaboratory中使用深度学习分割土壤和植物X射线计算机断层扫描图像的工作流程	开发了一种模块化工作流程，利用Google的Colaboratory中的低成本资源，将卷积神经网络应用于X射线μCT图像分割	文章中提到的挑战包括计算机科学家与农业研究者之间的知识鸿沟，以及训练和应用深度学习模型所需的计算资源	加速植物和土壤科学中新兴深度学习技术的采用和使用	土壤和植物的X射线μCT图像	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	核桃叶、杏仁花蕾和土壤团聚体的示例扫描
15223	2024-09-29	Protein-protein interaction prediction with deep learning: A comprehensive review 2022, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2022.08.070 PMID:36212542	综述	本文综述了深度学习在蛋白质相互作用预测中的应用	本文介绍了深度学习方法在预测蛋白质功能、蛋白质相互作用及其位点、蛋白质-配体结合以及蛋白质设计中的最新进展	NA	探讨深度学习在蛋白质相互作用预测中的应用	蛋白质相互作用及其位点、蛋白质-配体结合、蛋白质设计	生物信息学	NA	深度学习	NA	NA	NA
15224	2024-09-29	Deep learning techniques for detecting and recognizing face masks: A survey 2022, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2022.955332 PMID:36225777	综述	本文综述了用于检测和识别佩戴口罩的深度学习技术	本文综述了用于检测和识别佩戴口罩的深度学习技术，并讨论了这些技术的有效性	主要问题是人们经常不正确地佩戴口罩，导致模型难以准确检测	研究目的是综述用于检测和识别佩戴口罩的深度学习技术	研究对象是口罩人脸识别（MFR）和遮挡人脸识别（OFR）的深度学习技术	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
15225	2024-09-29	Automatic autism spectrum disorder detection using artificial intelligence methods with MRI neuroimaging: A review 2022, Frontiers in molecular neuroscience IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fnmol.2022.999605 PMID:36267703	综述	本文综述了使用人工智能方法和MRI神经影像进行自闭症谱系障碍自动检测的研究进展	本文总结了使用深度学习技术开发自闭症谱系障碍自动诊断模型的有限工作，并提供了未来研究方向的建议	目前使用深度学习技术开发自闭症谱系障碍自动诊断模型的研究非常有限	综述使用人工智能方法和MRI神经影像进行自闭症谱系障碍自动检测的研究进展	自闭症谱系障碍的自动检测方法	机器学习	自闭症	MRI	NA	图像	NA
15226	2024-09-29	Crop genomic selection with deep learning and environmental data: A survey 2022, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2022.1040295 PMID:36703955	综述	本文综述了将深度学习与环境数据结合用于作物基因组选择的最新技术	本文探讨了在多环境条件下使用深度学习模型预测作物表型的创新方法，特别是结合了温度、土壤条件和降水等异质数据源的模型	NA	探讨在多环境条件下使用深度学习模型预测作物表型的方法	作物基因组选择模型	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因组数据、环境数据	NA
15227	2024-09-29	CovH2SD: A COVID-19 detection approach based on Harris Hawks Optimization and stacked deep learning 2021-Dec-30, Expert systems with applications IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.eswa.2021.115805 PMID:34511738	研究论文	提出了一种基于Harris Hawks优化和堆叠深度学习的COVID-19检测方法CovH2SD	采用Harris Hawks优化算法优化超参数，并结合九种预训练卷积神经网络进行特征提取和学习	未提及	开发一种快速且准确的COVID-19检测方法	COVID-19患者的胸部CT图像	计算机视觉	COVID-19	Harris Hawks优化算法	卷积神经网络	图像	未提及
15228	2024-09-29	Machine Learning in Epigenomics: Insights into Cancer Biology and Medicine 2021-12, Biochimica et biophysica acta. Reviews on cancer DOI:10.1016/j.bbcan.2021.188588 PMID:34245839	综述	本文综述了机器学习在表观基因组学中的应用，特别是其在癌症生物学和医学中的作用	探讨了机器学习算法在处理复杂、高维、稀疏和噪声数据方面的优势	未具体讨论每种机器学习方法的局限性	旨在概述机器学习方法如何用于探索表观基因组在癌症生物学和医学中的作用	癌症样本中的表观基因组数据	机器学习	癌症	机器学习算法	NA	表观基因组数据	NA
15229	2024-09-29	CinE caRdiac magneTic resonAnce to predIct veNTricular arrhYthmia (CERTAINTY) 2021-11-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-02111-7 PMID:34811411	研究论文	研究利用心脏磁共振成像（CMR）和深度学习模型预测心室心律失常（VA）的风险	开发了一种新的深度学习模型，通过心脏磁共振成像提取心脏结构和功能特征，以预测心室心律失常的风险	需要多中心参与进行外部验证	开发更好的模型来识别低风险心室心律失常的患者，以减少植入式心脏复律除颤器（ICD）相关并发症的风险	心室心律失常的风险预测	机器学习	心血管疾病	心脏磁共振成像（CMR）	神经网络	图像	350名主要预防性ICD接受者，其中97名女性，中位年龄59岁，178名患有缺血性心肌病
15230	2024-09-29	Neural Decoding of EEG Signals with Machine Learning: A Systematic Review 2021-Nov-18, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci11111525 PMID:34827524	综述	本文系统综述了机器学习和深度学习在脑电信号解码和分类中的应用	本文总结了最新的机器学习和深度学习模型在脑电信号处理中的应用，并提供了特征提取和分类器的推荐	本文主要基于文献综述，未进行新的实验或数据分析	系统综述机器学习和深度学习在脑电信号解码和分类中的最新进展	脑电信号的解码和分类	机器学习	NA	脑电图 (EEG)	卷积神经网络 (CNN), 支持向量机 (SVM)	脑电信号	NA
15231	2024-09-29	Wound Size Imaging: Ready for Smart Assessment and Monitoring 2021-11, Advances in wound care IF:5.8Q1 DOI:10.1089/wound.2018.0937 PMID:32320356	研究论文	本文介绍并评估了用于伤口尺寸成像的新兴设备和模式，以及用于智能伤口评估和监测的有前景的图像处理工具	本文引入了低成本设备和机器学习技术，使伤口评估更加稳健和准确，并结合多种成像模式和机器学习，实现了智能伤口监测	NA	研究目的是评估新兴设备和图像处理工具在智能伤口评估和监测中的应用	研究对象是伤口尺寸成像设备和图像处理工具	计算机视觉	NA	机器学习	NA	图像	NA
15232	2024-09-29	Importance of the 5' regulatory region to bacterial synthetic biology applications 2021-11, Microbial biotechnology IF:4.8Q1 DOI:10.1111/1751-7915.13868 PMID:34171170	综述	本文综述了细菌合成生物学中5'调控区域（包括启动子、非翻译区域和编码序列的5'端）的创建方法及其在基因表达调控和化合物合成中的重要性	本文总结了细菌合成生物学中5'调控区域创建方法的最新进展，并讨论了其在细菌工程中的重要性	本文主要讨论了现有方法的优缺点，但未提出新的解决方案或技术	探讨细菌合成生物学中5'调控区域的创建方法及其在基因表达调控和化合物合成中的应用	细菌合成生物学中的5'调控区域（启动子、非翻译区域和编码序列的5'端）	合成生物学	NA	NA	NA	NA	NA
15233	2024-09-29	Ensemble of Deep Learning Models for Sleep Apnea Detection: An Experimental Study 2021-Aug-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21165425 PMID:34450866	研究论文	本文研究了使用不同集成技术结合三种深度学习模型（两个CNN模型和一个CNN与LSTM结合模型）进行阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）检测的实验	本文采用了四种集成技术（多数投票、求和规则、Choquet积分模糊融合和基于MLP的可训练集成），并在PhysioNet Apnea-ECG数据库上进行了实验，最终实现了85.58%的OSA检测准确率，超越了许多现有方法	NA	研究阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的检测方法	从体传感器获得的ECG信号	机器学习	NA	ECG信号分析	CNN、LSTM、MLP	ECG信号	使用PhysioNet Apnea-ECG数据库
15234	2024-09-29	Automatic Extraction of Lung Cancer Staging Information From Computed Tomography Reports: Deep Learning Approach 2021-Jul-21, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/27955 PMID:34287213	研究论文	本文开发了一种信息提取系统，用于从CT报告中自动提取肺癌分期相关信息	提出了一种新的关系分类方法，使用关系符号约束（RSC），并在实验中展示了其优越性	NA	自动提取CT报告中肺癌分期相关信息，以支持准确的临床分期	肺癌分期信息	计算机视觉	肺癌	深度学习	BERT	文本	392份胸部CT报告
15235	2024-09-29	Toward Patient-Specific Prediction of Ablation Strategies for Atrial Fibrillation Using Deep Learning 2021, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2021.674106 PMID:34122144	研究论文	本文提出了一种结合图像计算模型和深度学习分类器的方法，用于预测房颤患者的导管消融策略	本文的创新点在于结合了患者特异性房颤模型和深度学习技术，以提高导管消融治疗的成功率	本文的局限性在于验证准确率相对较低，且在预测肺静脉隔离策略时成功率不高	研究目的是开发一种基于深度学习的技术，用于个性化预测房颤患者的导管消融策略	研究对象是房颤患者的特异性房颤模型和导管消融策略	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	122个患者LGE-MRI数据图像，157个合成图像，558个导管消融模拟结果
15236	2024-09-29	The Impact of Artificial Intelligence and Deep Learning in Eye Diseases: A Review 2021, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2021.710329 PMID:34527682	综述	本文综述了人工智能和深度学习在眼科疾病中的应用及其基本原理	NA	本文讨论了将人工智能技术应用于眼科领域时出现的一些潜在挑战和局限性	探讨人工智能和深度学习在眼科疾病中的应用	常见眼科疾病	计算机视觉	NA	人工智能	深度学习	NA	NA
15237	2024-09-29	A Deep Learning and XGBoost-Based Method for Predicting Protein-Protein Interaction Sites 2021, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2021.752732 PMID:34764983	研究论文	提出了一种基于深度学习和XGBoost的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测方法	结合深度学习和XGBoost算法，提出了一种新的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测方法DeepPPISP-XGB	NA	预测蛋白质-蛋白质相互作用位点	蛋白质序列及其相互作用位点	机器学习	NA	深度学习, XGBoost	深度学习模型, XGBoost	蛋白质序列	NA
15238	2024-09-29	Biologically Inspired Deep Learning Model for Efficient Foveal-Peripheral Vision 2021, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2021.746204 PMID:34880741	研究论文	本文提出了一种受灵长类和人类视网膜皮层映射启发的端到端神经模型，用于高效的中央凹-周边视觉	该模型采用了一种高效的采样技术来压缩视觉信号，使得场景的一小部分以高分辨率感知，而大部分视野以低分辨率维持，同时引入了一种注意力机制来模拟“眼球运动”，帮助代理从观察场景中逐步收集详细信息	NA	开发一种高效的计算模型来模拟生物学中的中央凹-周边视觉	中央凹-周边视觉的神经网络模型	计算机视觉	NA	NA	神经网络	图像和视频	NA
15239	2024-09-28	Accelerating multipool CEST MRI of Parkinson's disease using deep learning-based Z-spectral compressed sensing 2024-Dec, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30233 PMID:39044635	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的Z谱压缩感知方法，用于加速帕金森病多池CEST MRI扫描时间	本文创新性地提出了基于改进的一维U-Net的Z谱压缩感知方法，能够在减少扫描时间的同时保持足够的预测准确性	本文的实验主要基于数值模拟和体内大鼠脑实验，尚未在大规模人体临床试验中验证	开发一种能够减少帕金森病多池CEST MRI扫描时间并保持足够预测准确性的深度学习方法	帕金森病模型中的多池CEST MRI数据	计算机视觉	帕金森病	多池CEST MRI	一维U-Net	Z谱数据	体内大鼠脑实验
15240	2024-09-28	Enhancing SNR in CEST imaging: A deep learning approach with a denoising convolutional autoencoder 2024-Dec, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30228 PMID:39030953	研究论文	本文提出了一种使用去噪卷积自编码器（DCAE）增强CEST成像信噪比的方法，并将其性能与现有去噪方法进行了比较	本文创新性地使用去噪卷积自编码器（DCAE）来增强CEST成像的信噪比	本文仅在模拟数据和动物肿瘤模型中验证了方法的有效性，尚未在人体临床数据中进行验证	开发一种增强CEST成像信噪比的方法，并评估其性能	CEST成像的信噪比增强	计算机视觉	NA	去噪卷积自编码器（DCAE）	卷积神经网络（CNN）	图像	模拟数据和动物肿瘤模型的活体数据