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
15301	2024-09-28	Deep Learning Dual Neural Networks in the Construction of Learning Models for Online Courses in Piano Education 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/4408288 PMID:35875728	研究论文	本文探讨了深度学习和人工智能在儿童钢琴教育中的应用，提出了一种基于双神经网络的钢琴音符起始检测方法	本文创新性地将深度学习与人工智能结合，用于在线钢琴课程的学习模型构建，并提出了一种双神经网络方法来检测钢琴音符的起始	本文未详细讨论模型的训练数据集大小和多样性，以及模型在不同钢琴音乐风格中的泛化能力	研究目的是提升现代钢琴教学质量，通过深度学习和人工智能技术改进在线钢琴课程的学习模型	研究对象是在线钢琴课程中的学习模型和儿童钢琴教育	机器学习	NA	深度学习	双神经网络	音频信号	未明确提及具体样本数量
15302	2024-09-28	Scope of repurposed drugs against the potential targets of the latest variants of SARS-CoV-2 2022, Structural chemistry IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s11224-022-02020-z PMID:35938064	综述	本文综述了利用计算生物学方法重新定位药物以对抗SARS-CoV-2最新变种潜在靶点的研究进展	本文介绍了通过分子对接、分子动力学模拟、定量结构活性关系、网络方法和人工智能等计算科学技术的进步，提高了药物重新定位的潜力	本文讨论了药物重新定位的优缺点，强调了其在最新进展中的应用范围	探讨利用计算生物学方法重新定位药物以对抗SARS-CoV-2最新变种的潜在靶点	SARS-CoV-2的最新变种及其重要蛋白质靶点	计算生物学	NA	分子对接、分子动力学模拟、定量结构活性关系、网络方法、人工智能	机器学习、深度学习	蛋白质结构、药物分子	NA
15303	2024-09-28	Research on the Predictive Analysis of Park Landscape Design and Cost Based on RNN Model 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/2762554 PMID:36211005	研究论文	研究基于RNN模型的公园景观设计和成本预测分析	引入人工蜂群算法更新RNN权重，提出全局最优的ABC-RNN预测模型	未提及具体限制	探索影响公园景观成本的主要因素，提出成本预测模型以控制建设成本	公园景观设计及其成本	机器学习	NA	深度学习技术	RNN	NA	未提及具体样本数量
15304	2024-09-28	COUnty aggRegation mixup AuGmEntation (COURAGE) COVID-19 prediction 2021-07-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-93545-6 PMID:34253768	研究论文	本文提出了一种名为COURAGE的方法，利用深度学习技术预测美国各县未来两周的COVID-19相关死亡人数	采用自注意力模型（transformer模型）捕捉时间序列中的短期和长期依赖关系，并实现了计算效率的提升	NA	预测COVID-19在美国的局部严重程度，以优化资源分配	美国各县的COVID-19相关死亡人数	机器学习	COVID-19	深度学习	transformer模型	时间序列数据	美国各县的COVID-19相关确诊病例、死亡人数、社区流动趋势和人口统计信息
15305	2024-09-28	Artificial intelligence and digital pathology: Opportunities and implications for immuno-oncology 2021-04, Biochimica et biophysica acta. Reviews on cancer DOI:10.1016/j.bbcan.2021.188520 PMID:33561505	综述	本文探讨了人工智能在免疫肿瘤学中的应用及其对数字病理学的影响	利用深度学习进行病理样本的大数据分析，超越传统技术的可能性	NA	探讨人工智能在免疫肿瘤学中的应用，解决肿瘤免疫相互作用和免疫治疗患者选择的问题	肿瘤免疫微环境的可测量特征及其在预测和预后中的价值	数字病理学	肿瘤	深度学习	NA	病理样本数据	NA
15306	2024-09-28	Can Deep Learning Hit a Moving Target? A Scoping Review of Its Role to Study Neurological Disorders in Children 2021, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2021.670489 PMID:34025380	综述	本文综述了深度学习在研究儿童神经发育障碍中的潜在作用	深度学习因其对特征探索和工程的依赖性较小，可能在研究儿童神经发育障碍中克服现有挑战	本文主要探讨了深度学习在儿童神经发育障碍研究中的潜在作用，未涉及具体实验或模型	探讨深度学习在儿童神经发育障碍研究中的挑战和潜在应用	儿童神经发育障碍，如注意力缺陷多动障碍、自闭症谱系障碍、脑瘫、脑震荡和癫痫	机器学习	神经发育障碍	深度学习	NA	NA	NA
15307	2024-09-28	Layer-Skipping Connections Improve the Effectiveness of Equilibrium Propagation on Layered Networks 2021, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2021.627357 PMID:34079446	研究论文	本文探讨了通过在分层网络中引入随机层跳跃连接来缓解平衡传播学习框架中的梯度消失问题	提出了一种基于小世界网络的随机层跳跃连接方法，以解决平衡传播在分层网络中遇到的梯度消失问题	NA	探索生物学上合理的深度学习实现方法	平衡传播学习框架在分层网络中的应用	机器学习	NA	平衡传播	分层网络	NA	NA
15308	2024-09-27	Artificial intelligence-enhanced opportunistic screening of osteoporosis in CT scan: a scoping Review 2024-Oct, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA IF:4.2Q1 DOI:10.1007/s00198-024-07179-1 PMID:38985200	综述	本文综述了利用人工智能（AI）增强的CT扫描机会性筛查骨质疏松症和骨质减少风险的研究现状	本文展示了AI在利用CT扫描增强机会性筛查骨质疏松症方面的潜力	该领域仍处于早期阶段，大多数解决方案处于概念验证阶段，方法、工作流程和基准选择存在显著异质性	评估当前利用人工智能（AI）增强的机会性筛查方法在CT扫描中评估椎体骨小梁结构以分层骨质疏松症和骨质减少风险的研究	研究对象为利用AI技术通过CT扫描分类骨质疏松症/骨质减少或确定骨密度的文章	机器学习	骨质疏松症	CT扫描	深度学习	图像	14项研究符合纳入标准
15309	2024-09-27	Artificial Intelligence-Based Histopathological Subtyping of High-Grade Serous Ovarian Cancer 2024-Oct, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.06.010 PMID:39032605	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的高级别浆液性卵巢癌亚型分类算法	利用深度学习技术开发了一种通用的亚型分类算法，能够复制病理学家的共识诊断	研究仅限于高级别浆液性卵巢癌，且依赖于TCGA数据集和特定验证集	开发一种基于人工智能的高级别浆液性卵巢癌亚型分类算法	高级别浆液性卵巢癌的亚型分类	数字病理	卵巢癌	深度学习	NA	图像	使用了TCGA数据集、JGOG3022A1和Kindai/Kyoto队列的数据
15310	2024-09-27	Intra-arterial Pressure-Enabled Drug Delivery Significantly Increases Penetration of Glass Microspheres in a Porcine Liver Tumor Model 2024-Oct, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.jvir.2024.06.030 PMID:38969336	研究论文	研究通过压力辅助药物输送（PEDD）显著提高玻璃微球在猪肝肿瘤模型中的渗透率	提出了一种新的压力辅助药物输送技术（PEDD），显著提高了玻璃微球在肝肿瘤中的渗透率	研究仅在猪模型中进行，尚未在人体中验证	验证压力辅助药物输送技术（PEDD）在提高肝肿瘤药物输送效果中的应用	猪肝肿瘤模型中的玻璃微球渗透率	NA	肝肿瘤	压力辅助药物输送技术（PEDD）	深度学习算法	图像	27头转基因猪（Oncopigs）
15311	2024-09-27	Video-based automatic hand hygiene detection for operating rooms using 3D convolutional neural networks 2024-Oct, Journal of clinical monitoring and computing IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s10877-024-01179-6 PMID:38896344	研究论文	本研究利用深度学习方法，基于手术室视频检测麻醉人员的手卫生行为	提出了一种基于3D卷积神经网络的算法，用于自动检测手术室中的手卫生行为	研究仅在一个手术室进行，数据收集时间有限	开发一种高效的监控系统，以防止手术室中的医院获得性感染	麻醉人员的手卫生行为	计算机视觉	NA	3D卷积神经网络	3D CNN	视频	从2018年11月至2019年2月，在一个手术室收集了四个月的视频数据，并添加了模拟数据
15312	2024-09-27	Deep learning can predict subgenome dominance in ancient but not in neo/synthetic polyploidized genomes 2024-Oct, The Plant journal : for cell and molecular biology DOI:10.1111/tpj.16979 PMID:39133828	研究论文	本文利用深度学习构建卷积神经网络模型，研究古多倍体和新/合成多倍体基因组中的亚基因组优势机制	本文首次利用深度学习方法构建卷积神经网络模型，分析古多倍体和新/合成多倍体基因组中的亚基因组优势，并发现古多倍体中的亚基因组优势与启动子区域的长期序列分化相关	本文的模型未能预测新/合成多倍体中新同源基因对的表达优势	研究亚基因组优势的机制及其在古多倍体和新/合成多倍体中的差异	古多倍体和新/合成多倍体基因组中的亚基因组优势	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	DNA序列和甲基化位点	三个代表性多倍体系统（Brassica、Gossypium和Cucurbitaceae）的古多倍体和新/合成多倍体基因组
15313	2024-09-27	Improving remote sensing scene classification using dung Beetle optimization with enhanced deep learning approach 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37154 PMID:39318799	研究论文	本文提出了一种利用蜣螂优化和增强深度学习方法改进遥感场景分类的技术	本文创新性地结合了蜣螂优化算法和增强的MobileNet模型，并通过多头部注意力机制的长短期记忆网络进行场景分类	NA	提高遥感图像场景分类的准确性	遥感图像中的不同场景	计算机视觉	NA	蜣螂优化算法	MobileNet模型、多头部注意力机制的长短期记忆网络	图像	使用UC Merced和EuroSAT数据集进行评估
15314	2024-09-27	Hierarchical structures and magnetism of Co clusters: a perspective from integration of deep learning and a hybrid differential evolution algorithm 2024-Sep-26, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d4nr02431a PMID:39225229	研究论文	本文通过结合深度学习和混合差分进化算法，研究了Co团簇的分层结构和磁性	利用深度神经网络构建了近似DFT精度的深度势能模型，显著降低了计算消耗，并结合高效混合差分进化算法搜索Co团簇的最低能量结构	NA	确定Co团簇的最低能量结构及其分层结构和磁性	Co团簇（原子数为11-50）	机器学习	NA	密度泛函理论计算	深度神经网络	数据集	Co团簇（原子数为11-50）
15315	2024-09-27	Application of Deep Neural Networks in the Manufacturing Process of Mesenchymal Stem Cells Therapeutics 2024-Sep-26, International journal of stem cells IF:2.5Q3 DOI:10.15283/ijsc24070 PMID:39322430	研究论文	本文探讨了使用深度神经网络在间充质干细胞治疗制造过程中进行图像分析的方法	首次使用深度学习方法直接分析细胞图像，以提高干细胞治疗产品的产量和质量	仅在单层图像中检测到异常细胞，多层培养仅在单层培养中无异常细胞时进行	开发一种新的方法来监控细胞融合度和状态，以提高细胞治疗产品的质量	间充质干细胞的图像	计算机视觉	NA	深度神经网络	分类和检测算法	图像	多种类型的培养容器中的间充质干细胞图像
15316	2024-09-27	Investigating deep learning strategies for fast denoising of 5D cardiac photon-counting micro-CT images 2024-Sep-25, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad7fc6 PMID:39321848	研究论文	研究使用深度学习方法对5D心脏光子计数微CT图像进行快速去噪	提出了UnetU Energy方法，显著提高了5D心脏光子计数微CT图像去噪的速度和准确性	ME NLM在某些情况下表现优于深度学习方法，但仍落后于迭代重建	探索适用于5D心脏光子计数微CT图像去噪的深度学习策略	5D心脏光子计数微CT图像的去噪效果和速度	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	U-net, 3D U-net, FastDVDNet, Swin Transformer UNet	图像	使用真实小鼠数据和数字MOBY phantom进行评估
15317	2024-09-27	Detection of sleep arousal from STFT-based instantaneous features of single channel EEG signal 2024-Sep-25, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad7fcb PMID:39322029	研究论文	本文提出了一种基于短时傅里叶变换（STFT）的单通道脑电信号瞬时特征的睡眠觉醒检测模型	通过使用可解释的特征来提高睡眠觉醒检测模型的分类性能，避免了深度学习方法的不可解释性问题	NA	开发一种有效的睡眠觉醒检测模型，以辅助自动睡眠呼吸暂停检测系统	单通道脑电信号中的睡眠觉醒现象	机器学习	睡眠相关疾病	短时傅里叶变换（STFT）	三层神经网络	脑电信号	NA
15318	2024-09-27	BSNEU-net: Block Feature Map Distortion and Switchable Normalization-Based Enhanced Union-net for Acute Leukemia Detection on Heterogeneous Dataset 2024-Sep-25, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01252-1 PMID:39322814	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的BSNEU-net框架，用于急性白血病的检测	引入块特征图失真（BFMD）和可切换归一化（SN）技术，以提高模型的泛化能力和收敛性	NA	开发一种新的深度学习框架，用于急性白血病的检测	急性淋巴细胞白血病（ALL）和急性髓系白血病（AML）	计算机视觉	血液疾病	深度学习	BSNEU-net	图像	2400张血涂片图像（新数据集）和2700张血涂片图像（异构数据集）
15319	2024-09-27	Noise suppression in photon-counting computed tomography using unsupervised Poisson flow generative models 2024-Sep-23, Visual computing for industry, biomedicine, and art DOI:10.1186/s42492-024-00175-6 PMID:39311990	研究论文	本文提出了一种基于无监督泊松流生成模型的光子计数计算机断层扫描（CT）图像去噪技术	本文将无监督逆问题求解方法扩展到泊松流生成模型（PFGM++），并通过劫持和正则化采样过程，实现了单步采样器（NFE=1）	NA	开发一种无需配对数据的无监督图像去噪技术，以提高光子计数CT图像的质量	光子计数CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	扩散模型	图像	临床低剂量CT数据和GE HealthCare开发的实验性光子计数CT系统中的临床图像
15320	2024-09-27	Protocol for performing deep learning-based fundus fluorescein angiography image analysis with classification and segmentation tasks 2024-Sep-20, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2024.103134 PMID:38900632	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的视网膜荧光血管造影图像分析协议，包括分类和分割任务	提出了一个完整的从诊断到治疗建议的深度学习分析流程	未提及具体限制	开发一种用于视网膜疾病评估的深度学习分析协议	视网膜荧光血管造影图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	未提及具体样本数量