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
15401	2024-09-25	High performance filtering and high-sensitivity concentration retrieval of methane in photoacoustic spectroscopy utilizing deep learning residual networks 2024-Oct, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2024.100647 PMID:39309019	研究论文	本文介绍了一种结合深度学习残差网络提高光声光谱法检测痕量气体性能的新方法	该方法通过集成光声光谱与包含40层加权层的残差网络模型，显著提高了甲烷浓度的检测精度和稳定性	NA	提高光声光谱法在痕量气体检测中的性能	甲烷浓度检测	机器学习	NA	光声光谱法	残差网络	信号	多组光声光谱信号
15402	2024-09-25	AI-Enhanced Prediction of Aortic Stenosis Progression: Insights From the PROGRESSA Study 2024-Oct, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2024.101234 PMID:39309663	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习算法预测主动脉瓣狭窄的进展	使用LightGBM模型在预测主动脉瓣狭窄进展方面表现优于其他模型	NA	预测主动脉瓣狭窄的进展	303名参与PROGRESSA研究的患者的临床和超声心动图数据	机器学习	心血管疾病	机器学习和深度学习算法	LightGBM, Gated Recurrent Unit, Long Short-Term Memory, XGBoost	临床和超声心动图数据	303名患者
15403	2024-09-25	Research trends of computational toxicology: a bibliometric analysis 2024-Oct, Toxicology research IF:2.2Q3 DOI:10.1093/toxres/tfae147 PMID:39309752	研究论文	本文通过文献计量分析探讨了计算毒理学的研究趋势	研究展示了计算毒理学从传统方法向机器学习、分子对接和深度学习等高级计算方法的转变	研究仅基于Web of Science数据库的数据，可能存在数据偏差	评估计算毒理学领域科学研究的影响	计算毒理学中的计算方法在毒性评估中的应用	机器学习	NA	文献计量分析	机器学习、分子对接、深度学习	文献数据	1977年至2024年2月12日期间Web of Science数据库中的相关文献
15404	2024-09-25	Automated plan generation for prostate radiotherapy patients using deep learning and scripted optimization 2024-Oct, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2024.100641 PMID:39310221	研究论文	本文开发了一种基于深度学习和脚本优化的自动化前列腺放射治疗计划生成工作流程	首次在商业治疗计划系统中实现全自动化的前列腺放射治疗计划生成	仅在20个独立测试数据集上进行了验证，样本量较小	开发一种自动化前列腺放射治疗计划生成方法，以减少治疗计划的时间消耗	前列腺放射治疗计划	机器学习	前列腺癌	深度学习	ResUNet	3D轮廓数据	训练和验证数据集包含120个样本，独立测试数据集包含20个样本
15405	2024-09-25	Metformin dampens the progression of cholangiofibrosis induced by thioacetamide using deep learning 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37347 PMID:39309781	研究论文	研究探讨了二甲双胍在预防硫代乙酰胺诱导的胆管纤维化中的作用，并使用深度学习技术进行评估	首次使用深度学习卷积神经网络评估二甲双胍对胆管纤维化的影响	研究仅在动物模型中进行，尚未在人体中验证	评估二甲双胍作为预防胆管纤维化的潜在干预措施	硫代乙酰胺诱导的胆管纤维化	数字病理学	肝胆疾病	RNA测序	卷积神经网络	图像	大鼠模型
15406	2024-09-25	Remote sensing image road network detection based on channel attention mechanism 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37470 PMID:39309790	研究论文	本文结合通道注意力机制与ResNet，提出SE-ResNet和ECA-ResNet用于遥感图像道路网络检测	引入通道注意力机制，使网络更专注于道路网络特征的提取和学习，忽略部分非道路网络特征	增加了一定的计算负担	提高遥感图像中道路网络检测的准确性	遥感图像中的道路网络	计算机视觉	NA	通道注意力机制	ResNet	图像	使用了Massachusetts roads (MR)和CHN6-CUG roads数据集
15407	2024-09-25	Next-Generation swimming pool drowning prevention strategy integrating AI and IoT technologies 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35484 PMID:39309814	研究论文	本文探讨了将人工智能（AI）和物联网（IoT）技术集成到嵌入式系统中，以减少游泳池溺水事件的可能性	本文的创新点在于将嵌入式系统、人工智能和物联网技术结合，用于实时监控和识别危险情况，并通过图像识别和深度学习技术提高救援效率	NA	本文的研究目的是利用技术手段预防游泳池溺水事故，并提供及时的救援警报	本文的研究对象是游泳池溺水预防技术及其应用	计算机视觉	NA	计算机视觉、深度学习	深度学习	图像	NA
15408	2024-09-25	Dose prediction for cervical cancer in radiotherapy based on the beam channel generative adversarial network 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37472 PMID:39309882	研究论文	本研究提出了一种基于光束通道生成对抗网络（Bc-GAN）的宫颈癌放射治疗剂量预测方法	引入了一种新的剂量预测计算方法，通过定义剂量预测的近似范围，限制了GAN预测的物理范围，从而实现了更合理的剂量分布预测	研究仅限于宫颈癌病例，未来需要扩展到其他类型的肿瘤	解决现有深度学习方法在处理混合数据集时的挑战，特别是IMRT和VMAT的组合	宫颈癌患者的放射治疗剂量预测	机器学习	宫颈癌	生成对抗网络（GAN）	生成对抗网络（GAN）	医学图像	共收集了346例宫颈癌患者的数据，经过清洗后剩余295例，随机分为训练集、验证集和测试集，比例分别为205:60:30
15409	2024-09-25	Prairie Dog Optimization Algorithm with deep learning assisted based Aerial Image Classification on UAV imagery 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37446 PMID:39309890	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的无人机图像分类方法，结合了草原犬鼠优化算法和深度学习模型	创新点在于将草原犬鼠优化算法应用于深度学习模型的超参数调优，并结合卷积变分自编码器模型进行图像分类	NA	研究目的是开发一种高效的无人机图像分类方法	研究对象是无人机拍摄的航空图像	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络 (CNN)	图像	使用了基准无人机图像数据集进行实验
15410	2024-09-25	Optimization of Chinese film and television communication technology in Portuguese-speaking areas under the application of digital Internet of Things 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37572 PMID:39309914	研究论文	研究通过深度学习技术优化中国电影在葡语国家的传播效果	利用深度学习技术设计电影特征识别和分类模型，并通过贝叶斯算法优化模型，提高计算速度和准确性	NA	优化中国电影在葡语国家的传播效果，促进中国文化传播的发展	中国电影在葡语国家的传播效果	机器学习	NA	深度学习 (DL)	贝叶斯算法	电影特征	NA
15411	2024-09-25	Spatio-temporal dynamics and influencing factors of carbon emissions (1997-2019) at county level in mainland China based on DMSP-OLS and NPP-VIIRS Nighttime Light Datasets 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37245 PMID:39309939	研究论文	本文利用深度学习方法处理夜间灯光数据集，估算了1997至2019年中国大陆县级碳排放量，并分析了其时空动态及影响因素	本文成功推导出更可靠的县级碳排放数据，揭示了空间动态和排放中心的演变，并发现了与主流观点不同的GDP与碳排放关系的N形和倒N形关系	NA	填补中国县级碳排放数据缺失，分析碳排放的时空动态及影响因素	1997至2019年中国大陆县级碳排放量及其影响因素	机器学习	NA	深度学习	NA	图像	1997至2019年中国大陆县级数据
15412	2024-09-25	trajPredRNN+: A new approach for precipitation nowcasting with weather radar echo images based on deep learning 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36134 PMID:39309946	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的新方法trajPredRNN+，用于使用天气雷达回波图像进行降水短时预报	该方法结合了轨迹分割模型和PredRNN深度学习模型，通过引入注意力机制和残差网络，以及提出更合理的训练损失函数，解决了现有模型在捕捉细粒度外观和处理位置错位问题上的局限性	NA	提高短时降雨预测的准确性，特别是对强降雨的预测	使用天气雷达回波图像进行降水短时预报	计算机视觉	NA	深度学习	PredRNN	图像	使用了深圳市气象局提供的雷达回波图数据集
15413	2024-09-25	Multi-label deep learning for comprehensive optic nerve head segmentation through data of fundus images 2024-Sep-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36996 PMID:39309959	研究论文	本文提出了一种基于多标签深度学习的视网膜图像中视神经头全面分割方法	利用U-Net架构结合迁移学习设计了三种多类语义分割模型，并通过结合MSU-Net和BU-Net生成HRF数据集的地面真值	研究仅使用了45张视网膜图像进行训练和验证，样本量较小	开发一种能够早期诊断和持续监测眼科疾病的计算机辅助检测技术	视网膜图像中的视盘、视杯、血管和视盘周围萎缩区（alpha和beta）	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	45张视网膜图像
15414	2024-09-25	Enhancing bone scan image quality: an improved self-supervised denoising approach 2024-Sep-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad7e79 PMID:39312947	研究论文	本文提出了一种改进的自监督去噪技术，用于提高骨扫描图像质量	本文提出了一种改进的自监督去噪技术，通过使用Noise2FullCount (N2F)和插值版本的Noise2Noise (iN2N)，减少了深度学习去噪与全扫描图像之间的偏差	N2N在长扫描图像中表现有限	提高骨扫描图像质量，减少辐射暴露和扫描时间	351个全身骨扫描数据集	计算机视觉	NA	深度学习	Noise2Noise (N2N), Noise2FullCount (N2F), 插值版本的Noise2Noise (iN2N)	图像	351个全身骨扫描数据集
15415	2024-09-25	A Robust Deep Learning Method with Uncertainty Estimation for the Pathological Classification of Renal Cell Carcinoma Based on CT Images 2024-Sep-23, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01276-7 PMID:39313716	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的诊断模型，结合不确定性估计，用于基于CT图像的肾细胞癌病理亚型术前区分	本研究的创新点在于结合不确定性估计的深度学习模型，为临床医生提供了准确的肾细胞癌亚型预测和诊断信心指标	本研究的局限性在于仅使用了两个中心的数据进行训练和验证，未来需要更多的多中心数据来进一步验证模型的泛化能力	本研究旨在开发一种基于深度学习的诊断模型，结合不确定性估计，用于肾细胞癌病理亚型的术前区分	本研究的研究对象是基于CT图像的肾细胞癌病理亚型	数字病理	肾细胞癌	深度学习	深度学习模型	图像	本研究使用了来自两个中心的746名肾细胞癌患者的CT图像数据
15416	2024-09-25	Exploration of Fractional Flow Reservation Score Based on Artificial Intelligence Post-processing for Coronary Artery Lesions in Patients with Diabetes and Coronary Heart Disease 2024-Sep-21, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2024.100196 PMID:39313159	研究论文	本文利用人工智能后处理技术评估糖尿病和冠心病患者中冠心病与分数流量储备（FFR）的关系	采用人工智能技术处理冠状动脉CT血管造影（CCTA）图像，以高效、便捷、准确地获取所需数据，提高临床诊断效率和准确性	NA	研究冠心病与分数流量储备（FFR）在不同程度冠心病和糖尿病患者中的关系	94名疑似冠心病的患者	计算机视觉	心血管疾病	人工智能（AI）	NA	图像	94名患者
15417	2024-09-25	Chemomechanical damage prediction from phase-field simulation video sequences using a deep-learning-based methodology 2024-Sep-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.110822 PMID:39310766	研究论文	本文探讨了使用深度学习方法从相场模拟视频序列中预测锂离子电池的化学机械损伤	本文首次探索了使用卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）从相场模拟视频中预测电池材料的损伤行为，包括裂纹扩展角度和长度	本文仅使用了有限的数据进行模型训练和验证	研究目的是开发一种预测锂离子电池材料损伤行为的深度学习模型	研究对象是锂离子电池的阴极材料	机器学习	NA	相场模拟	CNN-LSTM	视频	NA
15418	2024-09-25	A deep learning dataset for metal multiaxial fatigue life prediction 2024-Sep-19, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03862-4 PMID:39300134	研究论文	本文创建了一个大规模的高质量数据集，用于金属多轴疲劳寿命预测	本文的创新点在于创建了一个包含1167个样本的大规模数据集，解决了深度学习在金属多轴疲劳寿命预测中数据稀缺的问题	NA	本文的研究目的是为金属多轴疲劳寿命预测提供一个高质量的数据集，以支持深度学习方法的应用	本文的研究对象是金属多轴疲劳寿命预测	机器学习	NA	深度学习	NA	数据集	1167个样本，来自40种材料
15419	2024-09-25	A Novel Rational PROTACs Design and Validation via AI-Driven Drug Design Approach 2024-Sep-17, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.3c10183 PMID:39310161	研究论文	本文介绍了一种结合超叠加技术和深度神经网络的集成方法，用于生成具有增强结合亲和力的结构多样性分子	本文提出了一种新的AI驱动药物设计方法，通过结合超叠加技术和深度神经网络，生成具有更高结合亲和力的PROTACs分子	NA	开发一种新的AI驱动药物设计方法，用于生成具有更高结合亲和力的PROTACs分子	PROTACs分子的设计和验证	药物设计	NA	超叠加技术、分子动力学模拟、自由能扰动模拟	深度神经网络	蛋白质-配体复合物结构	NA
15420	2024-09-25	Deep Learning-Based Detection of Reticular Pseudodrusen in Age-Related Macular Degeneration on Optical Coherence Tomography 2024-Sep-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.11.24312817 PMID:39314940	研究论文	开发了一种基于深度学习的模型，用于在光学相干断层扫描图像中检测与年龄相关性黄斑变性相关的网状假性玻璃膜疣	该模型在检测网状假性玻璃膜疣方面表现优于四位眼科专家，并已在五个外部测试数据集中验证了其性能	NA	开发一种自动检测和量化网状假性玻璃膜疣的深度学习模型，以辅助临床管理	网状假性玻璃膜疣在年龄相关性黄斑变性中的检测	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	深度学习	NA	图像	9800张光学相干断层扫描B扫描图像，以及来自812名个体的1017只眼睛的外部测试数据集