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
15781	2024-09-19	A machine learning approach to predicting dry eye-related signs, symptoms and diagnoses from meibography images 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36021 PMID:39286076	研究论文	本文利用机器学习方法从睑板腺图像中预测干眼相关体征、症状和诊断	本文首次将深度学习模型应用于睑板腺图像的形态特征分析，并结合临床和症状数据进行预测	样本量相对较小，且主要集中在特定人群（如隐形眼镜佩戴者）	利用人工智能识别睑板腺形态特征与干眼相关临床结果和主观症状之间的关系	睑板腺的形态特征、临床结果和主观症状	机器学习	干眼症	深度学习	深度学习模型	图像	562张红外睑板腺图像，来自363名受试者
15782	2024-09-19	Nonrigid registration method for longitudinal chest CT images in COVID-19 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37272 PMID:39286087	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的非刚性配准方法，用于COVID-19患者纵向胸部CT图像的形态学变化分析	采用深度学习方法VoxelMorph进行体素级别的非刚性配准，以减少呼吸相位和成像位置差异，同时避免过度变形病变区域	NA	分析COVID-19相关肺炎患者随时间的形态学变化	COVID-19患者的纵向胸部CT图像	计算机视觉	呼吸系统疾病	非刚性配准	深度学习模型	图像	509个患者数据点
15783	2024-09-19	Deep learning-based scoring method of the three-chamber social behaviour test in a mouse model of alcohol intoxication. A comparative analysis of DeepLabCut, commercial automatic tracking and manual scoring 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36352 PMID:39286202	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的三室社会行为测试评分方法，用于研究酒精中毒小鼠模型的社会行为，并比较了DeepLabCut、商业自动跟踪和手动评分的结果	本文利用DeepLabCut进行动物身体部位的跟踪，提出了一种新的评分模型，显著提高了三室测试评分的准确性	本文仅在酒精中毒小鼠模型中进行了验证，尚未在其他模型或人类中进行测试	研究酒精戒断对小鼠社会行为的影响，并改进三室测试的评分准确性	酒精中毒小鼠模型的社会行为	机器学习	NA	DeepLabCut	NA	视频	NA
15784	2024-09-19	Deep learning-based human body pose estimation in providing feedback for physical movement: A review 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36589 PMID:39281455	综述	本文综述了基于深度学习的人体姿态估计在提供运动反馈中的应用	本文综述了当前人体姿态估计系统的研究现状，并指出了在运动评估方法选择和反馈优先级方面的研究空白	本文指出在选择运动评估方法的有效性和因素方面仍不明确，并建议需要进一步研究反馈优先级和错误反馈	调查当前基于深度学习的人体姿态估计在提供运动反馈中的研究现状和潜在的差距	人体姿态估计、运动评估、用户反馈	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	45篇文章
15785	2024-09-19	MONDEP: A unified SpatioTemporal MONitoring Framework for National DEPression Forecasting 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36877 PMID:39281477	研究论文	本文提出了一种用于国家抑郁症预测的时空监测框架MONDEP	该框架利用机器学习和深度学习方法，通过多变量时间序列数据预测不同行政级别的抑郁症流行情况，相较于SARIMAX基线模型，MAE指标提高了13%	NA	构建一个综合的MONDEP框架，利用机器学习和深度学习预测不同行政级别的抑郁症情况	泰国国家抑郁症统计数据	机器学习	抑郁症	机器学习深度学习	深度学习模型	时间序列数据	NA
15786	2024-09-19	An efficient brain tumor detection and classification using pre-trained convolutional neural network models 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36773 PMID:39281484	研究论文	本文提出了一种利用预训练卷积神经网络模型进行脑肿瘤检测和分类的高效方法	本文的创新点在于使用预训练的卷积神经网络模型（如ResNet50和EfficientNet）进行脑肿瘤检测，并通过数据增强技术提高模型的准确性和召回率	本文未详细讨论模型的计算资源需求和训练时间，也未提及模型在不同数据集上的泛化能力	本文的研究目的是提高脑肿瘤检测的准确性和效率，以便为患者提供及时的治疗和决策支持	本文的研究对象是脑肿瘤的MRI图像，包括三种不同类型的肿瘤和非肿瘤样本	计算机视觉	脑肿瘤	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	本文使用了包含两种类别的数据集，其中三种代表不同类型的肿瘤，一种代表非肿瘤样本
15787	2024-09-19	ArSa-Tweets: A novel Arabic sarcasm detection system based on deep learning model 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36892 PMID:39281495	研究论文	本文提出了一种基于深度学习模型的阿拉伯语讽刺检测系统ArSa-Tweets	本文的创新点在于开发了一种新的阿拉伯语推文讽刺检测模型ArSa-Tweet，并引入了ArSa-data作为黄金语料库	NA	研究目的是解决阿拉伯语讽刺检测中的挑战，如隐含的间接习语和缺乏阿拉伯语讽刺语料库	研究对象是阿拉伯语推文中的讽刺表达	自然语言处理	NA	深度学习	LSTM, Multi-headed CNN-LSTM-GRU, BERT, AraBert-V01, AraBert-V02	文本	NA
15788	2024-09-19	Cataract and glaucoma detection based on Transfer Learning using MobileNet 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36759 PMID:39281545	研究论文	本文提出了一种基于迁移学习的MobileNet模型，用于白内障和青光眼的检测	本文提出了基于深度可分离卷积的MobileNetV1和MobileNetV2模型，并在公开数据集上进行了实验，结果显示该模型在准确性上优于其他模型	NA	开发一种高效的深度学习模型，用于早期检测白内障和青光眼	白内障和青光眼	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	MobileNet	图像	使用公开数据集，包含白内障与正常以及青光眼与正常的图像
15789	2024-09-19	Wear prediction of high performance rolling bearing based on 1D-CNN-LSTM hybrid neural network under deep learning 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35781 PMID:39281601	研究论文	本文提出了一种基于1D-CNN-LSTM混合神经网络的高性能滚动轴承磨损预测方法	使用1D-CNN-LSTM混合神经网络进行深度学习，相比传统的1D-CNN算法，预测精度有所提高	NA	解决滚动轴承寿命测试时间长和成本高的问题	高性能滚动轴承的磨损预测	机器学习	NA	1D-CNN-LSTM混合神经网络	1D-CNN-LSTM	数据	791152个数据点
15790	2024-09-19	Deep learning for mango leaf disease identification: A vision transformer perspective 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36361 PMID:39281639	研究论文	本文评估了视觉变换器在芒果叶病害识别中的性能，并与流行的卷积神经网络进行了比较	提出了基于预训练的Data-efficient Image Transformer (DeiT)架构的优化模型，实现了99.75%的准确率，优于多种流行的卷积神经网络，并展示了视觉变换器在训练时间上的优势	NA	评估视觉变换器在农业中的应用，特别是芒果叶病害识别	芒果叶病害	计算机视觉	NA	视觉变换器 (ViTs)	视觉变换器 (ViTs)	图像	NA
15791	2024-09-19	SMTRI: A deep learning-based web service for predicting small molecules that target miRNA-mRNA interactions 2024-Sep-10, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2024.102303 PMID:39281703	研究论文	本文介绍了一种基于卷积神经网络的网络服务SMTRI，用于预测靶向miRNA-mRNA相互作用的小分子	SMTRI在AUC和准确性上分别比现有最先进算法提高了12.9%-30.3%和2.0%-18.4%	NA	开发一种计算程序来辅助成熟miRNA靶向药物的发现	miRNA-mRNA相互作用形成的小分子靶向RNA二级结构	机器学习	NA	NA	卷积神经网络	RNA	三个额外的测试集和四个已发表的实验验证的RNA靶向小分子案例研究
15792	2024-09-19	Artificial intelligence for geoscience: Progress, challenges, and perspectives 2024-Sep-09, Innovation (Cambridge (Mass.)) DOI:10.1016/j.xinn.2024.100691 PMID:39285902	综述	本文探讨了地球科学研究的演变，从基于物理的传统模型到现代数据驱动方法的进展，这些方法得益于人工智能和数据收集技术的显著进步	本文提出了将基于物理和数据驱动的方法结合到混合模型中的新范式，这些模型结合了领域知识来指导人工智能方法，展示了更高的效率和性能	数据稀缺、计算需求、数据隐私问题以及AI模型的“黑箱”性质是当前的主要挑战	探讨人工智能在地球科学中的应用进展、挑战和未来展望	地球科学研究中的传统物理模型和现代数据驱动模型	机器学习	NA	机器学习（ML）和深度学习（DL）	混合模型	地球科学数据	NA
15793	2024-09-19	Reply to: "Enhancing diagnostic accuracy for primary bone tumors: The role of expert histological analysis and AI-driven deep learning models" 2024-Sep-07, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2024.108670 PMID:39289050	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
15794	2024-09-19	Comparison review of image classification techniques for early diagnosis of diabetic retinopathy 2024-Sep-05, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad7267 PMID:39173657	综述	本文比较和分析了用于糖尿病视网膜病变早期诊断的各种机器学习技术	CapsNet在准确率和精确率上表现出色，CLAHE预处理技术显著提升了模型效率	深度学习方法计算复杂度高，需要更多资源和数据输入，且领域内缺乏一致的基准数据集	探讨和比较不同机器学习技术在糖尿病视网膜病变早期诊断中的有效性	糖尿病视网膜病变	计算机视觉	糖尿病	机器学习	CNN, CapsNet, KNN, SVM, 决策树, 随机森林	图像	NA
15795	2024-09-19	GTAM: a molecular pretraining model with geometric triangle awareness 2024-Sep-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae524 PMID:39177102	研究论文	本文介绍了一种名为几何三角感知模型（GTAM）的新型对比学习策略，用于分子表示学习	GTAM整合了创新的分子编码器，能够准确捕捉基于图的分子结构中的几何依赖关系，并通过两个对比训练目标增强分子编码器的功能	NA	克服现有分子表示学习方法在捕捉2D拓扑图和3D几何构象中复杂相互作用的不足	分子表示学习	机器学习	NA	对比学习	几何三角感知模型（GTAM）	2D图和3D构象	NA
15796	2024-09-19	Poised PABP-RNA hubs implement signal-dependent mRNA decay in development 2024-Sep, Nature structural & molecular biology IF:12.5Q1 DOI:10.1038/s41594-024-01363-x PMID:39054355	研究论文	本文使用深度学习技术解析了信号依赖性mRNA降解的机制，特别是在胚胎植入过程中，ERK-MEK信号通路通过磷酸化LIN28A来调节naive多能性mRNA的降解	首次揭示了PABP-RNA枢纽在信号诱导的mRNA降解中的作用，以及AUU基序的多价性对pLIN28A-PABP汇聚的影响	NA	研究信号依赖性mRNA降解的机制及其在发育过程中的作用	naive多能性mRNA的降解机制	生物信息学	NA	深度学习	NA	序列数据	NA
15797	2024-09-19	Intelligent deep model based on convolutional neural network's and multi-layer perceptron to classify cardiac abnormality in diabetic patients 2024-Sep, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-024-01444-7 PMID:38900229	研究论文	本文探讨了使用机器学习和深度学习算法自动识别糖尿病患者的心脏疾病，无需专家干预	本文引入了两种模型：MLP模型和深度CNN模型，分别用于区分心脏疾病和特定心脏状况的识别	NA	自动识别糖尿病患者的心脏疾病	糖尿病患者的心脏疾病	机器学习	心血管疾病	NA	CNN, MLP	ECG数据	使用PTB-Diagnostic ECG数据集，包含多种ECG记录
15798	2024-09-19	A multi-label dataset and its evaluation for automated scoring system for cleanliness assessment in video capsule endoscopy 2024-Sep, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-024-01441-w PMID:38884670	研究论文	本文开发了一种用于视频胶囊内镜清洁度评估的自动化评分系统，并构建了一个多标签数据集进行评估	首次提出了基于韩国-加拿大评分系统的视频胶囊内镜清洁度自动化评估方法，并开发了相应的移动应用程序AI-KODA	需要进一步研究以提高KODA评分系统的评分者间一致性，并开发自动化的多任务分类方法	开发和评估一种用于视频胶囊内镜清洁度评估的自动化评分系统	视频胶囊内镜的清洁度评估	计算机视觉	NA	机器学习和深度学习算法	随机森林分类器、Adaboost、KNeighbours、高斯朴素贝叶斯、深度学习算法	图像	28名患者的胶囊视频数据集
15799	2024-09-19	Learning meaningful representation of single-neuron morphology via large-scale pre-training 2024-09-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae395 PMID:39230697	研究论文	提出了一种名为MorphRep的模型，用于学习单神经元形态的有意义表示，并通过大规模预训练实现	通过图结构数据编码神经元形态，使用图变换器进行特征编码，并强制多个增强视图之间的一致性，实现了最先进的性能	NA	研究单神经元形态的结构、形式和形状，评估神经元发育和衰老的变化，以及确定脑部疾病和治疗的影响	单神经元形态	计算机视觉	NA	图变换器	图变换器	图结构数据	超过250,000个现有的神经元形态数据
15800	2024-09-19	Protein Multiple Conformation Prediction Using Multi-Objective Evolution Algorithm 2024-Sep, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-023-00597-5 PMID:38190097	研究论文	提出了一种名为MultiSFold的方法，使用基于距离的多目标进化算法来预测蛋白质的多种构象	MultiSFold在预测蛋白质多种构象方面显著优于AlphaFold2，成功率提高了46.25%	NA	改进蛋白质多种构象的预测方法	蛋白质的多种构象	生物信息学	NA	多目标进化算法	NA	蛋白质结构数据	80个蛋白质目标，每个目标有两个代表性构象状态，以及244个人类蛋白质