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
16081	2024-09-19	A fuzzy fine-tuned model for COVID-19 diagnosis 2023-02, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.106483 PMID:36621192	研究论文	本文提出了一种模糊微调的Xception模型用于COVID-19的自动诊断	使用盲/无参考图像空间质量评估器过滤不适当数据，结合两个数据集进行多类别分类，并采用加权多类别交叉熵减少数据不平衡的影响	未提及具体限制	开发一种准确、易获取且成本低廉的COVID-19诊断方法	COVID-19疾病的自动诊断	计算机视觉	COVID-19	深度学习	Xception	图像	合并了两个数据集，用于区分正常、COVID-19和不同类型的肺炎（细菌性和病毒性）
16082	2024-09-19	Non-Destructive Banana Ripeness Detection Using Shallow and Deep Learning: A Systematic Review 2023-Jan-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23020738 PMID:36679535	综述	本文综述了使用浅层和深层学习技术进行非破坏性香蕉成熟度检测的研究	本文总结了不同研究中使用的传感器和特征，如颜色，以及卷积神经网络在大数据集上的优越表现	现有研究存在数据集和捕捉设备信息不足、数据可用性有限以及过度使用数据增强技术的问题	自动化和减少人工干预，提高香蕉成熟度检测的准确性	香蕉的成熟度	计算机视觉	NA	NA	卷积神经网络	图像	35项研究被纳入最终综述
16083	2024-09-19	Interpretable tourism demand forecasting with temporal fusion transformers amid COVID-19 2023, Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands) DOI:10.1007/s10489-022-04254-0 PMID:36320610	研究论文	提出了一种创新的ADE-TFT可解释旅游需求预测模型，以解决现有旅游需求预测解释性不足的问题	采用自适应差分进化算法优化Temporal Fusion Transformer参数，结合历史旅游量、月度新增确诊案例和旅游论坛大数据，提高COVID-19期间旅游量预测精度，并使用卷积神经网络分析旅客情绪和话题	NA	提高旅游需求预测的解释性和精度，特别是在COVID-19疫情期间	旅游需求预测模型及其在COVID-19期间的应用	机器学习	NA	自适应差分进化算法、卷积神经网络	Temporal Fusion Transformer、卷积神经网络	文本、时间序列	NA
16084	2024-09-19	Deep learning on multi-view sequential data: a survey 2023, Artificial intelligence review IF:10.7Q1 DOI:10.1007/s10462-022-10332-z PMID:36466765	综述	本文综述了深度学习在多视角序列数据上的应用	本文首次系统介绍了多视角序列数据的构成类型和技术挑战，并总结了深度学习技术在该领域的最新进展	本文主要为综述性质，未提出具体的新方法或模型	探讨深度学习在多视角序列数据上的应用及其技术挑战	多视角序列数据及其在不同领域的应用	机器学习	NA	深度学习	NA	多视角序列数据	NA
16085	2024-09-19	LWSNet - a novel deep-learning architecture to segregate Covid-19 and pneumonia from x-ray imagery 2023, Multimedia tools and applications IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s11042-022-14247-3 PMID:36532598	研究论文	本文提出了一种名为LWSNet的新型深度学习架构，用于从X射线图像中区分新冠肺炎、普通肺炎和正常胸部图像	本文的创新点在于提出了一种轻量级堆叠网络（LWSNet），通过单、双、三和四重堆叠机制来解决三分类问题，并在资源受限设备上方便部署	NA	开发一种自动检测肺部疾病的AI工具，以应对全球范围内大量病例的需求，并支持医生工作	新冠肺炎、普通肺炎和正常胸部X射线图像	计算机视觉	新冠肺炎	深度学习	CNN	图像	使用了三个公开数据集及其组合进行评估
16086	2024-09-19	A Systematic Review of Using Deep Learning Technology in the Steady-State Visually Evoked Potential-Based Brain-Computer Interface Applications: Current Trends and Future Trust Methodology 2023, International journal of telemedicine and applications IF:3.1Q2 DOI:10.1155/2023/7741735 PMID:37168809	综述	本文通过系统综述评估了深度学习技术在基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑-机接口（BCI）应用中的重要性	提出了一个信任提案解决方案，包含三个方法论阶段，用于评估和基准测试基于SSVEP的BCI应用	本文主要关注于综述和分析现有研究，未提出新的实验或模型	评估深度学习技术在基于SSVEP的BCI应用中的现状和未来发展趋势	基于SSVEP的BCI应用中的深度学习方法	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度神经网络（DNN）、长短期记忆（LSTM）、受限玻尔兹曼机（RBM）	稳态视觉诱发电位（SSVEP）数据	30篇相关文献
16087	2024-09-19	Combination of multi-modal MRI radiomics and liquid biopsy technique for preoperatively non-invasive diagnosis of glioma based on deep learning: protocol for a double-center, ambispective, diagnostical observational study 2023, Frontiers in molecular neuroscience IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fnmol.2023.1183032 PMID:37201155	研究论文	本研究旨在利用多模态MRI放射组学和液体活检技术，基于深度学习构建一种新型的多任务放射组学模型，实现胶质瘤的术前无创“综合诊断”	首次将放射组学与液体活检技术结合用于胶质瘤诊断，探索了深度学习模型结合液体活检参数是否能提高胶质瘤诊断的性能	NA	开发一种新型的多任务深度学习放射组学模型，实现胶质瘤的术前无创“综合诊断”	胶质瘤	数字病理学	脑肿瘤	MRI放射组学、液体活检	深度学习模型	影像数据	使用2019脑肿瘤分割挑战数据集（BraTS）和两个原始数据集，包括南昌大学第二附属医院和武汉大学人民医院的数据
16088	2024-09-19	Flu-Net: two-stream deep heterogeneous network to detect flu like symptoms from videos using grey wolf optimization algorithm 2023, Journal of ambient intelligence and humanized computing DOI:10.1007/s12652-023-04585-x PMID:37228698	研究论文	本文提出了一种名为Flu-Net的AI框架，用于从视频中检测流感样症状，以限制感染的传播	本文创新性地采用了灰狼优化算法进行特征选择，并结合2D和3D卷积神经网络构建了一个双流异构网络	本文未详细讨论模型的泛化能力和对不同数据集的适应性	开发一种能够识别流感样症状的AI框架，以帮助控制传染病的传播	从监控视频中识别咳嗽、打喷嚏等流感样症状	计算机视觉	NA	灰狼优化算法	双流异构网络（2D和3D卷积神经网络）	视频	使用了BII Sneeze-Cough (BIISC)视频数据集，具体样本数量未提及
16089	2024-09-19	On QSAR-based cardiotoxicity modeling with the expressiveness-enhanced graph learning model and dual-threshold scheme 2023, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2023.1156286 PMID:37228825	研究论文	本文提出了一种基于QSAR的增强图学习模型和双阈值方案的心脏毒性建模方法	引入了子结构感知偏置的图子图变换网络模型，提高了GNN模型的表达能力，并提出了双阈值方案以优化模型性能	NA	改进基于QSAR的计算模型，以更准确地筛选出心脏毒性化合物	心脏毒性化合物	机器学习	心血管疾病	图神经网络 (GNN)	图子图变换网络模型	分子指纹	NA
16090	2024-09-19	GUI Enabled Optimized Approach of CNN for Automatic Diagnosis of COVID-19 Using Radiograph Images 2023, New generation computing IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00354-023-00212-7 PMID:37229178	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和图形用户界面（GUI）的优化方法，用于自动诊断COVID-19肺炎感染	本文的创新点在于结合了GUI和CNN，并针对21种肺炎放射图像进行了训练，实现了对COVID-19的高精度分类	本文未详细讨论模型的泛化能力和对其他疾病的适用性	研究目的是开发一种自动诊断COVID-19肺炎感染的方法，以减少疾病的快速传播	研究对象是COVID-19肺炎感染及其与其他肺炎类型的区分	计算机视觉	肺部疾病	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	21种肺炎放射图像
16091	2024-09-19	Comparative analysis of tissue-specific genes in maize based on machine learning models: CNN performs technically best, LightGBM performs biologically soundest 2023, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2023.1190887 PMID:37229198	研究论文	本研究通过机器学习模型对玉米组织特异性基因进行比较分析，发现CNN在技术上表现最佳，而LightGBM在生物学上表现最合理	首次在植物领域使用多种机器学习模型（包括CNN和LightGBM）对RNA-seq数据进行分析，以识别组织特异性基因	研究仅限于玉米的多组织RNA-seq数据，未涉及其他植物或动物的数据	通过机器学习模型识别玉米组织特异性基因，并比较不同模型在技术与生物学上的表现	玉米的多组织RNA-seq数据和组织特异性基因	机器学习	NA	RNA-seq	CNN, LightGBM	RNA-seq数据	1548个玉米多组织RNA-seq数据
16092	2024-09-19	Application of Convolutional Neural Networks for COVID-19 Detection in X-ray Images Using InceptionV3 and U-Net 2023, New generation computing IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00354-023-00217-2 PMID:37229179	研究论文	本文探讨了使用InceptionV3和U-Net卷积神经网络模型在X光图像中检测COVID-19的应用	提出了结合InceptionV3和U-Net模型进行COVID-19检测的新方法，并实现了高达99%的准确率	未提及具体的局限性	开发快速且易于使用的COVID-19诊断工具，以替代传统的RT-PCR方法	COVID-19在X光图像中的检测	计算机视觉	COVID-19	卷积神经网络（CNN）	InceptionV3和U-Net	图像	未提及具体样本数量
16093	2024-09-19	Detecting influential nodes with topological structure via Graph Neural Network approach in social networks 2023, International journal of information technology : an official journal of Bharati Vidyapeeth's Institute of Computer Applications and Management DOI:10.1007/s41870-023-01271-1 PMID:37256031	研究论文	本文提出了一种基于图卷积网络（GCN）的深度学习模型DeepInfNode，用于在社交网络中检测具有重要拓扑结构的关键节点	本文创新性地结合了网络拓扑和节点属性来评估节点的影响力，并提出了DeepInfNode模型，该模型在多个公开的标准图数据集上表现优于现有方法	NA	研究目的是开发一种能够有效检测社交网络中关键节点的方法	研究对象是社交网络中的节点及其拓扑结构	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）	图卷积网络（GCN）	图数据	使用了多个公开的标准图数据集
16094	2024-09-19	Automated semantic lung segmentation in chest CT images using deep neural network 2023, Neural computing & applications IF:4.5Q2 DOI:10.1007/s00521-023-08407-1 PMID:37273912	研究论文	本文开发了一种用于胸部CT图像中肺部分割的深度学习模型	提出了使用DeepLabV3+网络进行两类和四类肺部分割的方法，并比较了不同预训练网络的性能	仅使用了COVID-19的公开数据库，可能缺乏泛化性	开发一种计算效率高且鲁棒的深度学习模型用于肺部分割	胸部CT图像中的肺部区域	计算机视觉	NA	DeepLabV3+网络	DeepLabV3+	图像	750张胸部CT图像及其对应的像素标注图像
16095	2024-09-19	Cross-vender, cross-tracer, and cross-protocol deep transfer learning for attenuation map generation of cardiac SPECT 2022-12, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s12350-022-02978-7 PMID:35474443	研究论文	研究使用深度迁移学习生成心脏SPECT的衰减图（μ-maps），特别是在不同供应商、示踪剂和协议下的应用	提出了一种跨供应商、跨示踪剂和跨协议的深度迁移学习方法，用于生成心脏SPECT的衰减图	研究仅限于特定的扫描仪、示踪剂和协议组合，未来研究需要验证在更广泛条件下的适用性	探索在不同扫描仪、示踪剂和协议下生成心脏SPECT衰减图的可行性	心脏SPECT的衰减图生成	计算机视觉	NA	深度学习	深度神经网络	图像	训练数据包括120个使用Tc-tetrofosmin注射的研究，测试数据包括80个使用Tc-sestamibi注射的研究
16096	2024-09-19	High-Performance Statistical Computing in the Computing Environments of the 2020s 2022-Nov, Statistical science : a review journal of the Institute of Mathematical Statistics IF:3.9Q1 DOI:10.1214/21-sts835 PMID:37168541	综述	本文从统计计算的角度回顾了过去十年在硬件和软件方面的技术进步，特别是高性能计算（HPC）的普及和深度学习软件库的发展	首次展示了在如此大规模下进行惩罚回归分析生存结果的可行性	未提及	探讨技术进步如何使统计学家受益，并展示这些发展在高维模型优化算法中的应用	高性能计算环境下的统计计算方法和应用	统计计算	糖尿病	高性能计算（HPC）	惩罚回归模型	基因数据	200,000名受试者和约500,000个单核苷酸多态性
16097	2024-09-19	Chest X ray and cough sample based deep learning framework for accurate diagnosis of COVID-19 2022-Oct, Computers & electrical engineering : an international journal IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.compeleceng.2022.108391 PMID:36119394	研究论文	本文提出了一种基于胸部X光和咳嗽样本的深度学习框架，用于COVID-19的早期诊断	提出了一个新颖的深度融合学习模型，结合胸部X光图像和咳嗽音频样本进行早期分类	NA	开发一种能够在早期准确诊断COVID-19的深度学习框架	COVID-19患者	计算机视觉	COVID-19	深度学习	深度卷积神经网络	图像和音频	NA
16098	2024-09-19	Ensemble multimodal deep learning for early diagnosis and accurate classification of COVID-19 2022-Oct, Computers & electrical engineering : an international journal IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.compeleceng.2022.108396 PMID:36160764	研究论文	提出了一种多模态深度学习方法用于COVID-19的早期诊断和准确分类	采用多模态数据（胸片和咳嗽音频）结合深度学习模型进行COVID-19的早期诊断和分类	NA	开发一种早期诊断和准确分类COVID-19的方法	COVID-19感染者和健康人群	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	图像和音频	92例COVID-19阳性患者和1079例健康人群
16099	2024-09-19	Pushing the Boundaries of Molecular Property Prediction for Drug Discovery with Multitask Learning BERT Enhanced by SMILES Enumeration 2022, Research (Washington, D.C.) DOI:10.34133/research.0004 PMID:39285949	研究论文	提出了一种基于多任务学习和BERT增强的SMILES枚举的分子性质预测框架，用于药物发现	利用大规模预训练、多任务学习和SMILES枚举来缓解数据稀缺问题，并通过注意力机制提高模型可解释性	未提及	提高分子性质预测的准确性，促进药物发现	小分子药物的药理学性质	机器学习	NA	多任务学习、BERT、SMILES枚举	BERT	文本	60个实际分子数据集
16100	2024-09-19	Machine Learning-Based Research for COVID-19 Detection, Diagnosis, and Prediction: A Survey 2022, SN computer science DOI:10.1007/s42979-022-01184-z PMID:35578678	综述	本文综述了160多种基于机器学习的方法，用于COVID-19的检测、诊断和预测	本文系统地分类和分析了现有的基于机器学习的方法，并提供了详细的统计数据	本文主要关注已发表的方法，未涉及未发表或正在进行的研究	综述和分析现有的基于机器学习的方法，用于COVID-19的检测、诊断和预测	COVID-19的检测、诊断和预测方法	机器学习	COVID-19	机器学习	CNN, SVM, 随机森林, 回归算法	文本数据, X光图像, CT图像, 时间序列, 临床数据	NA