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
16601	2024-09-17	Applying Image-Based Food-Recognition Systems on Dietary Assessment: A Systematic Review 2022-12-22, Advances in nutrition (Bethesda, Md.) DOI:10.1093/advances/nmac078 PMID:35803496	综述	本文对基于图像的食物识别系统（IBFRS）在饮食评估中的应用进行了系统性综述	综述了IBFRS在专业营养实践中的应用优势，并讨论了未来的发展方向	未提及具体的技术局限性	评估基于图像的食物识别系统在饮食评估中的应用效果	基于图像的食物识别系统及其在饮食评估中的应用	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	卷积神经网络（CNN）	图像	共筛选了159项研究，其中78项被纳入综述
16602	2024-09-17	AutoMed: Automated Medical Risk Predictive Modeling on Electronic Health Records 2022-Dec, Proceedings. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine DOI:10.1109/bibm55620.2022.9995209 PMID:37063974	研究论文	本文提出了一种名为AutoMed的自动化风险预测模型，用于自动搜索最优模型架构以提高电子健康记录（EHR）数据的风险预测任务性能	创新点在于使用神经架构搜索技术自动设计模型架构，减少了对专家先验知识的依赖	实验仅在三个真实世界数据集上进行，可能需要更多数据集验证其泛化能力	旨在通过自动化技术改进电子健康记录的风险预测模型设计	电子健康记录数据及其在风险预测任务中的应用	机器学习	NA	神经架构搜索	AutoMed	电子健康记录	三个真实世界数据集
16603	2024-09-17	Predicting the outcome of radiotherapy in brain metastasis by integrating the clinical and MRI-based deep learning features 2022-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.15814 PMID:35727568	研究论文	本文介绍了一种新的深度学习架构，用于预测脑转移瘤在接受立体定向放疗后的局部控制/失败结果，使用治疗计划磁共振成像（MRI）和标准临床属性	本文提出了一种结合临床和MRI深度学习特征的新型深度学习架构，用于预测脑转移瘤的放疗结果	研究样本量较小，仅包括99名患者的数据，未来需要在更大规模的患者群体中进行验证	预测脑转移瘤在接受立体定向放疗后的局部控制/失败结果	脑转移瘤患者在接受立体定向放疗后的局部控制/失败结果	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	InceptionResentV2网络、长短期记忆循环网络	MRI图像、临床数据	99名患者（116个病灶）用于训练和优化，25名患者（40个病灶）用于独立测试
16604	2024-09-17	Combining natural and artificial intelligence for robust automatic anatomy segmentation: Application in neck and thorax auto-contouring 2022-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.15854 PMID:35833287	研究论文	本文提出了一种结合自然智能和人工智能的混合智能系统，用于颈部和胸部CT图像的自动解剖结构分割	通过将自然智能融入人工智能方法，克服了现有基于深度学习的自动分割方法在获取高级解剖信息方面的不足	系统在不同临床中心的接受度评分存在显著差异	开发一种结合自然智能和人工智能的混合智能系统，用于CT图像中的器官分割，并应用于放射治疗计划	颈部和胸部的26个器官	计算机视觉	NA	深度学习	混合智能系统	CT图像	464名患者的数据用于测试，125名患者的数据用于训练/模型构建
16605	2024-09-17	Prediction of HIV sensitivity to monoclonal antibodies using aminoacid sequences and deep learning 2022-09-15, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btac530 PMID:35876860	研究论文	本文提出了一种利用氨基酸序列和深度学习预测HIV对单克隆抗体敏感性的方法	本文通过同时建模病毒和抗体序列，展示了在预测抗体-病毒敏感性方面的优势	本文未提及具体的局限性	本文旨在开发一种准确预测HIV对单克隆抗体敏感性的方法，以支持HIV疫苗开发和治疗	本文的研究对象是HIV病毒和单克隆抗体	机器学习	HIV	深度学习	神经网络	氨基酸序列	31种特定的广谱中和抗体
16606	2024-09-17	From Images to Probabilistic Anatomical Shapes: A Deep Variational Bottleneck Approach 2022-Sep, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-16434-7_46 PMID:37011237	研究论文	本文提出了一种基于变分信息瓶颈理论的框架，用于从3D医学图像中直接预测解剖结构的概率形状	该方法放松了现有技术中的假设，通过学习任务上下文中的潜在表示，实现了更灵活、更具扩展性的模型，并能更好地捕捉数据的非线性特征	NA	提高从3D医学图像中进行统计形状建模的准确性和不确定性估计	3D医学图像中的解剖结构概率形状	计算机视觉	NA	变分信息瓶颈理论	NA	图像	NA
16607	2024-09-17	InterPepScore: a deep learning score for improving the FlexPepDock refinement protocol 2022-06-13, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btac325 PMID:35575349	研究论文	本文介绍了一种名为InterPepScore的图神经网络，作为Rosetta FlexPepDock精炼协议的补充评分项，以提高模型质量	引入InterPepScore图神经网络作为Rosetta FlexPepDock精炼协议的补充评分项，显著提高了模型质量	NA	改进现有的Rosetta FlexPepDock精炼协议，提高肽-蛋白质复合物模型的精度	肽-蛋白质复合物的结构精炼	机器学习	NA	图神经网络	图神经网络	模拟轨迹	数千个由多种对接方案生成的肽-蛋白质复合物
16608	2024-09-17	Brains and algorithms partially converge in natural language processing 2022-02-16, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-022-03036-1 PMID:35173264	研究论文	系统比较多种深度语言模型，以识别导致其生成类似大脑句子的计算原理	揭示了现代语言算法与大脑在自然语言处理中的部分相似性，并指出了预测上下文单词能力是这种相似性的主要驱动因素	未完全解释这种相似性的具体驱动机制	探讨深度学习算法与人类大脑在自然语言处理中的相似性	多种深度语言模型与大脑对400个孤立句子的反应	自然语言处理	NA	功能磁共振成像 (fMRI) 和脑磁图 (MEG)	深度语言模型	文本	102名受试者，每人记录两小时
16609	2024-09-17	Question Answering System Based on Knowledge Graph in Traditional Chinese Medicine Diagnosis and Treatment of Viral Hepatitis B 2022, BioMed research international IF:2.6Q3 DOI:10.1155/2022/7139904 PMID:35198638	研究论文	本文利用中医治疗乙型肝炎的真实病历和网页，提取结构化医学知识，构建了中医乙型肝炎诊断治疗的知识图谱，并应用于智能问答系统	本文创新性地将深度学习方法应用于乙型肝炎医疗问答系统的问答识别和知识响应，提升了系统的智能化水平	NA	研究构建中医乙型肝炎诊断治疗的知识图谱，并应用于智能问答系统，为乙型肝炎疾病的诊断、治疗和患者自我护理提供参考	中医治疗乙型肝炎的结构化医学知识，以及基于该知识图谱的智能问答系统	自然语言处理	乙型肝炎	深度学习	NA	文本	8563个实体，96896个关系，32种实体类型，40种关系类型
16610	2024-09-17	Using Deep Learning to Identify High-Risk Patients with Heart Failure with Reduced Ejection Fraction 2021, Journal of health economics and outcomes research IF:2.3Q2 DOI:10.36469/jheor.2021.25753 PMID:34414250	研究论文	本研究利用深度学习模型预测心力衰竭伴射血分数降低患者的心力衰竭住院、恶化事件及30天和90天再入院	本研究首次采用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）模型，并展示了其在预测心力衰竭相关结果方面的优越性	缺乏详细的临床数据以及样本量和样本不平衡问题可能限制了模型的性能	开发和部署预测工具以识别高风险的心力衰竭伴射血分数降低患者	心力衰竭伴射血分数降低患者的住院、恶化事件及再入院	机器学习	心血管疾病	深度学习	双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）	电子健康记录	共纳入47,498名心力衰竭伴射血分数降低患者，其中9,427名至少有一次心力衰竭住院
16611	2024-09-16	PCAlign: a general data augmentation framework for point clouds 2024-Sep-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-72264-8 PMID:39266639	研究论文	本文提出了一种新的点云数据增强框架PCAlign，通过主成分分析生成对齐的点云副本，并结合多通道结构提高点云深度学习网络的鲁棒性	利用主成分分析生成对齐的点云副本，并通过多通道结构增强点云深度学习网络的旋转不变性	未提及	提高点云深度学习网络在处理姿态变化和非均匀密度点云时的鲁棒性	点云数据	计算机视觉	NA	主成分分析（PCA）	多通道结构	点云	未提及
16612	2024-09-16	Training and validation of a deep learning U-net architecture general model for automated segmentation of inner ear from CT 2024-Sep-12, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-024-00508-3 PMID:39266784	研究论文	本研究训练并验证了一种基于U-net架构的深度学习通用模型，用于从CT扫描中自动分割内耳结构	本研究首次使用开源U-net模型进行内耳结构的自动分割，并进行了多中心的外部验证	本研究尚未评估扫描协议对模型性能的影响	开发和验证一种用于内耳结构自动分割的深度学习模型	内耳结构	计算机视觉	NA	深度学习	U-net	CT扫描图像	训练集包含271个CT扫描，验证集包含70个CT扫描
16613	2024-09-16	GRABSEEDS: extraction of plant organ traits through image analysis 2024-Sep-12, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-024-01268-2 PMID:39267072	研究论文	介绍了一种名为GRABSEEDS的工具，通过图像分析提取植物器官特征	GRABSEEDS利用先进的计算机视觉和深度学习方法，能够从植物图像中提取全面的特征，并具有处理不同光照条件、背景干扰和重叠对象的能力	NA	简化植物表型分析过程，提高植物器官特征测量的准确性和效率	植物器官特征，包括谷物、叶片和花卉特征	计算机视觉	NA	计算机视觉和深度学习	NA	图像	NA
16614	2024-09-16	Overcoming CRISPR-Cas9 off-target prediction hurdles: A novel approach with ESB rebalancing strategy and CRISPR-MCA model 2024-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012340 PMID:39226304	研究论文	本文提出了一种新的ESB重平衡策略和CRISPR-MCA模型，用于克服CRISPR-Cas9脱靶预测中的挑战	引入了基于效率和特异性的ESB类重平衡策略，并开发了CRISPR-MCA混合模型，通过多特征提取提高预测准确性	NA	解决CRISPR-Cas9系统中脱靶效应预测的难题	CRISPR-Cas9系统的脱靶效应	生物信息学	NA	深度学习	混合神经网络	序列数据	涉及四个仅错配数据集和一个包含错配和插入缺失的数据集
16615	2024-09-16	Progress on deep learning in genomics 2024-Sep, Yi chuan = Hereditas DOI:10.16288/j.yczz.24-151 PMID:39275870	综述	本文综述了深度学习在基因组学中的应用	深度学习为基因组学研究提供了强大的数据分析和模式识别能力	NA	通过深度学习提升基因组学研究的精确性和效率	DNA、RNA和蛋白质研究以及畜牧业基因组学	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)	基因组数据	NA
16616	2024-09-16	Pediatric septic shock estimation using deep learning and electronic medical records 2024-Aug, Acute and critical care IF:1.7Q3 DOI:10.4266/acc.2024.00031 PMID:39266275	研究论文	本研究利用深度学习和电子病历数据开发了一种用于儿科脓毒性休克早期诊断的模型	本研究的创新点在于使用深度学习模型简化了儿科脓毒性休克的早期诊断过程	本研究需要通过前瞻性研究进行外部验证	开发一种基于深度学习的模型，用于儿科脓毒性休克的早期诊断	儿科患者（<18岁）的脓毒性休克病例	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	电子病历数据	9,616,115次测量，其中34,696例脓毒性休克病例
16617	2024-09-16	ROBUST QUANTIFICATION OF PERCENT EMPHYSEMA ON CT VIA DOMAIN ATTENTION: THE MULTI-ETHNIC STUDY OF ATHEROSCLEROSIS (MESA) LUNG STUDY 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635299 PMID:39267982	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的端到端框架，用于在不同CT扫描仪上对肺气肿进行鲁棒量化	设计了一种新的域注意力块，用于融合图像视觉特征与定量扫描仪先验信息，显著提高了结果	现有研究要么需要繁琐的工作流程，要么排除了下游肺气肿亚型分类的机会，限制了在大规模研究中的高效适应	解决在不同CT扫描仪上对肺气肿进行鲁棒量化的问题	肺气肿的量化	计算机视觉	NA	深度学习	UNet	图像	NA
16618	2024-09-16	Peak amplitude of the normalized power spectrum of the electromyogram of the uterus in the low frequency band is an effective predictor of premature birth 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0308797 PMID:39264880	研究论文	本文研究了基于子宫肌电图（EHG）低频带归一化功率谱峰值振幅（PA）预测早产的有效性	提出了一种简单且可解释的单特征方法，通过PA特征在多个数据库上实现了较高的分类准确率，优于现有的多特征方法和非侵入性化学分子生物标志物	NA	开发一种非侵入性、简单且可解释的方法来预测早产	子宫肌电图（EHG）信号	生物医学工程	妊娠相关疾病	肌电图（EHG）	分类器	信号	使用了TPEHG DB、TPEHGT DS和ICEHG DS数据库中的EHG记录
16619	2024-09-16	CL-Informer: Long time series prediction model based on continuous wavelet transform 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0303990 PMID:39269969	研究论文	提出了一种基于连续小波变换的长时序预测模型CL-Informer	在Informer模型中加入基于连续小波变换的嵌入层，使模型能够捕捉多尺度数据特征，并使用LSTM层进一步捕捉数据依赖性并处理连续小波变换中的冗余信息	NA	提高时间序列预测的准确性	时间序列数据	机器学习	NA	连续小波变换	LSTM	时间序列	五个数据集
16620	2024-09-16	Observer studies of image quality of denoising reduced-count cardiac single photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging by three-dimensional Gaussian post-reconstruction filtering and deep learning 2023-12, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s12350-023-03295-3 PMID:37221409	研究论文	本研究评估了三维高斯后重建滤波和深度学习去噪对减少计数的心脏单光子发射计算机断层扫描心肌灌注成像图像质量的影响	本研究首次比较了三维高斯后重建滤波和深度学习去噪在减少计数情况下的性能	本研究未发现深度学习去噪在所研究的剂量水平和使用的深度学习网络下优于优化的三维高斯后重建滤波	评估减少计数情况下三维高斯后重建滤波和深度学习去噪对心肌灌注缺陷检测准确性的影响	心脏单光子发射计算机断层扫描心肌灌注成像图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习网络	图像	156名正常解读的患者