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
17741	2024-09-08	Deep learning approach for detecting tomato flowers and buds in greenhouses on 3P2R gantry robot 2024-09-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71013-1 PMID:39232065	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于在温室中的3P2R龙门机器人上检测番茄花和花蕾	本文首次将YOLOv8模型应用于番茄花和花蕾的检测，并展示了其在检测精度和速度上的优势	研究主要在实验室环境中进行，尚未在实际温室环境中验证其有效性	开发一种适用于机器人授粉的番茄花和花蕾检测方法	番茄花和花蕾	计算机视觉	NA	迁移学习	YOLOv8	图像	使用了早晨和傍晚时段采集的图像数据集
17742	2024-09-08	Flying foxes optimization with reinforcement learning for vehicle detection in UAV imagery 2024-Sep-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71582-1 PMID:39232093	研究论文	本文提出了一种基于飞狐优化和强化学习的无人机图像车辆检测与分类模型	本文创新性地结合了飞狐优化算法和深度Q网络强化学习技术，用于优化车辆检测和分类模型	本文未详细讨论模型的计算复杂度和实时性能	研究目的是自动化并准确分类无人机图像中的车辆	研究对象是无人机图像中的车辆	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO-GD, DQN	图像	使用了PSU和Stanford数据集进行性能验证
17743	2024-09-08	Computer-aided diagnosis for lung cancer using waterwheel plant algorithm with deep learning 2024-09-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71551-8 PMID:39232180	研究论文	本文介绍了一种利用水车植物算法和深度学习进行计算机辅助肺癌诊断的方法	本文创新性地结合了水车植物算法和深度学习技术，提出了一种新的计算机辅助肺癌诊断方法CADLC-WWPADL	本文未详细讨论该方法在实际临床应用中的可行性和潜在挑战	开发一种能够通过CT扫描图像准确检测和分类肺癌的计算机辅助诊断方法	肺癌及其在CT扫描图像中的表现	计算机视觉	肺癌	深度学习	MobileNet、对称自编码器（SAE）	图像	基准CT图像数据集
17744	2024-09-08	Automated Association for Osteosynthesis Foundation and Orthopedic Trauma Association classification of pelvic fractures on pelvic radiographs using deep learning 2024-09-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71654-2 PMID:39232189	研究论文	本研究开发并评估了一种深度学习算法，用于根据AO/OTA分类系统对骨盆X光片上的骨盆骨折进行分类	本研究首次使用深度学习算法对骨盆骨折进行AO/OTA分类，提高了在急诊环境中的诊断效率	本研究仅在一个中心进行了回顾性分析，样本量有限，可能影响结果的普适性	开发一种能够在急诊环境中快速准确分类骨盆骨折的深度学习算法	骨盆骨折的分类	计算机视觉	骨盆骨折	深度学习	深度学习算法	图像	773名骨盆骨折患者和167名无骨盆骨折患者的骨盆X光片
17745	2024-09-08	Exploiting histopathological imaging for early detection of lung and colon cancer via ensemble deep learning model 2024-09-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-71302-9 PMID:39227664	研究论文	本文提出了一种基于集成深度学习模型的组织病理学影像用于早期检测肺癌和结肠癌的方法	本文创新性地使用了Wiener滤波进行噪声消除，并结合通道注意力残差网络（CA-ResNet50）和金枪鱼群优化（TSO）技术进行特征学习，最终通过集成三种分类器（ELM、CNNs和LSTM）实现癌症检测	NA	开发一种高效且有效的癌症识别方法，以提高肺癌和结肠癌的早期诊断准确性	肺癌和结肠癌的早期检测	数字病理学	肺癌	Wiener滤波	CA-ResNet50	图像	使用了一个基准数据集进行实验验证
17746	2024-09-08	Unsupervised speckle noise reduction technique for clinical ultrasound imaging 2024-Sep, Ultrasonography (Seoul, Korea) DOI:10.14366/usg.24005 PMID:39155463	研究论文	本文介绍了一种无监督的深度学习框架，用于超声图像中的散斑噪声抑制	提出了一个名为speckle-to-speckle (S2S)的无监督深度学习框架，无需干净的参考图像即可完成训练	NA	探索深度学习在超声图像处理中的应用，特别是散斑噪声的抑制	超声图像中的散斑噪声	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习网络	图像	NA
17747	2024-09-08	Virtual staining for histology by deep learning 2024-Sep, Trends in biotechnology IF:14.3Q1 DOI:10.1016/j.tibtech.2024.02.009 PMID:38480025	综述	本文综述了深度学习在组织学虚拟染色中的应用及其未来发展方向	深度学习技术为组织学染色过程提供了更可持续、快速和成本效益高的替代方案	这些技术仍处于早期开发阶段，需要严格的验证	探讨深度学习在组织学虚拟染色中的基本概念及其未来应用	组织学染色过程及其替代技术	数字病理学	NA	深度学习	神经网络	图像	NA
17748	2024-09-08	RNA3DB: A structurally-dissimilar dataset split for training and benchmarking deep learning models for RNA structure prediction 2024-Sep-01, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2024.168552 PMID:38552946	研究论文	本文介绍了RNA3DB数据集，用于训练和基准测试深度学习模型进行RNA结构预测	提出了RNA3DB数据集，通过将RNA 3D链分成非冗余的结构不同的组，确保训练集和测试集在序列和结构上的独立性	NA	开发一个可重复且可定制的工具，用于生成结构上不同的RNA数据集分割	RNA结构预测的深度学习模型	机器学习	NA	NA	深度学习模型	结构化RNA数据	RNA3DB数据集包含从PDB中提取的RNA 3D链，具体样本数量未明确提及
17749	2024-09-08	Investigating the relationship between radiographic joint space width loss and deep learning-derived magnetic resonance imaging-based cartilage thickness loss in the medial weight-bearing region of the tibiofemoral joint 2024-Sep, Osteoarthritis and cartilage open DOI:10.1016/j.ocarto.2024.100508 PMID:39238657	研究论文	研究放射性关节间隙宽度损失与基于深度学习的磁共振成像（MRI）测量的关节软骨厚度损失之间的关系	探讨了放射性关节间隙宽度损失与MRI测量的关节软骨厚度损失之间的关系，并根据性别和疼痛状态进行了分层分析	研究结果显示两者之间的关联较弱，表明放射性关节间隙宽度损失作为软骨厚度损失的代理指标效果不佳	探讨放射性关节间隙宽度损失与MRI测量的关节软骨厚度损失之间的关系，并评估其在不同临床亚组中的表现	内侧负重区域的膝关节软骨	数字病理学	骨关节炎	深度学习	NA	图像	256个膝关节样本
17750	2024-09-08	Machine Learning, Deep Learning, and Data Preprocessing Techniques for Detecting, Predicting, and Monitoring Stress and Stress-Related Mental Disorders: Scoping Review 2024-Aug-21, JMIR mental health IF:4.8Q1 DOI:10.2196/53714 PMID:39167782	综述	本文综述了用于检测、预测和监测压力及其相关精神障碍的机器学习和深度学习技术	本文综述了最新的机器学习算法、预处理技术和数据类型在压力和压力相关精神障碍中的应用	本文指出了当前研究中的重要空白，并提出了未来的研究方向	调查机器学习方法在检测、预测和分析压力及其相关精神障碍中的应用范围	压力及其相关精神障碍	机器学习	精神障碍	机器学习算法	支持向量机、神经网络、随机森林	生理参数数据	98篇同行评审出版物
17751	2024-09-08	Concepts and applications of digital twins in healthcare and medicine 2024-Aug-09, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2024.101028 PMID:39233690	综述	本文讨论了数字孪生（DT）在医疗和医学中的概念、实现要求及其当前和潜在的应用	本文提出了医疗数字孪生系统的五个标志性特征，以推动该领域的研究	技术障碍、生物异质性和伦理考虑是实现医疗数字孪生的主要挑战	探讨数字孪生在医疗和医学中的应用及其潜在影响	数字孪生技术及其在医疗领域的应用	NA	NA	多模态深度学习方法、具身AI代理和元宇宙	NA	NA	NA
17752	2024-09-08	How deep can we decipher protein evolution with deep learning models 2024-Aug-09, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2024.101043 PMID:39233697	研究论文	本文探讨了基于进化理论的深度学习模型在蛋白质进化研究中的应用	本文展示了基于进化的深度生成模型，特别是变分自编码器，能够在层次化的潜在空间中组织SH3同源物，并有效区分特定的Sho1域	NA	探索深度学习模型在蛋白质进化研究中的潜力	蛋白质进化中的SH3同源物和Sho1域	机器学习	NA	深度学习	变分自编码器	蛋白质序列	NA
17753	2024-09-08	Artificial Intelligence and Deep Learning in Revolutionizing Brain Tumor Diagnosis and Treatment: A Narrative Review 2024-Aug, Cureus DOI:10.7759/cureus.66157 PMID:39233936	综述	本文综述了人工智能和深度学习在脑肿瘤诊断和治疗中的应用	深度学习模型如脑肿瘤分类模型和Inception-Resnet V2，以及结合支持向量机和k近邻的混合技术，能够实时决策并增强术前规划	将人工智能整合到临床实践中仍面临挑战，需要进一步研究以实现深度学习在改善这些结果中的潜力	探讨人工智能和深度学习在脑肿瘤诊断和治疗中的应用及其潜力	脑肿瘤的诊断和治疗	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	CNN	图像	NA
17754	2024-09-08	Screening antimicrobial peptides and probiotics using multiple deep learning and directed evolution strategies 2024-Aug, Acta pharmaceutica Sinica. B DOI:10.1016/j.apsb.2024.05.003 PMID:39234615	研究论文	本文开发并改进了抗菌肽预测模型，结合多种深度学习和定向进化策略，提高了预测准确性和应用价值	使用COMDEL算法改进了抗菌肽预测模型，结合高通量筛选和定向进化方法，显著提高了抗菌肽的产量和筛选效率	NA	提高抗菌肽预测模型的准确性和应用价值	抗菌肽和益生菌	机器学习	NA	深度学习	COMDEL	多组学数据	35种可食用益生菌
17755	2024-09-08	DeepIRES: a hybrid deep learning model for accurate identification of internal ribosome entry sites in cellular and viral mRNAs 2024-Jul-25, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae439 PMID:39234953	研究论文	本文介绍了一种名为DeepIRES的混合深度学习模型，用于准确识别细胞和病毒mRNA中的内部核糖体进入位点（IRES）	DeepIRES结合了膨胀1D卷积神经网络块、双向门控循环单元和自注意力模块，能够捕捉序列特征与预测结果之间的更深层次关系	NA	开发一种高效的生物信息学工具，用于准确预测内部核糖体进入位点（IRES），以理解其机制并寻找相关疾病的潜在治疗策略	细胞和病毒mRNA中的内部核糖体进入位点（IRES）	机器学习	NA	深度学习	混合模型（膨胀1D卷积神经网络、双向门控循环单元、自注意力模块）	序列	NA
17756	2024-09-08	Predicting overall survival and prophylactic cranial irradiation benefit in small-cell lung cancer with CT-based deep learning: A retrospective multicenter study 2024-06, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110221 PMID:38479441	研究论文	开发基于CT的深度学习模型，预测小细胞肺癌患者的总生存期并识别可能从预防性颅脑放疗中受益的患者	首次使用基于CT的深度学习模型预测小细胞肺癌患者的总生存期，并评估预防性颅脑放疗的受益情况	研究为回顾性多中心研究，样本量有限，需进一步前瞻性研究验证	开发和验证基于CT的深度学习模型，以预测小细胞肺癌患者的总生存期并评估预防性颅脑放疗的受益情况	小细胞肺癌患者及其总生存期和预防性颅脑放疗的受益情况	计算机视觉	肺癌	深度学习	全连接神经网络	CT影像	556名小细胞肺癌患者，其中训练集309例，内部验证集133例，外部验证集114例
17757	2024-09-08	Deep match: A zero-shot framework for improved fiducial-free respiratory motion tracking 2024-05, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110179 PMID:38403025	研究论文	提出了一种基于深度学习的模板匹配算法Deep Match，用于改进无标记的呼吸运动跟踪	Deep Match是一种零样本学习网络，无需在患者数据上进行训练，能够显著提高无标记跟踪的性能	NA	旨在改进肺部立体定向放疗中的无标记呼吸运动跟踪	肺部肿瘤及其在X射线图像中的运动跟踪	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	深度学习网络	图像	10名患者，共38次治疗，2661张图像
17758	2024-09-08	Deep5hmC: Predicting genome-wide 5-Hydroxymethylcytosine landscape via a multimodal deep learning model 2024-Mar-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.04.583444 PMID:38496575	研究论文	本文介绍了一种名为Deep5hmC的多模态深度学习框架，用于预测全基因组范围内的5-羟甲基胞嘧啶修饰	Deep5hmC通过整合DNA序列和组蛋白修饰信息，显著提高了5hmC修饰的定性和定量预测能力	NA	开发一种能够准确预测全基因组范围内5-羟甲基胞嘧啶修饰的深度学习模型	5-羟甲基胞嘧啶修饰及其在基因表达调控中的作用	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	多模态深度学习模型	DNA序列和组蛋白修饰数据	在四个时间点的前脑类器官发育和17种人体组织中收集的5hmC测序数据
17759	2024-09-08	An open-source toolbox for measuring vocal tract shape from real-time magnetic resonance images 2024-03, Behavior research methods IF:4.6Q1 DOI:10.3758/s13428-023-02171-9 PMID:37507650	研究论文	本文介绍了一种从实时磁共振图像中测量声道形状的开源工具箱	提出了一个信号处理流程，能够从唇部到喉部的实时磁共振图像中生成声道轮廓，量化声道的动态形态	该方法依赖于研究者指定的感兴趣区域，且尚未完全自动化	开发一种能够从实时磁共振图像中量化声道形态的工具	实时磁共振图像中的声道形态	计算机视觉	NA	实时磁共振成像 (rtMRI)	NA	图像	涵盖了多种行为的数据集，如说话、夸张的语音、笑声和口哨声
17760	2024-09-08	Characterisation of quantitative imaging biomarkers for inflammatory and fibrotic radiation-induced lung injuries using preclinical radiomics 2024-03, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110106 PMID:38253201	研究论文	本研究利用放射组学技术，通过定量影像生物标志物识别急性炎症和晚期纤维化放射性肺损伤的预后和预测标志物	首次在临床前模型中应用深度学习放射组学技术，建立了急性炎症和晚期肺损伤的预测模型	研究仅限于小鼠模型，尚未在人类中验证	识别与放射性肺损伤相关的放射组学特征，并建立预测模型	C3H/HeN和C57BL6小鼠的放射性肺损伤	数字病理学	肺损伤	放射组学	随机森林分类器	影像	C3H/HeN和C57BL6小鼠各若干只