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
17901	2024-08-29	PANDORA: A Fast, Anchor-Restrained Modelling Protocol for Peptide: MHC Complexes 2022, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2022.878762 PMID:35619705	研究论文	本文介绍了一种名为PANDORA的快速、锚定约束的肽:MHC复合物建模协议	PANDORA是一种通用的建模管道，适用于pMHC I类和II类复合物，通过锚定约束能量最小化确保了迄今为止最快的pMHC建模速度，并在准确性和速度上优于AlphaFold2	NA	深入理解T细胞介导的适应性免疫反应，为癌症免疫疗法和抗大流行病毒疫苗的设计提供支持	肽:MHC复合物的三维结构及其在T细胞识别机制和免疫疗法设计中的应用	计算机视觉	NA	NA	NA	结构模型	835个pMHC I类复合物，涵盖78种MHC类型
17902	2024-08-29	The Classification of Music and Art Genres under the Visual Threshold of Deep Learning 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/4439738 PMID:35634048	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的音乐流派分类技术（DLE-MGC），通过预处理、分类和超参数优化三个子过程有效分类音乐流派	提出了一种新的DLE-MGC技术，使用Pitch2vec方法进行预处理，并设计了结合猫群优化（CSO）和双向长短期记忆（BiLSTM）模型的分类方法	需要大量音乐数据进行训练，且预处理和模型训练过程可能较为耗时	开发一种有效的音乐流派分类系统	音乐流派分类	机器学习	NA	深度学习	BiLSTM	音乐数据	使用了Lakh MIDI音乐数据集
17903	2024-08-29	Efficient Liver Segmentation from Computed Tomography Images Using Deep Learning 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/2665283 PMID:35634046	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，使用堆叠自编码器（SAE）从CT图像中高效分割肝脏区域	该方法采用基于补丁的学习方式，通过预处理和转换图像为重叠补丁，利用SAE进行无监督特征学习，最终在监督方式下进行分类，生成概率图	NA	提高CT图像中肝脏分割的准确性，为计算机辅助决策支持和精确医疗诊断提供量化生物标志物	肝脏在CT图像中的分割	计算机视觉	NA	堆叠自编码器（SAE）	SAE	图像	整个数据集被预处理并转换为多个重叠补丁
17904	2024-08-29	PFP-LHCINCA: Pyramidal Fixed-Size Patch-Based Feature Extraction and Chi-Square Iterative Neighborhood Component Analysis for Automated Fetal Sex Classification on Ultrasound Images 2022, Contrast media & molecular imaging DOI:10.1155/2022/6034971 PMID:35655731	research paper	本文介绍了一种名为PFP-LHCINCA的新型特征工程模型，用于自动化的超声图像胎儿性别分类	采用金字塔固定尺寸补丁生成与平均池化图像分解，结合局部相位量化（LPQ）和方向梯度直方图（HOG）提取方向和纹理特征，并使用卡方迭代邻域成分分析（CINCA）进行特征选择	模型架构可进一步发展为深度学习模型以适应更大规模的数据集	开发一种高效的超声图像胎儿性别分类模型，以促进筛查并减少误诊	胎儿性别分类	computer vision	NA	local phase quantization (LPQ), histogram of oriented gradients (HOG)	shallow classifiers	image	339名男性和332名女性的胎儿超声图像
17905	2024-08-29	An investigation of traffic density changes inside Wuhan during the COVID-19 epidemic with GF-2 time-series images 2021-Dec-01, International journal of applied earth observation and geoinformation : ITC journal IF:7.6Q1 DOI:10.1016/j.jag.2021.102503 PMID:35481227	研究论文	本文通过收集武汉封城前后由GF-2卫星获取的时间序列高分辨率遥感图像，分析了武汉内部交通密度的变化，以反映城市内部人口流动的变化。	利用高分辨率遥感图像和结合形态学滤波与深度学习的车辆检测方法，首次详细分析了武汉封城期间内部交通密度的变化。	研究主要依赖于遥感图像数据，可能存在天气等外部因素对数据质量的影响。	探讨武汉封城政策对城市内部交通密度和人口流动的影响。	武汉封城前后的交通密度变化。	遥感	COVID-19	遥感图像分析	深度学习	图像	武汉封城前后由GF-2卫星获取的时间序列高分辨率遥感图像
17906	2024-08-29	FusionAI: Predicting fusion breakpoint from DNA sequence with deep learning 2021-Oct-22, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2021.103164 PMID:34646994	研究论文	本研究开发了FusionAI，利用深度学习预测基于DNA序列的基因融合断裂点，帮助研究人员更准确地选择融合基因并更好地理解基因组断裂	FusionAI利用已知的融合断裂点，通过深度学习从原始基因组序列中提供融合基因的预测模型	NA	识别与基因组断裂相关的分子机制	基因融合断裂点	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	DNA序列	NA
17907	2024-08-29	Automated Sagittal Craniosynostosis Classification from CT Images Using Transfer Learning 2020-Feb, Clinics in surgery PMID:32704611	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动分类方法，用于从CT图像中识别矢状缝早闭症（CSO）的亚型	本研究采用深度学习技术，通过迁移学习方法提高了特征提取效率和分类准确性，减少了手术技术选择的主观性	深度学习模型的性能仍依赖于原始数据的质量，医生的分类差异可能导致模型输出差异	提高矢状缝早闭症亚型分类的准确性和效率	矢状缝早闭症的亚型分类	计算机视觉	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	图像	超过100个手工特征的CT图像数据集
17908	2024-08-28	ATR-FTIR spectroscopy and machine/deep learning models for detecting adulteration in coconut water with sugars, sugar alcohols, and artificial sweeteners 2024-Dec-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2024.124771 PMID:39032237	研究论文	本研究结合傅里叶变换红外光谱（FTIR）和机器学习技术，通过分类模型检测椰子水中潜在的掺杂物	本研究探索了线性、非线性和组合特征提取模型，并开发了利用主成分分析（PCA）和t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）的交互式应用程序，简化了非目标糖掺杂物的检测	NA	检测椰子水中的掺杂物	椰子水样品中的糖类、糖醇和人工甜味剂	机器学习	NA	傅里叶变换红外光谱（FTIR）	随机森林（RF）、一维卷积神经网络（1D CNN）	红外光谱	15种不同类型的潜在糖替代物的椰子水样品
17909	2024-08-28	Prediction of soil heavy metal contents in urban residential areas and the strength of deep learning: A case study of Beijing 2024-Nov-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.175133 PMID:39084356	研究论文	本研究使用深度学习方法和其他四种方法预测北京城市住宅区的土壤重金属含量，并展示了深度学习在提高预测准确性方面的优势	深度学习在预测四种重金属含量方面显示出显著优势，其测试集的R值范围从0.75到0.91，相较于其他方法，深度学习在四种重金属的累积R值上提高了53.16%到187.36%	NA	提高城市住宅区土壤重金属含量的预测准确性	北京城市住宅区的土壤重金属含量	机器学习	NA	深度学习	全连接深度神经网络	土壤物理化学性质和环境因素数据	NA
17910	2024-08-28	Probing the capacity of a spatiotemporal deep learning model for short-term PM2.5 forecasts in a coastal urban area 2024-Nov-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.175233 PMID:39102955	研究论文	研究探讨了一种时空深度学习模型在沿海城市短期PM2.5预测中的表现	该时空深度学习模型在短期PM2.5预测中表现出优于传统化学传输模型和浅层统计方法的性能，特别是在12小时内预测的均方根误差显著降低	深度学习模型在小尺度现象的预测性能随着预测时间的增加而下降，24小时预测时与化学传输模型的均方根误差相似	评估时空深度学习模型在城市尺度上对短期PM2.5预测的表示能力	在中国的沿海城市日照的六个城市站点进行的24小时短期PM2.5预测	机器学习	NA	深度学习	时空深度学习模型	PM2.5数据	六个城市站点
17911	2024-08-28	Remote sensing estimates of global sea surface nitrate: Methodology and validation 2024-Nov-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.175362 PMID:39117199	研究论文	研究开发了一种用于全球海面硝酸盐浓度遥感估算的方法，并通过验证展示了其高预测准确性	本研究引入了光合有效辐射（PAR）作为遥感指标，改进了海面硝酸盐（SSN）的遥感反演算法，增强了其生物地球化学过程的机制描述	NA	开发一种更具代表性和广泛适用性的海面硝酸盐遥感反演算法	全球海面硝酸盐浓度	遥感	NA	遥感技术	NA	数据集	12,846个样本
17912	2024-08-28	Artificial intelligence and Eddy covariance: A review 2024-Nov-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.175406 PMID:39127196	综述	本文综述了过去二十年中人工智能技术在Eddy Covariance方法监测碳、水和能量通量中的应用	强调了机器学习模型如随机森林、支持向量机、人工神经网络等在监测通量中的应用，并建议未来研究应探索深度学习技术如Transformer和生成式AI	缺乏技术的一致性，由于环境条件和生态系统中使用的多样技术和变量	探讨人工智能与Eddy Covariance方法的结合在气候变化减缓和适应中的作用	监测地球表面与大气之间的碳、水和能量通量	机器学习	NA	Eddy Covariance方法	随机森林、支持向量机、人工神经网络、支持向量回归、K-最近邻	数据流	NA
17913	2024-08-28	Diagnostic accuracy of CT-based radiomics and deep learning for predicting lymph node metastasis in esophageal cancer 2024-Sep, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2024.110225 PMID:38905878	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了基于CT的放射组学和深度学习在预测食管癌淋巴结转移中的诊断准确性	结合放射组学和深度学习与CT成像，为食管癌淋巴结转移的诊断提供了新的方法，有望革新预后评估和治疗计划	需要进一步的多中心研究与独立验证以确认结果并促进更广泛的临床应用	研究旨在提高食管癌淋巴结转移的诊断准确性	食管癌淋巴结转移的诊断	digital pathology	食管癌	CT-based radiomics, deep learning	DL	image	12项研究被综述，其中7项被纳入荟萃分析
17914	2024-08-28	MOCNN: A Multiscale Deep Convolutional Neural Network for ERP-Based Brain-Computer Interfaces 2024-Sep, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2024.3390805 PMID:38713574	研究论文	本文提出了一种多尺度深度卷积神经网络（MOCNN），用于基于事件相关电位（ERP）的脑-机接口（BCI），通过多尺度特征融合提高分类性能	引入八度卷积的广义概念到ERP-BCI领域，通过分支宽度优化和多尺度信息交互有效提取时空特征	NA	提高基于ERP的脑-机接口的分类性能	ERP信号的多尺度时空特征	机器学习	NA	深度学习	CNN	信号	两个公共数据集和一个自收集的ERP数据集
17915	2024-08-28	A comparison of antibody-antigen complex sequence-to-structure prediction methods and their systematic biases 2024-Sep, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.5127 PMID:39167052	研究论文	本文比较了六种从序列预测抗体-抗原复合物结构的方法，并分析了它们的系统偏差	AlphaFold-Multimer在预测抗体-抗原复合物结构方面表现最佳，但仍有改进空间	当前结构数据库中界面几何数据的稀缺可能限制了机器学习在预测抗体-抗原相互作用中的应用	评估当前从序列预测抗体-抗原复合物结构的方法，并探讨其性能限制因素	六种不同的抗体-抗原复合物结构预测方法	机器学习	NA	机器学习	深度学习	序列数据	NA
17916	2024-08-28	Transformer for low concentration image denoising in magnetic particle imaging 2024-Aug-27, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad6ede PMID:39137818	研究论文	本文提出了一种基于稀疏轻量级Transformer模型的深度学习方法，用于磁粒子成像（MPI）图像的去噪和质量提升	提出的残差局部Transformer结构降低了模型复杂性，避免了过拟合，并通过信息保留块增强了图像细节的特征提取能力	NA	改善低浓度MPI图像的质量	低浓度磁粒子成像图像	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	模拟和真实MPI图像数据，真实图像样本的Fe浓度低至67gml
17917	2024-08-28	Classification of optic neuritis in neuromyelitis optica spectrum disorders (NMOSD) on MRI using CNN with transfer learning and manipulation of pre-processing on augmentation 2024-Aug-27, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ad6f17 PMID:39142299	研究论文	本研究使用迁移学习和预处理增强技术，通过八种先进的卷积神经网络（CNN）模型对神经脊髓炎光谱障碍（NMOSD）患者的视神经炎（ON）进行MRI分类	首次利用深度学习技术对NMOSD患者的MRI图像中的ON变化进行分类	NA	旨在通过迁移学习的CNN模型对NMOSD患者是否存在慢性ON进行分类	NMOSD患者的视神经炎（ON）	计算机视觉	神经脊髓炎光谱障碍	卷积神经网络（CNN）	CNN	图像	NA
17918	2024-08-28	ASO Visual Abstract: Development and Validation Study of the Prognostic Impact of Deep Learning-Determined Myxoid Stroma After Neoadjuvant Chemotherapy in Patients with Esophageal Squamous Cell Carcinoma 2024-Aug-26, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-024-16099-7 PMID:39187666	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
17919	2024-08-28	Discovering New Metallo-Deubiquitinase CSN5 Inhibitors by a Non-Catalytic Activity Assay Platform 2024-Aug-22, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c01514 PMID:39129245	研究论文	本文介绍了一种新的非催化活性检测平台，用于发现CSN5金属脱氧核糖核酸酶抑制剂，并利用荧光探针进行验证	开发了一种新的荧光探针和非催化活性检测平台，用于识别CSN5抑制剂，并结合深度学习虚拟筛选和分子动力学模拟探索抑制剂与CSN5的结合模式	文章未提及具体的局限性	发现新的CSN5金属脱氧核糖核酸酶抑制剂，作为抗癌靶点	CSN5金属脱氧核糖核酸酶及其抑制剂	NA	癌症	荧光偏振，分子动力学模拟	NA	荧光信号	文章未提及具体的样本数量
17920	2024-08-28	A Multibranch Neural Network for Drug-Target Affinity Prediction Using Similarity Information 2024-Aug-20, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c05607 PMID:39184467	研究论文	本文提出了一种利用药物相似性和蛋白质相似性信息的多分支神经网络GASI-DTA，用于预测药物-靶点亲和力	引入药物和蛋白质的相似性信息，并设计了一个自主提取相似信息的网络框架，不依赖于知识图谱	未提及具体限制	加速药物发现过程中的药物-靶点亲和力预测	药物-靶点亲和力预测	机器学习	NA	深度学习	多分支神经网络	图结构数据	两个基准数据集和三种冷启动场景