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
18941	2024-09-10	Solving the twin paradox-forensic strategies to identify the identical twins 2024-Oct, Forensic science international IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.forsciint.2024.112205 PMID:39213915	研究论文	本文探讨了通过法医策略识别同卵双胞胎的最新方法和技术	本文介绍了通过下一代测序（NGS）、深度学习网络、表观遗传分析和指纹分析等多种技术来区分同卵双胞胎的新方法	NA	研究如何通过多种技术手段有效区分同卵双胞胎	同卵双胞胎	法医学	NA	下一代测序（NGS）、深度学习网络、表观遗传分析、指纹分析	深度学习网络	基因组数据、语音数据、表观遗传数据、指纹数据	NA
18942	2024-09-10	SmartCADD: AI-QM Empowered Drug Discovery Platform with Explainability 2024-Sep-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00720 PMID:39177478	研究论文	介绍了一个名为SmartCADD的创新开源虚拟筛选平台，结合了深度学习、计算机辅助药物设计（CADD）和量子力学方法	SmartCADD整合了多种独立技术，包括ADMET属性预测、从头2D和3D药效团建模、分子对接以及可解释AI机制	NA	解决AI在科学研究中因模型不透明、实施复杂和数据稀缺而面临的阻力	开发一个用户友好的Python框架，用于药物发现和虚拟筛选	计算机辅助药物设计	HIV	深度学习、量子力学	NA	分子数据	NA
18943	2024-09-10	Hybrid Diffusion Model for Stable, Affinity-Driven, Receptor-Aware Peptide Generation 2024-Sep-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01020 PMID:39193724	研究论文	本文介绍了一种名为HYDRA的混合深度学习方法，用于生成针对特定受体的稳定、亲和力驱动的肽	HYDRA结合了扩散模型的分布建模能力和结合亲和力最大化算法，用于从头设计针对各种目标受体的肽结合剂	NA	开发一种新的深度学习方法，用于设计针对特定受体的治疗性肽	治疗性肽及其与目标受体的结合	机器学习	NA	深度学习	扩散模型	肽序列	NA
18944	2024-09-10	Conformations of KRAS4B Affected by Its Partner Binding and G12C Mutation: Insights from GaMD Trajectory-Image Transformation-Based Deep Learning 2024-Sep-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01174 PMID:39197061	研究论文	研究了KRAS4B与其伙伴结合及G12C突变对其构象动态的影响	采用高斯加速分子动力学模拟结合深度学习和主成分分析，揭示了G12C突变和伙伴结合对KRAS4B关键结构域接触的改变	NA	深入理解KRAS4B的功能	KRAS4B的构象变化及其与伙伴结合和G12C突变的关系	生物信息学	NA	高斯加速分子动力学模拟	深度学习	分子动力学轨迹	NA
18945	2024-09-10	Detecting suicide risk among U.S. servicemembers and veterans: a deep learning approach using social media data 2024-Sep-09, Psychological medicine IF:5.9Q1 DOI:10.1017/S0033291724001557 PMID:39245902	研究论文	本文开发了一种算法，利用社交媒体数据识别美国军人和退伍军人的自杀风险	首次使用深度学习模型RoBERTa结合社交媒体文本和元数据来检测自杀相关内容	研究样本仅限于一个军事特定的社交媒体平台，未来需要验证在其他平台上的适用性	开发一种能够识别社交媒体上自杀相关内容的算法，以帮助识别高自杀风险的军人和退伍军人	美国军人和退伍军人的社交媒体帖子	机器学习	NA	深度学习	RoBERTa	文本	8449条社交媒体帖子
18946	2024-09-10	High-quality AFM image acquisition of living cells by modified residual encoder-decoder network 2024-Sep, Journal of structural biology IF:3.0Q3 DOI:10.1016/j.jsb.2024.108107 PMID:38906499	研究论文	提出了一种基于残差编码器-解码器的自适应注意力图像重建网络，用于提高原子力显微镜成像质量	结合深度学习技术和原子力显微镜成像，提出了一种新的网络结构，显著提高了图像重建质量和细胞识别率	未提及	提高原子力显微镜成像质量，以便更好地进行细胞研究和分析	活细胞的原子力显微镜图像	计算机视觉	NA	原子力显微镜	残差编码器-解码器网络	图像	未提及
18947	2024-09-10	Challenges and opportunities in the development and clinical implementation of artificial intelligence based synthetic computed tomography for magnetic resonance only radiotherapy 2024-09, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110387 PMID:38885905	研究论文	本文讨论了基于人工智能的合成计算机断层扫描（sCT）在仅使用磁共振成像（MRI）的放射治疗中的开发和临床实施的挑战与机遇	本文提出了在没有共识的情况下，如何通过专家讨论来解决sCT在不同医院中的实施差异问题	本文主要集中在sCT的开发和实施方面，未深入探讨具体的算法和技术细节	探讨sCT在放射治疗中的临床应用及其面临的挑战	合成计算机断层扫描（sCT）在仅使用磁共振成像（MRI）的放射治疗中的应用	计算机视觉	NA	深度学习（DL）	NA	图像	NA
18948	2024-09-10	Artificial intelligence-assisted quantitative CT analysis of airway changes following SABR for central lung tumors 2024-09, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110376 PMID:38857700	研究论文	本文评估了一种基于人工智能的自动化评分方法，用于量化中央肺肿瘤患者接受立体定向消融放疗（SABR）后支气管变化	本文的创新点在于使用基于人工智能的气道自动分割技术，能够更早地检测到支气管狭窄/闭塞，并提高了检测率	本文的局限性在于仅在两个数据集上进行了验证，且样本量相对较小	研究目的是评估一种基于人工智能的自动化评分方法，用于量化中央肺肿瘤患者接受SABR后支气管变化	研究对象是接受SABR治疗的中央肺肿瘤患者	计算机视觉	肺癌	立体定向消融放疗（SABR）	深度学习模型（MEDPSeg）	CT扫描图像	共59名患者，其中26名来自阿姆斯特丹大学医学中心（AUMC），33名来自彼得·麦克卡勒姆癌症中心（PMCC）
18949	2024-08-26	Correction: PSMA‑positive prostatic volume prediction with deep learning based on T2‑weighted MRI 2024-Sep, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-024-01829-4 PMID:39180615	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18950	2024-09-10	Ambulatory ECG noise reduction algorithm for conditional diffusion model based on multi-kernel convolutional transformer 2024-Sep-01, The Review of scientific instruments DOI:10.1063/5.0222123 PMID:39248622	研究论文	本文提出了一种基于多核卷积变压器的条件扩散模型，用于动态心电图噪声抑制	引入条件噪声增强扩散模型网络，设计多核卷积变压器网络结构，并整合扩散模型逆过程实现噪声抑制	NA	提高动态心电图信号的清晰度，以便更准确地分析心血管疾病	动态心电图信号及其噪声干扰	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	卷积变压器网络	心电图信号	QT数据库和MIT-BIH噪声应激测试数据库
18951	2024-09-10	Performance analysis of deep learning-based electric load forecasting model with particle swarm optimization 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35273 PMID:39247372	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和粒子群优化的电力负荷预测模型PSO-BiTC	该模型结合了时间卷积网络（TCN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM），并使用粒子群优化算法（PSO）优化模型参数，提高了预测性能和泛化能力	NA	提高电力负荷预测的准确性和效率	电力负荷预测模型	机器学习	NA	粒子群优化算法（PSO）	时间卷积网络（TCN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）	时间序列数据	四个广泛的数据集
18952	2024-09-10	Systematic review and meta-analysis of deep learning applications in computed tomography lung cancer segmentation 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110344 PMID:38806113	综述	本文对深度学习在计算机断层扫描（CT）肺癌分割中的应用进行了系统综述和荟萃分析	本文通过荟萃分析评估了深度学习算法在不同临床设置和肿瘤阶段中的有效性，并指出了影响算法性能的关键因素	研究中78%的评估存在数据间隔遗漏的风险，8%的研究因结节大小排除而存在泛化性问题	评估深度学习算法在肺癌分割中的有效性，并探讨影响其性能的因素	深度学习算法在不同临床设置和肿瘤阶段的肺癌分割效果	计算机视觉	肺癌	深度学习	NA	图像	37项研究
18953	2024-09-10	Generalizability of deep learning in organ-at-risk segmentation: A transfer learning study in cervical brachytherapy 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110332 PMID:38763356	研究论文	本文研究了在宫颈近距离放射治疗中，通过迁移学习提高深度学习模型对危及器官自动分割的泛化能力	本文首次展示了迁移学习在提高深度学习模型泛化能力方面的有效性，特别是在不同机构和扫描设备之间的应用	研究仅限于宫颈近距离放射治疗中的危及器官分割，未涵盖其他治疗场景或器官	研究迁移学习在提高深度学习模型泛化能力方面的效果，特别是在临床环境中	宫颈近距离放射治疗中的危及器官	计算机视觉	NA	迁移学习	深度学习模型	医学影像	120次扫描，包括环和双管施用器，使用3T磁共振扫描仪
18954	2024-09-10	Development and benchmarking of a Deep Learning-based MRI-guided gross tumor segmentation algorithm for Radiomics analyses in extremity soft tissue sarcomas 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110338 PMID:38782301	研究论文	本文开发并测试了一种基于深度学习的MRI引导的软组织肉瘤大肿瘤分割算法，用于放射组学分析	开发了一种基于深度学习的自动分割算法，用于预测软组织肉瘤的主要大肿瘤作为放射组学分析的感兴趣体积	算法在直接临床应用方面仍存在变异性，特别是在放射治疗计划中的应用	开发和验证一种自动分割算法，用于放射组学分析和放射治疗计划中的感兴趣体积分割	软组织肉瘤的MRI图像	计算机视觉	软组织肉瘤	深度学习	深度学习算法	MRI图像	训练集包含157名患者，测试集包含87名患者
18955	2024-09-10	Interpretable deep learning insights: Unveiling the role of 1 Gy volume on lymphopenia after radiotherapy in breast cancer 2024-08, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110333 PMID:38772478	研究论文	本研究旨在开发和验证预测乳腺癌患者放疗后淋巴细胞减少的深度神经网络模型	首次揭示了1 Gy剂量体积在放疗后淋巴细胞减少中的重要作用	需要进一步研究以优化放疗计划	开发和验证预测乳腺癌患者放疗后淋巴细胞减少的模型	乳腺癌患者放疗后的淋巴细胞减少	机器学习	乳腺癌	深度神经网络	DNN	剂量-体积直方图数据和临床因素	918名连续的乳腺癌患者，其中589名用于训练，203名用于测试，126名用于外部验证
18956	2024-09-10	CBIL-VHPLI: a model for predicting viral-host protein-lncRNA interactions based on machine learning and transfer learning 2024-07-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-68750-8 PMID:39080344	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和迁移学习的新模型CBIL-VHPLI，用于预测病毒-宿主蛋白-lncRNA相互作用	首次提出了一种结合卷积神经网络和双向长短时记忆网络模块的深度学习方法，并结合迁移学习来预测病毒-宿主蛋白-lncRNA相互作用	NA	解码病毒病原体和宿主免疫过程的分子机制	病毒-宿主蛋白-lncRNA相互作用	机器学习	NA	k-mer方法、one-hot编码、CTD方法、Z曲线方法	卷积神经网络、双向长短时记忆网络	蛋白质序列、lncRNA序列	包括植物、动物等的大量多样数据集
18957	2024-09-10	Knowledge, attitude, and perception of Arab medical students towards artificial intelligence in medicine and radiology: A multi-national cross-sectional study 2024-Jul, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-023-10509-2 PMID:38150076	研究论文	本文评估了阿拉伯医学生对医学和放射学中人工智能的知识、态度和认知	首次对阿拉伯医学生进行多国跨学科研究，评估他们对人工智能在医学和放射学中的知识、态度和认知	样本仅限于阿拉伯国家的医学生，可能无法代表全球医学生的观点	评估医学生对人工智能在医学和放射学中的知识、态度和认知	阿拉伯国家的医学生	NA	NA	NA	NA	NA	4492名医学生
18958	2024-09-10	Plant Parasitic Nematode Identification in Complex Samples with Deep Learning 2023-Feb, Journal of nematology IF:1.4Q2 DOI:10.2478/jofnem-2023-0045 PMID:37849469	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习技术在复杂样本中识别植物寄生线虫的新方法	本文提出了一个新的公共数据集，包含从异源土壤提取物中注释的植物寄生线虫图像，用于推动自动化方法的发展	NA	开发一种快速且自动化的方法来识别和量化植物寄生线虫，以减少作物损失	植物寄生线虫	计算机视觉	NA	深度学习	目标检测模型	图像	NA
18959	2024-09-10	UncertaintyFuseNet: Robust uncertainty-aware hierarchical feature fusion model with Ensemble Monte Carlo Dropout for COVID-19 detection 2023-Feb, An international journal on information fusion DOI:10.1016/j.inffus.2022.09.023 PMID:36217534	研究论文	本文提出了一种新的深度学习特征融合模型UncertaintyFuseNet，用于COVID-19检测，结合了CT和X射线图像数据	本文创新性地引入了不确定性感知和层次特征融合方法，并使用Ensemble Monte Carlo Dropout技术量化预测不确定性	NA	开发一种能够准确区分COVID-19与其他疾病的计算机辅助检测系统	COVID-19的CT和X射线图像数据	计算机视觉	COVID-19	Ensemble Monte Carlo Dropout	深度学习模型	图像	CT扫描和X射线数据集，分别达到99.08%和96.35%的预测准确率
18960	2024-09-10	Three-dimensional reconstructing undersampled photoacoustic microscopy images using deep learning 2023-Feb, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2022.100429 PMID:36544533	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的全重建欠采样三维光声显微镜图像的方法	本文首次报道了基于深度学习的全重建欠采样三维光声显微镜数据的方法，展示了在不同欠采样比例下优于插值重建方法的鲁棒性	NA	提高光声显微镜的成像速度和数据处理效率	欠采样的三维光声显微镜图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	三维体积数据	NA