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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 |
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1 | 2024-08-05 |
Randomized denoising autoencoders for smaller and efficient imaging based AD clinical trials
2014, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
DOI:10.1007/978-3-319-10470-6_59
PMID:25485413
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研究论文 | 本文探讨如何利用随机去噪自编码器(rDA)提高阿尔茨海默病临床试验的效率 | 提出了一种新颖的深度学习模型rDA,它考虑了方差,并在样本大小估计上显著优于基于多核学习的策略 | 未提及具体的局限性 | 提高阿尔茨海默病的影像学临床试验效率 | 针对阿尔茨海默病的预测性测量和样本大小估计 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 随机去噪自编码器(rDA) | 影像 | NA |
2 | 2024-08-07 |
Medical Image Retrieval: A Multimodal Approach
2014, Cancer informatics
IF:2.4Q3
DOI:10.4137/CIN.S14053
PMID:26309389
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研究论文 | 本文开发了一种基于统计图形模型和深度学习的新型多模态医学图像检索方法 | 提出了一种扩展的概率潜在语义分析模型,以整合医学图像的视觉和文本信息,并开发了一种基于深度玻尔兹曼机的多模态学习模型,以学习多模态信息的联合密度模型 | NA | 开发有效的内容基于的医学图像检索系统,以支持癌症临床实践和研究 | 医学图像数据 | 计算机视觉 | 癌症 | 深度学习 | 深度玻尔兹曼机 | 图像 | 大量真实世界的医学图像 |