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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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101 | 2024-09-29 |
CinE caRdiac magneTic resonAnce to predIct veNTricular arrhYthmia (CERTAINTY)
2021-11-22, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-021-02111-7
PMID:34811411
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研究论文 | 研究利用心脏磁共振成像(CMR)和深度学习模型预测心室心律失常(VA)的风险 | 开发了一种新的深度学习模型,通过心脏磁共振成像提取心脏结构和功能特征,以预测心室心律失常的风险 | 需要多中心参与进行外部验证 | 开发更好的模型来识别低风险心室心律失常的患者,以减少植入式心脏复律除颤器(ICD)相关并发症的风险 | 心室心律失常的风险预测 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像(CMR) | 神经网络 | 图像 | 350名主要预防性ICD接受者,其中97名女性,中位年龄59岁,178名患有缺血性心肌病 |
102 | 2024-09-29 |
Neural Decoding of EEG Signals with Machine Learning: A Systematic Review
2021-Nov-18, Brain sciences
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/brainsci11111525
PMID:34827524
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综述 | 本文系统综述了机器学习和深度学习在脑电信号解码和分类中的应用 | 本文总结了最新的机器学习和深度学习模型在脑电信号处理中的应用,并提供了特征提取和分类器的推荐 | 本文主要基于文献综述,未进行新的实验或数据分析 | 系统综述机器学习和深度学习在脑电信号解码和分类中的最新进展 | 脑电信号的解码和分类 | 机器学习 | NA | 脑电图 (EEG) | 卷积神经网络 (CNN), 支持向量机 (SVM) | 脑电信号 | NA |
103 | 2024-09-29 |
Wound Size Imaging: Ready for Smart Assessment and Monitoring
2021-11, Advances in wound care
IF:5.8Q1
DOI:10.1089/wound.2018.0937
PMID:32320356
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研究论文 | 本文介绍并评估了用于伤口尺寸成像的新兴设备和模式,以及用于智能伤口评估和监测的有前景的图像处理工具 | 本文引入了低成本设备和机器学习技术,使伤口评估更加稳健和准确,并结合多种成像模式和机器学习,实现了智能伤口监测 | NA | 研究目的是评估新兴设备和图像处理工具在智能伤口评估和监测中的应用 | 研究对象是伤口尺寸成像设备和图像处理工具 | 计算机视觉 | NA | 机器学习 | NA | 图像 | NA |
104 | 2024-09-29 |
Importance of the 5' regulatory region to bacterial synthetic biology applications
2021-11, Microbial biotechnology
IF:4.8Q1
DOI:10.1111/1751-7915.13868
PMID:34171170
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综述 | 本文综述了细菌合成生物学中5'调控区域(包括启动子、非翻译区域和编码序列的5'端)的创建方法及其在基因表达调控和化合物合成中的重要性 | 本文总结了细菌合成生物学中5'调控区域创建方法的最新进展,并讨论了其在细菌工程中的重要性 | 本文主要讨论了现有方法的优缺点,但未提出新的解决方案或技术 | 探讨细菌合成生物学中5'调控区域的创建方法及其在基因表达调控和化合物合成中的应用 | 细菌合成生物学中的5'调控区域(启动子、非翻译区域和编码序列的5'端) | 合成生物学 | NA | NA | NA | NA | NA |
105 | 2024-09-29 |
Ensemble of Deep Learning Models for Sleep Apnea Detection: An Experimental Study
2021-Aug-11, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s21165425
PMID:34450866
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研究论文 | 本文研究了使用不同集成技术结合三种深度学习模型(两个CNN模型和一个CNN与LSTM结合模型)进行阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)检测的实验 | 本文采用了四种集成技术(多数投票、求和规则、Choquet积分模糊融合和基于MLP的可训练集成),并在PhysioNet Apnea-ECG数据库上进行了实验,最终实现了85.58%的OSA检测准确率,超越了许多现有方法 | NA | 研究阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的检测方法 | 从体传感器获得的ECG信号 | 机器学习 | NA | ECG信号分析 | CNN、LSTM、MLP | ECG信号 | 使用PhysioNet Apnea-ECG数据库 |
106 | 2024-09-29 |
Automatic Extraction of Lung Cancer Staging Information From Computed Tomography Reports: Deep Learning Approach
2021-Jul-21, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/27955
PMID:34287213
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研究论文 | 本文开发了一种信息提取系统,用于从CT报告中自动提取肺癌分期相关信息 | 提出了一种新的关系分类方法,使用关系符号约束(RSC),并在实验中展示了其优越性 | NA | 自动提取CT报告中肺癌分期相关信息,以支持准确的临床分期 | 肺癌分期信息 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | BERT | 文本 | 392份胸部CT报告 |
107 | 2024-09-29 |
Toward Patient-Specific Prediction of Ablation Strategies for Atrial Fibrillation Using Deep Learning
2021, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2021.674106
PMID:34122144
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研究论文 | 本文提出了一种结合图像计算模型和深度学习分类器的方法,用于预测房颤患者的导管消融策略 | 本文的创新点在于结合了患者特异性房颤模型和深度学习技术,以提高导管消融治疗的成功率 | 本文的局限性在于验证准确率相对较低,且在预测肺静脉隔离策略时成功率不高 | 研究目的是开发一种基于深度学习的技术,用于个性化预测房颤患者的导管消融策略 | 研究对象是房颤患者的特异性房颤模型和导管消融策略 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 122个患者LGE-MRI数据图像,157个合成图像,558个导管消融模拟结果 |
108 | 2024-09-29 |
The Impact of Artificial Intelligence and Deep Learning in Eye Diseases: A Review
2021, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2021.710329
PMID:34527682
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综述 | 本文综述了人工智能和深度学习在眼科疾病中的应用及其基本原理 | NA | 本文讨论了将人工智能技术应用于眼科领域时出现的一些潜在挑战和局限性 | 探讨人工智能和深度学习在眼科疾病中的应用 | 常见眼科疾病 | 计算机视觉 | NA | 人工智能 | 深度学习 | NA | NA |
109 | 2024-09-29 |
A Deep Learning and XGBoost-Based Method for Predicting Protein-Protein Interaction Sites
2021, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2021.752732
PMID:34764983
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习和XGBoost的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测方法 | 结合深度学习和XGBoost算法,提出了一种新的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测方法DeepPPISP-XGB | NA | 预测蛋白质-蛋白质相互作用位点 | 蛋白质序列及其相互作用位点 | 机器学习 | NA | 深度学习, XGBoost | 深度学习模型, XGBoost | 蛋白质序列 | NA |
110 | 2024-09-29 |
Biologically Inspired Deep Learning Model for Efficient Foveal-Peripheral Vision
2021, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2021.746204
PMID:34880741
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研究论文 | 本文提出了一种受灵长类和人类视网膜皮层映射启发的端到端神经模型,用于高效的中央凹-周边视觉 | 该模型采用了一种高效的采样技术来压缩视觉信号,使得场景的一小部分以高分辨率感知,而大部分视野以低分辨率维持,同时引入了一种注意力机制来模拟“眼球运动”,帮助代理从观察场景中逐步收集详细信息 | NA | 开发一种高效的计算模型来模拟生物学中的中央凹-周边视觉 | 中央凹-周边视觉的神经网络模型 | 计算机视觉 | NA | NA | 神经网络 | 图像和视频 | NA |
111 | 2024-09-28 |
COUnty aggRegation mixup AuGmEntation (COURAGE) COVID-19 prediction
2021-07-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-021-93545-6
PMID:34253768
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研究论文 | 本文提出了一种名为COURAGE的方法,利用深度学习技术预测美国各县未来两周的COVID-19相关死亡人数 | 采用自注意力模型(transformer模型)捕捉时间序列中的短期和长期依赖关系,并实现了计算效率的提升 | NA | 预测COVID-19在美国的局部严重程度,以优化资源分配 | 美国各县的COVID-19相关死亡人数 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习 | transformer模型 | 时间序列数据 | 美国各县的COVID-19相关确诊病例、死亡人数、社区流动趋势和人口统计信息 |
112 | 2024-09-28 |
Artificial intelligence and digital pathology: Opportunities and implications for immuno-oncology
2021-04, Biochimica et biophysica acta. Reviews on cancer
DOI:10.1016/j.bbcan.2021.188520
PMID:33561505
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综述 | 本文探讨了人工智能在免疫肿瘤学中的应用及其对数字病理学的影响 | 利用深度学习进行病理样本的大数据分析,超越传统技术的可能性 | NA | 探讨人工智能在免疫肿瘤学中的应用,解决肿瘤免疫相互作用和免疫治疗患者选择的问题 | 肿瘤免疫微环境的可测量特征及其在预测和预后中的价值 | 数字病理学 | 肿瘤 | 深度学习 | NA | 病理样本数据 | NA |
113 | 2024-09-28 |
Can Deep Learning Hit a Moving Target? A Scoping Review of Its Role to Study Neurological Disorders in Children
2021, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2021.670489
PMID:34025380
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综述 | 本文综述了深度学习在研究儿童神经发育障碍中的潜在作用 | 深度学习因其对特征探索和工程的依赖性较小,可能在研究儿童神经发育障碍中克服现有挑战 | 本文主要探讨了深度学习在儿童神经发育障碍研究中的潜在作用,未涉及具体实验或模型 | 探讨深度学习在儿童神经发育障碍研究中的挑战和潜在应用 | 儿童神经发育障碍,如注意力缺陷多动障碍、自闭症谱系障碍、脑瘫、脑震荡和癫痫 | 机器学习 | 神经发育障碍 | 深度学习 | NA | NA | NA |
114 | 2024-09-28 |
Layer-Skipping Connections Improve the Effectiveness of Equilibrium Propagation on Layered Networks
2021, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2021.627357
PMID:34079446
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研究论文 | 本文探讨了通过在分层网络中引入随机层跳跃连接来缓解平衡传播学习框架中的梯度消失问题 | 提出了一种基于小世界网络的随机层跳跃连接方法,以解决平衡传播在分层网络中遇到的梯度消失问题 | NA | 探索生物学上合理的深度学习实现方法 | 平衡传播学习框架在分层网络中的应用 | 机器学习 | NA | 平衡传播 | 分层网络 | NA | NA |
115 | 2024-09-27 |
Deep Learning Algorithm to Detect Cardiac Sarcoidosis From Echocardiographic Movies
2021-12-24, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society
IF:3.1Q2
DOI:10.1253/circj.CJ-21-0265
PMID:34176867
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研究论文 | 开发了一种深度学习算法,用于从超声心动图电影中检测心脏肉瘤病 | 使用3D卷积神经网络(3D-CNN)结合迁移学习方法来区分心脏肉瘤病患者和健康受试者 | 研究样本量较小,且仅限于特定时间段内的患者 | 开发一种新的方法来早期诊断亚临床心脏肉瘤病 | 心脏肉瘤病患者和健康受试者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 3D卷积神经网络(3D-CNN) | 3D-CNN | 视频 | 212个超声心动图电影,包括50名心脏肉瘤病患者和149名健康受试者 |
116 | 2024-09-27 |
Deep Learning Brings New Era in Echocardiography
2021-12-24, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society
IF:3.1Q2
DOI:10.1253/circj.CJ-21-0663
PMID:34471070
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
117 | 2024-09-27 |
Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery
2021-Aug, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-021-10217-3
PMID:33844136
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研究论文 | 本文探讨了人工智能和深度学习在药物发现和开发中的应用 | 介绍了深度学习和机器学习算法在药物发现过程中的多种应用,如肽合成、虚拟筛选、毒性预测等 | 未具体提及 | 探讨人工智能和深度学习在药物设计和开发中的应用和潜力 | 药物设计和开发过程中的各种挑战和障碍 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 人工神经网络、深度神经网络、支持向量机、生成对抗网络等 | 基因组数据、蛋白质组数据、微阵列数据、临床试验数据等 | NA |
118 | 2024-09-27 |
A review of deep learning in medical imaging: Imaging traits, technology trends, case studies with progress highlights, and future promises
2021-May, Proceedings of the IEEE. Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI:10.1109/JPROC.2021.3054390
PMID:37786449
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综述 | 本文综述了深度学习在医学影像中的应用,涵盖了影像特征、技术趋势、案例研究及未来展望 | 本文总结了深度学习在医学影像中的最新进展,并探讨了未来的发展方向 | 本文未提供详尽的文献综述,而是重点介绍了几个突出的研究亮点 | 探讨深度学习在医学影像中的应用及其未来发展 | 医学影像中的网络架构、稀疏和噪声标签、联邦学习、可解释性和不确定性量化等问题 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 影像 | NA |
119 | 2024-09-27 |
Efficient few-shot machine learning for classification of EBSD patterns
2021-04-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-021-87557-5
PMID:33854109
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研究论文 | 本文研究了在电子背散射衍射(EBSD)图案分类中使用少样本迁移学习方法的有效性 | 本文首次将少样本迁移学习应用于EBSD图案分类,并使用可视化技术解释模型操作 | 本文未详细讨论迁移学习在其他材料科学问题中的应用 | 验证少样本迁移学习在EBSD图案分类中的有效性 | 电子背散射衍射(EBSD)图案 | 计算机视觉 | NA | 迁移学习 | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | 六种空间群的EBSD图案 |
120 | 2024-09-27 |
Deep learning approaches for natural product discovery from plant endophytic microbiomes
2021, Environmental microbiome
IF:6.2Q1
DOI:10.1186/s40793-021-00375-0
PMID:33758794
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综述 | 本文综述了利用深度学习方法从植物内生微生物组中发现天然产物的新方法 | 强调了深度学习在预测内生菌生物化学新奇性和调控控制方面的潜力 | NA | 探讨从植物微生物组中发现天然产物的新突破方法 | 植物内生微生物组的次级代谢产物 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 基因组、代谢组、调控组和化学数据 | NA |