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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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921 | 2024-09-05 |
DeepHEMNMA: ResNet-based hybrid analysis of continuous conformational heterogeneity in cryo-EM single particle images
2022, Frontiers in molecular biosciences
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fmolb.2022.965645
PMID:36158571
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研究论文 | 本文介绍了一种基于ResNet的深度学习方法DeepHEMNMA,用于加速分析cryo-EM单颗粒图像中的连续构象异质性 | DeepHEMNMA结合了HEMNMA方法与基于ResNet的深度学习技术,显著降低了计算成本 | NA | 开发一种新的方法以加速分析cryo-EM单颗粒图像中的连续构象异质性 | cryo-EM单颗粒图像中的连续构象异质性 | 计算机视觉 | NA | cryo-EM | ResNet | 图像 | NA |
922 | 2024-09-05 |
Pre-thrombectomy prognostic prediction of large-vessel ischemic stroke using machine learning: A systematic review and meta-analysis
2022, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2022.945813
PMID:36158960
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meta-analysis | 本文通过系统综述和荟萃分析,总结了使用机器学习方法对接受血管内血栓切除术的大血管闭塞性脑卒患者进行术前预后预测的研究 | 探讨了传统机器学习模型和深度学习模型在预测大血管闭塞性脑卒治疗后结果中的应用 | 大多数模型使用小数据集开发,缺乏坚实的外部验证,且存在潜在偏倚风险 | 旨在总结基于机器学习的术前预后模型,并识别关键研究空白 | 接受血管内血栓切除术的大血管闭塞性脑卒患者 | machine learning | ischemic stroke | machine learning | ML models, DL models | clinical data | 16项研究描述的19个模型 |
923 | 2024-09-05 |
Construction and Analysis of Emotion Recognition and Psychotherapy System of College Students under Convolutional Neural Network and Interactive Technology
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/5993839
PMID:36164423
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research paper | 本研究旨在有效建立大学生心理干预和治疗系统,及时发现和纠正他们的心理问题。从教育学和心理学角度出发,选取体育专业大学生作为研究对象,基于卷积神经网络(CNN)建立了一个互动式大学生情绪识别和心理干预系统 | 本研究采用深度学习CNN模型,相比反向传播神经网络(BPNN)和决策树算法,具有更好的情绪识别能力。同时,采用支持向量机算法进行情绪分类,提高了识别准确率 | NA | 旨在通过情绪识别猜测学生的心理状态,减少人为参与,为大学心理治疗提供新的研究思路 | 体育专业的大学生 | machine learning | NA | 卷积神经网络(CNN) | CNN | image | 未明确具体数量 |
924 | 2024-09-05 |
Optimal Facial Feature Based Emotional Recognition Using Deep Learning Algorithm
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/8379202
PMID:36177319
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研究论文 | 本研究通过改进卷积神经网络技术,识别七种基本情绪,并评估多种预处理技术对CNN性能的影响 | 提出了一种基于深度学习的卷积神经网络技术,用于优化面部特征的情感识别 | 未使用优化技术 | 提高基于面部特征的情感识别准确性 | 七种基本情绪的识别 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 约32,298张图片用于测试和训练 |
925 | 2024-09-05 |
Construction of Intelligent Nursing System Based on Visual Action Recognition Algorithm
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/8311371
PMID:36177321
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研究论文 | 本文构建了一个基于视觉动作识别算法的智能护理系统,旨在通过视频监控识别老年人的生活状态,提供实时高效的护理服务 | 利用深度学习算法进行视觉动作识别,以满足老年人多样化的需求,并提供更高质量的生活和人文关怀 | NA | 开发一种智能护理系统,通过视觉动作识别算法提高老年人的生活质量和护理效率 | 老年人的日常生活状态,特别是正常生活状态和跌倒状态 | 计算机视觉 | NA | 深度学习算法 | DL | 视频 | 未具体说明 |
926 | 2024-09-05 |
Deep learning applications in myocardial perfusion imaging, a systematic review and meta-analysis
2022, Informatics in medicine unlocked
DOI:10.1016/j.imu.2022.101055
PMID:36187893
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综述 | 本文对深度学习在心肌灌注成像中的应用进行了系统回顾和荟萃分析 | 深度学习在提高心肌灌注成像诊断准确性、预测患者事件和安全性方面显示出潜力 | 需要更多临床应用研究以实现对已知或疑似冠状动脉疾病患者的更好护理 | 总结深度学习在心肌灌注成像中的应用证据 | 深度学习在心肌灌注成像中的应用 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | CNN | 图像 | 46项研究 |
927 | 2024-09-05 |
EasyDAM_V2: Efficient Data Labeling Method for Multishape, Cross-Species Fruit Detection
2022, Plant phenomics (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/2022/9761674
PMID:36204392
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研究论文 | 本文提出了一种改进的数据标注方法EasyDAM_V2,用于多形状和跨物种水果检测 | 引入了Across-CycleGAN图像转换网络和伪标签自适应阈值选择策略,以提高数据标注的准确性 | NA | 旨在降低基于深度学习的水果检测模型的应用成本 | 多形状和跨物种水果的检测 | 计算机视觉 | NA | GANs | CycleGAN | 图像 | 使用了一个有标签的橙子数据集作为源域,火龙果和芒果数据集作为目标域 |
928 | 2024-09-04 |
Sleep State Trend (SST), a bedside measure of neonatal sleep state fluctuations based on single EEG channels
2022-11, Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.clinph.2022.08.022
PMID:36155385
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研究论文 | 本文开发并验证了一种基于单个脑电图通道的自动化方法,用于新生儿重症监护室中睡眠状态波动的床边监测 | 提出了Sleep State Trend (SST),一种床边可用的可视化分类器输出的方法 | NA | 开发和验证一种自动化方法,用于监测新生儿睡眠状态的波动 | 新生儿睡眠状态的波动 | 机器学习 | NA | 脑电图(EEG) | 深度学习算法 | 脑电图数据 | 53个EEG记录用于训练,30个多导睡眠图记录用于验证 |
929 | 2024-09-04 |
Pushing the limits of remote RF sensing by reading lips under the face mask
2022-09-07, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-32231-1
PMID:36071056
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研究论文 | 本文提出了一种基于无线电频率(RF)的唇读框架,能够在佩戴口罩的情况下进行唇读 | 利用Wi-Fi和雷达技术实现RF传感唇读,解决了传统基于摄像头的唇读技术的遮挡和隐私问题 | NA | 解决传统摄像头基唇读技术的基本限制 | 唇读技术 | 计算机视觉 | NA | Wi-Fi, 雷达 | 神经网络(NN), VGG16 | 数据集 | 包含元音A, E, I, O, U及静态/闭合嘴唇的数据集 |
930 | 2024-09-04 |
Systemic injection of nicotinic acetylcholine receptor antagonist mecamylamine affects licking, eyelid size, and locomotor and autonomic activities but not temporal prediction in male mice
2022-09-06, Molecular brain
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s13041-022-00959-y
PMID:36068635
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研究论文 | 本研究探讨了烟碱型乙酰胆碱受体拮抗剂美卡拉明对雄性小鼠行为的影响,包括舔食、眼睑大小、运动和自主活动,但不影响时间预测能力。 | 本研究首次结合头部固定实验设计和基于深度学习算法的计算机视觉分析,成功量化了清醒小鼠的眼睑大小。 | 研究主要集中在美卡拉明对特定行为的影响,未全面探讨烟碱型乙酰胆碱受体在其他行为和认知功能中的作用。 | 探讨烟碱型乙酰胆碱受体在学习和行为中的作用。 | 雄性小鼠 | NA | NA | 计算机视觉分析,深度学习算法 | 深度学习算法 | 行为数据,眼睑大小数据 | 未明确指出具体数量 |
931 | 2024-09-04 |
A deep learning-based self-adapting ensemble method for segmentation in gynecological brachytherapy
2022-Sep-05, Radiation oncology (London, England)
DOI:10.1186/s13014-022-02121-3
PMID:36064571
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研究论文 | 本研究应用基于深度学习的自适应集成方法,用于妇科近距离放射治疗中快速且可重复的自动分割危险器官和临床肿瘤体积 | 采用nnU-Net(一种基于U-Net的自动适应深度卷积神经网络)进行分割,并通过集成2D U-Net、3D U-Net和3D-Cascade U-Net三种架构来提高分割精度 | NA | 旨在应用自配置的集成方法,实现妇科癌症中危险器官和临床肿瘤体积的快速且可重复的自动分割 | 膀胱、直肠和临床肿瘤体积的分割 | 计算机视觉 | 妇科癌症 | 深度学习 | U-Net | CT图像 | 训练集207例,测试集30例 |
932 | 2024-09-04 |
Fast, efficient, and accurate neuro-imaging denoising via supervised deep learning
2022-09-02, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-32886-w
PMID:36056020
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研究论文 | 本文介绍了一种基于监督深度学习的神经影像去噪方法,旨在提高影像质量和分析效率 | 提出了一种新的监督深度去噪方法,能够在训练和推理中实现快速且高效的处理,并具有较小的内存占用 | 该方法需要使用小规模的非时间序列独立采集的训练数据集 | 开发一种能够克服体积功能成像中质量和速度之间权衡的去噪技术 | 包括全脑成像、自由移动动物的大视野成像以及C. elegans中复杂神经结构的恢复 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度去噪模型 | 影像 | 约500对图像 |
933 | 2024-09-04 |
Experimental evidence of effective human-AI collaboration in medical decision-making
2022-Sep-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-18751-2
PMID:36056152
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研究论文 | 本研究探讨了人工智能系统在医疗决策中与医生的有效协作 | 研究展示了医生与AI系统在诊断决策中的协同作用,以及这种协同如何通过类似贝叶斯推理的方式优化决策 | 研究样本仅限于21名内镜医生和504个结肠镜检查视频,可能限制了结果的普遍性 | 探究在医疗决策中,医生与人工智能系统的协作效果及其背后的心理和设计机制 | 内镜医生和人工智能辅助诊断系统在结肠镜检查中的协作 | 人工智能 | NA | 深度学习 | NA | 视频 | 21名内镜医生,504个结肠镜检查视频 |
934 | 2024-09-04 |
From theory to experiment: transformer-based generation enables rapid discovery of novel reactions
2022-Sep-02, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-022-00638-z
PMID:36056425
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研究论文 | 本文提出了一种基于transformer模型的反应生成任务,并通过Heck反应训练模型生成新反应,最终通过实验验证了模型的准确性和可行性 | 首次探索了使用人工智能技术从头生成新反应的方法,并通过实验验证了其有效性 | NA | 探索人工智能技术在化学领域中新反应的生成和验证 | Heck反应及其生成的新反应 | 自然语言处理 | NA | transformer模型 | transformer | 文本 | 4717个反应生成,其中2253个新Heck反应通过验证 |
935 | 2024-09-04 |
Deep learning applied to breast imaging classification and segmentation with human expert intervention
2022-Sep, Journal of ultrasound
IF:1.3Q3
DOI:10.1007/s40477-021-00642-3
PMID:35000127
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research paper | 本文研究了深度学习在乳腺超声图像分类和分割中的应用,并结合专家放射科医生的干预 | 本文展示了深度学习算法在提高乳腺超声评估准确性方面的潜力 | NA | 旨在实现乳腺超声图像中肿瘤的自动分类和分割,以改善乳腺癌患者的诊断和治疗策略规划 | 乳腺超声图像中的肿瘤 | machine learning | breast cancer | NA | deep learning algorithms | image | 953张乳腺超声图像 |
936 | 2024-09-04 |
AlphaFold, Artificial Intelligence (AI), and Allostery
2022-09-01, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.2c04346
PMID:35976160
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研究论文 | 本文概述了AlphaFold在结构生物学中的应用,特别是在分子动力学模拟和微生物组-人类蛋白质-蛋白质相互作用预测中的应用 | AlphaFold通过深度学习技术在蛋白质结构预测方面取得了显著进展,对生命科学产生了深远影响 | AlphaFold未能解决长期存在的蛋白质折叠问题,也无法识别折叠途径,且不能捕捉如挫败和变构等构象机制 | 探讨AlphaFold在个性化治疗和临床试验中的应用潜力 | AlphaFold在蛋白质结构预测和分子动力学模拟中的应用 | 人工智能 | NA | 深度学习 | AlphaFold | 蛋白质序列数据 | NA |
937 | 2024-09-04 |
Automated Lung Segmentation from Computed Tomography Images of Normal and COVID-19 Pneumonia Patients
2022-09, Iranian journal of medical sciences
IF:1.6Q2
DOI:10.30476/IJMS.2022.90791.2178
PMID:36117575
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研究论文 | 本研究评估了一种基于深度学习的模型在从正常和COVID-19患者的CT图像中进行肺部分割的性能 | 使用残差神经网络(ResNet)模型进行肺部分割,并在正常和COVID-19患者中取得了高准确度 | NA | 评估深度学习模型在肺部分割中的性能 | 正常和COVID-19患者的CT图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | CT | ResNet | 图像 | 1200名确诊COVID-19患者和120名正常患者 |
938 | 2024-09-04 |
Machine learning algorithm to characterize antimicrobial resistance associated with the International Space Station surface microbiome
2022-08-24, Microbiome
IF:13.8Q1
DOI:10.1186/s40168-022-01332-w
PMID:35999570
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析国际空间站(ISS)表面微生物组的鸟枪法宏基因组数据,以识别与抗菌药物耐药性(AMR)相关的基因 | 本研究通过深度学习模型超越了仅基于高DNA序列相似性的传统阈值,扩展了AMR基因的目录 | NA | 旨在识别与国际空间站环境样本中可培养菌株、鸟枪法宏基因组序列和宏基因组组装基因组(MAGs)相关的AMR基因 | 国际空间站环境样本中的226株可培养菌株、21个鸟枪法宏基因组序列和24个MAGs | 机器学习 | NA | 鸟枪法宏基因组学 | 深度学习模型 | 宏基因组数据 | 226株可培养菌株、21个鸟枪法宏基因组序列和24个MAGs |
939 | 2024-09-04 |
Multi-Scale Hybrid Network for Polyp Detection in Wireless Capsule Endoscopy and Colonoscopy Images
2022-Aug-22, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics12082030
PMID:36010380
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research paper | 本文提出了一种基于inception v4架构的单次多框检测器(Hyb-SSDNet)混合网络,用于在无线胶囊内窥镜(WCE)和结肠镜图像中检测小息肉区域 | 采用inception块缓解卷积操作的固有限制,结合上下文特征和语义信息,并通过多尺度编码和特征图融合增强检测性能 | NA | 解决无线胶囊内窥镜图像中速度与精度之间的权衡问题,提高小息肉区域的检测效率 | 无线胶囊内窥镜和结肠镜图像中的小息肉区域 | computer vision | NA | deep transfer learning | Hyb-SSDNet | image | 扩大了训练数据集 |
940 | 2024-09-04 |
Using DeepLabCut as a Real-Time and Markerless Tool for Cardiac Physiology Assessment in Zebrafish
2022-Aug-21, Biology
DOI:10.3390/biology11081243
PMID:36009871
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研究论文 | 本研究探索了使用DeepLabCut(DLC)这一基于深度学习的工具进行无标记斑马鱼心脏生理评估的可能性 | 成功使用DeepLabCut工具进行实时无标记心脏室追踪,并验证了其在检测心脏异常方面的准确性 | NA | 探索DeepLabCut在斑马鱼心脏生理评估中的应用 | 斑马鱼心脏生理 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 视频 | 20个不同个体的视频 |