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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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121 | 2024-08-07 |
Label-free hyperspectral imaging and deep-learning prediction of retinal amyloid β-protein and phosphorylated tau
2022-Sep, PNAS nexus
IF:2.2Q1
DOI:10.1093/pnasnexus/pgac164
PMID:36157597
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research paper | 本研究开发了一种无标记的超光谱成像方法,用于检测视网膜中Aβ和pS396-Tau的谱特征,并利用深度学习预测其在视网膜横截面中的分布 | 首次报道了pTau的谱特征,并展示了深度学习在准确预测Aβ和pTau分布方面的应用 | NA | 开发一种无标记的超光谱成像方法,用于检测和预测视网膜中Aβ和pTau的分布,为阿尔茨海默病的无标记检测奠定基础 | 视网膜中的Aβ和pTau | computer vision | 阿尔茨海默病 | 超光谱成像 | 深度学习 | 图像 | NA |