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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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181 | 2024-10-21 |
Towards Fair Patient-Trial Matching via Patient-Criterion Level Fairness Constraint
2023, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium
PMID:38222427
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研究论文 | 本文提出了一种基于患者-标准层公平性约束的公平患者-试验匹配框架 | 本文的创新点在于引入了患者-标准层公平性约束,以解决深度学习模型在患者-试验匹配中可能出现的公平性问题 | 本文未详细讨论该框架在实际应用中的可扩展性和效率问题 | 本文旨在解决临床试验中患者招募和保留的挑战,并提出一种公平的患者-试验匹配方法 | 本文的研究对象是临床试验中的患者和试验标准 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 文本 | NA |
182 | 2024-10-21 |
Prospective deployment of an automated implementation solution for artificial intelligence translation to clinical radiation oncology
2023, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2023.1305511
PMID:38239639
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研究论文 | 本文介绍了一种名为Deep Learning On-Demand Assistant (DL-ODA)的全自动端到端临床平台,用于在放射肿瘤学中实现人工智能干预 | DL-ODA平台的多模态、全自动端到端AI临床实施解决方案的创新性 | NA | 展示DL-ODA在放射肿瘤学中的应用,并验证其在临床环境中的可行性 | DL-ODA系统在放射治疗计划中的应用,包括自动模型训练、自动分割和质量保证报告 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 3,399例肺部和885例脊柱放射治疗病例用于回顾性分析,2,500例心脏和230例脊柱病例用于前瞻性质量保证分析 |
183 | 2024-10-21 |
Automated anatomical labeling of the intracranial arteries via deep learning in computed tomography angiography
2023, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2023.1310357
PMID:38239880
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研究论文 | 本文提出了一种基于U-Net深度学习模型的方法,用于在计算机断层血管造影(CTA)中自动标注颅内动脉的详细解剖段 | 首次使用U-Net深度学习模型自动标注CTA中的颅内动脉解剖段,并展示了其在颅内动脉瘤定位中的临床应用潜力 | NA | 开发一种自动化的方法来标注颅内动脉的解剖结构,以提高临床诊断的准确性和效率 | 颅内动脉的解剖段和颅内动脉瘤的定位 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | 457例不同程度的动脉狭窄病例用于训练、验证和测试模型,96例包含至少一个颅内动脉瘤的病例用于评估模型在动脉瘤定位中的应用 |
184 | 2024-10-21 |
Assessing the utility of deep neural networks in detecting superficial surgical site infections from free text electronic health record data
2023, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2023.1249835
PMID:38259257
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研究论文 | 本研究利用自然语言处理技术从电子健康记录的自由文本中检测浅表手术部位感染 | 提出了两种不同的使用案例:独立机器学习管道和人在回路管道,并比较了它们的性能 | NA | 应用自然语言处理技术准确捕捉术后浅表手术部位感染 | 浅表手术部位感染的检测 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理 | 深度学习模型 | 文本 | 389,865例手术病例,3,983,864条未标记的图表记录,1,231,656条标记的记录 |
185 | 2024-10-21 |
nPCA: a linear dimensionality reduction method using a multilayer perceptron
2023, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2023.1290447
PMID:38259616
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研究论文 | 本文介绍了一种名为nPCA的线性降维方法,该方法使用多层感知机来保留原始数据的线性投影并生成更好的降维结果 | nPCA结合了深度学习和线性投影的优点,能够在保留原始数据丰富信息的同时进行有效的降维 | NA | 开发一种新的线性降维方法,以改进现有的降维技术 | 10个公共数据集和6个胰腺单细胞RNA测序数据集 | 机器学习 | NA | 多层感知机 | 多层感知机 | 数据集 | 10个公共数据集和6个胰腺单细胞RNA测序数据集 |
186 | 2024-10-21 |
Predicting disease onset from electronic health records for population health management: a scalable and explainable Deep Learning approach
2023, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2023.1287541
PMID:38259826
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习方法从电子健康记录中预测未来疾病诊断,以支持人口健康管理 | 引入了将分箱观察值纳入嵌入模型的新方法,并包括了与健康决定因素相关的创新特征 | NA | 研究深度学习方法在预测未来疾病诊断中的应用,以支持人口健康管理 | 电子健康记录数据,用于预测患者未来三年内患糖尿病、慢性阻塞性肺病、高血压或心肌梗死的可能性 | 机器学习 | NA | Word2Vec算法,SHapley Additive exPlanations (SHAP) | 双向门控循环单元 (GRU) | 文本 | 约5000万美国患者 |
187 | 2024-10-21 |
Is the diagnostic model based on convolutional neural network superior to pediatric radiologists in the ultrasonic diagnosis of biliary atresia?
2023, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2023.1308338
PMID:38259860
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研究论文 | 本研究旨在通过深度学习算法分析超声图像数据,构建基于卷积神经网络的胆道闭锁超声智能诊断模型 | 本研究构建了基于Mask R-CNN的诊断模型,并发现其在胆道闭锁诊断中的表现达到甚至超过了儿科放射学专家的水平 | 本研究仅比较了两种模型和四名儿科放射学专家的诊断性能,未涉及其他诊断方法的比较 | 通过深度学习算法实现胆道闭锁的智能诊断 | 胆道闭锁、非胆道闭锁高胆红素血症和健康婴儿的胆囊超声图像 | 计算机视觉 | 胆道疾病 | 卷积神经网络 | Mask R-CNN | 图像 | 4887张胆囊超声图像 |
188 | 2024-10-21 |
Prediction of knee biomechanics with different tibial component malrotations after total knee arthroplasty: conventional machine learning vs. deep learning
2023, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2023.1255625
PMID:38260731
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研究论文 | 比较深度学习与传统机器学习方法在预测全膝关节置换术后胫骨组件不同旋转角度对膝关节生物力学影响方面的准确性 | 提出了一种基于深度学习的方法,用于快速预测全膝关节置换术后胫骨组件不同旋转角度对膝关节生物力学的影响,并证明其比传统机器学习方法更准确 | 未提及具体限制 | 比较深度学习与传统机器学习方法在预测全膝关节置换术后胫骨组件不同旋转角度对膝关节生物力学影响方面的准确性 | 全膝关节置换术后胫骨组件不同旋转角度对膝关节生物力学的影响 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 生物力学数据 | 343组生物力学数据 |
189 | 2024-10-21 |
Deep learning application for abdominal organs segmentation on 0.35 T MR-Linac images
2023, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2023.1285924
PMID:38260833
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研究论文 | 本文研究了基于深度学习的0.35 T MR-Linac图像腹部器官自动分割方法 | 提出了一种基于3D nnUNet模型的腹部器官自动分割方法,并在0.35 T MR-Linac图像上进行了验证 | 对于十二指肠的分割结果不理想 | 开发一种自动化的方法来分割腹部肿瘤和危及器官,以提高放射治疗计划的质量 | 腹部器官,包括肝脏、肾脏、脊髓、胃和十二指肠 | 计算机视觉 | NA | NA | UNet | 图像 | 121组腹部MR图像及其对应的分割结果 |
190 | 2024-10-21 |
Deep learning based on 68Ga-PSMA-11 PET/CT for predicting pathological upgrading in patients with prostate cancer
2023, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2023.1273414
PMID:38260839
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研究论文 | 本文探讨了基于68Ga-PSMA-11 PET/CT的深度学习方法在预测前列腺癌患者从活检到根治性前列腺切除术病理升级中的可行性和重要性 | 本文首次将68Ga-PSMA-11 PET/CT与深度学习结合,用于预测前列腺癌患者的病理升级 | 研究为回顾性研究,样本量较小,且结果的AUC值和准确性有待提高 | 探讨基于68Ga-PSMA-11 PET/CT的深度学习方法在预测前列腺癌患者病理升级中的应用 | 前列腺癌患者从活检到根治性前列腺切除术的病理升级 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 深度学习 | ResNet-18和DenseNet-121 | 图像 | 109名患者,其中87名用于训练集,22名用于测试集 |
191 | 2024-10-21 |
Revealing brain connectivity: graph embeddings for EEG representation learning and comparative analysis of structural and functional connectivity
2023, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2023.1288433
PMID:38264495
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术,通过图嵌入方法对脑电图(EEG)运动想象分类中的脑连接进行建模,并比较了结构连接和功能连接的分析 | 本研究结合了图嵌入、深度学习和不同类型的脑连接,不仅提高了分类准确性,还丰富了对脑功能的理解 | NA | 研究目的是通过图嵌入和深度学习技术,提高脑电图运动想象分类的准确性,并深入理解脑连接 | 研究对象是脑电图(EEG)数据中的脑连接 | 机器学习 | NA | 图嵌入 | 卷积神经网络(CNN) | 脑电图(EEG)数据 | 使用了基准数据集-IV-2a进行测试 |
192 | 2024-10-21 |
Deep learning-based immunohistochemical estimation of breast cancer via ultrasound image applications
2023, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2023.1263685
PMID:38264739
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的计算机辅助诊断方法,用于根据免疫组化结果对乳腺超声图像进行分类 | 提出了一个新的深度学习框架,包括多层次特征蒸馏网络(MFD-Net)和包含通道注意模块(CAM)和空间注意模块(SAM)的新注意力模块 | NA | 开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断方法,用于根据免疫组化结果对乳腺超声图像进行分类 | 乳腺超声图像和免疫组化结果 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | 500张乳腺超声图像,来自294名患者 |
193 | 2024-10-21 |
Predicting delayed remission in Cushing's disease using radiomics models: a multi-center study
2023, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2023.1218897
PMID:38264759
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研究论文 | 本研究构建了基于多中心数据的临床和影像组学模型,用于预测库欣病术后延迟缓解 | 首次构建了多中心影像组学模型用于预测库欣病术后延迟缓解 | 研究结果初步,需要在大样本中进一步验证 | 构建临床和影像组学模型以预测库欣病术后延迟缓解 | 库欣病患者术后延迟缓解 | 数字病理学 | 内分泌疾病 | MRI影像分析 | XGBoost | 影像数据和临床数据 | 122名库欣病患者 |
194 | 2024-10-21 |
Simulating cardiac signals on 3D human models for photoplethysmography development
2023, Frontiers in robotics and AI
IF:2.9Q2
DOI:10.3389/frobt.2023.1266535
PMID:38269072
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研究论文 | 本文介绍了一种基于三维人体模型的仿生模型,用于生成合成的心脏信号和身体无意识运动,以测试和优化图像心率提取方法 | 提出了基于三维人体模型的仿生模型,能够生成包含多种因素的合成数据集,用于测试和优化图像心率提取方法 | 尚未提及 | 开发和测试图像心率提取技术,特别是在难以获取真实可靠测量数据的情况下 | 三维人体模型、合成心脏信号、身体无意识运动 | 计算机视觉 | NA | NA | 传统方法和深度学习方法 | 视频 | 五种传统方法和四种深度学习方法用于测试合成视频 |
195 | 2024-10-21 |
Effects of ketamine on rat social behavior as analyzed by DeepLabCut and SimBA deep learning algorithms
2023, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2023.1329424
PMID:38269275
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研究论文 | 研究使用DeepLabCut和SimBA深度学习算法分析氯胺酮对大鼠社交行为的影响 | 采用数字技术快速客观地测量大鼠社交行为,替代传统的主观评估方法 | NA | 评估数字工作流程在比较氯胺酮和Vetoquinol对大鼠社交行为影响中的可行性 | 大鼠社交行为 | 机器学习 | NA | DeepLabCut, SimBA | 神经网络 | 视频 | 14个视频样本用于训练DeepLabCut,24个新视频用于分析氯胺酮处理的大鼠 |
196 | 2024-10-20 |
Outdoor Navigation Assistive System Based on Robust and Real-Time Visual-Auditory Substitution Approach
2023-Dec-27, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24010166
PMID:38203027
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习和视觉-听觉替代方法的户外导航辅助系统,旨在帮助盲人安全有效地到达目的地 | 该系统结合了3D空间化声音和障碍物信息,通过惯性传感器、GPS数据和地图知识定义轨迹,并使用深度学习方法进行实时处理 | NA | 开发一种能够帮助盲人独立导航的辅助系统 | 盲人及其在户外环境中的导航能力 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | 包含行人视角导航数据的多个数据集 |
197 | 2024-10-20 |
A Survey of Sound Source Localization and Detection Methods and Their Applications
2023-Dec-22, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24010068
PMID:38202930
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综述 | 本文综述了声源定位与检测方法及其应用 | 对基于传播模型和基于机器学习及深度学习技术的经典方法进行了分析 | NA | 为选择该领域最合适的方法提供有价值的资源 | 声源定位与检测方法 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 声音 | NA |
198 | 2024-10-20 |
[Whole-brain parcellation for macaque brain magnetic resonance images based on attention mechanism and multi-modality feature fusion]
2023-Dec-20, Nan fang yi ke da xue xue bao = Journal of Southern Medical University
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研究论文 | 提出了一种基于注意力机制和多模态特征融合的深度学习算法,用于猕猴脑部磁共振图像的全脑分割 | 引入了一种基于注意力机制的多模态特征融合模块(AMFF),有效整合了不同尺度和复杂度的多模态特征,显著提升了分割性能 | NA | 提高猕猴脑部磁共振图像全脑分割的准确性 | 猕猴脑部磁共振图像 | 计算机视觉 | NA | 磁共振成像 | 注意力机制 | 图像 | 68只猕猴(年龄13至36个月) |
199 | 2024-10-20 |
A Binocular Vision-Based Crack Detection and Measurement Method Incorporating Semantic Segmentation
2023-Dec-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24010003
PMID:38202865
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研究论文 | 提出了一种基于双目视觉的裂缝检测与测量方法,结合全卷积网络进行语义分割 | 采用双目立体视觉技术,提高了拍摄灵活性和图像采集效率,并引入了中心投影方案实现裂缝形态的三维重建 | 实验中裂缝宽度的相对测量误差范围较大,从-3.9%到36.0% | 探索一种非接触式检测方法,提高检测的灵活性、效率和准确性 | 混凝土桥梁组件中的裂缝 | 计算机视觉 | NA | 全卷积网络(FCN) | 全卷积网络(FCN) | 图像 | 在复杂背景裂缝主导的数据库中,每秒处理约四张图片 |
200 | 2024-10-20 |
Disentangling Fact from Grid Cell Fiction in Trained Deep Path Integrators
2023-Dec-16, ArXiv
PMID:38106458
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研究论文 | 本文重新审视了深度学习模型中网格细胞的生成机制,并反驳了路径积分假设 | 本文通过重新评估现有理论,揭示了深度路径积分模型中网格细胞生成的局限性,并提出了新的见解 | 本文主要集中在理论分析上,缺乏实验验证 | 探讨深度学习模型中网格细胞的生成机制,并评估现有理论的有效性 | 深度神经网络中的路径积分和网格细胞生成机制 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | NA | NA |