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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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321 | 2024-10-14 |
Efficient semi-supervised semantic segmentation of electron microscopy cancer images with sparse annotations
2023-Nov-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.10.30.563998
PMID:37961180
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研究论文 | 研究了多种先进的深度学习模型用于电子显微镜癌症图像的语义分割,并探索了半监督学习方法 | 引入了半监督学习方法Cross Pseudo Supervision,并比较了多种先进模型在稀疏标注数据上的表现 | 需要进一步研究如何减少手动分割的时间瓶颈 | 加速电子显微镜癌症图像的分析 | 肿瘤活检中的细胞核和核仁 | 计算机视觉 | 癌症 | 电子显微镜 | UNet++, FracTALResNet, SenFormer, CEECNet | 图像 | 三个完全标注的内部数据集 |
322 | 2024-10-14 |
Deep learning-based multimodal fusion network for segmentation and classification of breast cancers using B-mode and elastography ultrasound images
2023-Nov, Bioengineering & translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1002/btm2.10480
PMID:38023698
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的乳腺肿瘤分割与分类方法,利用B模式和弹性成像超声图像进行多模态融合 | 本文提出了一种加权多模态U-Net模型和多模态融合框架,能够同时从B模式和弹性成像超声图像中学习互补信息,并在实际临床数据上表现优异 | NA | 开发一种能够提高乳腺肿瘤分类准确性的计算机辅助诊断系统 | 乳腺肿瘤的分割与分类 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | U-Net、CNN | 图像 | NA |
323 | 2024-10-14 |
4D-CT deformable image registration using unsupervised recursive cascaded full-resolution residual networks
2023-Nov, Bioengineering & translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1002/btm2.10587
PMID:38023695
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研究论文 | 提出了一种用于腹部四维计算机断层扫描(4D-CT)图像配准的新型递归级联全分辨率残差网络(RCFRR-Net) | 该网络采用无监督学习方法,无需变形向量场的真实值,通过级联三个不同架构的全分辨率残差子网络实现渐进式配准 | NA | 开发一种在医学图像配准中表现优越且具有广泛应用前景的新方法 | 腹部四维计算机断层扫描(4D-CT)图像的配准 | 计算机视觉 | NA | 递归级联全分辨率残差网络(RCFRR-Net) | 递归级联全分辨率残差网络(RCFRR-Net) | 图像 | 使用了内部4D-CT数据集、公开的DIRLAB 4D-CT数据集和4D锥束CT(4D-CBCT)数据集进行广泛的网络测试 |
324 | 2024-10-14 |
Virtual differential phase-contrast and dark-field imaging of x-ray absorption images via deep learning
2023-Nov, Bioengineering & translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1002/btm2.10494
PMID:38023711
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研究论文 | 本文展示了使用深度卷积神经网络将X射线吸收图像转换为差分相衬和暗场图像的方法 | 通过生成对抗网络训练的深度卷积神经网络,能够直接将X射线吸收图像转换为差分相衬和暗场图像,效果可与同步辐射光源和实验室设备获得的图像相媲美 | NA | 解决生物组织中弱吸收对比度问题,扩展X射线图像对比度生成的方法 | X射线吸收图像转换为差分相衬和暗场图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度卷积神经网络 | 图像 | NA |
325 | 2024-10-14 |
Updates in Diagnostic Imaging for Infectious Keratitis: A Review
2023-Oct-31, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics13213358
PMID:37958254
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综述 | 本文综述了感染性角膜炎诊断成像技术的最新进展 | 介绍了深度学习模型在感染性角膜炎诊断中的应用潜力,并探讨了生成对抗网络等新技术在克服现有模型局限性方面的可能性 | 深度学习模型需要大量图像数据进行训练,且在识别不同类型感染性角膜炎的特殊特征、模型训练不平衡、缺乏图像协议和分类偏差等方面存在挑战 | 探讨感染性角膜炎诊断成像技术的最新进展及其在临床应用中的潜力 | 感染性角膜炎的诊断成像技术,包括裂隙灯显微镜、光学相干断层扫描、体内共聚焦显微镜和深度学习模型 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描(OCT)、体内共聚焦显微镜(IVCM)、深度学习(DL) | 卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN) | 图像 | NA |
326 | 2024-10-14 |
Impact of Imaging Biomarkers and AI on Breast Cancer Management: A Brief Review
2023-Oct-30, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers15215216
PMID:37958390
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综述 | 本文回顾了BI-RADS的历史,探讨了先进的乳腺成像技术,并介绍了人工智能在乳腺癌管理中的应用 | 本文整合了最新的成像技术和人工智能算法,旨在提高放射科医生对乳腺癌患者的个性化需求的服务能力 | NA | 探讨成像生物标志物和人工智能在乳腺癌管理中的应用 | 乳腺成像技术、成像生物标志物、治疗反应评估以及人工智能在乳腺癌诊断中的应用 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | NA | NA | 图像 | NA |
327 | 2024-10-14 |
Deep Learning-Based Denoising of CEST MR Data: A Feasibility Study on Applying Synthetic Phantoms in Medical Imaging
2023-Oct-27, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics13213326
PMID:37958222
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研究论文 | 本研究探讨了使用合成幻影数据在医学影像中应用深度学习进行CEST MRI数据去噪的可行性 | 本研究首次使用合成幻影数据和神经网络(特别是ResUNet架构)进行CEST MRI数据去噪,并展示了其在高噪声环境下的优越性能 | 神经网络在体内数据应用中面临噪声特征变化的挑战,需要进一步研究其在临床环境中的应用 | 研究深度学习在CEST MRI数据去噪中的应用,并评估其在不同噪声水平下的性能 | 合成生成的CEST MRI图像和传统去噪方法的比较 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResUNet | 图像 | 使用合成生成的幻影数据进行实验 |
328 | 2024-10-14 |
Progress in Active Infrared Imaging for Defect Detection in the Renewable and Electronic Industries
2023-Oct-27, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s23218780
PMID:37960480
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综述 | 本文综述了主动红外热成像技术在可再生能源和电子行业中的缺陷检测应用 | 结合红外热成像与深度学习技术,提出了一种高效且高精度的光伏板缺陷检测解决方案 | 讨论了红外热成像技术在激励源、光伏行业、电子行业和人工智能方面的优势与挑战 | 综述红外热成像技术在可再生能源和电子行业中的应用,并探讨其未来研究方向 | 红外热成像技术在光伏板和电路板缺陷检测中的应用 | 计算机视觉 | NA | 红外热成像 | 深度学习 | 图像 | NA |
329 | 2024-10-14 |
DeepVision: Enhanced Drone Detection and Recognition in Visible Imagery through Deep Learning Networks
2023-Oct-25, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s23218711
PMID:37960411
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研究论文 | 本文介绍了一种创新的深度学习方法,用于在可见图像中有效区分无人机和鸟类 | 提出了一种基于SqueezeNet模型的深度学习方法,通过图像分块技术提高了对小型无人机的检测性能,并在平均精度(AP)和检测时间上优于其他现有方法 | NA | 解决无人机在机场等关键基础设施中的潜在滥用问题,提高无人机检测的准确性和实时性 | 无人机和鸟类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | SqueezeNet | 图像 | 使用了由多所大学和研究机构提供的真实世界数据集,作为2020年无人机与鸟类检测挑战的一部分 |
330 | 2024-10-14 |
Protein Language Models Uncover Carbohydrate-Active Enzyme Function in Metagenomics
2023-Oct-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.10.23.563620
PMID:37961379
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研究论文 | 本文介绍了CAZyLingua工具,该工具利用蛋白质语言模型嵌入构建深度学习框架,用于元基因组数据中碳水化合物活性酶(CAZymes)的功能注释 | 首次利用蛋白质语言模型嵌入构建深度学习框架进行CAZymes的功能注释,并在多个数据集上展示了比传统序列同源性方法更高的F1分数 | NA | 开发一种新的工具来提高元基因组数据中碳水化合物活性酶的功能注释准确性 | 碳水化合物活性酶(CAZymes)及其在元基因组数据中的功能注释 | 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型嵌入 | 深度学习模型 | 元基因组数据 | 包括母亲/婴儿纵向数据集和纤维化倾向疾病(如克罗恩病和IgG4相关疾病)患者的元基因组数据集 |
331 | 2024-10-14 |
Exploring the Roles of RNAs in Chromatin Architecture Using Deep Learning
2023-Oct-24, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.10.22.563498
PMID:37961712
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研究论文 | 本文提出了一种名为AkitaR的深度学习框架,利用基因组序列和全基因组RNA-DNA相互作用来研究染色质相关RNAs(caRNAs)在HFFc6细胞中基因组折叠中的作用 | 本文首次提出了AkitaR框架,通过结合基因组序列和RNA-DNA相互作用来解析caRNAs在基因组折叠中的作用,并发现了新的可能调节染色质结构的非编码RNAs | 本文主要集中在HFFc6细胞中,研究结果的普适性有待进一步验证 | 研究染色质相关RNAs在基因组三维组织中的作用 | 染色质相关RNAs(caRNAs)及其在基因组折叠中的作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习框架 | 基因组序列和RNA-DNA相互作用数据 | HFFc6细胞 |
332 | 2024-10-14 |
Binding affinity predictions with hybrid quantum-classical convolutional neural networks
2023-Oct-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-45269-y
PMID:37864075
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研究论文 | 本文介绍了一种混合量子-经典卷积神经网络用于预测药物与蛋白质的结合亲和力 | 提出了一种混合量子-经典卷积神经网络,相比传统方法减少了20%的复杂性,并在训练阶段节省了40%的成本和时间 | NA | 提高药物设计的效率和准确性 | 药物与蛋白质的结合亲和力 | 机器学习 | NA | 量子机器学习 | 卷积神经网络 | 结合亲和力数据 | NA |
333 | 2024-10-14 |
Leveraging Large Language Models (LLM) for the Plastic Surgery Resident Training: Do They Have a Role?
2023-Oct, Indian journal of plastic surgery : official publication of the Association of Plastic Surgeons of India
IF:0.7Q4
DOI:10.1055/s-0043-1772704
PMID:38026769
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研究论文 | 探讨大型语言模型(LLM)在整形外科住院医师培训中的作用 | 研究首次探索了LLM作为教学助理(TA)在整形外科中的应用,并评估了其生成内容的准确性和实用性 | 研究仅基于ChatGPT模型,未涵盖其他LLM模型,且样本量较小,仅涉及八位研究作者的评估 | 评估LLM在整形外科住院医师培训中的潜在作用 | 整形外科住院医师培训中的教学助理角色 | 自然语言处理 | NA | 深度学习技术,包括微调和基于人类反馈的强化学习 | Transformer | 文本 | 八位研究作者 |
334 | 2024-10-14 |
Challenges and solutions of echocardiography generalization for deep learning: a study in patients with constrictive pericarditis
2023-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.5.054502
PMID:37840850
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研究论文 | 本文提出了一种创新的自动化框架,用于解决在限制性心包炎和心脏淀粉样变性区分任务中,超声心动图深度学习模型泛化的问题 | 提出了一个创新的预处理和图像泛化框架,用于处理图像以训练ResNet50、ResNeXt101和EfficientNetB2模型 | NA | 开发一种基于超声心动图的深度学习模型,能够准确区分限制性心包炎、心脏淀粉样变性和正常病例 | 限制性心包炎和心脏淀粉样变性患者以及正常病例的超声心动图图像 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | EfficientNetB2 | 图像 | 945例超声心动图研究,包括720例来自Mayo Rochester和225例来自Mayo Arizona |
335 | 2024-10-14 |
Comprehensive Functional Annotation of Metagenomes and Microbial Genomes Using a Deep Learning-Based Method
2023-04-27, mSystems
IF:5.0Q1
DOI:10.1128/msystems.01178-22
PMID:37010293
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研究论文 | 开发了一种新的元基因组分析工作流程,整合了基因组重建、分类学分析和基于深度学习的功能注释,以提高微生物基因的功能注释覆盖率 | 首次将基于深度学习的功能注释应用于元基因组学,显著提高了基因功能注释的覆盖率 | DeepFRI的注释比eggNOG的注释更广泛但不那么具体,并且在已知物种上的注释敏感性较低 | 提高微生物基因的功能注释覆盖率,揭示人类肠道微生物群在健康和疾病中的功能特征 | 人类肠道微生物群的基因功能注释 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DeepFRI | 基因组 | 1070个婴儿元基因组 |
336 | 2024-10-14 |
Computational single cell oncology: state of the art
2023, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2023.1256991
PMID:38028624
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综述 | 本文综述了单细胞计算分析在肿瘤学领域的最新进展 | 本文介绍了单细胞计算分析在肿瘤学中的应用,包括识别新的细胞状态、表征肿瘤亚型、发现生物标志物和预测治疗反应 | 本文讨论了单细胞数据处理中的挑战,包括数据质量控制、归一化、降维、聚类和轨迹推断 | 本文旨在为研究人员提供利用计算方法解锁单细胞分析在理解癌症生物学中的全部潜力的路线图 | 单细胞计算分析在肿瘤学中的应用 | 数字病理学 | NA | 计算算法和生物信息学方法 | 机器学习和深度学习 | 单细胞数据 | NA |
337 | 2024-10-13 |
Sen-2 LULC: Land use land cover dataset for deep learning approaches
2023-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2023.109724
PMID:37965594
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研究论文 | 本文介绍了一个名为Sen-2 LULC的数据集,用于支持深度学习方法在土地利用和土地覆盖分类中的应用 | 该数据集填补了高质量数据集在现代计算机视觉和遥感数据分析之间的空白,促进了环境理解和城市规划的突破 | NA | 促进土地利用和土地覆盖分类的研究,特别是在印度地区 | 土地利用和土地覆盖分类 | 计算机视觉 | NA | 遥感技术 | CNN | 图像 | 213,761张预处理的10米分辨率图像,涵盖七种土地利用和土地覆盖类别 |
338 | 2024-10-13 |
Protein language models can capture protein quaternary state
2023-Nov-14, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-023-05549-w
PMID:37964216
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研究论文 | 本文探讨了蛋白质语言模型在预测蛋白质四级结构中的应用 | 首次研究了嵌入技术在预测蛋白质四级结构中的能力 | 模型性能不如基于已解析晶体结构的方法 | 探索蛋白质语言模型在预测蛋白质四级结构中的潜力 | 蛋白质的四级结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 蛋白质语言模型(如ESM-2) | 蛋白质序列 | 来自QSbio数据集的大量蛋白质数据 |
339 | 2024-10-13 |
Deep learning and single-cell phenotyping for rapid antimicrobial susceptibility detection in Escherichia coli
2023-11-14, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-023-05524-4
PMID:37964031
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的单细胞表型分析方法,用于快速检测大肠杆菌的抗生素敏感性 | 提出了一种新的概念验证方法,通过深度学习单细胞特定的形态表型来直接关联大肠杆菌的抗生素敏感性 | 仅在实验室参考的完全敏感的大肠杆菌菌株和六种来自人类血流感染的大肠杆菌菌株上进行了验证 | 开发一种快速检测大肠杆菌抗生素敏感性的方法,以应对抗生素耐药性的上升 | 大肠杆菌的抗生素敏感性 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 六种来自人类血流感染的大肠杆菌菌株 |
340 | 2024-10-13 |
Effect of the telemedicine-supported multicomponent exercise therapy in patients with knee osteoarthritis: study protocol for a randomized controlled trial
2023-Nov-14, Trials
IF:2.0Q3
DOI:10.1186/s13063-023-07749-4
PMID:37964273
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研究论文 | 研究远程医疗支持的多成分运动疗法对膝骨关节炎患者的疗效 | 结合运动疗法、患者教育和健康指导,通过mHealth应用程序在家中进行治疗 | 现有研究中存在患者依从性问题和缺乏客观评估方法 | 评估多成分运动疗法对膝骨关节炎患者疼痛自我管理的有效性 | 膝骨关节炎患者 | NA | 骨关节炎 | NA | NA | NA | 未具体说明 |