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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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1441 | 2024-09-16 |
A novel smart photoelectric lock system: Speech transmitted by laser and speech to text
2023-Mar, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e14510
PMID:36967961
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研究论文 | 提出了一种通过激光传输语音信号并将其转换为文本的智能光电锁系统 | 通过激光传输语音密码并使用深度学习模型进行语音到文本转换,显著提高了解锁容错率 | 实验结果仅限于英语语音,且未提及其他语言的适用性 | 实现一种基于激光传输语音密码的智能锁系统,提高解锁的容错率和安全性 | 智能光电锁系统及其语音传输和识别技术 | 机器学习 | NA | 激光调制、深度学习 | TDNN、LSTM | 语音 | 男性语音样本和女性语音样本 |
1442 | 2024-09-16 |
Impact of Training Data, Ground Truth and Shape Variability in the Deep Learning-Based Semantic Segmentation of HeLa Cells Observed with Electron Microscopy
2023-Mar-01, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging9030059
PMID:36976110
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研究论文 | 研究了训练数据量和形状变异性对基于深度学习的U-Net架构在电子显微镜下观察到的HeLa细胞语义分割的影响 | 通过自动生成的数据对训练U-Net架构,提供了比手动分割更好的结果 | 缺乏对8192×8192切片的全局真值进行定量评估 | 评估训练数据量和形状变异性对深度学习模型分割性能的影响 | HeLa细胞的电子显微镜图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | 36,000对数据和标签补丁,135,000对自动生成的补丁,最终合并为270,000对补丁 |
1443 | 2024-09-16 |
Self-supervised denoising of Nyquist-sampled volumetric images via deep learning
2023-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.2.024005
PMID:36992871
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研究论文 | 本文开发了一种名为noise2Nyquist的算法,利用Nyquist采样提供的相邻切片之间的最大差异保证,实现了无需干净图像的自监督去噪 | 该算法不依赖于干净图像进行训练,相比其他自监督去噪算法更具广泛适用性和有效性 | NA | 展示noise2Nyquist算法在真实生物医学图像上的广泛适用性和有效性 | 生物医学图像的去噪效果 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 涉及荧光共聚焦显微镜、计算机断层扫描和光学相干断层扫描图像 |
1444 | 2024-09-16 |
Ten years after ImageNet: a 360° perspective on artificial intelligence
2023-Mar, Royal Society open science
IF:2.9Q1
DOI:10.1098/rsos.221414
PMID:36998769
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研究论文 | 本文回顾了自神经网络复兴以来的十年间人工智能(AI)的发展,探讨了监督学习、深度学习、强化学习等技术的进展及其社会影响 | 本文提出了对人工智能的全面视角,涵盖了监督学习、自监督学习、生成模型、图神经网络等新兴技术的应用,并讨论了AI技术带来的社会问题 | 文章指出深度神经网络模型的可解释性问题,以及AI技术可能带来的社会不公平和技术鸿沟 | 回顾和分析过去十年人工智能的发展,探讨其技术进步和社会影响 | 人工智能技术及其社会影响 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | NA | NA |
1445 | 2024-09-16 |
Sample Size Analysis for Machine Learning Clinical Validation Studies
2023-Feb-23, Biomedicines
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/biomedicines11030685
PMID:36979665
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研究论文 | 本文介绍了一种用于机器学习临床验证研究的样本量分析方法 | 提出了一个开源工具SSAML,用于确定机器学习模型临床验证研究的样本量估计 | NA | 开发一种标准工具,用于确定机器学习模型临床验证研究的样本量估计 | 机器学习模型的临床验证研究 | 机器学习 | NA | NA | NA | NA | 在三个已发表的模型中进行了测试,包括脑龄预测死亡率、COVID住院风险预测和癫痫风险预测 |
1446 | 2024-09-16 |
Deep learning enabled multi-organ segmentation of mouse embryos
2023-02-15, Biology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1242/bio.059698
PMID:36802342
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的开源工具MEMOS,用于小鼠胚胎的多器官分割 | 开发了一种名为MEMOS的工具,能够在单个应用程序中估计50个解剖结构的分割,并支持手动审查、编辑和分析 | NA | 开发一种易于使用的工具,减少小鼠胚胎图像分割所需的计算资源和人力 | 小鼠胚胎的多器官分割 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 3D图像 | 涉及Cbx4敲除小鼠品系 |
1447 | 2024-09-16 |
Detection and classification of lung diseases for pneumonia and Covid-19 using machine and deep learning techniques
2023, Journal of ambient intelligence and humanized computing
DOI:10.1007/s12652-021-03464-7
PMID:34567277
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研究论文 | 本文提出了一种用于从胸部X光图像中检测和分类肺炎和Covid-19的新框架 | 提出了一个包含数据集获取、图像质量增强、自适应和准确的感兴趣区域(ROI)估计、特征提取和疾病预测的框架,并设计了一种改进的区域生长技术用于ROI提取 | 未提及具体限制 | 开发一种准确检测和分类肺炎和Covid-19的方法 | 肺炎和Covid-19的胸部X光图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 机器学习和深度学习技术 | 人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、集成分类器、深度学习分类器、循环神经网络(RNN)与长短期记忆(LSTM) | 图像 | 使用了两个公开的胸部X光图像数据集 |
1448 | 2024-09-16 |
LSTM Network Integrated with Particle Filter for Predicting the Bus Passenger Traffic
2023, Journal of signal processing systems
DOI:10.1007/s11265-022-01831-x
PMID:36687374
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研究论文 | 本文结合深度学习和贝叶斯滤波技术,提出了一种集成粒子滤波与LSTM网络的模型,用于有效预测公交乘客流量 | 本文创新地将粒子滤波与LSTM网络结合,以提取马尔可夫行为并实现时间序列预测 | 实验结果表明,尽管模型在小训练数据集下表现良好,但其性能可能受限于数据集的大小 | 研究目的是开发一种能够准确预测公交乘客流量的模型,以优化公交调度 | 研究对象是公交乘客流量及其时间序列特征 | 机器学习 | NA | LSTM网络,粒子滤波 | LSTM | 时间序列数据 | 用于预测未来三十天乘客流量的数据 |
1449 | 2024-09-16 |
Epoch and accuracy based empirical study for cardiac MRI segmentation using deep learning technique
2023, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.14939
PMID:36974136
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研究论文 | 本文研究了基于深度学习技术的心脏MRI分割任务中,训练轮数(epoch)与准确率之间的关系 | 本文建立了超参数训练轮数与准确率之间的关系,并优化了卷积神经网络模型以提高分割准确率 | NA | 研究心脏MRI图像分割任务中,训练轮数对模型准确率的影响 | 心脏MRI图像的分割 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习技术 | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | NA |
1450 | 2024-09-16 |
Exploring interpretability in deep learning prediction of successful ablation therapy for atrial fibrillation
2023, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2023.1054401
PMID:36998987
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研究论文 | 研究探讨了深度学习在预测房颤消融治疗成功率中的可解释性,并评估了左心房中是否使用了致心律失常区域 | 首次探索了深度学习模型在预测房颤消融治疗成功率中的可解释性,并验证了模型是否利用了MRI图像中的结构特征来识别致心律失常区域 | 研究仅使用了MRI衍生的2D左心房组织模型,未来需要进一步验证在真实临床环境中的应用 | 提高房颤消融治疗的成功率,并确保深度学习模型的预测结果具有临床可解释性 | 房颤及其消融治疗的成功率预测 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 187个MRI衍生的2D左心房组织模型 |
1451 | 2024-09-16 |
Novel methods for elucidating modality importance in multimodal electrophysiology classifiers
2023, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2023.1123376
PMID:37006636
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研究论文 | 本文研究了多模态电生理分类器中模态重要性的新方法 | 提出了两种新的局部多模态可解释性方法,并首次将这些方法应用于电生理分析 | NA | 提高多模态电生理分类器的可解释性,促进个性化医疗的发展 | 自动睡眠阶段分类中的脑电图、眼电图和肌电图数据 | 机器学习 | NA | NA | 卷积神经网络 | 时间序列数据 | NA |
1452 | 2024-09-16 |
An integrated pre-clerkship curriculum to build cognitive medical schema: It's not just about the content
2023, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2023.1148916
PMID:37008016
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研究论文 | 本文介绍了一种综合性的预实习课程,旨在通过建立认知医学模式来提升学习者的临床表现 | 该课程设计超越了传统的内容教学,考虑了学习者特征、教师和资源等非内容设计元素,并采用了基于案例的方法和团队教学模式 | 虽然该模型可以应用于其他项目设置,但需要考虑特定环境和学习者的内容和非内容元素 | 开发一种预实习课程,消除学科界限,增强学习者在实习和早期临床表现中的能力 | 预实习课程的设计和实施,以及其对学习者临床推理能力的影响 | 医学教育 | NA | NA | NA | NA | NA |
1453 | 2024-09-15 |
Histopathologic brain age estimation via multiple instance learning
2023-12, Acta neuropathologica
IF:9.3Q1
DOI:10.1007/s00401-023-02636-3
PMID:37815677
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研究论文 | 本文通过多实例学习方法开发了一种基于组织病理学全切片图像的脑龄估计模型 | 本文首次利用组织病理学全切片图像构建深度学习模型来评估脑龄加速,并发现其与临床和病理结果的显著关联 | NA | 揭示脑龄加速的机制,并评估其在阿尔茨海默病和其他疾病中的早期变化 | 人类死后海马体切片 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 多实例学习模型 | 图像 | 一组数字化的人类死后海马体切片 |
1454 | 2024-09-15 |
Leveraging global binary masks for structure segmentation in medical images
2023-09-13, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acf2e2
PMID:37607564
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研究论文 | 本文提出了一种利用全局二值掩码进行医学图像结构分割的框架 | 通过利用器官解剖位置和形状信息的一致性,提出了一种基于全局二值掩码的器官分割方法,有效缓解了训练数据稀缺和图像强度变化对模型性能的影响 | 仅在脑部和心脏CT图像数据集上进行了验证,尚未在其他类型的医学图像上进行测试 | 探索利用全局二值掩码进行医学图像结构分割的有效性 | 脑部和心脏的CT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | 脑部CT图像数据集26个训练样本,10个验证样本,10个测试样本;心脏CT图像数据集12个训练样本,3个验证样本,5个测试样本 |
1455 | 2024-09-15 |
An optimized EBRSA-Bi LSTM model for highly undersampled rapid CT image reconstruction
2023-May, Biomedical signal processing and control
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.bspc.2023.104637
PMID:36776947
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研究论文 | 本文提出了一种优化的EBRSA-Bi LSTM模型,用于高度欠采样的快速CT图像重建 | 本文创新性地结合了深度学习方法和增强战斗皇家自注意力机制,提出了一种新的EBRSA-Bi LSTM模型,用于从欠采样数据中重建CT图像 | NA | 提高COVID-19患者的CT图像重建质量 | COVID-19和SARS-CoV-2的CT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | EBRSA-Bi LSTM | 图像 | 两个数据集:COVID-CT和SARS-CoV-2 CT |
1456 | 2024-09-15 |
Applications of generative adversarial networks in neuroimaging and clinical neuroscience
2023-04-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.119898
PMID:36702211
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综述 | 本文综述了生成对抗网络(GANs)在神经影像学和临床神经科学中的应用 | GANs在捕捉空间复杂、非线性和潜在细微的疾病效应方面比传统生成方法更具优势 | 本文讨论了GANs在神经影像学应用中的主要挑战和开放问题 | 旨在弥合高级深度学习方法与神经学研究之间的差距,展示GANs如何支持临床决策并促进对脑疾病结构和功能模式的更好理解 | 阿尔茨海默病、脑肿瘤、脑老化和多发性硬化症等神经系统疾病 | 机器学习 | NA | 生成对抗网络(GANs) | GAN | 影像 | NA |
1457 | 2024-09-15 |
MEMS piezoelectric resonant microphone array for lung sound classification
2023-Apr-01, Journal of micromechanics and microengineering : structures, devices, and systems
IF:2.4Q3
DOI:10.1088/1361-6439/acbfc3
PMID:36911255
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研究论文 | 本文报道了一种用于肺音分类的高灵敏度压电微机电系统(MEMS)谐振麦克风阵列(RMA) | 该RMA由八个宽度阶梯式悬臂谐振麦克风组成,具有从230到630 Hz的Mel分布谐振频率,主要覆盖哮鸣音的频率范围。与传统平坦灵敏度的参考麦克风相比,RMA记录的肺音中的哮鸣音特征更为明显,从而在使用深度学习算法或简单机器学习算法进行自动分类时,准确率更高 | NA | 开发一种用于检测和分类肺音中哮鸣音的高灵敏度MEMS谐振麦克风阵列 | 肺音中的哮鸣音 | 数字病理学 | 肺部疾病 | MEMS技术 | 深度学习算法和简单机器学习算法 | 声音 | NA |
1458 | 2024-09-15 |
Predicting sex, age, general cognition and mental health with machine learning on brain structural connectomes
2023-04-01, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.26182
PMID:36541441
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研究论文 | 研究利用机器学习技术预测大脑结构连接图谱中的性别、年龄、一般认知功能和心理健康状况 | 探讨了不同机器学习算法在预测大脑结构连接图谱中多个方面的效果,发现深度学习模型并未显著优于简单的线性模型 | 模型复杂度在当前样本量下不太可能提高结构连接图谱与复杂表型之间关联的检测 | 探索大脑结构连接图谱与性别、年龄、认知功能和心理健康状况之间的关系 | 大脑结构连接图谱、性别、年龄、认知功能和心理健康状况 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 深度学习模型(BrainNetCNN)和经典机器学习方法 | 大脑结构连接图谱 | 8183个结构连接图谱 |
1459 | 2024-09-15 |
Image dataset of urine test results on petri dishes for deep learning classification
2023-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2023.109034
PMID:36942098
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研究论文 | 本文介绍了一个用于深度学习分类的尿液检测培养皿图像数据集的创建过程 | 本文创新性地收集并分类了尿液检测培养皿图像,为深度学习模型在临床微生物学实验室中的应用提供了基础数据 | 本文未详细讨论深度学习模型的具体应用效果和性能 | 本文旨在为深度学习模型在尿液检测分类中的应用提供一个标准化的图像数据集 | 本文的研究对象是尿液检测培养皿图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 1500张尿液检测培养皿图像 |
1460 | 2024-09-15 |
A Systematic Literature Review of the Use of Computational Text Analysis Methods in Intimate Partner Violence Research
2023-Mar-21, Journal of family violence
IF:2.7Q2
DOI:10.1007/s10896-023-00517-7
PMID:37358974
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综述 | 本文综述了计算文本分析方法在亲密伴侣暴力研究中的应用 | 提出计算文本挖掘方法作为亲密伴侣暴力研究中的方法创新 | 仅少数研究讨论了计算方法的伦理问题 | 概述当前使用文本挖掘方法研究亲密伴侣暴力的工作,为研究人员提供起点 | 亲密伴侣暴力研究中的文本挖掘方法 | 自然语言处理 | NA | 文本挖掘 | NA | 文本 | 22项独立研究 |