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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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5401 | 2024-10-13 |
Applying Artificial Intelligence for Phenotyping of Inherited Arrhythmia Syndromes
2024-Oct, The Canadian journal of cardiology
DOI:10.1016/j.cjca.2024.04.014
PMID:38670456
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综述 | 本文综述了人工智能在遗传性心律失常综合征表型分析中的应用 | 人工智能能够处理大量患者数据并识别疾病模式,超越传统方法,在疾病检测和基因型与表型识别方面显示出巨大潜力 | NA | 探讨人工智能在遗传性心律失常综合征诊断和风险分层中的应用 | 遗传性心律失常综合征,包括长QT综合征、Brugada综合征、肥厚型心肌病和心律失常性心肌病 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习和深度学习 | NA | 患者数据 | NA |
5402 | 2024-10-13 |
Diagnostic accuracy of deep learning using speech samples in depression: a systematic review and meta-analysis
2024-Oct-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae189
PMID:39013193
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meta-analysis | 本研究旨在通过系统综述和荟萃分析评估使用语音样本的深度学习在抑郁症诊断中的准确性 | 本研究首次对使用语音样本的深度学习在抑郁症检测中的诊断性能进行了荟萃分析 | 所有纳入荟萃分析的研究均使用了卷积神经网络(CNN)模型,无法评估其他深度学习算法的性能 | 评估使用语音样本的深度学习在抑郁症诊断中的准确性 | 抑郁症的诊断 | machine learning | 精神疾病 | 深度学习 | CNN | 语音 | 25项研究符合纳入标准,其中8项用于荟萃分析 |
5403 | 2024-10-13 |
Deep learning based clinical target volumes contouring for prostate cancer: Easy and efficient application
2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.14482
PMID:39120487
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研究论文 | 本研究构建了一个基于深度学习的自动勾画模型,用于前列腺癌的临床靶区体积(CTVs)勾画 | 本研究首次将深度学习和注意力机制应用于前列腺癌的CTVs自动勾画,显著提高了勾画效率和一致性 | 本研究仅使用了197例前列腺癌患者的CT数据,样本量较小,可能影响模型的泛化能力 | 开发一种高效且一致性高的自动勾画模型,用于前列腺癌的放射治疗 | 前列腺癌患者的临床靶区体积(CTVs),包括盆腔淋巴结和前列腺肿瘤或前列腺肿瘤床 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 深度学习 | NA | CT图像 | 197例前列腺癌患者 |
5404 | 2024-10-13 |
Dual-branch Transformer for semi-supervised medical image segmentation
2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.14483
PMID:39133901
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研究论文 | 本文提出了一种双分支Transformer网络用于半监督医学图像分割 | 引入了一种新的双分支结构,结合了不同尺寸窗口的Swin模块,以捕捉多尺度特征,并采用水平集函数来增强半监督学习中未标记数据的利用 | 未详细讨论模型的计算复杂性和训练时间,且未在更多不同类型的医学图像数据集上进行验证 | 解决医学图像分割中标注数据稀缺和局部特征提取不足的问题 | COVID-19 CT数据集和DRIVE数据集 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer | 图像 | COVID-19 CT数据集和DRIVE数据集 |
5405 | 2024-10-13 |
AI-based diagnosis and phenotype - Genotype correlations in syndromic craniosynostoses
2024-Oct, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery
DOI:10.1016/j.jcms.2024.02.010
PMID:39187417
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研究论文 | 本文研究了基于人工智能的模型在综合征性颅缝早闭症诊断中的应用,并探索了基因型与表型之间的关联 | 提出了一种新的基于人工智能的方法来自动检测综合征性颅缝早闭症,并使用XGboost模型进行分类 | 研究仅限于Apert、Crouzon、Muenke、Pfeiffer和Saethre Chotzen综合征,且样本量相对较小 | 开发一种基于人工智能的模型来辅助综合征性颅缝早闭症的诊断,并探索基因型与表型之间的关联 | Apert、Crouzon、Muenke、Pfeiffer和Saethre Chotzen综合征患者及其基因型与表型 | 机器学习 | 颅缝早闭症 | XGboost | XGboost | 图像 | 2228张面部照片,对应541名患者 |
5406 | 2024-10-13 |
Prediction of antibiotic resistance mechanisms using a protein language model
2024-Oct-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae550
PMID:39254573
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研究论文 | 本文介绍了一种使用蛋白质语言模型ProteinBERT预测抗生素抗性基因(ARG)抗性机制的新方法 | 该方法在多样化的ARG数据集上表现优于现有技术,特别是在与训练数据相似度低的ARG上,突显了其在预测未知ARG抗性机制方面的潜力 | NA | 预测抗生素抗性基因的抗性机制,以理解和对抗抗生素抗性问题 | 抗生素抗性基因及其抗性机制 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | 蛋白质语言模型(pLM) | 蛋白质序列 | 多样化ARG数据集,包括与训练数据相似度低的数据 |
5407 | 2024-10-13 |
DeepGenomeScan of 15 Worldwide Bovine Populations Detects Spatially Varying Positive Selection Signals
2024-Oct, Omics : a journal of integrative biology
IF:2.2Q3
DOI:10.1089/omi.2024.0154
PMID:39315920
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研究论文 | 利用深度学习框架DeepGenomeScan分析15个全球牛种群的基因组,检测空间变异的正选择信号 | 首次使用深度学习方法检测牛基因组中的空间变异选择信号,发现了传统方法未检测到的新基因 | NA | 揭示牛基因组中空间变异的正选择信号,理解其对物种进化和适应的遗传机制 | 15个全球牛种群的基因组 | 基因组学 | NA | 深度学习 | DeepGenomeScan | 基因组数据 | 15个全球牛种群 |
5408 | 2024-10-13 |
Deep bone oncology Diagnostics: Computed tomography based Machine learning for detection of bone tumors from breast cancer metastasis
2024-Oct, Journal of bone oncology
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.jbo.2024.100638
PMID:39391583
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习和影像组学的诊断工具,用于从乳腺癌转移中区分CT图像上的骨肿瘤 | 本研究首次结合CT影像组学和深度学习技术,用于准确检测乳腺癌骨转移 | 未来研究需要在更大的数据集上验证这些发现,并探索其在个性化治疗计划中的应用 | 开发一种新的诊断工具,用于区分乳腺癌骨转移的骨肿瘤 | CT图像上的骨肿瘤 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | SVM | 图像 | 178名患者,包括78例乳腺癌骨转移和100例非乳腺癌骨转移 |
5409 | 2024-10-13 |
Diagnostic test accuracy of externally validated convolutional neural network (CNN) artificial intelligence (AI) models for emergency head CT scans - A systematic review
2024-Sep, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105523
PMID:38901270
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系统综述 | 本文系统综述了外部验证的卷积神经网络(CNN)人工智能(AI)模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性 | 本文的创新点在于系统评估了外部验证的CNN-CADx模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性,并评估了其对报告指南的遵守情况 | 本文的局限性在于符合资格的研究数量极少,无法进行荟萃分析,且研究方法和报告质量存在不足 | 研究目的是系统评估外部验证的CNN-CADx模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性,并评估其对报告指南的遵守情况 | 研究对象是外部验证的CNN-CADx模型在急诊头部CT扫描中的诊断测试准确性 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络(CNN) | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | 5636项研究中仅有6项符合资格 |
5410 | 2024-10-13 |
Exploring the potential of structure-based deep learning approaches for T cell receptor design
2024-Sep, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012489
PMID:39348412
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研究论文 | 本文探讨了基于结构的深度学习方法在T细胞受体设计中的潜力 | 本文首次探索了两种基于结构的深度学习蛋白质设计方法(ProteinMPNN和ESM-IF1)在固定骨架T细胞受体设计中的应用 | 本文指出了现有物理学方法在设计T细胞受体相互作用中的不足,并提出了改进方向 | 研究目的是探索基于结构的深度学习方法在设计T细胞受体以结合目标抗原肽方面的潜力 | 研究对象是T细胞受体及其与目标抗原肽的结合 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | ProteinMPNN, ESM-IF1 | 蛋白质3D结构和序列 | NA |
5411 | 2024-10-13 |
Machine learning, deep learning and hernia surgery. Are we pushing the limits of abdominal core health? A qualitative systematic review
2024-08, Hernia : the journal of hernias and abdominal wall surgery
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s10029-024-03069-x
PMID:38761300
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综述 | 本文系统综述了机器学习和深度学习在疝气手术中的应用 | 展示了机器学习在预测手术结果和识别术后并发症相关因素方面的潜力 | 研究数量有限,且研究对象和使用的模型类型各异 | 评估机器学习和人工智能在疝气手术中的应用 | 疝气手术中的机器学习和深度学习应用 | 机器学习 | NA | 机器学习, 深度学习 | 深度学习模型 (DLM) | 视频, 图像 | 共包含13篇研究文章,涉及腹股沟疝、腹壁疝或切口疝 |
5412 | 2024-10-13 |
1 Million Segmented Red Blood Cells With 240 K Classified in 9 Shapes and 47 K Patches of 25 Manual Blood Smears
2024-Jul-02, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03570-z
PMID:38956115
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研究论文 | 本文介绍了一个包含100万个分割红细胞和24万个分类红细胞的数据集,用于开发和测试基于深度学习的红细胞形态/形状检查自动化技术 | 本文首次提供了一个大规模的红细胞形态数据集,并提供了用于图像处理和深度学习模型训练的代码 | 数据集仅包含25个手动制备的血涂片,可能不足以涵盖所有可能的红细胞形态 | 开发和测试基于深度学习的红细胞形态/形状检查自动化技术 | 红细胞的形态和形状 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 图像分类器 | 图像 | 25个手动制备的血涂片,共47000多个图像/补丁,包含100万个分割红细胞和24万个分类红细胞 |
5413 | 2024-10-13 |
Attention-based Imputation of Missing Values in Electronic Health Records Tabular Data
2024-Jun, Proceedings. IEEE International Conference on Healthcare Informatics
DOI:10.1109/ichi61247.2024.00030
PMID:39387063
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研究论文 | 本文提出了一种基于注意力机制的电子健康记录表格数据缺失值插补框架 | 利用特征间(自注意力)或样本间注意力来重建缺失数据,并采用对比学习中的数据处理方法提高插补模型的泛化能力 | 未提及具体局限性 | 提高机器学习在患者特定预测建模中对电子健康记录表格数据缺失值插补的准确性 | 电子健康记录表格数据中的缺失值 | 机器学习 | NA | 注意力机制 | 自注意力模型 | 表格数据 | 五个表格数据集和两个电子健康记录数据集 |
5414 | 2024-10-13 |
Knowledge mapping and bibliometric analysis of medical knee magnetic resonance imaging for knee osteoarthritis (2004-2023)
2024, Frontiers in surgery
IF:1.6Q2
DOI:10.3389/fsurg.2024.1387351
PMID:39345660
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研究论文 | 本研究系统分析了2004年至2023年间全球关于膝关节磁共振成像(MRI)在膝骨关节炎(KOA)治疗中应用的研究现状,并通过知识图谱展示研究热点和未来趋势 | 本研究首次通过知识图谱形式展示膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究热点和未来趋势 | 研究仅基于Web of Science核心数据库的文献,可能存在数据偏差 | 系统分析全球膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究现状,探索研究热点和未来趋势 | 2004年至2023年间关于膝关节MRI在KOA治疗中的应用研究 | 数字病理学 | 骨关节炎 | 磁共振成像(MRI) | NA | 文本 | 共纳入2904篇文章 |
5415 | 2024-10-13 |
DynProfiler: a Python package for comprehensive analysis and interpretation of signaling dynamics leveraged by deep learning techniques
2024, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbae145
PMID:39391633
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研究论文 | 本文介绍了一个名为DynProfiler的Python包,利用深度学习技术对信号传导动力学进行全面分析和解释 | DynProfiler利用整个信号传导动力学(包括中间变量)作为输入,并利用深度学习技术提取信息特征,无需任何标签,并结合现代可解释AI解决方案提供每个动力学的定量时间依赖性重要性评分 | NA | 开发一种能够有效提取信号传导动力学信息特征的工具,用于后续分析如患者分层和生存预测 | 信号传导动力学及其在乳腺癌患者中的应用 | 机器学习 | 乳腺癌 | 深度学习技术 | NA | 模拟信号传导动力学数据 | NA |
5416 | 2024-10-13 |
Estimation of sorghum seedling number from drone image based on support vector machine and YOLO algorithms
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1399872
PMID:39391781
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研究论文 | 本文研究了基于支持向量机和YOLO算法从无人机图像中估算高粱幼苗数量的方法 | 本文提出了三种模型(支持向量机、YOLOv5和YOLOv8)用于从无人机RGB图像中快速自动地计数高粱幼苗,并验证了YOLOv8模型在不同飞行高度下的准确性 | 本文仅在特定飞行高度下验证了模型的准确性,未涵盖所有可能的环境条件 | 测试并比较三种模型在不同飞行高度下从无人机图像中估算高粱幼苗数量的准确性 | 高粱幼苗的数量 | 计算机视觉 | NA | 支持向量机、YOLO算法 | 支持向量机、YOLOv5、YOLOv8 | 图像 | 在15米、30米和45米飞行高度下采集的RGB图像 |
5417 | 2024-10-12 |
Practical guidelines for cell segmentation models under optical aberrations in microscopy
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.09.002
PMID:39385997
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研究论文 | 评估在光学畸变条件下细胞图像分割模型的性能 | 提出了点扩散函数图像标签分类模型(PLCM),能够快速准确地识别畸变类型和幅度 | 未提及具体局限性 | 评估细胞图像分割模型在光学畸变条件下的鲁棒性,并提供使用指南 | 细胞图像分割模型在光学畸变条件下的性能 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络(CNN) | Mask R-CNN, Otsu threshold method, Cellpose 2.0 | 图像 | 使用DynamicNuclearNet (DNN) 和 LIVECell 数据集,分别代表荧光和明场显微镜细胞数据集 |
5418 | 2024-10-12 |
A dental intraoral image dataset of gingivitis for image captioning
2024-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110960
PMID:39386321
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研究论文 | 本文提出了一种专门用于牙龈炎诊断图像描述的新数据集 | 该数据集包含1,096张高分辨率口腔内图像,由经验丰富的牙周病专家进行详细标注和描述,支持图像描述算法的开发 | NA | 开发用于牙龈炎诊断的图像描述算法 | 牙龈炎诊断的口腔内图像 | 计算机视觉 | 牙周病 | 深度学习 | NA | 图像 | 1,096张高分辨率口腔内图像 |
5419 | 2024-10-12 |
Optimal STI controls for HIV patients based on an efficient deep Q learning method
2024-11-07, Journal of theoretical biology
IF:1.9Q3
DOI:10.1016/j.jtbi.2024.111914
PMID:39111541
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研究论文 | 本文研究了一种基于深度Q学习方法的高效计算工具,用于为HIV患者提供优化的STI治疗方案 | 本文采用了改进的双深度Q网络与优先经验回放技术,相较于经典深度学习算法,显著提高了性能 | NA | 研究如何为HIV患者提供更优化的STI治疗方案 | HIV感染者及其STI治疗策略 | 机器学习 | HIV | 深度Q学习 | 双深度Q网络 | NA | NA |
5420 | 2024-10-12 |
Accelerated Musculoskeletal Magnetic Resonance Imaging
2024-Nov, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29205
PMID:38156716
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综述 | 本文综述了加速肌肉骨骼磁共振成像(MRI)技术的基本原理和应用 | 本文介绍了包括并行成像、压缩感知和同时多切片成像在内的传统加速MRI技术,以及基于深度学习的加速MRI技术,如欠采样MR图像重建、超分辨率成像、伪影校正和未获取对比度图像的生成 | NA | 旨在回顾加速肌肉骨骼MRI技术的基本原理和应用,以提高MRI工作流程的效率 | 肌肉骨骼MRI技术的加速方法 | 医学影像 | NA | 磁共振成像(MRI) | 深度学习 | 图像 | NA |