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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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5581 | 2024-10-09 |
Substrate recognition principles for the PP2A-B55 protein phosphatase
2024-Oct-04, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adp5491
PMID:39356758
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研究论文 | 研究了PP2A-B55蛋白磷酸酶的底物识别原理 | 结合AlphaFold建模和全面的突变扫描,揭示了底物α螺旋通过进化保守机制与B55结合,并利用深度学习蛋白质设计生成了特异且强效的竞争性肽抑制剂 | NA | 探讨PP2A-B55蛋白磷酸酶的底物选择机制及其在健康和疾病中的功能 | PP2A-B55蛋白磷酸酶及其底物 | 生物化学 | NA | AlphaFold建模、突变扫描、深度学习蛋白质设计 | 深度学习模型 | 蛋白质序列 | NA |
5582 | 2024-10-09 |
TFTL: A Task-Free Transfer Learning Strategy for EEG-based Cross-Subject & Cross-Dataset Motor Imagery BCI
2024-Oct-04, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2024.3474049
PMID:39365711
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研究论文 | 提出了一种无任务迁移学习策略(TFTL),用于基于EEG的跨受试者与跨数据集的运动想象脑机接口(MI-BCI),以减少校准时间和促进多中心数据联合建模 | 提出了无任务迁移学习策略(TFTL),通过数据对齐、共享特征提取器和特定分类器,同时优化任务分类标签预测器以及域和数据集判别器,以减少跨受试者变异性,实现知识从不同数据集的受试者向目标受试者的转移 | NA | 解决运动想象脑机接口(MI-BCI)中长期任务校准和EEG数据不足的问题 | 基于EEG的跨受试者与跨数据集的运动想象脑机接口(MI-BCI) | 机器学习 | NA | 深度学习 | ShallowConvNet, EEGNet, TCNet-Fusion | EEG数据 | 五个数据集(BCIC IV Dataset 2a, Dataset 1, Physionet MI, Dreyer 2023, OpenBMI) |
5583 | 2024-10-09 |
A multicenter dataset for lymph node clinical target volume delineation of nasopharyngeal carcinoma
2024-Oct-04, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03890-0
PMID:39366975
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研究论文 | 本文介绍了用于鼻咽癌淋巴结临床靶体积勾画的深度学习模型开发的多中心数据集 | 首次构建了用于自动淋巴结临床靶体积勾画开发和评估的多中心数据集 | 数据集仅包含262个病例,样本量有限 | 开发和评估用于鼻咽癌放射治疗中淋巴结临床靶体积勾画的深度学习模型 | 鼻咽癌患者的淋巴结临床靶体积 | 计算机视觉 | 鼻咽癌 | 深度学习 | 分割算法 | 图像 | 262个病例,包含440张CT图像 |
5584 | 2024-10-09 |
Sparse Non-Local CRF With Applications
2024-Oct-03, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2024.3474468
PMID:39361458
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研究论文 | 本文提出了一种新的稀疏非局部条件随机场(CRF)模型,并展示了其在经典和深度学习计算机视觉应用中的有效性 | 本文提出了一种新的稀疏非局部CRF模型,该模型在保持稀疏CRF效率的同时,具有非局部连接的特性,使其比稀疏CRF更通用 | NA | 研究如何在不牺牲效率的情况下,提高条件随机场模型的通用性 | 条件随机场模型及其在计算机视觉中的应用 | 计算机视觉 | NA | 条件随机场(CRF) | 稀疏非局部CRF | 图像 | NA |
5585 | 2024-10-09 |
Using Machine Learning for Endoscopic Detection of Low-Grade Subglottic Stenosis: A Proof of Principle
2024-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery
DOI:10.1002/ohn.901
PMID:39015068
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研究论文 | 本研究训练、测试并评估了一种深度学习算法,用于在内窥镜图像中检测声门下狭窄 | 首次使用深度学习算法在内窥镜图像中检测声门下狭窄 | 样本量较小,模型准确率有待提高 | 验证深度学习算法在内窥镜图像中检测声门下狭窄的可行性 | 声门下狭窄的内窥镜图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Resnet50 | 图像 | 159张图像,包括106张正常大小的气道图像和122张声门下狭窄图像 |
5586 | 2024-10-09 |
A Label-Efficient Framework for Automated Sinonasal CT Segmentation in Image-Guided Surgery
2024-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery
DOI:10.1002/ohn.868
PMID:38922721
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研究论文 | 本文评估了一种标签高效的深度学习管道,用于在CT扫描中对鼻窦结构进行语义分割 | 提出了一种标签高效的深度学习框架,仅需少量标注扫描即可实现鼻窦结构的语义分割 | 研究样本量较小,仅使用了40个CT扫描 | 评估一种标签高效的深度学习管道,以实现鼻窦结构的自动分割 | 鼻中隔、下鼻甲、上颌窦和视神经等鼻窦结构 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 40个CT扫描,其中16个进行了手动标注 |
5587 | 2024-10-09 |
Artificial intelligence in hepatocellular carcinoma diagnosis: a comprehensive review of current literature
2024-Oct, Journal of gastroenterology and hepatology
IF:3.7Q2
DOI:10.1111/jgh.16663
PMID:38923550
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综述 | 本文全面回顾了当前文献中关于人工智能在肝细胞癌诊断中的应用 | 本文分析和评估了在肝细胞癌诊断领域提出的各种人工智能模型,展示了这些模型在诊断性能上的显著提升 | NA | 本文旨在通过回顾现有文献,评估人工智能技术在肝细胞癌诊断中的应用效果 | 本文研究对象为肝细胞癌诊断中的人工智能模型 | 计算机视觉 | 肝癌 | 机器学习 | 深度学习 | 图像 | NA |
5588 | 2024-10-09 |
Automatic Recognition of Auditory Brainstem Response Waveforms Using a Deep Learning-Based Framework
2024-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery
DOI:10.1002/ohn.840
PMID:38822760
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研究论文 | 研究使用深度学习框架自动识别听觉脑干反应波形 | 提出了一种增强的Wide&Deep模型,结合Light-多层感知器(MLP)模型来训练听觉脑干反应波形的识别 | Wide&Deep模型的性能略低于Light-MLP模型,特别是由于样本量有限 | 研究深度学习框架以提高不同年龄和听力水平参与者听觉脑干反应波形的自动识别 | 听觉脑干反应波形 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Wide&Deep模型,Light-多层感知器(MLP)模型 | 时间域和频率域的听觉脑干反应信号 | 100名参与者 |
5589 | 2024-10-09 |
Separating group- and individual-level brain signatures in the newborn functional connectome: A deep learning approach
2024-Oct-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120806
PMID:39179011
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研究论文 | 本文探讨了新生儿功能连接组中群体和个体水平脑信号的分离,采用深度生成模型VAE进行研究 | 本文首次使用VAE模型在新生儿功能连接数据中区分年龄相关变化和个体独特性,并发现某些皮质功能网络在捕捉个体特征方面表现出色 | 本文仅使用了两个公开数据集,样本量有限,且未探讨其他可能影响结果的因素 | 探讨新生儿功能连接组中个体独特性的存在及其与认知差异的关系 | 新生儿和成人的静息态功能磁共振成像数据 | 计算机视觉 | NA | 功能磁共振成像(fMRI) | 变分自编码器(VAE) | 图像 | 成人100例,新生儿464例 |
5590 | 2024-10-09 |
Overcoming the Barrier of Incompleteness: A Hyperspectral Image Classification Full Model
2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2023.3279377
PMID:37279129
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研究论文 | 本文提出了一种用于高光谱图像分类的全模型,通过创新的三要素解决了分类不完整的问题 | 首次提出了完整分类的三要素:广泛探索可用特征、充分重用代表性特征和差异化融合多领域特征 | NA | 解决高光谱图像分类中的不完整性问题 | 高光谱图像 | 计算机视觉 | NA | NA | Transformer | 图像 | 四个数据集,从小规模到大规模,每类仅使用五个训练样本 |
5591 | 2024-10-09 |
A Survey of Automated Data Augmentation for Image Classification: Learning to Compose, Mix, and Generate
2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2023.3282258
PMID:37342945
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综述 | 本文综述了图像分类中自动数据增强技术的最新进展 | 将数据增强过程视为学习任务,并寻找最有效的数据增强方法 | 主要依赖于手工操作的数据增强方法,缺乏自动化和智能化的提升 | 探讨自动数据增强技术在图像分类中的应用及其未来发展方向 | 图像分类中的数据增强方法 | 计算机视觉 | NA | 自动数据增强 | NA | 图像 | NA |
5592 | 2024-10-09 |
Enhancing pap smear image classification: integrating transfer learning and attention mechanisms for improved detection of cervical abnormalities
2024-Sep-30, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ad7bc0
PMID:39377445
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研究论文 | 本研究通过结合迁移学习和注意力机制,改进了宫颈异常的宫颈涂片图像分类 | 本研究创新性地结合了迁移学习和注意力机制,并应用了图像预处理技术,显著提高了宫颈癌检测的准确性 | NA | 提高宫颈癌检测的准确性和效率 | 宫颈涂片图像 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 迁移学习、注意力机制、图像预处理 | ResNet、Xception | 图像 | 使用了Mendeley液基细胞学数据集,包含由专家细胞病理学家标注的宫颈细胞学图像 |
5593 | 2024-10-09 |
Deep learning for identifying personal and family history of suicidal thoughts and behaviors from EHRs
2024-Sep-28, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-024-01266-7
PMID:39341983
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研究论文 | 本研究开发了利用变压器模型(Bio_ClinicalBERT和GatorTron)的深度学习工具,用于从电子健康记录的临床笔记中自动识别个人和家庭自杀想法和行为的历史 | 本研究首次利用深度学习技术自动识别电子健康记录中的个人和家庭自杀想法和行为的历史,并展示了其在性能上优于基于规则的自然语言处理工具 | 本研究仅在三个学术医学中心的临床笔记上进行了验证,可能需要进一步的跨机构验证 | 开发和评估用于自动识别电子健康记录中个人和家庭自杀想法和行为历史的深度学习工具 | 个人和家庭自杀想法和行为的历史 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 变压器模型(Bio_ClinicalBERT和GatorTron) | 文本 | 来自三个学术医学中心的临床笔记 |
5594 | 2024-10-09 |
A Comprehensive study on the different types of soil desiccation cracks and their implications for soil identification using deep learning techniques
2024-Sep-25, The European physical journal. E, Soft matter
DOI:10.1140/epje/s10189-024-00453-4
PMID:39320558
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研究论文 | 本文研究了不同类型土壤的干裂模式及其在土壤识别中的应用,结合传统分析方法和深度学习技术 | 本文创新性地将分形维数分析作为深度学习图像分析的预处理工具,并证明了数据增强技术在提高模型鲁棒性和准确性方面的有效性 | NA | 研究不同类型土壤的干裂模式,并探讨其在土壤识别中的应用 | 来自印度布拉马普特拉河流域的三种土壤:粘土、粉土和砂质壤土 | 计算机视觉 | NA | 深度学习技术 | 前馈神经网络 | 图像 | 三种土壤类型,具体数量未提及 |
5595 | 2024-10-09 |
Geometric deep learning of protein-DNA binding specificity
2024-Sep, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02372-w
PMID:39103447
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DeepPBS的几何深度学习模型,用于预测蛋白质-DNA结合特异性 | 提出了DeepPBS模型,能够从蛋白质-DNA结构中预测结合特异性,并提供了可解释的蛋白质重原子重要性评分 | NA | 理解基因调控中的蛋白质-DNA结合特异性 | 蛋白质-DNA复合物的结合特异性 | 机器学习 | NA | 几何深度学习 | 几何深度学习模型 | 蛋白质-DNA结构 | NA |
5596 | 2024-10-09 |
Microwave detection technique combined with deep learning algorithm facilitates quantitative analysis of heavy metal Pb residues in edible oils
2024-Sep, Journal of food science
IF:3.2Q2
DOI:10.1111/1750-3841.17259
PMID:39136980
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研究论文 | 本研究结合微波检测技术和深度学习算法,开发了一种用于量化食用油中重金属铅残留的模型 | 提出了基于注意力机制的深度残差神经网络模型,用于替代传统的建模方法,并在微波数据处理过程中探讨了深度对卷积神经网络的影响 | NA | 开发一种新的方法来量化食用油中的重金属铅残留 | 食用油中的重金属铅残留 | 机器学习 | NA | 微波检测技术 | 基于注意力机制的深度残差神经网络 | 微波数据 | 标准大豆油样本 |
5597 | 2024-10-09 |
Evaluation of deep learning and convolutional neural network algorithms for mandibular fracture detection using radiographic images: A systematic review and meta-analysis
2024-Sep, Imaging science in dentistry
IF:1.7Q3
DOI:10.5624/isd.20240038
PMID:39371302
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meta-analysis | 本文对使用放射影像进行下颌骨骨折检测的深度学习和卷积神经网络算法进行了系统评价和荟萃分析 | 本文首次对使用放射影像进行下颌骨骨折检测的深度学习和卷积神经网络算法进行了系统评价和荟萃分析 | 当前研究的有效性受限于可用数据集的小规模和狭窄范围 | 评估深度学习算法在放射影像中检测下颌骨骨折的潜力 | 下颌骨骨折的放射影像 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 5项符合条件的研究 |
5598 | 2024-10-09 |
Clinical validity and precision of deep learning-based cone-beam computed tomography automatic landmarking algorithm
2024-Sep, Imaging science in dentistry
IF:1.7Q3
DOI:10.5624/isd.20240009
PMID:39371307
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的锥形束计算机断层扫描(CBCT)自动地标识别算法的临床有效性和准确性 | 开发了一种基于深度学习的CBCT自动地标识别算法,显著减少了地标识别所需的时间 | 研究样本量较小,且仅限于三种特定类型的CBCT扫描 | 评估基于深度学习的CBCT自动地标识别算法的临床有效性和准确性 | CBCT扫描中的三维头部测量数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 80例CBCT扫描,分为三组:非手术组(39例)、无硬件手术组(9例)和有硬件手术组(32例) |
5599 | 2024-10-09 |
Classification of mandibular molar furcation involvement in periapical radiographs by deep learning
2024-Sep, Imaging science in dentistry
IF:1.7Q3
DOI:10.5624/isd.20240020
PMID:39371308
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研究论文 | 本研究使用深度学习算法对下颌磨牙根分叉病变在根尖片中的分类进行研究 | 本研究首次使用ResNet-18卷积神经网络模型对下颌磨牙根分叉病变进行分类 | 研究仅限于下颌磨牙的根尖片,未涉及其他类型的影像学检查 | 开发一种深度学习算法,用于分类下颌磨牙根分叉病变 | 下颌磨牙的根分叉病变 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 2011-2023年间东卡罗莱纳大学牙医学院拍摄的全口系列影像,包括健康和根分叉病变的下颌磨牙根尖片 |
5600 | 2024-10-09 |
Will Artificial Intelligence Be "Better" Than Humans in the Management of Syncope?
2024-Sep, JACC. Advances
DOI:10.1016/j.jacadv.2024.101072
PMID:39372450
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研究论文 | 探讨人工智能在晕厥管理中的应用及其优缺点 | 利用机器学习、深度学习和自然语言处理技术分析晕厥风险因素和临床特征,辅助医生区分真晕厥与其他类型的短暂意识丧失 | 文章主要探讨了人工智能在晕厥诊断和管理中的潜在优势和挑战,但未提供具体的数据或模型验证 | 研究人工智能在晕厥诊断和管理中的应用,评估其是否能超越人类的表现 | 晕厥的临床决策、临床研究和教育 | 机器学习 | NA | 机器学习、深度学习、自然语言处理 | 机器学习模型、深度学习模型、自然语言处理模型 | 文本 | NA |