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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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7041 | 2024-09-08 |
CTsynther: Contrastive Transformer model for end-to-end retrosynthesis prediction
2024-Sep-06, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3455381
PMID:39240741
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研究论文 | 提出了一种名为CTsynther的端到端深度学习模型,用于有机化学和药物合成中的单步逆合成预测 | 引入了对比学习在Transformer架构中的概念,并在SMILES句子级别上使用对比学习语言表示模型,以增强模型推理能力 | 实验中逆合成预测的准确率仍有提升空间 | 开发一种无需外部反应模板或专业知识的单步逆合成预测模型 | 有机化学和药物合成中的逆合成预测问题 | 机器学习 | NA | 对比学习 | Transformer | 文本 | NA |
7042 | 2024-09-08 |
DS-MS-TCN: Otago Exercises Recognition with a Dual-Scale Multi-Stage Temporal Convolutional Network
2024-Sep-06, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3455426
PMID:39240747
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研究论文 | 提出了一种双尺度多阶段时序卷积网络(DS-MS-TCN)用于识别Otago锻炼计划中的动作 | 首次通过识别每个动作的重复来增强人体活动识别系统,无需滑动窗口技术和后处理阶段 | 仅在实验室和家庭环境中进行了评估,未涉及更广泛的真实世界应用 | 提高老年人Otago锻炼计划动作识别的准确性和鲁棒性 | 社区居住的老年人及其日常生活中的Otago锻炼动作 | 计算机视觉 | NA | 惯性测量单元(IMU) | 双尺度多阶段时序卷积网络(DS-MS-TCN) | 时间序列数据 | 实验室环境中36名老年人,家庭环境中7名老年人 |
7043 | 2024-09-08 |
MLVICX: Multi-Level Variance-Covariance Exploration for Chest X-ray Self-Supervised Representation Learning
2024-Sep-06, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3455337
PMID:39240749
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研究论文 | 本文介绍了一种名为MLVICX的多层次方差-协方差探索方法,用于胸部X光自监督表示学习 | 提出了多层次方差和协方差探索策略,有效捕捉胸部X光图像中的诊断意义模式并减少冗余 | 未提及具体局限性 | 提升胸部X光图像自监督表示学习的性能,增强其在精准医疗诊断和全面图像分析中的应用 | 胸部X光图像 | 计算机视觉 | NA | 自监督学习 | NA | 图像 | 使用了NIH-Chest X-ray、Vinbig-CXR、RSNA肺炎和SIIM-ACR气胸数据集进行实验 |
7044 | 2024-09-08 |
Real-world video superresolution enhancement method based on the adaptive down-sampling model
2024-Sep-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69674-z
PMID:39231992
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研究论文 | 本文提出了一种基于自适应下采样模型的真实世界视频超分辨率增强方法 | 结合了传统的BM3D算法和自适应下采样模型,提高了视频超分辨率的效果 | 未提及具体的局限性 | 提高视频超分辨率技术的性能和真实感 | 视频超分辨率技术 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | GAN | 视频 | 未提及具体样本数量 |
7045 | 2024-09-08 |
Optimal techno-economic assessment of isolated microgrid integrated with fast charging stations using radial basis deep learning
2024-Sep-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70063-9
PMID:39232001
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研究论文 | 本文提出了一种优化模型,用于评估与快速充电站集成的孤立微电网的技术经济性能 | 采用基于径向基网络的深度学习方法,相比传统优化方法,能在较短时间内获得最优解 | NA | 评估快速充电站的技术经济性能,并优化其组件和容量选择 | 快速充电站、光伏和风力发电机、各种储能设备 | 机器学习 | NA | 径向基网络 | 深度学习 | NA | NA |
7046 | 2024-09-08 |
APIS: a paired CT-MRI dataset for ischemic stroke segmentation - methods and challenges
2024-09-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71273-x
PMID:39232010
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研究论文 | 本文介绍了一个公开挑战,科学家们应用顶级计算策略在CT扫描上描绘中风病变,利用配对的ADC信息 | 首次构建了一个包含急性缺血性中风患者的NCCT和ADC研究的配对数据集 | 尽管所有团队都使用了专门的深度学习工具,但结果显示计算方法在支持异质密度小病变分割方面的局限性 | 研究如何通过整合ADC中风病变发现到CT中,以增强分析并加速中风患者的管理 | 急性缺血性中风患者的CT和MRI图像 | 计算机视觉 | 中风 | 深度学习 | NA | 图像 | 36名患者 |
7047 | 2024-09-08 |
Skin cancer classification leveraging multi-directional compact convolutional neural network ensembles and gabor wavelets
2024-09-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69954-8
PMID:39232043
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SCaLiNG的创新计算机辅助诊断工具,用于皮肤癌分类 | SCaLiNG利用多方向紧凑型卷积神经网络集合和Gabor小波,获取包含空间-纹理-频率属性的综合特征向量,并通过特征选择方法进一步提高模型性能 | NA | 开发一种能够提高皮肤癌分类准确性的计算机辅助诊断工具 | 皮肤癌及其亚类 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | Gabor小波 | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | NA |
7048 | 2024-09-08 |
Deep learning approach for detecting tomato flowers and buds in greenhouses on 3P2R gantry robot
2024-09-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71013-1
PMID:39232065
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法,用于在温室中的3P2R龙门机器人上检测番茄花和花蕾 | 本文首次将YOLOv8模型应用于番茄花和花蕾的检测,并展示了其在检测精度和速度上的优势 | 研究主要在实验室环境中进行,尚未在实际温室环境中验证其有效性 | 开发一种适用于机器人授粉的番茄花和花蕾检测方法 | 番茄花和花蕾 | 计算机视觉 | NA | 迁移学习 | YOLOv8 | 图像 | 使用了早晨和傍晚时段采集的图像数据集 |
7049 | 2024-09-08 |
Flying foxes optimization with reinforcement learning for vehicle detection in UAV imagery
2024-Sep-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71582-1
PMID:39232093
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研究论文 | 本文提出了一种基于飞狐优化和强化学习的无人机图像车辆检测与分类模型 | 本文创新性地结合了飞狐优化算法和深度Q网络强化学习技术,用于优化车辆检测和分类模型 | 本文未详细讨论模型的计算复杂度和实时性能 | 研究目的是自动化并准确分类无人机图像中的车辆 | 研究对象是无人机图像中的车辆 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO-GD, DQN | 图像 | 使用了PSU和Stanford数据集进行性能验证 |
7050 | 2024-09-08 |
Computer-aided diagnosis for lung cancer using waterwheel plant algorithm with deep learning
2024-09-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71551-8
PMID:39232180
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研究论文 | 本文介绍了一种利用水车植物算法和深度学习进行计算机辅助肺癌诊断的方法 | 本文创新性地结合了水车植物算法和深度学习技术,提出了一种新的计算机辅助肺癌诊断方法CADLC-WWPADL | 本文未详细讨论该方法在实际临床应用中的可行性和潜在挑战 | 开发一种能够通过CT扫描图像准确检测和分类肺癌的计算机辅助诊断方法 | 肺癌及其在CT扫描图像中的表现 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | MobileNet、对称自编码器(SAE) | 图像 | 基准CT图像数据集 |
7051 | 2024-09-08 |
Automated Association for Osteosynthesis Foundation and Orthopedic Trauma Association classification of pelvic fractures on pelvic radiographs using deep learning
2024-09-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71654-2
PMID:39232189
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种深度学习算法,用于根据AO/OTA分类系统对骨盆X光片上的骨盆骨折进行分类 | 本研究首次使用深度学习算法对骨盆骨折进行AO/OTA分类,提高了在急诊环境中的诊断效率 | 本研究仅在一个中心进行了回顾性分析,样本量有限,可能影响结果的普适性 | 开发一种能够在急诊环境中快速准确分类骨盆骨折的深度学习算法 | 骨盆骨折的分类 | 计算机视觉 | 骨盆骨折 | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | 773名骨盆骨折患者和167名无骨盆骨折患者的骨盆X光片 |
7052 | 2024-09-08 |
Exploiting histopathological imaging for early detection of lung and colon cancer via ensemble deep learning model
2024-09-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71302-9
PMID:39227664
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研究论文 | 本文提出了一种基于集成深度学习模型的组织病理学影像用于早期检测肺癌和结肠癌的方法 | 本文创新性地使用了Wiener滤波进行噪声消除,并结合通道注意力残差网络(CA-ResNet50)和金枪鱼群优化(TSO)技术进行特征学习,最终通过集成三种分类器(ELM、CNNs和LSTM)实现癌症检测 | NA | 开发一种高效且有效的癌症识别方法,以提高肺癌和结肠癌的早期诊断准确性 | 肺癌和结肠癌的早期检测 | 数字病理学 | 肺癌 | Wiener滤波 | CA-ResNet50 | 图像 | 使用了一个基准数据集进行实验验证 |
7053 | 2024-09-08 |
Unsupervised speckle noise reduction technique for clinical ultrasound imaging
2024-Sep, Ultrasonography (Seoul, Korea)
DOI:10.14366/usg.24005
PMID:39155463
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研究论文 | 本文介绍了一种无监督的深度学习框架,用于超声图像中的散斑噪声抑制 | 提出了一个名为speckle-to-speckle (S2S)的无监督深度学习框架,无需干净的参考图像即可完成训练 | NA | 探索深度学习在超声图像处理中的应用,特别是散斑噪声的抑制 | 超声图像中的散斑噪声 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习网络 | 图像 | NA |
7054 | 2024-09-08 |
Deep network and multi-atlas segmentation fusion for delineation of thigh muscle groups in three-dimensional water-fat separated MRI
2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.5.054003
PMID:39234425
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研究论文 | 本文提出了一种多方法和多图谱的方法,用于自动分割三维大腿磁共振图像中的功能性肌肉群 | 本文创新性地结合了多图谱分割和深度学习模型,以提高肌肉群分割的准确性 | 本文未详细讨论该方法在不同人群或疾病状态下的适用性 | 开发一种自动化的方法,用于准确分割三维大腿磁共振图像中的肌肉群 | 大腿中的四个主要功能性肌肉群:股薄肌、腘绳肌、股四头肌和缝匠肌 | 计算机视觉 | NA | 化学位移编码水脂磁共振成像(CSE-MRI) | 深度学习模型 | 图像 | 15名健康受试者和4名患者 |
7055 | 2024-09-08 |
Virtual staining for histology by deep learning
2024-Sep, Trends in biotechnology
IF:14.3Q1
DOI:10.1016/j.tibtech.2024.02.009
PMID:38480025
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综述 | 本文综述了深度学习在组织学虚拟染色中的应用及其未来发展方向 | 深度学习技术为组织学染色过程提供了更可持续、快速和成本效益高的替代方案 | 这些技术仍处于早期开发阶段,需要严格的验证 | 探讨深度学习在组织学虚拟染色中的基本概念及其未来应用 | 组织学染色过程及其替代技术 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | NA |
7056 | 2024-09-08 |
RNA3DB: A structurally-dissimilar dataset split for training and benchmarking deep learning models for RNA structure prediction
2024-Sep-01, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2024.168552
PMID:38552946
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研究论文 | 本文介绍了RNA3DB数据集,用于训练和基准测试深度学习模型进行RNA结构预测 | 提出了RNA3DB数据集,通过将RNA 3D链分成非冗余的结构不同的组,确保训练集和测试集在序列和结构上的独立性 | NA | 开发一个可重复且可定制的工具,用于生成结构上不同的RNA数据集分割 | RNA结构预测的深度学习模型 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习模型 | 结构化RNA数据 | RNA3DB数据集包含从PDB中提取的RNA 3D链,具体样本数量未明确提及 |
7057 | 2024-09-08 |
Investigating the relationship between radiographic joint space width loss and deep learning-derived magnetic resonance imaging-based cartilage thickness loss in the medial weight-bearing region of the tibiofemoral joint
2024-Sep, Osteoarthritis and cartilage open
DOI:10.1016/j.ocarto.2024.100508
PMID:39238657
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研究论文 | 研究放射性关节间隙宽度损失与基于深度学习的磁共振成像(MRI)测量的关节软骨厚度损失之间的关系 | 探讨了放射性关节间隙宽度损失与MRI测量的关节软骨厚度损失之间的关系,并根据性别和疼痛状态进行了分层分析 | 研究结果显示两者之间的关联较弱,表明放射性关节间隙宽度损失作为软骨厚度损失的代理指标效果不佳 | 探讨放射性关节间隙宽度损失与MRI测量的关节软骨厚度损失之间的关系,并评估其在不同临床亚组中的表现 | 内侧负重区域的膝关节软骨 | 数字病理学 | 骨关节炎 | 深度学习 | NA | 图像 | 256个膝关节样本 |
7058 | 2024-09-08 |
Early Multimodal Data Integration for Data-Driven Medical Research - A Scoping Review
2024-Aug-30, Studies in health technology and informatics
DOI:10.3233/SHTI240837
PMID:39234706
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综述 | 本文对早期多模态数据集成方法进行了综述,分析了其在数据驱动医学研究中的应用 | 本文首次对早期多模态数据集成方法进行了系统性的综述,并提出了未来研究方向 | 本文主要关注结构化集成,未涉及其他类型的集成方法 | 探讨早期多模态数据集成方法在数据驱动医学研究中的应用 | 早期多模态数据集成方法及其在数据驱动医学研究中的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 多模态数据 | 21篇综述 |
7059 | 2024-09-08 |
Machine Learning, Deep Learning, and Data Preprocessing Techniques for Detecting, Predicting, and Monitoring Stress and Stress-Related Mental Disorders: Scoping Review
2024-Aug-21, JMIR mental health
IF:4.8Q1
DOI:10.2196/53714
PMID:39167782
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综述 | 本文综述了用于检测、预测和监测压力及其相关精神障碍的机器学习和深度学习技术 | 本文综述了最新的机器学习算法、预处理技术和数据类型在压力和压力相关精神障碍中的应用 | 本文指出了当前研究中的重要空白,并提出了未来的研究方向 | 调查机器学习方法在检测、预测和分析压力及其相关精神障碍中的应用范围 | 压力及其相关精神障碍 | 机器学习 | 精神障碍 | 机器学习算法 | 支持向量机、神经网络、随机森林 | 生理参数数据 | 98篇同行评审出版物 |
7060 | 2024-09-08 |
Concepts and applications of digital twins in healthcare and medicine
2024-Aug-09, Patterns (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.patter.2024.101028
PMID:39233690
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综述 | 本文讨论了数字孪生(DT)在医疗和医学中的概念、实现要求及其当前和潜在的应用 | 本文提出了医疗数字孪生系统的五个标志性特征,以推动该领域的研究 | 技术障碍、生物异质性和伦理考虑是实现医疗数字孪生的主要挑战 | 探讨数字孪生在医疗和医学中的应用及其潜在影响 | 数字孪生技术及其在医疗领域的应用 | NA | NA | 多模态深度学习方法、具身AI代理和元宇宙 | NA | NA | NA |