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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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481 | 2024-08-05 |
Integrating deep learning techniques for personalized learning pathways in higher education
2024-Jun-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e32628
PMID:38961899
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研究论文 | 本研究探讨了通过整合深度学习技术为高等教育创造个性化学习路径的关键需求 | 提出了一种基于人工智能的自适应学习平台,能够根据学生的动态需求定制学习内容 | 未提及研究的局限性 | 研究旨在缩小教育内容与学生需求之间的差距 | 研究对象为巴基斯坦法萨拉巴德一所大学的300名学生 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | NA | 定量和定性数据 | 300名学生 |
482 | 2024-08-05 |
Revolutionizing Healthcare: Qure.AI's Innovations in Medical Diagnosis and Treatment
2024-Jun, Cureus
DOI:10.7759/cureus.61585
PMID:38962585
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研究论文 | Qure.AI 开发了一系列创新解决方案,旨在彻底改变医疗诊断和治疗 | 介绍 Qure.AI 在医疗领域中运用人工智能的创新工具,尤其是 qXR 胸部 X 光解读工具的有效性 | 未提及具体的局限性 | 探讨人工智能如何提升医疗诊断的准确性和效率 | Qure.AI 的胸部 X 光解读工具及其他 AI 应用在医疗中的实例 | 自然语言处理 | 肺癌 | 机器学习、深度学习、自然语言处理 | NA | 临床试验数据 | 多项临床试验的综合评审,具体样本量未提及 |
483 | 2024-08-05 |
Mulberry leaf dataset for image classification task
2024-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110281
PMID:38962203
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研究论文 | 本文介绍了从泰国五个省份收集的桑叶数据集,包含十个类别的桑叶 | 提出了针对自然环境中拍摄的叶子图像分类的桑叶数据集,以应对高类间相似性和光照变化的挑战 | 数据集的限制未在摘要中提及 | 研究桑叶图像的分类问题 | 研究对象为桑叶的图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习和视觉变换器算法 | NA | 图像 | 包含十个类别的桑叶 |
484 | 2024-08-05 |
End-to-End Semi-Supervised Opportunistic Osteoporosis Screening Using Computed Tomography
2024-Jun, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea)
DOI:10.3803/EnM.2023.1860
PMID:38721637
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研究论文 | 本研究探讨了使用腹部CT扫描进行机会性骨质疏松筛查的可行性 | 提出了一种无需骨密度校准的腹部CT扫描自动评估骨矿密度的新方法 | 本研究为回顾性研究,可能存在数据选择偏差 | 研究目的在于提升高风险人群的骨质疏松筛查率 | 分析268对腹部CT-DXA数据和99个无DXA评分的腹部CT研究 | 数字病理学 | 骨质疏松症 | CT扫描 | 深度学习模型 | 医学影像 | 268对腹部CT-DXA数据和99个腹部CT研究 |
485 | 2024-08-05 |
RELATIONAL DIMENSION VERSUS ARTIFICIAL INTELLIGENCE
2024-Jun, American journal of psychoanalysis
DOI:10.1057/s11231-024-09458-6
PMID:38890449
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研究论文 | 本文分析了人工智能与人类心理之间的相似性及其在医疗保健领域的影响 | 探讨了心理分析方法提出的关系维度与人工智能工具作为治疗模型之间的对比 | 未明确指出具体的实验或数据支持 | 研究人工智能工具在医疗诊断和心理治疗中的应用及其对主观表达形式的影响 | 深度学习模型、计算机视觉和自然语言处理中的人工智能工具 | 计算机视觉 | NA | 深度学习模型 | RNN、LSTM、BERT、GPT | NA | NA |
486 | 2024-08-05 |
EfficientMaize: A Lightweight Dataset for Maize Classification on Resource-Constrained Devices
2024-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110261
PMID:38962186
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研究论文 | 该研究创建了一个轻量级的玉米分类数据集,旨在支持资源受限设备的应用 | 通过轻量化的数据集设计来解决在嵌入式设备上进行玉米分类时的高计算资源消耗问题 | 缺乏广泛的本地玉米数据,仅集中在加纳的特定玉米种类上 | 开发一个高效的玉米分类工具,以降低计算成本和减少人工参与 | 三种不同类型的加纳本地玉米种子的分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 共4,846张原始图像,其中2,211张为坏的,2,635张为好的;另外28,910张增强图像,含有13,250张坏的和15,660张好的 |
487 | 2024-08-05 |
A comprehensive standardized dataset of numerous pomegranate fruit diseases for deep learning
2024-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110284
PMID:38962206
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研究论文 | 本文创建了一个标准化的石榴果实疾病图像数据集,以支持深度学习的研究 | 研究提供了一个包含5099张石榴果实图像的新数据集,并详细分类了五种疾病 | 该数据集仅覆盖了特定地区的石榴疾病,可能无法代表全球所有石榴疾病的多样性 | 创建一个可公开使用的石榴果实疾病图像数据集 | 石榴果实的健康状况与各种疾病(细菌枯萎、炭疽、叶斑等) | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 5099张石榴果实图像 |
488 | 2024-08-05 |
Utilizing Immunoglobulin G4 Immunohistochemistry for Risk Stratification in Patients with Papillary Thyroid Carcinoma Associated with Hashimoto Thyroiditis
2024-Jun, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea)
DOI:10.3803/EnM.2024.1923
PMID:38766717
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研究论文 | 本研究探讨了在与桥本甲状腺炎相关的乳头状甲状腺癌患者中利用IgG4免疫组织化学进行风险分层 | 本研究首次利用IgG4相关亚型对桥本甲状腺炎患者进行复发风险分层,揭示了其与癌症阶段的关联 | 本研究为横断面研究,无法建立因果关系,且样本来自单一学术中心可能影响外部适用性 | 探讨桥本甲状腺炎与乳头状甲状腺癌之间的关系,并利用IgG4免疫组织化学进行风险评估 | 426名接受甲状腺切除术的乳头状甲状腺癌成年患者 | 数字病理学 | 甲状腺癌 | 免疫组织化学 | 深度学习模型 | 数字化的免疫染色切片图像 | 426名乳头状甲状腺癌患者,79名被诊断为桥本甲状腺炎患者 |
489 | 2024-08-05 |
Image2Flow: A proof-of-concept hybrid image and graph convolutional neural network for rapid patient-specific pulmonary artery segmentation and CFD flow field calculation from 3D cardiac MRI data
2024-Jun, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012231
PMID:38900817
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研究论文 | 本文展示了一种新型混合图像和图卷积神经网络Image2Flow,用于从3D心脏MRI数据中快速进行患者特异性肺动脉分割和CFD流场计算 | 开发了Image2Flow模型,实现了患者特异性体积网格生成和CFD流场的直接估计,速度远快于传统手动方法 | 研究仅使用了135份3D心脏MRI数据,可能限制了结果的广泛适用性 | 旨在通过深度学习方法提高肺动脉分割和CFD流动计算的自动化和效率 | 使用135个3D心脏MRI图像进行肺动脉的手动分割和CFD流场的计算 | 计算流体动力学 | 心脏病 | 深度学习 | 混合图像和图卷积神经网络 | 图像 | 135份3D心脏MRI数据 |
490 | 2024-08-05 |
Justifying the prediction of major soil nutrients levels (N, P, and K) in cabbage cultivation
2024-Jun, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2024.102793
PMID:38957375
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研究论文 | 本研究预测有机卷心菜种植中的土壤养分水平 | 首次使用深度学习模型及切线 sigmoid 转换函数进行土壤养分预测,并提供了数学理论支持 | 没有关于数据来源和样本量的详细说明 | 证明切线 sigmoid 转换函数在土壤养分预测中的有效性 | 研究重点为有机种植中的氮、磷、钾土壤养分水平 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | NA | NA |
491 | 2024-08-05 |
The Role of Artificial Intelligence in Healthcare: Enhancing Coronary Computed Tomography Angiography for Coronary Artery Disease Management
2024-Jun, Cureus
DOI:10.7759/cureus.61523
PMID:38957241
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综述 | 本综述旨在探讨人工智能在冠状动脉CT血管造影中的潜力,以帮助冠状动脉疾病的管理 | 本研究创新性在于探讨将人工智能技术(如机器学习和深度学习)融入CCTA,提高诊断准确性和操作效率 | 本领域在数据保护、算法透明度和标准化编码标准等方面仍面临挑战 | 本研究的目的是提高冠状动脉疾病的诊断和管理效率 | 本研究对象是冠状动脉CT血管造影(CCTA)图像及其分析 | 计算机视觉 | 冠状动脉疾病 | 机器学习,深度学习 | NA | 图像 | NA |
492 | 2024-08-05 |
FoldPAthreader: predicting protein folding pathway using a novel folding force field model derived from known protein universe
2024-06-11, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-024-03291-x
PMID:38862984
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研究论文 | FoldPAthreader是一种新的蛋白质折叠通路预测方法。 | 文章提出了一种新颖的折叠力场模型,通过研究已知蛋白质宇宙中的蛋白质进化与折叠之间的内在关系来推动预测。 | 没有提及具体局限性。 | 研究蛋白质折叠通路的预测。 | 研究对象是蛋白质及其折叠模式。 | 计算机视觉 | NA | 蒙特卡洛取向采样 | NA | 蛋白质折叠路径数据 | 30个示例目标 |
493 | 2024-08-05 |
Improving the enzymatic activity and stability of N-carbamoyl hydrolase using deep learning approach
2024-Jun-04, Microbial cell factories
IF:4.3Q1
DOI:10.1186/s12934-024-02439-5
PMID:38834993
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研究论文 | 本文通过深度学习方法开发了一款理性设计软件“Feitian”,以增强DCase的酶活性和热稳定性 | 开发了一款新的理性设计软件“Feitian”,基于kcat预测,成功构建了增强酶活性的三点突变体DCase-M3 | 预测准确度约为50%,可能限制了模型的广泛应用 | 提高DCase的酶活性和热稳定性 | D-amino acids合成过程中使用的DCase酶 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | 六个单点突变体 |
494 | 2024-08-05 |
A deep learning approach for mental health quality prediction using functional network connectivity and assessment data
2024-Jun, Brain imaging and behavior
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s11682-024-00857-y
PMID:38340285
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研究论文 | 本研究利用静态功能网络连接数据和深度学习模型预测个体的心理健康质量 | 将静态功能网络连接数据与深度学习相结合,提出一种新的心理健康质量评估方法 | 尚未提及研究的局限性 | 评估个体的心理健康质量并揭示其神经模式 | 研究对象为UK Biobank数据集中的参与者 | 机器学习 | 精神健康 | 功能磁共振成像 (fMRI) | 深度学习模型 | 静态功能网络连接数据 | 参与者样本数量未具体提及 |
495 | 2024-08-05 |
Bidirectional Encoder Representations from Transformers in Radiology: A Systematic Review of Natural Language Processing Applications
2024-Jun, Journal of the American College of Radiology : JACR
IF:4.0Q1
DOI:10.1016/j.jacr.2024.01.012
PMID:38302036
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评论 | 该文章系统评估了BERT在放射学中的影响和应用。 | 揭示了BERT在放射学报告分类和自动协议分配中的新兴应用。 | 纳入的研究主要是回顾性的,未涉及前瞻性研究。 | 研究BERT在放射学领域的应用和影响。 | 通过系统评价获取与BERT模型相关的放射学文献。 | 自然语言处理 | NA | BERT | NA | 文本 | 共筛选出597个结果,其中30个符合纳入标准 |
496 | 2024-08-05 |
Image-Based Detection of Adulterants in Milk Using Convolutional Neural Network
2024-Jun-25, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.4c01274
PMID:38947804
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研究论文 | 本研究展示了一种利用卷积神经网络检测牛奶掺假物质的方法 | 提出了一种基于蒸发模式的深度学习模型,能够高效识别不同类型和浓度的牛奶掺假物质 | 对某些掺假物质的检测可能受到浓度和类型的限制 | 研究牛奶中掺假物质的检测方法 | 氨基硫酸盐、尿素、油和表面活性剂等多种牛奶掺假物质 | 计算机视觉 | NA | 深度学习、卷积神经网络(CNN) | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | 使用不同浓度的掺假牛奶样本进行实验 |
497 | 2024-08-05 |
A deep learning based encoder-decoder model for speed planning of autonomous electric truck platoons
2024-Jun-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e31836
PMID:38947471
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的编码器-解码器模型,用于优化自主电动卡车编队的速度规划 | 创新点在于使用序列到序列编码器-解码器模型考虑多种约束条件来获得自主电动卡车编队的速度轮廓 | 现有对卡车编队的数据驱动解决方案的研究较为有限,且基于第一原则的解决方案仍然具有挑战性 | 研究旨在优化电动卡车编队的速度规划,以提高长途操作中的能源利用效率 | 研究对象为自主电动卡车编队及其在不同约束条件下的速度规划 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 编码器-解码器模型 | 时间序列数据 | 使用各种已知高速公路驾驶循环进行模型训练 |
498 | 2024-08-05 |
A two-stage transformer based network for motor imagery classification
2024-06, Medical engineering & physics
IF:1.7Q3
DOI:10.1016/j.medengphy.2024.104154
PMID:38697881
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研究论文 | 本论文提出了一种基于两级变换器的架构,用于运动意象分类。 | 提出了一种新颖的通道集群交换数据增强技术,以及两级深度学习架构的组合。 | 样本数量有限,可能影响深度学习架构的训练效果。 | 提高基于脑-机接口的运动意象分类性能。 | 电生理信号(EEG)用于分类受试者的运动意图。 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | EEG信号处理和深度学习 | 变换器模型,EEGNet以及TabNet | 电生理信号 | NA |
499 | 2024-08-05 |
Personalized surgical recommendations and quantitative therapeutic insights for patients with metastatic breast cancer: Insights from deep learning
2024-Jun, Cancer innovation
DOI:10.1002/cai2.119
PMID:38947759
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研究论文 | 这项研究旨在为转移性乳腺癌患者提供个性化的手术建议和定量治疗见解 | 引入了一种深度生存回归模型,整合了多种因果推断方法,能够个性化推荐手术 | 未提及具体的局限性 | 识别最适用的深度学习模型,以确定能从手术中受益的转移性乳腺癌患者 | 5269名女性转移性乳腺癌患者 | 深度学习 | 转移性乳腺癌 | 深度生存回归与混合效应模型 | 深度学习模型 | 临床数据 | 5269名女性转移性乳腺癌患者 |
500 | 2024-08-05 |
A deep learning-based algorithm for pulmonary tuberculosis detection in chest radiography
2024-06-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65703-z
PMID:38942819
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研究论文 | 本研究评估了一种基于深度学习的算法在胸部X光片中检测肺结核的有效性 | 提出了一种使用Google可教机器的深度神经网络图像分类工具来预测胸部X光片中肺结核的概率 | 在同时考虑其他非结核异常的情况下,算法的准确度有所下降 | 评估深度学习算法在检测肺结核方面的有效性 | 分析348个肺结核X光片与3806个正常X光片的数据集 | 数字病理学 | 肺结核 | 深度学习 | 深度神经网络 | 影像 | 348个肺结核胸片和3806个正常胸片,外部验证250个胸片 |