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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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281 | 2024-09-22 |
Enhanced Diagnostic Accuracy for Dental Caries and Anomalies in Panoramic Radiographs Using a Custom Deep Learning Model
2024-Aug, Cureus
DOI:10.7759/cureus.67315
PMID:39301353
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的定制模型,用于全景牙科X光片的二分类,以提高牙科龋齿和异常的诊断准确性 | 使用直方图均衡化和滤波方法作为预处理技术,有效解决了牙科X光片中不规则光照和对比度的问题,提高了图像质量 | NA | 开发一种自动化分类系统,以帮助简化诊断工作流程并及时为临床医生提供见解 | 全景牙科X光片中的牙科龋齿和异常 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 三个独立的全景牙科X光片数据集 |
282 | 2024-09-20 |
Deep learning insights into spatial patterns of stable isotopes in Iran's precipitation: a novel approach to climatological mapping
2024-Aug, Isotopes in environmental and health studies
IF:1.1Q4
DOI:10.1080/10256016.2024.2396302
PMID:39225427
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研究论文 | 本文利用深度学习模型研究伊朗降水中的稳定同位素空间模式,提出了一种新的气候制图方法 | 首次应用深度学习模型(LSTM和DNN)模拟伊朗降水中的稳定同位素含量,并使用插值方法生成稳定同位素值的分布图 | 模拟地图中存在轻微的弱点,模型精度有待进一步提高 | 研究伊朗降水中的稳定同位素含量变化,并开发一种新的气候制图方法 | 伊朗降水中的稳定同位素含量及其影响因素 | 机器学习 | NA | 稳定同位素技术 | LSTM和DNN | 降水数据 | 42个降水采样站 |
283 | 2024-09-20 |
Two mass-imbalanced atoms in a hard-wall trap: Deep learning integrability of many-body systems
2024-Aug, Physical review. E
DOI:10.1103/PhysRevE.110.024129
PMID:39294995
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研究论文 | 本文通过数值实验分析了质量不平衡的两体系统在硬壁阱中的可积性,利用能量级统计和深度学习波函数的方法 | 本文设计了一种卷积神经网络,能够通过概率密度图像高精度且快速地识别可积与不可积系统之间的转变点,并成功识别出一个新的可积质量比1/3 | NA | 研究质量不平衡的两体系统的可积性 | 质量不平衡的两体系统 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | NA |
284 | 2024-09-20 |
AB067. New drug development for the use of PARP1-E2F1 transcriptional inhibitors in the treatment of glioblastoma
2024-Aug, Chinese clinical oncology
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/cco-24-ab067
PMID:39295385
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研究论文 | 本文探讨了通过抑制PARP1-E2F1转录活性来开发治疗胶质母细胞瘤的新药物 | 提出了通过破坏PARP1-E2F1相互作用来抑制细胞周期,从而为不同类型的癌症提供新的治疗策略 | 缺乏PARP1-E2F1蛋白-蛋白相互作用的完整结构信息,使用BRCA1的同源结构进行替代 | 开发针对胶质母细胞瘤的新药物 | PARP1-E2F1转录抑制剂 | NA | 脑肿瘤 | 深度学习神经网络 | NA | 化合物 | 83种化合物 |
285 | 2024-09-20 |
AB093. Pixel-wise classification of glioma using deep learning for accurate tumour mapping on magnetic resonance imaging
2024-Aug, Chinese clinical oncology
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/cco-24-ab093
PMID:39295411
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习进行磁共振成像(MRI)上胶质瘤的像素级分类和肿瘤映射 | 本文首次将深度学习技术应用于MRI图像上胶质瘤的像素级分类和肿瘤映射 | 研究样本量较小,仅包括69个低级别胶质瘤(LGG)样本 | 开发机器学习算法以实现对脑肿瘤的准确诊断和精确映射 | 胶质瘤患者的脑部MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | UNet-based architecture with CNN | 图像 | 69个低级别胶质瘤(LGG)样本 |
286 | 2024-09-19 |
Construction of a multi-tissue compound-target interaction network of Qingfei Paidu decoction in COVID-19 treatment based on deep learning and transcriptomic analysis
2024-Aug, Journal of bioinformatics and computational biology
IF:0.9Q4
DOI:10.1142/S0219720024500161
PMID:39036847
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研究论文 | 本研究构建了基于深度学习和转录组分析的清肺排毒汤在COVID-19治疗中的多组织化合物-靶点相互作用网络 | 首次通过深度学习模型GraphDTA和多组织转录组分析,预测了清肺排毒汤在多个组织中的化合物-靶点相互作用,并验证了其强结合亲和力 | 研究主要集中在清肺排毒汤的化合物-靶点相互作用预测,未涉及临床试验验证 | 揭示清肺排毒汤在COVID-19治疗中的多组织作用机制 | 清肺排毒汤的化合物及其在多个组织中的靶点 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习、转录组分析、分子对接、分子动力学模拟 | GraphDTA | 转录组数据 | 六个不同组织中的13种关键活性化合物、127个潜在靶点和27条相关通路 |
287 | 2024-09-17 |
Integration of Diffusion Transformer and Knowledge Graph for Efficient Cucumber Disease Detection in Agriculture
2024-Aug-31, Plants (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/plants13172435
PMID:39273919
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研究论文 | 本文提出了一种结合知识图谱和扩散Transformer的深度学习方法,用于黄瓜病害检测 | 通过引入扩散注意力机制和扩散损失函数,增强了模型识别复杂农业病害特征的能力,并有效解决了样本不平衡问题 | NA | 提高黄瓜病害检测的准确性和效率 | 黄瓜病害 | 机器学习 | NA | 扩散Transformer | Transformer | 图像 | NA |
288 | 2024-09-17 |
UAV Visual and Thermographic Power Line Detection Using Deep Learning
2024-Aug-31, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175678
PMID:39275590
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的无人机视觉和热成像电力线检测方法 | 使用YOLOv8模型进行电力线检测,并在无人机上进行验证,取得了高精度的检测结果 | 未提及具体限制 | 开发一种能够安全自主检测电力线的无人机系统 | 电力线及其潜在缺陷 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | 未提及具体样本数量 |
289 | 2024-09-17 |
Automated Crack Detection in Monolithic Zirconia Crowns Using Acoustic Emission and Deep Learning Techniques
2024-Aug-31, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175682
PMID:39275594
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研究论文 | 研究利用声发射信号和深度学习技术自动检测单片氧化锆冠中的裂纹 | 开发了一种基于Inception-ResNet-v2的多类语义分割CNN图像分割模型,用于自动分类氧化锆冠中的裂纹 | NA | 探索将声发射信号转换为连续小波变换,并结合卷积神经网络辅助裂纹检测的潜力 | 单片氧化锆冠中的裂纹 | 计算机视觉 | NA | 声发射信号,连续小波变换 | 卷积神经网络 | 图像 | 2000个训练周期 |
290 | 2024-09-17 |
Profile Photograph Classification Performance of Deep Learning Algorithms Trained Using Cephalometric Measurements: A Preliminary Study
2024-Aug-30, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics14171916
PMID:39272701
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研究论文 | 本研究评估了使用基于头影测量值分组的病人照片训练的深度学习算法对面部轮廓照片的分类性能 | 首次尝试使用根据实际头影测量值训练的人工智能架构对临床照片进行分类,从而在未来应用中减少或消除对头影X光的需求 | 本研究为初步研究,样本量有限,且仅限于特定参数的分类 | 评估深度学习算法在根据头影测量值分组的病人照片上的分类准确性 | 990名病人的头影测量放射片和面部轮廓照片 | 计算机视觉 | NA | 深度学习算法 | 深度学习模型 | 图像 | 990名病人 |
291 | 2024-09-17 |
Foundational Models for Pathology and Endoscopy Images: Application for Gastric Inflammation
2024-Aug-30, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics14171912
PMID:39272697
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综述 | 本文综述了基础模型在病理学和内窥镜图像中的应用,特别是针对胃炎的诊断 | 探讨了基础模型在提高内窥镜和后续病理图像分析准确性方面的潜力 | 未具体提及 | 探讨基础模型在胃癌预防和管理中的应用,以改善患者预后 | 胃癌及其相关炎症的早期检测和诊断 | 数字病理学 | 胃癌 | 机器学习 | 基础模型 | 图像 | NA |
292 | 2024-09-17 |
Variational Autoencoders for Network Lifetime Enhancement in Wireless Sensors
2024-Aug-30, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175630
PMID:39275544
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研究论文 | 本文提出了一种基于变分自编码器(VAE)的深度学习方法,用于提高无线传感器网络(WSN)的能量效率 | 通过使用变分自编码器对传输数据进行压缩,保留了传感器数据的重要特征,而不是提供固定大小的潜在表示 | NA | 提高无线传感器网络的能量效率 | 无线传感器网络中的数据传输过程 | 机器学习 | NA | 变分自编码器(VAE) | 变分自编码器(VAE) | 传感器数据 | 使用公开的无线传感器数据进行验证 |
293 | 2024-09-17 |
A Review of Vision-Based Pothole Detection Methods Using Computer Vision and Machine Learning
2024-Aug-30, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175652
PMID:39275561
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综述 | 本文综述了基于计算机视觉和机器学习的坑洞检测方法 | 本文强调了结合传统图像处理和高级机器学习技术的混合方法在坑洞检测中提供了最高的准确性 | NA | 旨在提供关于坑洞检测的计算机视觉和机器学习算法的全面概述 | 坑洞检测方法 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉、机器学习 | 混合方法 | 图像、3D点云 | NA |
294 | 2024-09-17 |
A Deep Learning Framework for Evaluating the Over-the-Air Performance of the Antenna in Mobile Terminals
2024-Aug-30, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175646
PMID:39275557
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研究论文 | 介绍了一种名为RTEEMF-PhoneAnts的新型深度学习框架,用于高效评估移动终端天线的性能 | 通过使用卷积神经网络模型,利用近场电磁场分布预测有效全向辐射功率、总辐射功率和特定吸收率,显著提高了计算效率 | NA | 开发一种高效的深度学习框架,替代传统耗时的全波数值模拟方法 | 移动终端天线的性能评估 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 近场电磁场分布 | 7000个移动电话模型 |
295 | 2024-09-17 |
Deep Learning-Based Joint Effusion Classification in Adult Knee Radiographs: A Multi-Center Prospective Study
2024-Aug-29, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics14171900
PMID:39272685
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研究论文 | 本文研究了基于深度学习的成人膝关节放射影像中的关节积液分类 | 提出了一种新的预处理技术,优化图像以诊断膝关节积液,并结合可解释的人工智能方法提高诊断性能和可解释性 | NA | 开发一种自动检测膝关节放射影像中关节积液的方法 | 膝关节放射影像中的关节积液 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | 深度学习 | 深度学习分类模型 | 图像 | 1281张膝关节放射影像 |
296 | 2024-09-17 |
Drug Repurposing Approach to Identify Candidate Drug Molecules for Hepatocellular Carcinoma
2024-Aug-29, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms25179392
PMID:39273340
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研究论文 | 本研究通过重新利用现有化合物,利用机器学习工具MDeePred,识别肝细胞癌治疗的候选药物分子 | 本研究展示了MDeePred深度学习工具在癌症治疗中的计算机药物重新定位应用 | 本研究仅限于计算机模拟和初步的药物性质分析,未进行实验验证 | 识别肝细胞癌治疗的候选药物分子 | 肝细胞癌及其相关药物分子 | 机器学习 | 肝癌 | MDeePred | 深度学习 | 药物目标相互作用数据 | 380个药物目标相互作用数据中筛选出6个进行进一步分析 |
297 | 2024-09-17 |
Low-Cost Non-Wearable Fall Detection System Implemented on a Single Board Computer for People in Need of Care
2024-Aug-29, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175592
PMID:39275503
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研究论文 | 本文提出了一种基于单板计算机的低成本非穿戴式跌倒检测系统,用于需要护理的人群 | 该系统利用深度学习技术,通过Raspberry Pi4和高清红外摄像头进行跌倒检测,并通过Telegram平台发送警报通知 | 系统在不同条件下的表现可能受到服装、光线和距离摄像头远近的影响 | 开发一种经济实惠的跌倒检测系统,以减少需要护理人群的跌倒风险 | 需要护理的人群的跌倒检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | 系统在不同条件下的室内日常活动中进行了评估 |
298 | 2024-09-17 |
Composite Ensemble Learning Framework for Passive Drone Radio Frequency Fingerprinting in Sixth-Generation Networks
2024-Aug-29, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175618
PMID:39275529
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研究论文 | 本文提出了一种基于复合集成学习框架的无人机射频指纹识别方法,用于第六代网络中的无人机信号分类 | 本文创新性地将深度集成学习应用于第六代网络中的无人机射频指纹识别,并提出了一种基于复合集成学习的神经网络方法,结合小波去噪和自动与手动特征提取技术,提高了特征多样性和分类性能 | NA | 研究如何通过射频指纹识别技术在第六代网络中有效分类无人机信号,以应对无人机和无人机群攻击带来的安全挑战 | 研究对象为无人机在第六代网络中的射频信号 | 机器学习 | NA | 复合集成学习 | 神经网络 | 射频信号 | 使用了开源的无人机基准数据集进行实验 |
299 | 2024-09-17 |
Cardiovascular Disease Risk Stratification Using Hybrid Deep Learning Paradigm: First of Its Kind on Canadian Trial Data
2024-Aug-28, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics14171894
PMID:39272680
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研究论文 | 本文研究了使用混合深度学习范式对心血管疾病风险进行分层的方法 | 本文首次在加拿大试验数据上应用混合深度学习(HDL)范式进行心血管疾病风险分层,并假设HDL将优于单向深度学习、双向深度学习和机器学习范式 | NA | 验证混合深度学习在心血管疾病风险分层中的有效性 | 心血管疾病风险分层 | 机器学习 | 心血管疾病 | 混合深度学习(HDL) | 混合深度学习模型 | 图像 | 500名接受过颈动脉B超和冠状动脉造影的患者 |
300 | 2024-09-17 |
Oncologic Applications of Artificial Intelligence and Deep Learning Methods in CT Spine Imaging-A Systematic Review
2024-Aug-28, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers16172988
PMID:39272846
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综述 | 本文综述了人工智能和深度学习方法在CT脊柱影像中的肿瘤学应用 | 探讨了AI在提高诊断准确性、治疗计划和患者预后方面的潜力 | AI在可推广性、可解释性和临床整合方面存在局限性 | 总结AI在CT影像中对脊柱肿瘤的应用证据 | 脊柱肿瘤的检测、分类、预后和治疗计划 | 计算机视觉 | 脊柱肿瘤 | 深度学习 | NA | CT影像 | 33项研究,涉及不同类型的脊柱肿瘤应用 |