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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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841 | 2024-08-12 |
Deep learning tight-binding approach for large-scale electronic simulations at finite temperatures with ab initio accuracy
2024-Aug-08, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51006-4
PMID:39117636
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的紧束缚方法DeePTB,用于在有限温度下进行具有从头计算精度的大规模电子行为模拟 | DeePTB模型通过训练结构数据和相应的从头计算本征值,能够高效预测未见结构的紧束缚哈密顿量,实现对大尺寸系统在外部扰动下的高效模拟 | NA | 解决在从头计算框架内模拟具有现实大系统尺寸的材料和设备中电子行为的计算强度问题 | 半导体带隙工程和材料设计 | 材料科学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 结构数据和本征值 | 包含10个原子的镓磷化物系统 |
842 | 2024-08-12 |
Implementing heuristic-based multiscale depth-wise separable adaptive temporal convolutional network for ambient air quality prediction using real time data
2024-Aug-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-68793-x
PMID:39117706
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研究论文 | 本研究利用深度学习架构开发了一种先进的系统,用于预测环境空气质量,通过使用多尺度深度可分离自适应时间卷积网络(MDS-ATCN)结合融合欧亚蛎鹬路径查找器算法(FEO-PFA)进行特征选择和优化 | 本研究采用了一种新的深度学习模型MDS-ATCN,并结合FEO-PFA算法进行特征选择和优化,提高了预测精度 | NA | 开发一种新的深度学习模型,用于提高环境空气质量预测的准确性 | 环境空气质量预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 多尺度深度可分离自适应时间卷积网络(MDS-ATCN) | 实时数据 | 使用了三个公开数据库和现实世界数据,具体样本数量未详细说明 |
843 | 2024-08-12 |
Occlusion enhanced pan-cancer classification via deep learning
2024-Aug-08, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-024-05870-y
PMID:39118043
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研究论文 | 本文介绍了一种名为GENESO的新框架,用于通过深度学习结合遮挡方法进行泛癌分类和标记基因发现 | 提出了一种新的标记基因发现方法——对称遮挡(SO),能够模拟基因的“功能获得”和“功能丧失”,以量化评估其在泛癌分类中的重要性 | NA | 旨在通过深度学习改进泛癌分类和标记基因的发现 | RNA-Seq数据中的样本来源和状态分类,以及标记基因的发现 | 机器学习 | 泛癌 | RNA-Seq | LSTM | RNA表达数据 | 使用单细胞RNA-Seq数据进行验证 |
844 | 2024-08-12 |
Evaluation of reinforcement learning in transformer-based molecular design
2024-Aug-08, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-024-00887-0
PMID:39118113
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研究论文 | 本文评估了强化学习在基于transformer的分子生成模型中的效果,以优化分子设计和发现新的分子骨架 | 本文引入了强化学习框架,以增强基于transformer的分子生成模型在多参数优化中的灵活性,特别是针对用户定义的属性配置文件 | NA | 研究强化学习如何影响基于transformer的分子生成模型,以生成更多符合用户特定属性要求的化合物 | 基于transformer的分子生成模型和强化学习在分子优化和骨架发现中的应用 | 机器学习 | NA | transformer | transformer | 分子数据 | NA |
845 | 2024-08-12 |
Deep learning-based multimodal fusion of the surface ECG and clinical features in prediction of atrial fibrillation recurrence following catheter ablation
2024-Aug-08, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-024-02616-x
PMID:39118118
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研究论文 | 本研究提出了一种基于Transformer的深度学习算法,用于融合表面心电图(ECG)信号和临床特征,预测房颤消融后的复发情况 | 本研究首次使用Transformer算法结合ECG信号和临床特征来预测房颤复发,提高了预测性能 | NA | 旨在开发一种新算法,利用表面ECG信号和临床特征预测房颤消融后的复发 | 房颤患者消融后的复发情况 | 机器学习 | 心血管疾病 | Transformer | Transformer | ECG信号和临床特征 | 920名患者 |
846 | 2024-08-12 |
Deep convolutional neural network-based 3D fluorescence sensor array for sugar identification in serum based on the oxidase-mimicking property of CuO nanoparticles
2024-Aug-06, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2024.126679
PMID:39126967
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研究论文 | 本文开发了一种基于CuO纳米颗粒氧化酶样活性的三维荧光传感器阵列,结合深度学习模型,用于识别和预测生物液体中结构高度相似的糖类浓度 | 该模型在分类九种选定的糖类时达到了99-100%的准确率,并能有效预测1-100 μM浓度范围内的糖类浓度,显著提高了检测灵敏度 | NA | 开发新型传感器阵列和深度学习模型,用于生物医学和其他领域的应用 | 生物液体中结构高度相似的糖类 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN | 荧光光谱 | 九种选定的糖类 |
847 | 2024-08-12 |
Clinical implementation and evaluation of deep learning-assisted automatic radiotherapy treatment planning for lung cancer
2024-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104492
PMID:39094213
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研究论文 | 研究深度学习辅助的自动放射治疗计划在肺癌临床应用中的实施与评估 | 深度学习辅助的方法显著减少了计划时间和监控单元,同时显示出与手动计划相当或更优的质量 | NA | 探讨深度学习辅助的自动放射治疗计划在肺癌中的临床应用 | 深度学习模型在预测患者特定剂量方面的应用,以及自动计划与手动计划的比较 | 机器学习 | 肺癌 | 深度学习 | DL模型 | 数据集 | 235名患者的数据集用于训练和验证模型,50个手动体积调制弧治疗计划用于回顾性设计自动计划 |
848 | 2024-08-12 |
Innovations in detecting skull fractures: A review of computer-aided techniques in CT imaging
2024-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2024.103400
PMID:38996627
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综述 | 本文综述了计算机辅助技术在CT影像中检测颅骨骨折的创新方法 | 介绍了从基于特征的算法到现代机器学习和深度学习技术的进步 | 讨论了自动化颅骨骨折评估中的固有挑战 | 提高颅骨骨折诊断的准确性和患者护理 | 颅骨骨折的检测 | 计算机视觉 | 创伤性脑损伤 | 计算机辅助诊断(CAD)系统 | 机器学习和深度学习 | CT影像 | NA |
849 | 2024-08-12 |
Machine learning/artificial intelligence in sports medicine: state of the art and future directions
2024-Aug, Journal of ISAKOS : joint disorders & orthopaedic sports medicine
DOI:10.1016/j.jisako.2024.01.013
PMID:38336099
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综述 | 本文综述了机器学习(ML)在运动医学中的应用现状及未来发展方向 | 机器学习能够分析大量数据,建立输入与输出变量之间的复杂关系,这种关系比传统统计分析更为复杂,能以高精度预测输出 | 临床医生对机器学习方法和概念的不熟悉是广泛应用的一个主要障碍 | 介绍机器学习概念,回顾当前运动医学中的机器学习模型,并讨论该领域的未来创新机会 | 机器学习在运动医学中的应用 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 监督学习、深度学习 | 图像、文本 | NA |
850 | 2024-08-12 |
Segmentation of stroke lesions using transformers-augmented MRI analysis
2024-Aug-01, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.26803
PMID:39119860
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研究论文 | 本研究提出了一种结合变形特征注意机制的Transformer和卷积深度学习架构的方法,用于提高慢性中风病变分割的准确性和泛化能力,并通过生态数据增强技术进一步优化性能 | 引入Transformer的变形特征注意机制与卷积深度学习架构相结合,以及基于插入真实病变的生态数据增强技术 | NA | 提高慢性中风病变从单光谱磁共振成像扫描中分割的准确性 | 慢性中风病变 | 计算机视觉 | 中风 | MRI | Transformer | 图像 | 使用Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS) 2022数据集和Ischemic Stroke Lesion Segmentation (ISLES) 2015数据集进行训练和测试 |
851 | 2024-08-11 |
A deep learning system for myopia onset prediction and intervention effectiveness evaluation in children
2024-Aug-07, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-024-01204-7
PMID:39112566
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DeepMyopia的人工智能决策支持系统,用于检测和预测儿童近视的发生及评估干预效果 | DeepMyopia系统基于深度学习架构,能够有效地对儿童进行低风险和高风险分层,并在模拟随机对照试验中显示出近视预防的有效性 | NA | 开发和验证一种人工智能系统,用于早期检测和预测儿童近视,并评估干预措施的效果 | 儿童近视的早期检测和预测,以及干预措施的效果评估 | 机器学习 | 眼科疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 内部验证集包含1,638,315张视网膜眼底图像,外部测试集包含22,060张图像,上海户外队列包含3,303名儿童 |
852 | 2024-08-11 |
Assessing the impact of jigsaw technique for cooperative learning in undergraduate medical education: merits, challenges, and forward prospects
2024-Aug-07, BMC medical education
IF:2.7Q1
DOI:10.1186/s12909-024-05831-2
PMID:39112972
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研究论文 | 本文评估了拼图技术在本科医学教育中合作学习的影响,探讨了其优点、挑战和未来前景。 | 拼图技术作为一种结构化的合作学习方法,能够促进深度学习和团队合作,创造更具包容性的学习环境。 | NA | 介绍拼图模型在早期本科医学学生中的合作学习应用,并评估其对学术表现的影响。 | 早期本科医学学生及其学术表现,以及学生和教职员工对拼图技术的看法。 | 医学教育 | NA | 拼图技术 | NA | 问卷调查和焦点小组讨论 | 80名二年级本科医学学生 |
853 | 2024-08-11 |
Deep learning ensemble approach with explainable AI for lung and colon cancer classification using advanced hyperparameter tuning
2024-Aug-07, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-024-02628-7
PMID:39112991
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研究论文 | 本研究提出了一种结合Xception和MobileNet架构的深度学习框架,用于提高肺和结肠癌的分类准确性和模型鲁棒性 | 创新地结合了Xception和MobileNet架构,提高了特征提取能力和模型鲁棒性,并引入了Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM)增强模型的可解释性 | NA | 提高肺和结肠癌的诊断准确性和治疗效果 | 肺和结肠癌的分类 | 计算机视觉 | 肺癌, 结肠癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | 一个全面的组织病理学图像数据集 |
854 | 2024-08-11 |
Advancing Fundamental Understanding of Retention Interactions in Supercritical Fluid Chromatography Using Artificial Neural Networks: Polar Stationary Phases with -OH Moieties
2024-Aug-06, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c01811
PMID:39069659
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研究论文 | 研究了具有主要-OH官能团的极性固定相在超临界流体色谱中的保留行为及其随时间的变化 | 使用人工神经网络模拟器和深度学习工具箱,对大量实验数据进行训练,以确定影响保留的关键分子描述符 | NA | 深入理解超临界流体色谱中的保留相互作用及其稳定性 | 极性固定相(如硅胶、混合硅胶和二醇柱)及其保留行为 | 机器学习 | NA | 人工神经网络 | 人工神经网络 | 分子描述符 | 超过100个分子 |
855 | 2024-08-11 |
A conditional latent autoregressive recurrent model for generation and forecasting of beam dynamics in particle accelerators
2024-Aug-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-68944-0
PMID:39103435
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研究论文 | 本文提出了一种名为条件潜在自回归循环模型(CLARM)的无监督深度学习框架,用于学习粒子加速器中带电粒子的时空动力学 | CLARM模型结合了条件变分自编码器和长短期记忆网络,能够生成和预测粒子加速器中不同模块的粒子状态 | NA | 开发一种新的深度学习模型,用于粒子加速器中的粒子动力学生成和预测 | 粒子加速器中的带电粒子 | 机器学习 | NA | NA | 条件变分自编码器和长短期记忆网络 | 六维相空间数据 | NA |
856 | 2024-08-11 |
In silico discovery and anti-tumor bioactivities validation of an algal lectin from Kappaphycus alvarezii genome
2024-Aug, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.133311
PMID:38909728
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研究论文 | 本研究通过深度学习模型预测的结合特异性,在358个红藻和蓝细菌基因组中筛选出新型OAAH家族凝集素,并在Kappaphycus alvarezii基因组中发现了一种名为Siye的新凝集素,其在不同癌细胞中显示出显著的细胞毒性 | 本研究利用进化理论和人工智能指导的基因组挖掘方法,有效发现并验证了来自海洋藻类的凝集素,这种方法相较于传统的基于色谱特征的筛选策略更具创新性和效率 | NA | 探索并验证新型海洋藻类凝集素的抗肿瘤生物活性 | 海洋藻类凝集素及其在人类癌细胞中的作用 | 生物技术 | 癌症 | 深度学习 | 深度学习模型 | 基因组数据 | 358个红藻和蓝细菌基因组,35个候选凝集素及其1843种模拟突变形式 |
857 | 2024-08-11 |
Automated Analysis of Split Kidney Function from CT Scans Using Deep Learning and Delta Radiomics
2024-Aug, Journal of endourology
IF:2.9Q1
DOI:10.1089/end.2023.0488
PMID:38695176
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研究论文 | 本文研究使用深度学习和放射组学特征从CT扫描中自动分析肾脏功能差异 | 提出了一种自动化流程,可以从对比增强CT中获取重要的肾脏功能差异信息,减少早期阶段肾脏功能评估对专用核医学扫描的需求 | NA | 评估通过深度学习和放射组学特征从对比增强CT中获取肾脏功能差异的可行性 | 肾脏功能差异 | 机器学习 | NA | 深度学习, 放射组学 | 随机森林模型 | CT扫描 | 内部数据集1159例,外部测试集39例 |
858 | 2024-08-11 |
Pretraining a foundation model for generalizable fluorescence microscopy-based image restoration
2024-Aug, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02244-3
PMID:38609490
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研究论文 | 本文研究了基于深度学习的荧光显微镜图像恢复问题,提出了一种通用的预训练基础模型UniFMIR | UniFMIR模型提高了图像恢复的精度和泛化能力,并展示了在多种显微镜成像模式和生物样本上的有效性 | NA | 提高荧光显微镜图像恢复任务的泛化能力 | 荧光显微镜图像恢复 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 基础模型 | 图像 | 14个数据集,涵盖多种显微镜成像模式和生物样本 |
859 | 2024-08-10 |
Linear diffusion noise boosted deep image prior for unsupervised sparse-view CT reconstruction
2024-Aug-09, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad69f7
PMID:39119998
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度图像先验的无监督稀疏视图CT重建方法,通过引入多级线性扩散噪声和自注意力网络结构,提高了模型的泛化能力和适应性 | 本研究通过引入多级线性扩散噪声和自注意力网络结构,显著降低了过拟合风险,并利用图像物理学在图像域和投影数据空间之间进行梯度反向传播,优化网络权重 | NA | 克服当前基于监督深度学习的稀疏视图CT重建方法的局限性,提高泛化能力和适应性 | 稀疏视图CT重建 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 自注意力网络 | 图像 | NA |
860 | 2024-08-10 |
The putative prenyltransferase Nus1 is required for filamentation in the human fungal pathogen Candida albicans
2024-Aug-07, G3 (Bethesda, Md.)
DOI:10.1093/g3journal/jkae124
PMID:38874344
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研究论文 | 本文通过功能基因组筛选分析,识别了在特定条件下对人类真菌病原体白色念珠菌形态发生至关重要的基因,特别是预测编码预转移酶Nus1的orf19.5963基因及其相互作用伙伴Rer2。 | 本文首次揭示了Nus1和Rer2在白色念珠菌形态发生中的重要作用,并强调了功能基因组筛选在理解人类真菌病原体基因功能方面的潜力。 | NA | 识别对白色念珠菌形态发生至关重要的基因,并探讨其在真菌病原体中的功能。 | 白色念珠菌的形态发生相关基因及其在宿主相关条件下的功能。 | NA | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 307个基因在组织培养基中37°C和5% CO2条件下进行筛选 |