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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 | 2024-10-13 |
TransCDR: a deep learning model for enhancing the generalizability of drug activity prediction through transfer learning and multimodal data fusion
2024-Oct-09, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-024-02023-8
PMID:39385185
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研究论文 | 本文介绍了一种名为TransCDR的深度学习模型,通过迁移学习和多模态数据融合来提高药物活性预测的泛化能力 | 首次系统评估了CDR预测模型对新化合物骨架和细胞系集群的泛化能力,并展示了比现有8种最先进模型更好的泛化性能 | NA | 提高药物反应预测的准确性和鲁棒性 | 药物和癌症细胞系的反应预测 | 机器学习 | NA | 迁移学习 | 深度学习模型 | 多模态数据 | 7675名患者 |
842 | 2024-10-13 |
A dual-labeled dataset and fusion model for automatic teeth segmentation, numbering, and state assessment on panoramic radiographs
2024-Oct-09, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-024-04984-2
PMID:39385212
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研究论文 | 本文开发了一种用于全景X光片上牙齿自动分割、编号和状态评估的融合模型 | 首次将自动牙齿分割、编号和状态评估集成到一个模型中 | NA | 开发一种自动分割、编号和评估全景X光片上牙齿状态的模型 | 全景X光片上的牙齿 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv9-e实例分割模型和EfficientNetv2-l分类模型 | 图像 | NA |
843 | 2024-10-13 |
Deep learning as Ricci flow
2024-Oct-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-74045-9
PMID:39379488
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研究论文 | 本文探讨了深度神经网络(DNN)在分类任务中进行的复杂数据几何变换与微分几何中的Ricci流之间的相似性 | 提出了深度神经网络的几何变换与Ricci流的类比,并引入了一种称为'全局Ricci网络流'的概念来评估DNN在复杂数据几何解耦方面的能力 | 主要集中在非平滑激活函数(如ReLU)的DNN上,尚未涵盖所有类型的激活函数 | 研究深度神经网络在分类任务中的几何变换,并探索其与微分几何中Ricci流的相似性 | 深度神经网络的几何变换及其与Ricci流的类比 | 机器学习 | NA | 深度神经网络 | DNN | 合成数据和真实世界数据 | 超过1500个不同宽度和深度的DNN分类器 |
844 | 2024-10-13 |
Adaptive assessment based on fractional CBCT images for cervical cancer
2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.14462
PMID:39072895
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研究论文 | 本研究开发了一种基于分次锥束CT图像的适应性评估工作流程,用于支持在线适应性放射治疗 | 本研究整合了基于AI的技术和基于GPU的蒙特卡罗技术,以高效精确地评估剂量分布 | NA | 开发一种高效精确的适应性评估方法,以支持在线适应性放射治疗 | 基于分次锥束CT图像的剂量分布评估 | 数字病理 | 宫颈癌 | 锥束CT成像 | CycleGAN | 图像 | NA |
845 | 2024-10-13 |
Diagnostic and Prognostic Electrocardiogram-Based Models for Rapid Clinical Applications
2024-Oct, The Canadian journal of cardiology
DOI:10.1016/j.cjca.2024.07.003
PMID:38992812
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综述 | 本文综述了过去五年中利用人工智能(AI)分析心电图(ECG)在心血管疾病早期检测、诊断和预后评估中的临床应用 | 本文总结了AI增强的ECG临床应用,并讨论了当前面临的挑战和潜在解决方案 | 大多数研究是单中心的回顾性概念验证研究,缺乏外部验证,且仅有不到15%的研究是前瞻性的 | 综述AI在ECG分析中的应用现状,并为未来的研究方向奠定基础 | 心电图(ECG)在心血管疾病中的诊断和预后评估 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 心电图 | NA |
846 | 2024-10-13 |
Applying Artificial Intelligence for Phenotyping of Inherited Arrhythmia Syndromes
2024-Oct, The Canadian journal of cardiology
DOI:10.1016/j.cjca.2024.04.014
PMID:38670456
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综述 | 本文综述了人工智能在遗传性心律失常综合征表型分析中的应用 | 人工智能能够处理大量患者数据并识别疾病模式,超越传统方法,在疾病检测和基因型与表型识别方面显示出巨大潜力 | NA | 探讨人工智能在遗传性心律失常综合征诊断和风险分层中的应用 | 遗传性心律失常综合征,包括长QT综合征、Brugada综合征、肥厚型心肌病和心律失常性心肌病 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习和深度学习 | NA | 患者数据 | NA |
847 | 2024-10-13 |
Diagnostic accuracy of deep learning using speech samples in depression: a systematic review and meta-analysis
2024-Oct-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae189
PMID:39013193
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meta-analysis | 本研究旨在通过系统综述和荟萃分析评估使用语音样本的深度学习在抑郁症诊断中的准确性 | 本研究首次对使用语音样本的深度学习在抑郁症检测中的诊断性能进行了荟萃分析 | 所有纳入荟萃分析的研究均使用了卷积神经网络(CNN)模型,无法评估其他深度学习算法的性能 | 评估使用语音样本的深度学习在抑郁症诊断中的准确性 | 抑郁症的诊断 | machine learning | 精神疾病 | 深度学习 | CNN | 语音 | 25项研究符合纳入标准,其中8项用于荟萃分析 |
848 | 2024-10-13 |
Deep learning based clinical target volumes contouring for prostate cancer: Easy and efficient application
2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.14482
PMID:39120487
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研究论文 | 本研究构建了一个基于深度学习的自动勾画模型,用于前列腺癌的临床靶区体积(CTVs)勾画 | 本研究首次将深度学习和注意力机制应用于前列腺癌的CTVs自动勾画,显著提高了勾画效率和一致性 | 本研究仅使用了197例前列腺癌患者的CT数据,样本量较小,可能影响模型的泛化能力 | 开发一种高效且一致性高的自动勾画模型,用于前列腺癌的放射治疗 | 前列腺癌患者的临床靶区体积(CTVs),包括盆腔淋巴结和前列腺肿瘤或前列腺肿瘤床 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 深度学习 | NA | CT图像 | 197例前列腺癌患者 |
849 | 2024-10-13 |
Dual-branch Transformer for semi-supervised medical image segmentation
2024-Oct, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.14483
PMID:39133901
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研究论文 | 本文提出了一种双分支Transformer网络用于半监督医学图像分割 | 引入了一种新的双分支结构,结合了不同尺寸窗口的Swin模块,以捕捉多尺度特征,并采用水平集函数来增强半监督学习中未标记数据的利用 | 未详细讨论模型的计算复杂性和训练时间,且未在更多不同类型的医学图像数据集上进行验证 | 解决医学图像分割中标注数据稀缺和局部特征提取不足的问题 | COVID-19 CT数据集和DRIVE数据集 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer | 图像 | COVID-19 CT数据集和DRIVE数据集 |
850 | 2024-10-13 |
AI-based diagnosis and phenotype - Genotype correlations in syndromic craniosynostoses
2024-Oct, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery
DOI:10.1016/j.jcms.2024.02.010
PMID:39187417
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研究论文 | 本文研究了基于人工智能的模型在综合征性颅缝早闭症诊断中的应用,并探索了基因型与表型之间的关联 | 提出了一种新的基于人工智能的方法来自动检测综合征性颅缝早闭症,并使用XGboost模型进行分类 | 研究仅限于Apert、Crouzon、Muenke、Pfeiffer和Saethre Chotzen综合征,且样本量相对较小 | 开发一种基于人工智能的模型来辅助综合征性颅缝早闭症的诊断,并探索基因型与表型之间的关联 | Apert、Crouzon、Muenke、Pfeiffer和Saethre Chotzen综合征患者及其基因型与表型 | 机器学习 | 颅缝早闭症 | XGboost | XGboost | 图像 | 2228张面部照片,对应541名患者 |
851 | 2024-10-13 |
Prediction of antibiotic resistance mechanisms using a protein language model
2024-Oct-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae550
PMID:39254573
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研究论文 | 本文介绍了一种使用蛋白质语言模型ProteinBERT预测抗生素抗性基因(ARG)抗性机制的新方法 | 该方法在多样化的ARG数据集上表现优于现有技术,特别是在与训练数据相似度低的ARG上,突显了其在预测未知ARG抗性机制方面的潜力 | NA | 预测抗生素抗性基因的抗性机制,以理解和对抗抗生素抗性问题 | 抗生素抗性基因及其抗性机制 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | 蛋白质语言模型(pLM) | 蛋白质序列 | 多样化ARG数据集,包括与训练数据相似度低的数据 |
852 | 2024-10-13 |
DeepGenomeScan of 15 Worldwide Bovine Populations Detects Spatially Varying Positive Selection Signals
2024-Oct, Omics : a journal of integrative biology
IF:2.2Q3
DOI:10.1089/omi.2024.0154
PMID:39315920
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研究论文 | 利用深度学习框架DeepGenomeScan分析15个全球牛种群的基因组,检测空间变异的正选择信号 | 首次使用深度学习方法检测牛基因组中的空间变异选择信号,发现了传统方法未检测到的新基因 | NA | 揭示牛基因组中空间变异的正选择信号,理解其对物种进化和适应的遗传机制 | 15个全球牛种群的基因组 | 基因组学 | NA | 深度学习 | DeepGenomeScan | 基因组数据 | 15个全球牛种群 |
853 | 2024-10-13 |
Deep bone oncology Diagnostics: Computed tomography based Machine learning for detection of bone tumors from breast cancer metastasis
2024-Oct, Journal of bone oncology
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.jbo.2024.100638
PMID:39391583
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习和影像组学的诊断工具,用于从乳腺癌转移中区分CT图像上的骨肿瘤 | 本研究首次结合CT影像组学和深度学习技术,用于准确检测乳腺癌骨转移 | 未来研究需要在更大的数据集上验证这些发现,并探索其在个性化治疗计划中的应用 | 开发一种新的诊断工具,用于区分乳腺癌骨转移的骨肿瘤 | CT图像上的骨肿瘤 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | SVM | 图像 | 178名患者,包括78例乳腺癌骨转移和100例非乳腺癌骨转移 |
854 | 2024-10-12 |
Deep learning enables accurate brain tissue microstructure analysis based on clinically feasible diffusion magnetic resonance imaging
2024-Oct-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120858
PMID:39317273
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研究论文 | 本文展示了基于临床可行的扩散磁共振成像(dMRI),深度学习(DL)方法能够准确重建脑组织微结构并进行分析 | 首次证明DL方法在临床可行的dMRI扫描下能够可靠地重建脑组织微结构,并准确识别与疾病和年龄相关的微结构变化 | 未明确提及 | 验证深度学习方法在临床可行的dMRI条件下重建脑组织微结构的准确性和临床应用潜力 | 脑组织微结构的重建和分析 | 计算机视觉 | NA | 扩散磁共振成像(dMRI) | 深度学习(DL) | 图像 | 四个不同的脑dMRI数据集,每个数据集使用12个扩散梯度 |
855 | 2024-10-12 |
Comparative evaluation of interpretation methods in surface-based age prediction for neonates
2024-Oct-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120861
PMID:39326769
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研究论文 | 本研究比较了两种解释方法在基于表面的新生儿脑龄预测中的有效性和适应性 | 本研究引入了扰动基础的显著性图方法,并评估了其在新生儿脑龄预测中的应用,揭示了其在复杂医疗场景中的潜力 | 本研究仅评估了两种解释方法,未涵盖其他可能的解释技术 | 评估和比较两种解释方法在新生儿脑龄预测中的有效性和适应性 | 新生儿的脑龄预测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 664例T1 MRI扫描 |
856 | 2024-10-12 |
Deep neural networks for automated damage classification in image-based visual data of reinforced concrete structures
2024-Oct-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38104
PMID:39386784
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研究论文 | 本文提出了一种自动化技术,结合卷积神经网络(CNN)和全卷积网络(FCN),用于检测、分类和分割钢筋混凝土结构中的损伤 | 本文的创新点在于将CNN和FCN结合,用于从高分辨率智能手机图像中提取钢筋混凝土损伤特征,并实现了高精度的损伤分类和分割 | 本文的局限性在于仅使用了2000张图像进行训练和测试,样本量相对较小 | 本文的研究目的是开发一种自动化技术,用于评估钢筋混凝土结构中的损伤 | 本文的研究对象是钢筋混凝土结构中的损伤 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络(CNN)和全卷积网络(FCN) | CNN和FCN | 图像 | 2000张高分辨率智能手机图像 |
857 | 2024-10-12 |
Identification of Chemical Scaffolds That Inhibit the Mycobacterium tuberculosis Respiratory Complex Succinate Dehydrogenase
2024-Oct-11, ACS infectious diseases
IF:4.0Q1
DOI:10.1021/acsinfecdis.3c00655
PMID:39268963
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研究论文 | 研究利用生物化学筛选和深度学习技术识别抑制结核分枝杆菌呼吸复合物琥珀酸脱氢酶的化学骨架 | 首次利用深度学习技术识别抑制结核分枝杆菌琥珀酸脱氢酶的化学骨架,并验证其作为下一代抗菌药物的潜力 | NA | 探索抑制结核分枝杆菌琥珀酸脱氢酶的新型抗菌药物 | 结核分枝杆菌的琥珀酸脱氢酶及其抑制剂 | NA | 传染病 | 生物化学筛选,深度学习 | 深度学习 | 化学结构 | 多个化学骨架 |
858 | 2024-10-12 |
Deep learning with photonic neural cellular automata
2024-Oct-08, Light, science & applications
DOI:10.1038/s41377-024-01651-7
PMID:39379344
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研究论文 | 本文提出并实验验证了一种用于光子深度学习的光子神经元细胞自动机(PNCA),通过稀疏连接克服了传统神经网络架构在光子实现中的实际挑战 | 本文的创新点在于提出了光子神经元细胞自动机(PNCA),利用光子的速度和互连性以及细胞自动机的自组织特性,实现了鲁棒、可靠和高效的计算 | 本文未提及具体的局限性 | 本文的研究目的是探索和验证光子神经元细胞自动机在光子深度学习中的应用,以解决传统神经网络架构在光子实现中的挑战 | 本文的研究对象是光子神经元细胞自动机(PNCA)及其在图像分类任务中的应用 | 机器学习 | NA | 光子学 | 光子神经元细胞自动机(PNCA) | 图像 | 使用3个可编程光子参数进行二分类图像分类实验 |
859 | 2024-10-12 |
Bio-inspired feature selection for early diagnosis of Parkinson's disease through optimization of deep 3D nested learning
2024-10-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-74405-5
PMID:39379451
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研究论文 | 本文提出了一种基于生物启发特征选择和深度3D嵌套学习的帕金森病早期诊断方法 | 开发了一种新颖的3D-CNN架构,并通过鲸鱼优化算法进行特征融合和优化,显著提高了诊断准确率 | NA | 提高帕金森病的早期诊断准确率 | 帕金森病的早期诊断 | 计算机视觉 | 神经退行性疾病 | 3D-CNN | 3D-CNN | 图像 | NA |
860 | 2024-10-12 |
DEMINING: A deep learning model embedded framework to distinguish RNA editing from DNA mutations in RNA sequencing data
2024-Oct-08, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-024-03397-2
PMID:39380061
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DEMINING的计算框架,用于从RNA测序数据中区分RNA编辑和DNA突变 | DEMINING框架嵌入了深度学习模型DeepDDR,并通过迁移学习能够分类非灵长类样本中的RNA编辑位点和DNA突变 | NA | 开发一种能够准确区分RNA编辑和DNA突变的计算方法 | RNA测序数据中的RNA编辑位点和DNA突变 | 机器学习 | 急性髓系白血病 | RNA测序 | 深度学习模型 | RNA测序数据 | 急性髓系白血病患者的样本 |