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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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81 | 2024-12-16 |
Multi-kernel feature extraction with dynamic fusion and downsampled residual feature embedding for predicting rice RNA N6-methyladenine sites
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae647
PMID:39674264
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研究论文 | 本文提出了一种新的端到端深度学习框架MFDm6ARice,用于预测水稻RNA N6-甲基腺苷位点,通过多核特征融合模块和下采样残差特征嵌入模块提高特征提取的准确性和计算效率 | 本文创新性地构建了多核特征融合模块和下采样残差特征嵌入模块,解决了传统方法中因无效填充导致的特征稀疏和高维特征复杂性问题 | 本文未提及具体的局限性 | 开发一种新的深度学习框架,用于准确预测水稻RNA N6-甲基腺苷位点 | 水稻RNA N6-甲基腺苷位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 序列 | 未具体说明样本数量 |
82 | 2024-12-16 |
A Novel Management Challenge in Age-Related Macular Degeneration: Artificial Intelligence and Expert Prediction of Geographic Atrophy
2024-Nov-09, Ophthalmology. Retina
DOI:10.1016/j.oret.2024.10.029
PMID:39522752
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研究论文 | 本研究探讨了在年龄相关性黄斑变性(AMD)中,眼科专家与人工智能(AI)在预测地理萎缩(GA)进展方面的价值和差异 | 人工智能在预测地理萎缩进展方面表现优于眼科专家,尤其是在仅使用OCT影像的情况下 | 研究样本量较小,且仅基于一个临床试验的数据 | 研究眼科专家与人工智能在预测地理萎缩进展方面的预测能力和差异 | 年龄相关性黄斑变性患者的自然进展地理萎缩 | 机器学习 | 眼科疾病 | 深度学习算法 | 深度学习 | 图像 | 134只眼,来自134名患者 |
83 | 2024-12-16 |
Automated segmentation of brain metastases with deep learning: A multi-center, randomized crossover, multi-reader evaluation study
2024-Nov-04, Neuro-oncology
IF:16.4Q1
DOI:10.1093/neuonc/noae113
PMID:38991556
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种基于深度学习的脑转移瘤分割系统,通过多中心、随机交叉、多读者评估研究验证其在临床实践中的应用 | 首次通过多中心、随机交叉、多读者评估研究验证了基于深度学习的脑转移瘤分割系统的临床应用效果 | 研究样本量相对较小,且仅限于脑转移瘤的分割任务 | 开发并验证一种用于脑转移瘤分割的深度学习系统 | 脑转移瘤的分割任务 | 计算机视觉 | 脑转移瘤 | 深度学习 | NA | 图像 | 488名患者的数据用于系统开发,50名患者的数据用于评估 |
84 | 2024-12-16 |
A pathway from surface to deep online language learning approach: The crucial role of online self-regulation
2024-Nov, Acta psychologica
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.actpsy.2024.104644
PMID:39652985
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研究论文 | 研究探讨了伊朗高中EFL学习者在在线语言学习中的学习方法,特别是教学、技术和同伴支持以及在线自我调节的中介作用 | 提出了一个新的概念框架,即在线语言学习方法(OLLA),并引入了与语言学习者复杂动态系统相关的新心理学因素 | 研究仅限于伊朗高中EFL学习者,可能无法推广到其他群体或教育背景 | 填补在线语言学习领域中关于学习者方法的空白,特别是在计算机辅助语言学习和心理语言学领域 | 伊朗高中EFL学习者在在线语言学习中的学习方法 | 计算机辅助语言学习 | NA | 偏最小二乘结构方程建模(PLS-SEM) | 偏最小二乘结构方程建模 | 文本 | 686名伊朗高中EFL学习者 |
85 | 2024-12-15 |
Construction and validation of deep learning model for cachexia in extensive-stage small cell lung cancer patients treated with immune checkpoint inhibitors: a multicenter study
2024-Nov-30, Translational lung cancer research
IF:4.0Q1
DOI:10.21037/tlcr-24-543
PMID:39670020
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研究论文 | 本研究构建并验证了一种深度学习模型,用于预测接受免疫检查点抑制剂治疗的广泛期小细胞肺癌患者的恶病质及其预后价值 | 本研究首次开发并验证了一种基于深度学习的恶病质预测模型,并展示了其在预测广泛期小细胞肺癌患者生存结果方面的优越性能 | 本研究的样本量相对较小,且仅在三家医院的数据上进行了验证,可能限制了模型的普适性 | 评估恶病质对免疫治疗效果的影响,开发并验证一种基于深度学习的恶病质预测模型及其预后价值 | 接受一线免疫治疗和化疗的广泛期小细胞肺癌患者 | 机器学习 | 肺癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 医学记录和CT图像 | 231名广泛期小细胞肺癌患者 |
86 | 2024-12-15 |
Effect of Deep Learning Image Reconstruction Algorithms on Radiomic Features of Pulmonary Nodules in Ultra-Low-Dose CT
2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001634
PMID:39095065
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研究论文 | 本研究探讨了深度学习图像重建(DLIR)算法对超低剂量CT中肺结节放射组学特征定量的影响 | DLIR算法在超低剂量CT中提高了放射组学特征的可重复性,特别是在纯磨玻璃结节(pGGNs)和实性结节(SNs)的纹理特征上 | 研究样本量相对较小,且仅比较了两种不同的重建算法 | 探讨DLIR算法在超低剂量CT中对放射组学特征定量的影响 | 肺结节的放射组学特征 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习图像重建(DLIR) | NA | 图像 | 183名肺结节患者 |
87 | 2024-12-15 |
Image Quality Assessment of a Deep Learning-Based Automatic Bone Removal Algorithm for Cervical CTA
2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001637
PMID:39095057
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的自动骨移除算法在颈椎CTA中的后处理图像质量 | 深度学习算法在骨移除和血管完整性方面表现优于传统算法,特别是在复杂解剖结构和邻近骨的区域 | 研究仅涉及100名患者,样本量相对较小 | 评估深度学习算法在颈椎CTA中自动骨移除的图像质量 | 颈椎CTA图像中的骨移除和血管完整性 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 100名患者(31名女性,平均年龄61.4 ± 12.4岁) |
88 | 2024-12-15 |
Accelerated Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging of the Liver at 1.5 T With Deep Learning-Based Image Reconstruction: Impact on Image Quality and Lesion Detection
2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001622
PMID:38722777
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研究论文 | 比较基于深度学习的扩散加权序列与传统和加速扩散加权序列在临床肝脏磁共振成像中的图像质量和病变检测效果 | 提出了一种基于深度学习的扩散加权磁共振成像序列,显著缩短了采集时间,同时保持或提高了图像质量 | 研究仅包括50名患者,样本量较小,可能影响结果的普适性 | 评估基于深度学习的扩散加权序列在临床肝脏磁共振成像中的图像质量和病变检测效果 | 50名接受1.5T磁共振成像的肝脏患者 | NA | NA | 磁共振成像 (MRI) | 深度学习 | 图像 | 50名患者 |
89 | 2024-12-15 |
Impact of Emerging Deep Learning-Based MR Image Reconstruction Algorithms on Abdominal MRI Radiomic Features
2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001648
PMID:39190703
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的MRI重建技术对腹部MRI放射组学特征的影响 | 首次比较了基于深度学习的重建技术与传统重建技术对MRI放射组学特征的影响 | 样本量较小,且仅使用了单一MRI设备的数据 | 评估深度学习重建技术对MRI放射组学特征的影响 | 腹部MRI图像的放射组学特征 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 17名成人和儿童 |
90 | 2024-12-15 |
Application of U-Net Network Utilizing Multiattention Gate for MRI Segmentation of Brain Tumors
2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001641
PMID:39190714
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研究论文 | 本文提出了一种基于U-Net网络并结合多注意力门机制的脑肿瘤MRI分割方法 | 本文创新性地在U-Net网络中引入了多注意力门机制,通过在编码部分抑制无关区域的特征并减少特征冗余,在解码部分通过添加注意力门来突出重要特征信息,从而提高了模型的敏感性和准确性 | 本文未提及具体的局限性 | 本研究旨在通过深度学习算法实现低级别胶质瘤MRI的自动分割,以提高诊断效率 | 研究对象为低级别胶质瘤的MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习算法 | U-Net | 图像 | 未提及具体样本数量 |
91 | 2024-12-15 |
Radiomics for differentiation of somatic BAP1 mutation on CT scans of patients with pleural mesothelioma
2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064501
PMID:39669009
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研究论文 | 本研究探讨了放射组学在区分胸膜间皮瘤患者CT扫描中体细胞BAP1突变中的潜力 | 首次展示了放射组学在区分BAP1突变型和野生型胸膜间皮瘤中的潜力 | 研究仅限于体细胞BAP1突变,未来工作将扩展到胚系突变的评估 | 探索放射组学在CT扫描中识别体细胞BAP1基因突变的可能性,并评估其在未来研究中识别胚系突变的可行性 | 胸膜间皮瘤患者的CT扫描图像 | 数字病理学 | 胸膜间皮瘤 | 放射组学 | 决策树分类器 | 图像 | 149名胸膜间皮瘤患者 |
92 | 2024-12-15 |
The Rapidly Evolving Scenario of Acoustic Voice Analysis in Otolaryngology
2024-Nov, Cureus
DOI:10.7759/cureus.73491
PMID:39669823
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综述 | 本文综述了声学语音分析在外科领域的发展历程,从基本感知评估到高级数字信号处理和计算工具的整合 | 本文介绍了声学语音分析的最新进展,包括使用倒谱测量等更可靠的指标,以及人工智能(尤其是深度学习)在提高诊断精度和实现高效非侵入性筛查方法方面的潜力 | NA | 探讨声学语音分析在外科领域的最新进展及其在临床实践中的应用前景 | 声学语音分析及其在外科领域的应用 | NA | NA | 声学语音分析 | 深度学习 | 声音信号 | NA |
93 | 2024-12-05 |
I can see clearly now the blur has gone: Deep learning efficiencies in single-photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging
2024-Nov-30, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.nuclcard.2024.102091
PMID:39622362
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
94 | 2024-12-14 |
Inferring Taxonomic Affinities and Genetic Distances Using Morphological Features Extracted from Specimen Images: A Case Study with a Bivalve Data Set
2024-Nov-29, Systematic biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1093/sysbio/syae042
PMID:39046773
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研究论文 | 本文探讨了使用深度学习方法从标本图像中提取形态特征,以推断分类亲缘关系和遗传距离的可行性 | 本文首次将深度学习方法应用于从标本图像中推断分类亲缘关系和遗传距离,并展示了其在高分类层级上的有效性 | 基于视觉相似性和遗传距离的细粒度重建(如姐妹分类群关系)仍需进一步研究 | 探索从标本图像中推断分类亲缘关系和遗传距离的深度学习方法 | 4144种双壳类物种的标本图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 监督分类模型和无监督相似性学习模型 | 图像 | 4144种双壳类物种,涵盖74个科,跨越现存双壳纲的所有目和亚纲 |
95 | 2024-12-14 |
UPicker: a semi-supervised particle picking transformer method for cryo-EM micrographs
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae636
PMID:39658205
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研究论文 | 本文提出了一种名为UPicker的半监督变压器方法,用于冷冻电镜显微图像中的自动单粒子挑选 | UPicker通过无监督预训练和监督微调的两阶段训练过程,减少了对手动标注数据的依赖,并采用对比去噪训练策略和混合数据增强策略来提高模型性能 | NA | 解决冷冻电镜结构重建中自动单粒子挑选的挑战 | 冷冻电镜显微图像中的单粒子 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 变压器(Transformer) | 图像 | 模拟数据集和实验数据集 |
96 | 2024-12-14 |
A continuous pursuit dataset for online deep learning-based EEG brain-computer interface
2024-Nov-20, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-04090-6
PMID:39567538
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研究论文 | 本文介绍了一个用于在线深度学习脑机接口研究的连续追踪数据集 | 该数据集专注于在线连续追踪脑机接口任务,使用深度学习方法进行解码,不同于传统的离线数据分析 | NA | 促进复杂连续追踪范式下脑机接口解码算法的发展 | 脑电图(EEG)数据集及其在脑机接口中的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习(DL) | NA | 脑电图(EEG)数据 | 28名独特的人类受试者,共收集了约168小时的脑电图记录 |
97 | 2024-12-14 |
Rapid response to fast viral evolution using AlphaFold 3-assisted topological deep learning
2024-Nov-19, ArXiv
PMID:39606716
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研究论文 | 本文提出了一种基于AlphaFold 3辅助的多任务拓扑拉普拉斯(MT-TopLap)策略,用于快速应对病毒快速进化 | 结合了拓扑深度学习(TDL)和拓扑数据分析(TDA)模型,提取蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的拓扑和几何特征,增强了对病毒突变后结合自由能变化的预测能力 | 需要深度突变扫描(DMS)和三维蛋白质结构数据,且依赖于AlphaFold 3的预测结果 | 开发一种高效的计算方法,以快速应对SARS-CoV-2等传染性病毒的快速进化 | SARS-CoV-2的刺突蛋白受体结合域(RBD)与人类血管紧张素转换酶2(ACE2)复合物的突变和结合自由能变化 | 机器学习 | NA | 拓扑深度学习(TDL),拓扑数据分析(TDA) | 多任务拓扑拉普拉斯(MT-TopLap) | 蛋白质结构 | 四个实验的深度突变扫描(DMS)数据集 |
98 | 2024-12-14 |
Pan-Cancer Drug Sensitivity Prediction from Gene Expression using Deep Learning
2024-Nov-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.11.15.623715
PMID:39605429
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的生物信息学工具,用于预测癌症药物敏感性,并优先考虑小分子化合物和基因依赖性,以推动靶向治疗的发展 | 本文首次采用监督深度学习方法,结合基线癌细胞系基因表达和细胞系无关的扰动-响应共识签名来预测药物敏感性 | NA | 开发一种能够预测癌症药物敏感性的生物信息学工具,以推动靶向治疗的发展 | 癌症药物敏感性、小分子化合物和基因依赖性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习架构 | 基因表达数据 | 前列腺癌细胞系 |
99 | 2024-12-14 |
Investigation of scatter energy window width and count levels for deep learning-based attenuation map estimation in cardiac SPECT/CT imaging
2024-Nov-11, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad8b09
PMID:39447603
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研究论文 | 本研究探讨了在心脏SPECT/CT成像中,使用不同散射能量窗口宽度和计数水平对基于深度学习的衰减图估计的影响 | 首次全面分析了不同散射窗口对深度学习性能的影响,并评估了在低计数水平下深度学习的表现 | 研究仅限于心脏SPECT/CT成像,未探讨其他类型的医学成像 | 评估深度学习在心脏SPECT/CT成像中生成衰减图的效用 | 不同散射窗口宽度和计数水平对深度学习衰减图估计的影响 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | DL模型 | 图像 | 1517名受试者,其中386名用于测试,1131名用于训练和验证 |
100 | 2024-12-14 |
Using spatial video and deep learning for automated mapping of ground-level context in relief camps
2024-Nov-05, International journal of health geographics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s12942-024-00382-7
PMID:39501276
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研究论文 | 本文提出了一种基于空间视频和深度学习的解决方案,用于自动绘制救援营地的地面环境 | 首次提出使用空间视频和深度学习进行动态映射,并开发了空间过滤方法来提高定位精度 | 研究仅在刚果民主共和国的戈马地区进行,结果的普适性有待验证 | 开发一种自动化的方法来绘制救援营地的空间特征,以应对数据收集和可持续性方面的挑战 | 救援营地的空间特征和微环境变化 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 (CNN) | 卷积神经网络 (CNN) | 视频 | 来自刚果民主共和国戈马地区的空间视频数据集 |