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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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9781 | 2024-12-28 |
Implementation of an automated deep learning-based quality assurance tool for vertebral body identification in radiotherapy planning
2025-Jan, The Lancet. Digital health
DOI:10.1016/S2589-7500(24)00266-8
PMID:39722249
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
9782 | 2024-12-28 |
Genetic improvement of low-lignin poplars: a new strategy based on molecular recognition, chemical reactions and empirical breeding
2025 Jan-Feb, Physiologia plantarum
IF:5.4Q1
DOI:10.1111/ppl.70011
PMID:39727026
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研究论文 | 本研究通过分子识别、化学反应和实证育种策略,探讨了低木质素杨树的遗传改良 | 结合深度学习筛选有利突变,为低木质素杨树的定向育种提供了新思路 | NA | 降低杨树中木质素含量,提高纸浆质量和工艺 | 杨树中的Caffeoyl-CoA-O methyltransferase (CCoAOMT)及其相关反应机制 | 机器学习 | NA | 深度卷积神经网络模型(DCNGP)、分子力学、Restrained Electrostatic Potential (RESP)、Independent Gradient Model (IGM) | CNN | 基因组数据 | NA |
9783 | 2024-12-28 |
Preictal period optimization for deep learning-based epileptic seizure prediction
2024-Dec-27, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad9ad0
PMID:39637549
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的癫痫发作预测方法,通过优化前发作期(OPP)来提高预测准确性 | 引入了新的度量方法来捕捉不同前发作期定义下的模型行为,并提出了一种以数据为中心的深度学习方法来确定最佳前发作期 | 跨患者和患者内部的预测时间异质性使得建立全局前发作期变得复杂 | 提高药物难治性癫痫患者的安全性和生活质量,通过准确预测癫痫发作 | 癫痫患者 | 机器学习 | 癫痫 | 深度学习 | CNN-Transformer | EEG信号 | 使用公开的CHB-MIT数据集 |
9784 | 2024-12-28 |
Three-dimensional single-cell transcriptome imaging of thick tissues
2024-Dec-27, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.90029
PMID:39727221
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研究论文 | 本文介绍了一种用于厚组织三维单细胞转录组成像的MERFISH方法 | 首次将MERFISH技术应用于厚度达200 µm的厚组织样本,并结合共聚焦显微镜和深度学习提高成像速度和质量 | 目前仅在小鼠脑组织切片上进行了验证,尚未在其他组织或物种中广泛应用 | 开发一种能够在厚组织中进行三维单细胞转录组成像的技术 | 小鼠脑组织切片 | 空间基因组学 | NA | MERFISH, 共聚焦显微镜, 深度学习 | 深度学习 | 图像 | 小鼠脑组织切片,厚度达200 µm |
9785 | 2024-12-28 |
Validation of a rapid algorithm for repeated intensity modulated radiation therapy dose calculations
2024-Dec-26, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ad9f6a
PMID:39681005
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研究论文 | 本文验证了一种用于快速重复计算调强放射治疗(IMRT)剂量的算法的可行性 | 提出了一种不依赖深度学习模型的快速IMRT剂量计算算法,具有竞争性的速度和准确性 | 算法仅在特定设备(Elekta Unity MR-Linac)上进行了验证,未在其他设备上测试 | 验证一种快速重复计算IMRT剂量的算法的可行性 | 前列腺和肺癌的IMRT计划 | 放射治疗 | 前列腺癌, 肺癌 | IMRT | NA | 放射治疗计划数据 | 91例前列腺IMRT计划和20例肺癌IMRT计划 |
9786 | 2024-12-28 |
Development of a low-dose strategy for propagation-based imaging helical computed tomography (PBI-HCT): high image quality and reduced radiation dose
2024-Dec-26, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ad9f66
PMID:39681007
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研究论文 | 本研究开发了一种低剂量策略,用于螺旋采集模式的传播成像计算机断层扫描(PBI-HCT),以提高图像质量并减少辐射剂量 | 将Sparse2Noise(一种深度学习方法)与PBI-HCT成像策略性地结合,以减少辐射剂量而不影响图像质量 | 研究主要关注低密度材料的成像,尚未在更广泛的生物医学应用中验证 | 开发一种低剂量策略,用于PBI-HCT成像,以减少辐射剂量并保持高图像质量 | 低密度材料的成像 | 医学影像 | NA | 螺旋采集模式的传播成像计算机断层扫描(PBI-HCT) | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | NA |
9787 | 2024-12-28 |
Diagnosis of intracranial aneurysms by computed tomography angiography using deep learning-based detection and segmentation
2024-Dec-26, Journal of neurointerventional surgery
IF:4.5Q1
DOI:10.1136/jnis-2023-021022
PMID:38238009
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研究论文 | 本文评估了一种名为VA-Unet的深度学习算法,用于高效检测和分割颅内动脉瘤 | 提出了一种新的深度学习算法VA-Unet,用于颅内动脉瘤的检测和分割 | VA-Unet的检测召回率、假阳性率和分割准确性受到多种临床因素的影响,如动脉瘤大小、分叉动脉瘤以及动脉狭窄和蛛网膜下腔出血的存在 | 评估VA-Unet算法在头部CT血管造影图像中检测和分割颅内动脉瘤的效果 | 颅内动脉瘤 | 计算机视觉 | 颅内动脉瘤 | CT血管造影 | VA-Unet | 图像 | 3190例CTA扫描,包含4124个颅内动脉瘤 |
9788 | 2024-12-28 |
Multimodal Flexible Sensor for the Detection of Pressing-Bending-Twisting Mechanical Deformations
2024-Dec-26, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c13941
PMID:39723727
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研究论文 | 本文介绍了一种新型的多模态柔性传感器,能够检测按压、弯曲、扭转等多种机械变形 | 该传感器结合了光电、离子液体和导电织物三种传感单元,能够在极小空间内实现多达八种机械变形的检测,并采用基于Transformer的深度学习方法进行多模态信号的精确解耦 | NA | 开发一种能够检测多种机械变形的柔性传感器,以应用于智能穿戴和人机交互等领域 | 柔性传感器 | 传感器技术 | NA | 光电传感、离子液体传感、导电织物传感 | Transformer | 机械变形信号 | NA |
9789 | 2024-12-28 |
Video-Based Lifting Action Recognition Using Rank-Altered Kinematic Feature Pairs
2024-Dec-26, Human factors
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/00187208241309748
PMID:39723832
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研究论文 | 本文提出了一种基于视频的举重动作识别方法,通过使用等级改变的运动学特征对来识别举重动作并计数 | 提出了一种基于等级改变的运动学特征对的方法,能够在硬件资源有限的系统上实现实时监控 | 未提及具体的数据集规模或多样性,可能影响模型的泛化能力 | 识别举重动作并计数,以实现对举重任务的实时监控 | 视频中的举重动作 | 计算机视觉 | NA | BlazePose姿态估计模型 | 集成分类器 | 视频 | NA |
9790 | 2024-12-28 |
ConoDL: a deep learning framework for rapid generation and prediction of conotoxins
2024-Dec-26, Journal of computer-aided molecular design
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s10822-024-00582-0
PMID:39724258
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研究论文 | 本文提出了ConoDL框架,用于快速生成和预测芋螺毒素,包括端到端的生成模型ConoGen和预测模型ConoPred | ConoDL框架通过迁移学习和大型语言模型(LLM)解决了芋螺毒素生成中的挑战,并生成了具有新型半胱氨酸支架的人工芋螺毒素 | 芋螺毒素的有限数据和复杂结构限制了深度学习模型在芋螺毒素生成中的应用 | 开发一种新的方法来探索芋螺毒素的分子空间,并发现具有药理活性的变体 | 芋螺毒素 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 大型语言模型(LLM) | 序列数据 | NA |
9791 | 2024-12-28 |
Deep learning-based metabolomics data study of prostate cancer
2024-Dec-26, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-024-06016-w
PMID:39725937
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研究论文 | 本文提出了一种结合transformer和卷积神经网络的混合模型TransConvNet,用于前列腺癌代谢组学数据的分类 | 提出了一种新的混合模型TransConvNet,结合了transformer和卷积神经网络,并引入了1D卷积层和门控机制来动态调整注意力权重 | 代谢组学数据具有高维度、噪声、变异性和小样本量的特点,这给分类带来了挑战 | 研究前列腺癌的早期诊断、治疗和预后 | 前列腺癌代谢组学数据 | 机器学习 | 前列腺癌 | 代谢组学 | TransConvNet, MI-RF | 代谢组学数据 | NA |
9792 | 2024-12-28 |
[AcidBasePred: a protein acid-base tolerance prediction platform based on deep learning]
2024-Dec-25, Sheng wu gong cheng xue bao = Chinese journal of biotechnology
DOI:10.13345/j.cjb.240255
PMID:39722525
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研究论文 | 本文介绍了一个基于深度学习的蛋白质酸碱耐受性预测平台AcidBasePred | 使用ESM-2蛋白质语言模型对高pH和低pH环境下的蛋白质序列进行编码,并构建了一个深度学习模型来识别蛋白质的酸碱耐受性,准确率显著高于其他方法 | 未提及模型的泛化能力及在不同数据集上的表现 | 阐明酶在极端pH环境下的适应机制,促进酶在工业中的应用 | 分泌型微生物蛋白质 | 机器学习 | NA | 深度学习 | ESM-2蛋白质语言模型 | 蛋白质序列 | 47,725个高pH蛋白质序列和66,079个低pH蛋白质序列 |
9793 | 2024-12-28 |
Radiomics and deep learning models for glioblastoma treatment outcome prediction based on tumor invasion modeling
2024-Dec-25, 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.2024.104881
PMID:39724784
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研究论文 | 本研究探讨了基于生物物理引导的方法在胶质母细胞瘤治疗结果预测中的可行性,特别是对总体生存时间的影响 | 结合生物物理模型、放射组学和深度学习模型,提出了一种新的方法来预测胶质母细胞瘤的治疗结果 | 需要进一步的临床研究来验证其临床效果 | 评估生物物理引导方法在胶质母细胞瘤临床靶区(CTV)划定中的可行性及其对治疗结果的影响 | 胶质母细胞瘤患者 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤 | 反应-扩散模型、放射组学、深度学习 | 深度学习模型 | T1-MRI图像 | 126名受试者用于模型开发,62名独立受试者用于测试 |
9794 | 2024-12-28 |
Multimodal data-based human motion intention prediction using adaptive hybrid deep learning network for movement challenged person
2024-12-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-82624-z
PMID:39719464
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研究论文 | 本文提出了一种基于多模态数据的自适应混合深度学习网络,用于预测行动不便者的运动意图 | 提出了一种自适应混合网络(AHN),结合了自适应混合卷积神经网络(AH-CNN)与长短期记忆网络(LSTM),并优化了参数以提高预测效果 | 未提及具体的数据集规模或实验的局限性 | 开发一种有效的运动意图预测系统,以辅助老年人和残疾人的康复 | 老年人和行动不便者的运动意图 | 机器学习 | 老年疾病 | EEG/EMG信号处理,传感器数据采集 | AH-CNN-LSTM, AH-CNN-Res-LSTM | 多模态数据(EEG/EMG信号,传感器数据) | NA |
9795 | 2024-12-28 |
An enhanced classification system of various rice plant diseases based on multi-level handcrafted feature extraction technique
2024-12-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-81143-1
PMID:39715807
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研究论文 | 本文提出了一种基于多级手工特征提取技术的增强型水稻病害分类系统 | 通过融合颜色纹理特征(使用LBP)和颜色特征(使用CC),提出了一种新的水稻病害检测与分类系统 | 未提及具体局限性 | 自动检测和分类水稻病害 | 水稻叶片病害图像 | 计算机视觉 | 水稻病害 | 多级多通道局部二值模式(MCLBP),颜色相关图(CC) | 支持向量机(SVM) | 图像 | 三个基准数据集,包含六类病害:稻瘟病(BL)、白叶枯病(BLB)、褐斑病(BS)、东格鲁病(TU)、纹枯病(SB)和叶黑粉病(LS) |
9796 | 2024-12-28 |
Edge Artificial Intelligence Device in Real-Time Endoscopy for Classification of Gastric Neoplasms: Development and Validation Study
2024-Dec-22, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics9120783
PMID:39727787
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于边缘计算设备的深度学习内镜图像分类模型,用于实时分类胃肿瘤 | 将AI从集中式模型发展为去中心化的边缘计算设备,用于实时内镜检查中的胃肿瘤分类 | NA | 开发并验证一种基于边缘计算设备的深度学习模型,用于自动分类胃肿瘤的各个阶段 | 胃肿瘤的内镜图像 | 数字病理学 | 胃癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 15,910张内镜图像 |
9797 | 2024-12-28 |
Opportunities and Challenges of Chatbots in Ophthalmology: A Narrative Review
2024-Dec-21, Journal of personalized medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jpm14121165
PMID:39728077
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综述 | 本文评估了聊天机器人在眼科研究中的机遇与挑战 | 探讨了基于自然语言处理(NLP)的聊天机器人在眼科中的应用,特别是在处理多项选择题和开放式问题方面的潜力 | 伦理问题、保密性、医生责任和患者隐私问题仍然是主要挑战 | 评估聊天机器人在眼科研究中的整合机遇与挑战 | 眼科研究和临床应用 | 自然语言处理 | 眼科疾病 | 自然语言处理(NLP) | 基于AI的大型语言模型(LLMs) | 文本 | NA |
9798 | 2024-12-28 |
Exploring Schizophrenia Classification Through Multimodal MRI and Deep Graph Neural Networks: Unveiling Brain Region-Specific Weight Discrepancies and Their Association With Cell-Type Specific Transcriptomic Features
2024-12-20, Schizophrenia bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1093/schbul/sbae069
PMID:38754993
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研究论文 | 本文探讨了通过多模态MRI和深度图神经网络进行精神分裂症分类,揭示了脑区特异性权重差异及其与细胞类型特异性转录组特征的关联 | 使用图卷积深度学习技术将MRI数据表示为图,结合多模态数据提升分类效果,并通过Grad-CAM确保可解释性 | 研究样本来自7家医院,可能存在样本选择偏差 | 提高精神分裂症的诊断准确性,提供客观的参考和生物标志物 | 683名精神分裂症患者和606名健康对照者 | 数字病理学 | 精神分裂症 | MRI, 图卷积 | 图注意力网络 | MRI图像 | 683名患者和606名健康对照者 |
9799 | 2024-12-28 |
Balancing the Functionality and Biocompatibility of Materials with a Deep-Learning-Based Inverse Design Framework
2024-Dec-20, Environment & health (Washington, D.C.)
DOI:10.1021/envhealth.4c00088
PMID:39722843
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的逆向设计框架,用于设计具有功能性和生物相容性的分子 | 该框架结合了两个预测模型和一个生成模型,能够从虚拟化学空间中筛选出具有特定功能和安全性的分子 | NA | 解决分子设计中功能性与生物相容性平衡的问题 | 分子设计,特别是离子液体(ILs) | 机器学习 | NA | 深度学习 | 预测模型和生成模型 | 化学数据 | NA |
9800 | 2024-12-28 |
Feasibility of Mental Health Triage Call Priority Prediction Using Machine Learning
2024-Dec-20, Nursing reports (Pavia, Italy)
DOI:10.3390/nursrep14040303
PMID:39728664
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研究论文 | 本研究探讨了使用机器学习从呼叫者语音特征中预测心理健康热线呼叫优先级的可行性 | 通过机器学习从语音特征而非对话内容中预测呼叫优先级,提供了一种新的心理健康热线呼叫评估方法 | 研究样本量较小,仅包含459条呼叫记录,可能影响模型的泛化能力 | 提高心理健康热线呼叫的效率和响应速度,准确识别高优先级呼叫者 | 心理健康热线的呼叫者 | 机器学习 | 心理健康 | 深度学习神经网络 | 深度学习神经网络 | 音频 | 459条心理健康热线呼叫记录 |