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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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13581 | 2024-10-21 |
Computational modeling of tumor invasion from limited and diverse data in Glioblastoma
2024-Oct, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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研究论文 | 本文提出了一种使用生成对抗网络(TI-GAN)自动计算建模肿瘤周围受影响组织的方法 | 首次使用生成深度学习自动化建模肿瘤周围受影响组织,并提出TI-GAN模型 | NA | 研究肿瘤侵袭对周围组织的影响,并评估其预后价值 | 胶质母细胞瘤患者的肿瘤侵袭及其对周围组织的影响 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 生成对抗网络(GAN) | 生成对抗网络(TI-GAN) | 图像 | NA |
13582 | 2024-10-21 |
Main challenges on the curation of large scale datasets for pancreas segmentation using deep learning in multi-phase CT scans: Focus on cardinality, manual refinement, and annotation quality
2024-Oct, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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研究论文 | 研究探讨了在多相CT扫描中使用深度学习进行胰腺分割的大规模数据集的优化问题 | 提出了AIMS-1300数据集,并研究了不同训练样本数量对分割精度的影响 | 研究主要集中在特定数据集和模型上,未广泛验证其他数据集和模型的适用性 | 优化胰腺分割的准确性,并探讨数据集大小对分割性能的影响 | 胰腺分割在多相CT扫描中的应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | UNet | CT扫描图像 | 1300个CT扫描图像 |
13583 | 2024-10-21 |
Image-domain material decomposition for dual-energy CT using unsupervised learning with data-fidelity loss
2024-Sep, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17255
PMID:38865687
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研究论文 | 本文提出了一种基于无监督学习框架的双能CT图像域材料分解方法,通过数据保真度损失来实现噪声抑制 | 本文的创新点在于提出了一种无监督学习框架,结合生成对抗网络(GAN)架构,通过数据保真度损失来实现双能CT图像域材料分解,无需配对数据进行模型训练 | 本文未提及具体的局限性 | 开发一种无监督学习框架,通过数据测量一致性实现双能CT图像域材料分解 | 双能CT图像域材料分解中的噪声抑制 | 计算机视觉 | NA | 生成对抗网络(GAN) | 生成对抗网络(GAN) | 图像 | 头和肺部数字体模以及临床头和肺部患者研究 |
13584 | 2024-10-21 |
Diffeomorphic transformer-based abdomen MRI-CT deformable image registration
2024-Sep, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17235
PMID:38820286
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研究论文 | 本文提出了一种基于微分同胚变换器的腹部MRI-CT可变形图像配准方法 | 本文创新性地将Swin变换器集成到卷积神经网络中,用于变形特征提取,并假设微分同胚变形 | 本文未详细讨论该方法在其他疾病或器官上的适用性 | 开发一种新的深度学习模型,用于直接注册腹部MRI-CT图像的变形矢量场估计 | 腹部MRI-CT图像的变形矢量场估计 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) 和 Swin变换器 | 图像 | 50例肝脏病例 |
13585 | 2024-10-21 |
Three-Dimensional Gravity Inversion Based on Attention Feature Fusion
2024-Sep-01, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175697
PMID:39275607
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研究论文 | 本文提出了一种基于注意力特征融合机制的三维重力反演方法 | 引入注意力特征融合模块,避免了网络训练过程中的特征损失,提高了垂直分辨率和预测精度 | 未提及具体局限性 | 改进三维重力反演的垂直分辨率和抗噪能力 | 地下异常源的位置、形状和物理属性参数 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 (DL) | U-Net | 重力异常数据 | 未提及具体样本数量 |
13586 | 2024-10-21 |
A Study of Classroom Behavior Recognition Incorporating Super-Resolution and Target Detection
2024-Aug-30, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175640
PMID:39275552
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研究论文 | 本文提出了一种结合超分辨率和目标检测的学生课堂行为识别网络,以解决传统课堂观察评估中的图像清晰度不足、数据集复杂、多目标检测错误和角色交互复杂等问题 | 本文创新性地将SRGAN用于提高图像分辨率,优化特征提取并引入AKConv和LASK注意力机制增强多尺度特征识别,同时集成CBAM注意力机制以提升重要特征通道和空间区域的识别 | NA | 旨在通过结合超分辨率和目标检测技术,提高课堂行为识别的准确性和鲁棒性 | 学生课堂行为,包括举手、阅读、写作、玩手机、低头和趴在桌子上 | 计算机视觉 | NA | 超分辨率生成对抗网络(SRGAN)、YOLOv8s算法、AKConv、LASK注意力机制、CBAM注意力机制 | YOLOv8s | 图像 | NA |
13587 | 2024-10-21 |
Visual Navigation of Caged Chicken Coop Inspection Robot Based on Road Features
2024-Aug-29, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani14172515
PMID:39272300
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研究论文 | 本文提出了一种基于道路特征的笼养鸡舍巡检机器人视觉导航系统 | 提出了新的灰度因子(4B-3R-2G)用于快速准确的道路提取,并基于道路边界特征提出了导航线拟合算法 | NA | 提高笼养鸡舍巡检机器人的导航速度和精度 | 笼养鸡舍巡检机器人 | 计算机视觉 | NA | 视觉导航 | NA | 图像 | NA |
13588 | 2024-10-21 |
FedAvg-P: Performance-Based Hierarchical Federated Learning-Based Anomaly Detection System Aggregation Strategy for Advanced Metering Infrastructure
2024-Aug-24, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175492
PMID:39275403
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研究论文 | 本文提出了一种基于性能的分层联邦学习异常检测系统聚合策略FedAvg-P,用于高级计量基础设施(AMI) | 开发了一种新的聚合策略FedAvg-P,以提高全局性能,并提出了一种点对点架构以防止单点故障 | 联邦学习模型存在单点故障的风险,可能导致系统故障和性能下降 | 开发一种基于性能的分层联邦学习异常检测系统,以提高高级计量基础设施的安全性和可靠性 | 高级计量基础设施(AMI)及其数据安全 | 机器学习 | NA | 联邦学习 | 深度学习模型 | 数据 | 使用了CIC-IDS2017数据集进行实验 |
13589 | 2024-10-21 |
An Intrinsically Explainable Method to Decode P300 Waveforms from EEG Signal Plots Based on Convolutional Neural Networks
2024-Aug-20, Brain sciences
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/brainsci14080836
PMID:39199527
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研究论文 | 提出了一种基于卷积神经网络的内在可解释方法,用于从脑电图信号中解码P300波形 | 克服了深度学习技术的黑箱特性,通过将脑电图信号绘制为图像,使医生和技术人员能够直观解释和网络检测 | 仅在8名ALS患者的公共数据集上进行了验证 | 开发一种可解释的脑机接口技术,用于ALS患者的替代通信 | P300波形和脑电图信号 | 机器学习 | 肌萎缩侧索硬化症 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 8名ALS患者 |
13590 | 2024-10-21 |
Corun: Concurrent Inference and Continuous Training at the Edge for Cost-Efficient AI-Based Mobile Image Sensing
2024-Aug-14, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24165262
PMID:39204957
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研究论文 | 介绍了一种名为Corun的新框架,旨在边缘服务器上同时处理多个推理查询和持续模型再训练/微调,以提高推理吞吐量并保持推理精度 | 提出了Corun框架,能够在单个商品GPU上同时处理多个推理查询和持续模型再训练/微调,显著提高推理吞吐量并保持推理精度 | 推理查询的延迟和再训练周期的长度增加率较低 | 解决移动设备上深度学习资源不足导致的推理延迟和电池消耗问题,以及数据漂移导致的推理精度下降问题 | 移动设备上的图像传感应用,如图像分类、人脸识别和相机场景检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
13591 | 2024-10-21 |
Deep Learning-Assisted Automatic Diagnosis of Anterior Cruciate Ligament Tear in Knee Magnetic Resonance Images
2024-Aug-13, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography10080094
PMID:39195729
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习模型,用于膝关节磁共振图像中前交叉韧带撕裂的自动诊断 | 提出了一个包含双尺度数据增强模块、选择性组注意力模块和融合模块的深度学习模型,以提高诊断准确性和效率 | NA | 开发一种深度学习模型,用于提高膝关节磁共振图像中前交叉韧带撕裂的诊断准确性和效率 | 膝关节磁共振图像中的前交叉韧带撕裂 | 计算机视觉 | 运动损伤 | 深度学习 | SGNET | 图像 | 1250个膝关节MRI扫描 |
13592 | 2024-10-21 |
Short tandem repeat expansions in cortical layer-specific genes implicate in phenotypic severity and adaptability of autism spectrum disorder
2024-Jul, Psychiatry and clinical neurosciences
IF:5.0Q1
DOI:10.1111/pcn.13676
PMID:38751214
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研究论文 | 研究短串联重复序列(STR)在自闭症谱系障碍(ASD)中的作用及其与皮质层特异性基因的关系 | 首次在未充分研究的群体中展示了与ASD相关的STR扩展的证据 | NA | 研究STR扩展与ASD的遗传关联,并识别与ASD表型相关的风险位点 | 自闭症谱系障碍(ASD)及其相关基因 | 基因组学 | 自闭症谱系障碍 | 全基因组测序(WGS) | 深度学习 | 基因组数据 | 634个ASD家庭 |
13593 | 2024-10-21 |
Quantization avoids saddle points in distributed optimization
2024-Apr-23, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2319625121
PMID:38640343
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研究论文 | 本文研究了分布式非凸优化中的鞍点问题,并提出了一种利用量化技术避免鞍点的解决方案 | 提出了一种随机量化方案,能够有效逃离鞍点并确保收敛到二阶平稳点 | NA | 解决分布式非凸优化中的鞍点问题 | 分布式系统中的非凸优化问题 | 机器学习 | NA | 量化技术 | NA | 数据集 | 使用基准数据集进行实验 |
13594 | 2024-10-21 |
Added prognostic value of 3D deep learning-derived features from preoperative MRI for adult-type diffuse gliomas
2024-03-04, Neuro-oncology
IF:16.4Q1
DOI:10.1093/neuonc/noad202
PMID:37855826
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研究论文 | 研究了使用三维卷积神经网络从术前MRI中提取的空间特征对成人弥漫性胶质瘤的预后价值 | 提出了基于三维卷积神经网络的深度学习预后指数(DPI),并验证了其在独立于临床和分子遗传变量的预后价值 | 研究为回顾性多中心研究,数据集来自不同机构,可能存在数据异质性 | 探讨三维卷积神经网络从全脑MRI中提取的空间特征对成人弥漫性胶质瘤的预后价值 | 成人弥漫性胶质瘤患者 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 三维卷积神经网络 | 三维卷积神经网络 | 图像 | 1925名弥漫性胶质瘤患者 |
13595 | 2024-10-21 |
A novel dataset of date fruit for inspection and classification
2024-Feb, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2023.110026
PMID:38260861
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研究论文 | 本文介绍了一个新的用于日期水果检测和分类的数据集 | 提供了包含3004张预处理图像的日期水果数据集,分为四个品种和不同尺寸及质量等级 | 未提及 | 开发一个智能系统来分级和检测日期水果,以促进水果加工行业和农民的可持续发展 | 日期水果的分级和分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习算法 | VGG16, VGG19 | 图像 | 3004张预处理图像,分为四个品种和不同尺寸及质量等级 |
13596 | 2024-10-21 |
BDHusk: A comprehensive dataset of different husk species images as a component of cattle feed from different regions of Bangladesh
2024-Feb, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2023.110018
PMID:38260865
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研究论文 | 本文介绍了一个名为BDHusk的综合数据集,包含来自孟加拉国不同地区的八种不同种类的外壳图像,作为牛饲料的组成部分 | 该数据集包含2,400张原始图像和9,280张增强图像,为机器学习和深度学习模型提供了丰富的资源 | NA | 通过利用这一广泛的数据集和各种机器学习及深度学习技术,研究人员有望在农业、食品与营养科学、环境监测和计算机科学等领域取得显著进展 | 八种不同种类的外壳图像 | 计算机视觉 | NA | 机器学习和深度学习技术 | NA | 图像 | 2,400张原始图像和9,280张增强图像 |
13597 | 2024-10-21 |
Assessing generalisability of deep learning-based polyp detection and segmentation methods through a computer vision challenge
2024-01-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-52063-x
PMID:38263232
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研究论文 | 本文通过计算机视觉挑战评估深度学习在息肉检测和分割中的泛化能力 | 本文通过多中心和多人群数据集,评估了深度学习方法在不同数据集和临床环境中的泛化能力 | 研究主要集中在准确性上,而忽略了实时性能对临床应用的重要性 | 评估深度学习方法在息肉检测和分割中的泛化能力,并探讨其在临床应用中的实用性 | 息肉的检测和分割方法 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 来自六个不同结肠镜系统的多中心和多人群数据集 |
13598 | 2024-10-21 |
Multi-channel feature extraction for virtual histological staining of photon absorption remote sensing images
2024-01-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-52588-1
PMID:38263394
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的虚拟组织学染色框架,使用光子吸收遥感(PARS)图像进行多通道特征提取 | 提出了一种新的多通道cycleGAN模型,扩展了传统的cycleGAN框架,允许包含额外的特征 | NA | 提高组织学染色的准确性和速度,减少诊断延迟 | 人类皮肤和老鼠脑组织 | 数字病理学 | NA | 光子吸收遥感(PARS) | cycleGAN | 图像 | 人类皮肤和老鼠脑组织样本 |
13599 | 2024-10-21 |
Deep learning-based algorithm for the detection of idiopathic full thickness macular holes in spectral domain optical coherence tomography
2024-Jan-23, International journal of retina and vitreous
IF:1.9Q2
DOI:10.1186/s40942-024-00526-8
PMID:38263402
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研究论文 | 研究开发了一种基于深度学习的算法,用于在频域光学相干断层扫描(SD-OCT)中检测特发性全层黄斑裂孔(IFTMH) | 首次使用深度学习算法在SD-OCT B-扫描中准确检测IFTMH特征 | 算法在IFTMH严重程度阶段的概率评分与实际阶段之间的相关性较低 | 测试一种基于深度学习的算法,用于在SD-OCT B-扫描中识别IFTMH特征和严重程度阶段 | 特发性全层黄斑裂孔(IFTMH)和后玻璃体脱离(PVD)患者 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 频域光学相干断层扫描(SD-OCT) | 深度学习(DL) | 图像 | 601名受试者,包括299名IFTMH患者和302名PVD患者 |
13600 | 2024-10-21 |
Therapy-induced modulation of tumor vasculature and oxygenation in a murine glioblastoma model quantified by deep learning-based feature extraction
2024-01-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-52268-0
PMID:38263339
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研究论文 | 本文研究了在小鼠胶质母细胞瘤模型中,治疗诱导的肿瘤血管和氧合状态的调节,并通过基于深度学习的特征提取进行量化 | 本文提出了基于深度学习的分割和自动特征提取方法,用于量化整个肿瘤血管和氧合状态,并揭示了在抗血管生成治疗中血管正常化的主导作用 | 本文主要基于小鼠模型,结果的临床转化和适用性需要进一步验证 | 研究抗血管生成治疗对肿瘤血管和氧合状态的影响,并提供量化分析方法 | 小鼠胶质母细胞瘤模型中的肿瘤血管和氧合状态 | 数字病理学 | 脑癌 | 深度学习 | NA | 图像 | 使用Gli36细胞进行同种异体移植的小鼠模型 |