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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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19201 | 2024-08-21 |
SpanSeq: similarity-based sequence data splitting method for improved development and assessment of deep learning projects
2024-Sep, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqae106
PMID:39157582
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SpanSeq的基于相似性的序列数据分割方法,用于改进深度学习项目的开发和评估 | SpanSeq方法能够避免数据集之间的数据泄露,适用于大多数生物序列(基因、蛋白质和基因组) | NA | 探索深度学习模型在计算生物学中的应用,并改进数据分割方法以提高模型评估的准确性 | 深度学习模型在生物信息学中的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 序列数据 | NA |
19202 | 2024-08-21 |
BIDSAlign: a library for automatic merging and preprocessing of multiple EEG repositories
2024-Aug-20, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad6a8c
PMID:39094617
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研究论文 | 本研究通过引入一个标准化库BIDSAlign,旨在解决电生理数据分析中与数据驱动相关的挑战,该库能高效处理和合并来自不同来源的异构EEG数据集到一个通用标准模板中 | BIDSAlign库能够处理BIDS和非BIDS数据集,通过定义一个通用管道和指定的通道模板来统一不同设置下获取的EEG记录,并提供了一系列可视化功能和一个用户友好的图形用户界面 | NA | 创建一个环境,允许预处理公共数据集,以便为深度学习架构的有效训练提供数据 | EEG数据集 | 神经科学 | NA | 电生理数据分析 | 深度学习 | EEG数据 | 多个公共数据集 |
19203 | 2024-08-21 |
Predicting Emission Spectra of Heteroleptic Iridium Complexes Using Artificial Chemical Intelligence
2024-Aug-19, Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry
IF:2.3Q2
DOI:10.1002/cphc.202400176
PMID:38752882
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研究论文 | 本文报道了一种基于深度学习的方法,用于精确预测磷光异配位[Ir( )( )]配合物的发射光谱 | 该方法利用图神经网络和其他化学特征,能够超越传统DFT和相关波函数方法的准确性,并对不完美的训练光谱具有鲁棒性 | NA | 旨在快速发现新型Ir(III)染料,用于有机发光二极管和太阳能燃料电池等应用 | 磷光异配位[Ir( )( )]配合物的发射光谱 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图神经网络 | 实验数据 | NA |
19204 | 2024-08-21 |
Enhancing dental interns' proficiency in operating electronic facebows through scenario-training-based deep learning method
2024-Aug-19, Journal of dental education
IF:1.4Q3
DOI:10.1002/jdd.13696
PMID:39160763
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
19205 | 2024-08-21 |
An efficient colorectal cancer detection network using atrous convolution with coordinate attention transformer and histopathological images
2024-08-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70117-y
PMID:39154091
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研究论文 | 本研究提出了一种结合坐标注意力变换器和空洞卷积的新型结直肠癌检测网络(CCDNet),用于提高组织病理学图像中癌症分类和肿瘤定位的准确性 | 引入了一种新的空洞卷积与坐标注意力变换器(AConvCAT),结合了两种网络的优势,通过捕捉局部和全局信息来分类不同尺度的结直肠组织 | NA | 提高结直肠癌在组织病理学图像中的检测准确性 | 结直肠癌的组织病理学图像 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 空洞卷积 | CNN | 图像 | 使用了结直肠组织病理学图像和NCT-CRC-HE-100K数据集 |
19206 | 2024-08-21 |
Application of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of Kawasaki disease
2024-Aug-16, World journal of clinical cases
IF:1.0Q3
DOI:10.12998/wjcc.v12.i23.5304
PMID:39156094
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评论 | 本文评论了人工智能在川崎病诊断和治疗中的应用潜力和局限性 | 探讨了机器学习、基因信号计算工具箱和深度学习在川崎病诊断中的创新应用 | 强调了提高AI决策准确性、保护患者个人信息和明确AI决策责任的重要性 | 探讨人工智能在川崎病诊断和治疗中的应用 | 川崎病的诊断和治疗 | 机器学习 | 川崎病 | 机器学习 (ML), 深度学习 (DL) | NA | 医学数据 | NA |
19207 | 2024-08-21 |
Prediction of non-muscle invasive bladder cancer recurrence using deep learning of pathology image
2024-08-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-66870-9
PMID:39147803
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研究论文 | 本研究旨在构建基于深度学习的病理图像分析模型,用于预测非肌肉浸润性膀胱癌(NMIBC)的早期复发 | 本研究通过两阶段的补丁级预测和全切片级预测,构建了一个病理图像分析模型,并进行了迁移学习,以提高模型的泛化能力 | NA | 开发一种基于深度学习的病理图像分析模型,用于预测非肌肉浸润性膀胱癌的早期复发 | 非肌肉浸润性膀胱癌(NMIBC)患者的病理图像 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | 训练集包含147名患者,测试集包含63名患者 |
19208 | 2024-08-21 |
Empowering vertical farming through IoT and AI-Driven technologies: A comprehensive review
2024-Aug-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e34998
PMID:39157372
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综述 | 本文全面分析了机器学习和物联网技术在垂直农业系统中的应用 | 通过集成人工智能和物联网技术,解决了垂直农业中多指标监测、营养建议和植物诊断系统的难题 | 文章未明确提及具体的局限性 | 探讨如何利用现代技术提高垂直农业的效率和产量 | 垂直农业系统中的疾病检测、作物产量预测、营养和灌溉控制管理 | 计算机视觉 | NA | 机器学习(ML)、深度学习(DL)、物联网(IoT)、图像处理 | NA | 图像 | NA |
19209 | 2024-08-21 |
Hybridizing mechanistic modeling and deep learning for personalized survival prediction after immune checkpoint inhibitor immunotherapy
2024-Aug-14, NPJ systems biology and applications
IF:3.5Q1
DOI:10.1038/s41540-024-00415-8
PMID:39143136
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研究论文 | 本研究结合预测性机制建模和深度学习方法,预测个体患者在接受免疫检查点抑制剂(ICI)免疫治疗后的生存概率 | 提出了一种混合方法,结合了可从机制模型计算的测量值和易于测量的患者特征,提高了预测准确性 | NA | 旨在提高个体患者在接受ICI免疫治疗后的生存预测准确性 | 个体患者的生存概率 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习时间-事件预测模型 | 混合机制+临床数据 | 93名患者 |
19210 | 2024-08-21 |
Deep learning-assisted multispectral imaging for early screening of skin diseases
2024-Aug, Photodiagnosis and photodynamic therapy
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.pdpdt.2024.104292
PMID:39069204
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研究论文 | 本研究介绍了一种基于多光谱成像(MSI)的方法,用于早期筛查和检测皮肤表面病变 | 该方法通过捕获多波长图像数据,能够检测组织中的细微光谱变化,显著增强对各种皮肤状况的区分 | NA | 旨在引入一种基于多光谱成像的方法,用于早期筛查和检测皮肤表面病变 | 皮肤表面病变,包括黑色素细胞痣、疣、脂溢性角化病和牛皮癣 | 计算机视觉 | 皮肤疾病 | 多光谱成像 | 一维卷积神经网络 | 图像 | NA |
19211 | 2024-08-21 |
Optical imaging for diabetic retinopathy diagnosis and detection using ensemble models
2024-Aug, Photodiagnosis and photodynamic therapy
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.pdpdt.2024.104259
PMID:38944405
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研究论文 | 本文利用基于卷积神经网络(CNN)的模型和集成学习方法,通过光学成像技术诊断和检测糖尿病视网膜病变(DR) | 提出了一种结合多种深度学习模型(如VGG19、Resnet50和InceptionV3)的集成方法,以提高糖尿病视网膜病变的检测性能和鲁棒性 | NA | 开发一种新的方法来早期诊断糖尿病视网膜病变 | 糖尿病视网膜病变 | 计算机视觉 | 糖尿病 | 卷积神经网络(CNN) | 集成模型 | 图像 | 使用公开的视网膜图像数据集进行评估 |
19212 | 2024-08-21 |
Prediction of the short-term efficacy and recurrence of photodynamic therapy in the treatment of oral leukoplakia based on deep learning
2024-Aug, Photodiagnosis and photodynamic therapy
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.pdpdt.2024.104236
PMID:38851310
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研究论文 | 本研究构建了一个基于深度学习的模型,用于预测氨基酮戊酸光动力疗法(ALA-PDT)治疗口腔白斑(OLK)的短期疗效和复发情况 | 本研究通过结合临床变量和深度学习自动编码器提取的病理切片特征,提高了预测模型的性能 | 基于临床病理特征的预测模型对短期疗效有很好的预测效果,但对复发的预测效果有限 | 预测ALA-PDT治疗OLK的短期疗效和复发情况 | 口腔白斑(OLK)患者接受ALA-PDT治疗后的短期疗效和复发情况 | 机器学习 | 口腔疾病 | 深度学习 | 自动编码器 | 图像 | 未明确提及具体样本数量 |
19213 | 2024-08-21 |
Optical Coherence Tomography Versus Optic Disc Photo Assessment in Glaucoma Screening
2024-Aug-01, Journal of glaucoma
IF:2.0Q2
DOI:10.1097/IJG.0000000000002392
PMID:38546240
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综述 | 本文综述了光学相干断层扫描(OCT)和视盘摄影在青光眼筛查中的优势和局限 | 引入人工智能(AI)和深度学习模型以提高视盘摄影的诊断准确性,通过自动化检测青光眼性视神经病变和减少主观性 | OCT成本较高且便携性较差,而视盘摄影受限于主观解读和评分可靠性;AI模型的有效性依赖于训练数据的质量 | 探讨OCT和视盘摄影在青光眼筛查中的应用,并评估AI技术整合的可能性 | 光学相干断层扫描(OCT)和视盘摄影技术 | NA | 青光眼 | 光学相干断层扫描(OCT) | 深度学习模型 | 图像 | NA |
19214 | 2024-08-21 |
Barriers and Potential Solutions to Glaucoma Screening in the Developing World: A Review
2024-Aug-01, Journal of glaucoma
IF:2.0Q2
DOI:10.1097/IJG.0000000000002404
PMID:38625838
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综述 | 本文综述了发展中国家青光眼筛查的障碍及潜在解决方案 | 提出了利用人工智能和深度学习技术来建立有效的青光眼筛查程序 | NA | 探讨发展中国家青光眼筛查的障碍并提出解决方案 | 青光眼筛查的障碍和促进因素 | NA | 青光眼 | 人工智能 (AI), 深度学习 (DL) | NA | NA | NA |
19215 | 2024-08-21 |
A novel groundnut leaf dataset for detection and classification of groundnut leaf diseases
2024-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110763
PMID:39156669
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研究论文 | 本研究提供了一个新的花生叶部疾病检测与分类数据集,包含1720张在实际种植田中拍摄的健康和病害花生叶图像 | 该研究首次提供了一个专门针对花生叶部疾病的数据集,用于训练和评估深度学习模型 | NA | 旨在促进开发先进的深度学习方法,帮助农民准确识别花生叶部疾病,提高产量 | 花生叶部疾病 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | 1720张花生叶图像 |
19216 | 2024-08-21 |
An annotated image dataset of pests on different coloured sticky traps acquired with different imaging devices
2024-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110741
PMID:39156668
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research paper | 本文介绍了一个新的图像数据集,该数据集包含两种常见储粮害虫(赤拟谷盗和米象)在不同颜色粘虫板上的图像,使用三种不同设备(DSLR、网络摄像头和智能手机)拍摄 | 首次提供了一个包含不同颜色粘虫板和不同成像设备拍摄的害虫图像数据集,用于计算机视觉和深度学习算法的研究 | NA | 研究计算机视觉和机器学习在自动识别和计数粘虫板上害虫的应用 | 赤拟谷盗和米象 | computer vision | NA | NA | deep learning | image | 包含两种害虫在四种颜色粘虫板上的图像,使用三种不同设备拍摄,并分为训练、验证和测试部分 |
19217 | 2024-08-21 |
The artificial intelligence in autopsy and crime scene analysis
2024 Jul-Aug, La Clinica terapeutica
DOI:10.7417/CT.2024.5114
PMID:39101424
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综述 | 本文综述了人工智能技术在法医学领域中的应用,特别是在尸检和犯罪现场分析中的应用 | 人工智能技术如机器学习、深度学习、机器人技术和人工神经网络被应用于法医学领域,提高了尸检的精确性和效率 | 尽管人工智能在尸检中的应用提高了效率和准确性,但其集成需要谨慎平衡技术进步和伦理责任,以确保法医实践的信任和完整性 | 探讨人工智能在法医学中的应用,特别是在尸检和犯罪现场分析中的应用 | 分析人工智能在法医学和尸检领域的应用 | 人工智能 | NA | 机器学习, 深度学习, 机器人技术, 人工神经网络 | NA | NA | NA |
19218 | 2024-08-21 |
DeepRisk: A deep learning approach for genome-wide assessment of common disease risk
2024-Jul, Fundamental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.fmre.2024.02.015
PMID:39156563
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的DeepRisk方法,用于评估常见疾病的遗传风险 | DeepRisk方法通过深度学习模型捕捉单核苷酸多态性(SNPs)之间的复杂非线性关联,改进了传统的多基因风险评分方法 | NA | 开发一种更有效的方法来评估常见疾病的遗传风险 | 常见疾病如阿尔茨海默病、炎症性肠病、2型糖尿病和乳腺癌 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 基因型数据 | NA |
19219 | 2024-08-21 |
A review of deep learning methods for ligand based drug virtual screening
2024-Jul, Fundamental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.fmre.2024.02.011
PMID:39156568
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综述 | 本文综述了深度学习方法在基于配体的药物虚拟筛选中的应用 | 探讨了如何总结现有的深度学习在药物虚拟筛选中的应用,选择不同模型解决不同的药物筛选问题,并进一步提高深度学习在药物虚拟筛选中的能力 | 未具体提及 | 旨在总结和分析深度学习方法在药物虚拟筛选中的应用,并探讨未来的挑战和方向 | 深度学习模型在药物虚拟筛选中的性能 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, LSTM, GAN等 | 数据集 | 构建了不同大小的数据集来评估深度学习模型在大规模配体虚拟筛选中的性能 |
19220 | 2024-08-21 |
Machine learning for the identification of phase transitions in interacting agent-based systems: A Desai-Zwanzig example
2024-Jul, Physical review. E
DOI:10.1103/PhysRevE.110.014121
PMID:39160966
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研究论文 | 本文提出了一种数据驱动的框架,用于在Desai-Zwanzig模型中识别相变,使用比传统封闭形式模型更少的变量 | 使用扩散映射算法识别数据驱动的潜变量集,并利用深度学习框架进行数据驱动坐标的共形重参数化 | NA | 研究基于代理的模型中的相变和噪声诱导过渡 | Desai-Zwanzig模型 | 机器学习 | NA | 扩散映射算法 | 残差神经网络 | 数据驱动坐标 | NA |