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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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19261 | 2024-08-30 |
A Deep Learning Framework for Analysis of the Eustachian Tube and the Internal Carotid Artery
2024-Sep, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery
DOI:10.1002/ohn.789
PMID:38686594
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研究论文 | 本文介绍了一种深度学习框架,用于从CT扫描中自动分割咽鼓管和颈内动脉,并计算两者之间的距离 | 这是首个端到端的深度学习管道,用于自动分割咽鼓管和颈内动脉,并分析这些结构之间的距离 | NA | 开发一种深度学习管道,自动分割咽鼓管和颈内动脉,并利用这些分割结果计算结构间的距离 | 咽鼓管和颈内动脉 | 计算机视觉 | NA | CT扫描 | nnU-Net | 3D模型 | 30个CT扫描,60对咽鼓管和颈内动脉 |
19262 | 2024-08-30 |
Recent advances in artificial intelligent strategies for tissue engineering and regenerative medicine
2024-Sep, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)
IF:2.0Q3
DOI:10.1111/srt.70016
PMID:39189880
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综述 | 本文综述了人工智能策略在组织工程和再生医学领域的最新进展 | 结合组织工程和人工智能,创造了一种新的生物医学技术进步,特别是在深度学习方面,提供了改善科学理解和临床结果的机会 | NA | 探讨人工智能在组织工程和再生医学中的应用潜力 | 组织工程和再生医学中的支架、细胞、组织和器官的设计、制造和评估 | 机器学习 | NA | 人工智能 | 深度学习 | NA | NA |
19263 | 2024-08-30 |
PRONTO-TK: a user-friendly PROtein Neural neTwOrk tool-kit for accessible protein function prediction
2024-Sep, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqae112
PMID:39193069
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研究论文 | 本文介绍了一个名为PRONTO-TK的用户友好型蛋白质神经网络工具包,用于实现基于神经网络的复杂蛋白质功能预测工作流程的普及 | PRONTO-TK提供了一个图形用户界面,使即使编程经验有限的研究人员也能利用最先进的深度学习架构进行蛋白质功能注释 | NA | 旨在普及基于神经网络的蛋白质功能预测工具,使更多研究人员能够使用 | 蛋白质功能预测工具PRONTO-TK | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 蛋白质数据 | NA |
19264 | 2024-08-30 |
Multi-modal deep learning enables efficient and accurate annotation of enzymatic active sites
2024-Aug-27, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51511-6
PMID:39187482
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研究论文 | 本文介绍了一种名为EasIFA的酶活性位点注释算法,该算法通过融合蛋白质语言模型和3D结构编码器的潜在酶表示,并利用多模态交叉注意力框架将蛋白质级信息与酶反应知识对齐,以提高注释效率和准确性。 | EasIFA算法通过多模态深度学习技术,实现了对酶活性位点的高效且准确的注释,显著提高了速度和准确性,超越了现有的基于PSSM特征的深度学习注释方法和其他经验规则算法。 | NA | 开发一种新的酶活性位点注释算法,以提高注释速度和准确性,适用于大规模实际应用。 | 酶活性位点的注释 | 机器学习 | NA | 多模态深度学习 | 多模态交叉注意力框架 | 蛋白质结构数据 | NA |
19265 | 2024-08-30 |
Automated peripheral nerve segmentation for MR-neurography
2024-Aug-26, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-024-00503-8
PMID:39186183
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研究论文 | 本研究应用神经网络自动分割外周神经,以提高磁共振神经成像(MRN)的诊断效率 | 采用深度学习模型进行外周神经的自动分割,提高了分割的准确性和效率 | 模型在独立测试集上的表现略有下降,未来工作需扩展训练数据并包括外周神经病变患者 | 开发一种自动化的外周神经分割模型,以支持MRN检查的常规阅读 | 外周神经及其近端分支 | 计算机视觉 | NA | 神经网络 | 神经分割网络 | 图像 | 训练集包含35名健康个体的70个MRN扫描,测试集包含60名健康个体的MRN扫描 |
19266 | 2024-08-30 |
CT-based multimodal deep learning for non-invasive overall survival prediction in advanced hepatocellular carcinoma patients treated with immunotherapy
2024-Aug-26, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-024-01784-8
PMID:39186192
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研究论文 | 本研究开发了一种结合CT扫描和临床信息的深度学习模型,用于预测接受免疫治疗的晚期肝细胞癌患者的总生存期 | 本研究首次提出了一种结合CT扫描和临床变量的多模态深度学习模型,用于预测晚期肝细胞癌患者的总生存期,并展示了其相对于传统RECIST标准的优越性 | 本研究为回顾性研究,样本来自多国52个中心,可能存在选择偏倚 | 开发一种深度学习模型,结合CT扫描和临床信息,预测晚期肝细胞癌患者的总生存期 | 接受免疫治疗的晚期肝细胞癌患者 | 机器学习 | 肝细胞癌 | 卷积-循环神经网络(CRNN) | CRNN | 图像和临床数据 | 207名患者(平均年龄61岁,180名男性) |
19267 | 2024-08-30 |
Correction of thermal airflow distortion in warpage measurements of microelectronic packaging structures via deep learning-based digital image correlation
2024-Aug-26, Microsystems & nanoengineering
IF:7.3Q1
DOI:10.1038/s41378-024-00764-8
PMID:39187505
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研究论文 | 本文提出了一种基于transformer注意力机制的热气流畸变校正模型,用于微电子封装结构的热翘曲测量 | 该模型避免了卷积神经网络的过度平滑问题和生成对抗网络缺乏物理约束的问题,确保了斑点图案灰度梯度变化的精度 | NA | 解决在测量微电子封装结构热可靠性时,热气流引起的图像畸变问题 | 微电子封装结构的热翘曲 | 计算机视觉 | NA | 3D-DIC | transformer | 图像 | 定制的台阶块试件 |
19268 | 2024-08-30 |
Deep learning based approach: automated gingival inflammation grading model using gingival removal strategy
2024-08-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70311-y
PMID:39187553
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习网络的自动评估牙龈炎症模型,利用新颖的特征提取方法和牙齿移除算法提高模型性能 | 本研究引入了新颖的牙齿移除算法和Grad-CAM++编码器生成热图,用于计算机视觉注意力分析,提高了模型的准确性和敏感性 | NA | 开发一种自动评估牙龈炎症的深度学习网络模型 | 牙龈炎症的自动识别和评估 | 计算机视觉 | 牙周病 | T-分布随机邻域嵌入(t-SNE) | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | NA |
19269 | 2024-08-30 |
BuildAMol: a versatile Python toolkit for fragment-based molecular design
2024-Aug-25, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-024-00900-6
PMID:39183293
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研究论文 | 介绍了一个名为BuildAMol的多功能Python工具包,用于基于片段的分子设计 | BuildAMol提供了一个高度灵活和可扩展的通用分子组装框架,集成了建模、修改、优化和可视化功能,并易于与其他化学信息学库协作 | NA | 开发一个通用的分子建模工具,支持手动或半自动构建多种分子模型 | 分子建模工具BuildAMol | 化学信息学 | NA | NA | NA | NA | NA |
19270 | 2024-08-30 |
A Dataset for Detection and Segmentation of Underwater Marine Debris in Shallow Waters
2024-Aug-24, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03759-2
PMID:39181910
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研究论文 | 本文介绍了首个公开的浅水区海洋垃圾实例分割/目标检测数据集——Seaclear Marine Debris Dataset,并提供了基于Faster RCNN和YOLOv6模型的目标检测基准结果 | 首次公开的浅水区海洋垃圾实例分割/目标检测数据集,包含8610张图像和40个对象类别 | 训练模型的性能在未见过的地点和相机上因领域偏移而难以泛化 | 开发用于自动化水下海洋垃圾收集的鲁棒目标检测模型 | 浅水区的海洋垃圾 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 8610张图像,包含40个对象类别 |
19271 | 2024-08-30 |
Towards laryngeal cancer diagnosis using Dandelion Optimizer Algorithm with ensemble learning on biomedical throat region images
2024-08-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70525-0
PMID:39181918
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研究论文 | 本文介绍了一种使用蒲公英优化算法与集成学习方法在生物医学咽喉区域图像上进行喉癌诊断的自动化方法 | 引入了蒲公英优化算法与集成学习方法(LCD-DOAEL),结合高斯滤波和MobileNetv2模型进行特征提取,并使用双向长短期记忆网络(BiLSTM)、正则化极限学习机(ELM)和反向传播神经网络(BPNN)进行分类 | NA | 旨在通过计算机辅助系统利用人工智能技术,特别是深度学习和机器学习模型,实现喉癌的自动化诊断 | 喉癌的诊断 | 计算机视觉 | 喉癌 | 深度学习、机器学习 | 卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)、正则化极限学习机(ELM)、反向传播神经网络(BPNN) | 图像 | 生物医学咽喉区域图像数据集 |
19272 | 2024-08-30 |
Drought prediction using artificial intelligence models based on climate data and soil moisture
2024-Aug-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70406-6
PMID:39181958
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研究论文 | 本研究旨在基于多种人工智能模型开发新的气象干旱指数,以描述和预测干旱情况 | 开发了基于决策树、广义线性模型、支持向量机、人工神经网络、深度学习和随机森林等多种人工智能模型的新的气象干旱指数 | NA | 开发新的气象干旱指数,以更有效地监测和预测全球范围内的干旱情况 | 干旱指数的开发和评估 | 机器学习 | NA | 人工智能模型 | 决策树、广义线性模型、支持向量机、人工神经网络、深度学习、随机森林 | 气候数据和土壤湿度 | 使用了澳大利亚爱丽斯泉的不同气候数据集 |
19273 | 2024-08-30 |
Performance enhancement of deep learning based solutions for pharyngeal airway space segmentation on MRI scans
2024-08-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70826-4
PMID:39181978
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研究论文 | 本文比较了多种神经网络模型在磁共振成像(MRI)扫描中对咽部气道空间自动分割的性能 | 采用了多种神经网络模型(如2D/3D U-Net、Deeplabv3、YOLOv8、Swinv2 UNETR、SegFormer和3D MRU-Net)以及多阶段训练和利用未标记数据预训练的策略 | 尽管采用了多种策略,但只有两种策略能小幅提升性能,且需要更多的计算资源 | 探索适用于咽部气道空间自动分割的最佳方法 | 咽部气道空间的自动分割 | 计算机视觉 | NA | 神经网络 | CNN, Transformer | 图像 | 未明确提及具体样本数量 |
19274 | 2024-08-30 |
Deep learning-based prediction of Clostridioides difficile infection caused by antibiotics using longitudinal electronic health records
2024-Aug-24, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-024-01215-4
PMID:39181992
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的模型,用于预测抗生素治疗后28天内发生艰难梭菌感染的可能性,使用纵向电子健康记录 | 模型在内部和外部验证中均表现出高预测性能,AUC值分别达到0.952和0.972 | NA | 预测抗生素治疗后发生艰难梭菌感染的风险,以预防并发症和传播 | 艰难梭菌感染(CDI)的风险群体,特别是接受抗生素治疗的患者 | 机器学习 | 艰难梭菌感染 | 深度学习 | 深度学习模型 | 电子健康记录 | 包含患者生命体征和实验室测试的时间线,以及患者信息向量(年龄、性别、合并症和药物) |
19275 | 2024-08-30 |
Artificial intelligence-aiding lab-on-a-chip workforce designed oral [3.1.0] bi and [4.2.0] tricyclic catalytic interceptors inhibiting multiple SARS-CoV-2 protomers assisted by double-shell deep learning
2024-Aug-22, RSC advances
IF:3.9Q2
DOI:10.1039/d4ra03965c
PMID:39193274
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研究论文 | 本文描述了使用双壳深度学习设计具有亲电头部的双环和三环催化拦截器的金标准口服抑制剂的努力 | 采用实验室芯片技术设计的KS1和KS2化合物达到了5倍的创新过滤Lipinski、GHOSE、VEBER、EGAN和MUEGGE药物相似性,并利用图神经网络(GNN)和深度神经网络(DNN)进行设计 | 现有抑制剂在最小旋转键下失活病毒RNA复制的局限性 | 设计新型口服抑制剂以应对当前和未来的冠状病毒大流行 | 双环和三环催化拦截器的口服抑制剂 | 机器学习 | NA | 实验室芯片技术 | 图神经网络(GNN)和深度神经网络(DNN) | 化合物数据 | NA |
19276 | 2024-08-30 |
COVID-19 IgG antibodies detection based on CNN-BiLSTM algorithm combined with fiber-optic dataset
2024-Aug-16, Journal of virological methods
IF:2.2Q3
DOI:10.1016/j.jviromet.2024.115011
PMID:39154936
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研究论文 | 本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的混合模型,用于基于光纤数据检测COVID-19的IgG抗体 | 本研究引入了全面的数据预处理流程,并评估了四种不同的深度学习算法在COVID-19病毒分类中的性能,其中CNN-BiLSTM分类器在训练数据集上表现出优越的性能 | NA | 开发高效准确的自动化筛查工具用于COVID-19检测 | COVID-19的IgG抗体检测 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习 | CNN-BiLSTM | 光纤数据 | NA |
19277 | 2024-08-30 |
Enhancing Melanoma Diagnosis with Advanced Deep Learning Models Focusing on Vision Transformer, Swin Transformer, and ConvNeXt
2024-Aug-15, Dermatopathology (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/dermatopathology11030026
PMID:39189182
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研究论文 | 本研究探索了使用高级深度学习模型(包括ConvNeXt、Vision Transformer和Swin Transformer)对皮肤镜图像进行良性和恶性黑色素瘤分类的应用 | 研究采用了混合深度学习架构,结合了卷积神经网络和变换器的原理,展示了在医学图像分析中的潜力 | NA | 提高黑色素瘤诊断的准确性和效率 | 良性和恶性黑色素瘤的分类 | 计算机视觉 | 黑色素瘤 | 深度学习 | ConvNeXt, Vision Transformer (ViT), Swin Transformer | 图像 | 13,900张统一尺寸的图像 |
19278 | 2024-08-30 |
A Data-Driven Approach to Estimate Human Center of Mass State During Perturbed Locomotion Using Simulated Wearable Sensors
2024-Aug, Annals of biomedical engineering
IF:3.0Q3
DOI:10.1007/s10439-024-03495-z
PMID:38558352
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研究论文 | 研究使用模拟可穿戴传感器模型在稳定和扰动步行期间快速估计人体质心状态的能力 | 首次探索了使用模拟可穿戴传感器驱动的深度学习模型来实时估计人体质心状态,特别是在扰动步行中的应用 | 研究仅限于模拟环境,实际应用中的效果可能有所不同 | 探索和验证使用可穿戴传感器实时估计人体质心状态的可行性,特别是在控制下肢外骨骼和其他基于可穿戴传感器的应用中 | 人体质心状态的估计,特别是在扰动步行中的应用 | 机器学习 | NA | 惯性测量单元(IMU) | 时间卷积网络(TCN) | 传感器数据 | 多种模拟的下肢外骨骼传感器配置 |
19279 | 2024-08-30 |
Intraoperative AI-assisted early prediction of parathyroid and ischemia alert in endoscopic thyroid surgery
2024-08, Head & neck
DOI:10.1002/hed.27629
PMID:38348564
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研究论文 | 本研究开发了一种名为PTAIR 2.0的深度学习模型,用于在腔镜甲状腺手术中辅助早期预测甲状旁腺和缺血警报,并将其性能与传统外科医生识别方法进行比较 | PTAIR 2.0模型采用YOLOX算法,在甲状旁腺早期预测、识别和缺血警报方面表现出优越性能,优于资深和初级外科医生 | NA | 开发一种深度学习模型,以提高腔镜甲状腺手术中甲状旁腺识别的安全性和有效性 | 甲状旁腺在腔镜甲状腺手术中的识别和保护 | 机器学习 | NA | YOLOX算法 | 深度学习模型 | 图像 | 32,428张图像来自838个腔镜甲状腺手术视频用于内部训练,54个完整视频用于外部验证 |
19280 | 2024-08-30 |
Utilizing deep learning for automated detection of oral lesions: A multicenter study
2024-Aug, Oral oncology
IF:4.0Q2
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研究论文 | 本研究开发了一种基于YOLOX的卷积神经网络模型,用于在患者照片中精确检测多种口腔病变 | 模型在检测口腔病变方面表现出色,超过了经验丰富的专家,并能帮助专业人员和普通牙医进行诊断 | NA | 开发一种用于精确检测口腔病变的深度学习模型 | 口腔病变,包括OLP、OLK和OSCC | 机器学习 | 口腔疾病 | 卷积神经网络 | YOLOX | 图像 | 1419张照片 |