当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

机器学习医学期刊新上映(2024年12月抢先看)

内容来源：这家有保障所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

机器学习医学期刊

麻省理工AI医疗课程：医学生必备指南麻省理工学院推出了一门全新的医疗人工智能课程，共25集，带你全面探索人工智能在医学领域的应用。𐟌Ÿ ✨该课程旨在：构建强大的人工智能决策框架，帮助您了解在医疗保健中实施人工智能的注意事项，并能够提出关于人工智能是否适合您环境的问题。了解人工智能驱动的解决方案如何改变医疗保健，包括疾病诊断和监测、临床工作流程增强和医院优化等机会。深入探索影响和改进传统医疗保健结构的各种基于人工智能的技术，如自然语言处理、数据分析和机器学习。课程分为六个模块：模块 1：人工智能和机器学习基础与应用（熟悉监督机器学习及其可能适用的问题类型）模块 2：利用人工智能进行疾病诊断和患者监测（探索人工智能在诊断和患者监测方面的实际应用）模块 3：医疗保健中的自然语言处理和数据分析（使用人工智能从医学文献和病理报告中提取增值结果）模块 4：机器学习的可解释性 - 优点和挑战（认识到可解释算法的重要性和好处）模块 5：患者风险分层和增强临床工作流程（了解人工智能如何应用于医疗保健干预和患者护理）模块 6：采用综合方法进行医院管理和优化（研究优化医疗保健流程的整体方法）即使您对人工智能不熟悉，这门课程也非常适合当代医学生，内容深入浅出，易于理解。𐟓š

深度学习10大热门研究方向推荐深度学习是一种机器学习算法，旨在通过学习样本数据的内在规律和表示层次，帮助解释文字、图像和声音等数据。它的最终目标是让机器具备类似人类的分析学习能力，能够识别各种数据。深度学习在语言和图像识别方面取得了显著成果，尤其在搜索技术、数据挖掘、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术等领域。它模仿了人类的视听和思考活动，解决了许多复杂的模式识别难题，推动了人工智能技术的发展。以下是一些关于深度学习方向的研究选题建议，适用于发表在SCI期刊上： 𐟓ˆ 可解释性深度学习模型的设计和分析 𐟔 跨模态深度学习模型的设计与应用研究 𐟒ꠥ𜺥Œ–学习与深度学习的结合研究 𐟧 基于元学习的深度学习算法研究 𐟎蠥Ÿ𚤺Ž生成对抗网络（GAN）的视觉/语音/文本数据增强研究 𐟓š 面向自然语言处理（NLP）的预训练语言模型的改进和优化研究 𐟓𗠥䧨焦补›𞥃/视频数据处理与深度学习的结合研究 𐟏堥Ÿ𚤺Ž深度学习的医学影像诊断研究 𐟎‰ 强调个性化推荐系统的深度学习模型研究 𐟌 自适应深度学习模型的研究这些选题涵盖了深度学习的多个重要领域，适合科研人员探索和创新。

图像处理领域高影响力SCI期刊推荐大家好！今天为大家推荐一本在图像处理领域具有高影响力的计算机SCI期刊！ ✅ 容易发表 ✅ 审稿速度快图像处理是一门研究数字图像处理及其相关技术的学科，主要关注如何将数字图像转换为更有用且易于解释的形式。该领域涉及多个方面，包括图像采集、处理、分析、表示、压缩、识别与重新合成等。图像处理技术已广泛应用于计算机视觉、机器学习、人工智能、医学成像、遥感图像处理、安全监控等领域。对于计算机方向的本科生想要保研、硕博生想要毕业、硕士生想要申博的朋友们，这本期刊是一个非常好的选择！

科研没思路？试试这些文献分析工具吧！嘿，科研的小伙伴们！是不是有时候觉得做实验、写论文都像是在黑暗中摸索？别担心，很多时候问题出在文献调研上。今天，我给大家推荐几款超好用的文献分析工具，帮你理清思路，找到你的研究灵感！ bibliometric 文献在线分析平台 𐟓Š 这个网站是中国科学院大学开发的，完全免费，不用下载任何东西。打开网页就能用，特别适合那些文献管理不太熟练的小伙伴。 PubMed 𐟓‘ 如果你在生物医学和生命科学领域，那PubMed绝对是你的好朋友。它包含了大量的医学期刊文章和文献摘要，简直是医学界的百度。 Web of Science 𐟌 这是一个综合性的文献引用和摘要数据库，涵盖了多学科领域的学术文献资源。无论你是做生物、化学还是物理，都能在这里找到有用的信息。 IEEE Xplore 𐟒𛊧”𕥭工程和计算机科学的小伙伴们，IEEE Xplore是你们的专属数据库。它包含了IEEE出版的期刊、会议论文和标准，特别适合查找电子工程和计算机科学领域的文献。 ScienceDirect 𐟓š 爱思唯尔旗下的数据库，涵盖了科学、技术和医学领域的期刊和书籍资源。资源丰富，查找方便，特别适合需要深度阅读的小伙伴。 SpringerLink 𐟌 全球最大的在线科学、技术和医学(STM)领域学术资源平台，涵盖了广泛的学科领域。无论是做科研还是教学，都特别实用。 JSTOR 𐟓š 这是一个数字图书馆，提供了众多学科领域的学术期刊、书籍和初刊资源。特别适合需要查找历史文献的小伙伴。 Semantic Scholar 𐟤– 这是一款基于机器学习的学术搜索引擎，提供了学术文献的搜索和推荐服务。特别适合需要快速找到相关文献的小伙伴。好了，以上就是我的推荐啦！希望这些工具能帮到你们，让你们的科研之路更加顺畅。如果有其他好用的工具，欢迎大家在评论区分享哦！加油，科研人！𐟒ꀀ

11模型征服SCI！可解释性创新机器学习算法的创新一直是科研人员努力攻克的关键点，尤其是可解释性。想象一下，如果机器学习模型不再是一个难以捉摸的“黑盒子”，而是能够清晰地解释其预测逻辑和决策依据，那将为科研和实际应用带来多大的便利和可能性。苏州大学附属儿童医院的李艳红教授团队成功将可解释性融入机器学习算法中，建立并验证了一个能够精准预测儿童急性肾损伤风险的模型。全文纯生信0实验，如何征服SCI医学1区Top期刊？以下是几条创新点总结：构建11个机器学习模型并比较性能通过构建11个不同的机器学习模型，团队比较了它们的性能，最终确定了最优模型。减少特征数量团队发现，只需8个特征就能构建出最优模型，这大大减少了计算复杂性和过拟合的风险。模型验证该模型在内部验证集和外部验证集中均表现优异，显示了其良好的泛化能力。提高可解释性利用SHAP方法，团队提高了模型的可解释性，使得模型预测的逻辑和依据更加清晰。研究背景急性肾损伤（AKI）是儿科重症监护病房（PICU）常见的严重器官功能障碍，早期识别和预测对于改善患儿预后至关重要。然而，当前的AKI诊断标准在敏感性和特异性方面存在不足，同时AKI的异质性也限制了生物标志物的临床价值。因此，研究旨在利用机器学习（ML）方法，建立并验证一个可解释的AKI预测模型，以改善AKI的早期识别，进而评估其对儿科重症监护病房儿童预后的影响。数据来源研究推导队列包括2020年9月至2021年1月在四个独立PICU住院的957名儿童，被分开进行训练和内部验证，并使用2021年2月至2022年2月入院的866名儿童的外部数据集进行外部验证。研究思路通过收集不同时间段的PICU儿童数据，利用易于获取的医疗特征，比较多种ML算法的预测性能，筛选出最优模型。随后，通过SHAP方法解释模型特征重要性，确定概率阈值，并结合KDIGO标准评估模型在不同亚组中的预后意义。主要结果模型开发和性能比较最终模型最终模型的外部验证模型解释预后影响小结本文构建了一个可解释的机器学习模型，专门用于预测危重儿童AKI的风险，同时深入探讨了模型预测结果对患儿预后的影响。这一创新性的模型不仅具备出色的预测性能，更重要的是突破了传统机器学习模型解释性差的局限，提供了全局和局部两种解释方式，增强了模型的可信度和可接受度。

生物信息学在线辅导服务！嘿，大家好！我是Dorothy，最近我一直在琢磨找点副业，毕竟马上要成为青椒了，时间还挺充裕的。想着不如来点实在的，给大家提供一些生物信息学的在线辅导服务吧！无论是本科生、硕士生还是博士生，只要你需要，随时找我聊。先说说我的背景吧，我在中山大学生命科学学院完成了本科，之后又去了香港浸会大学和香港科技大学攻读硕士和博士学位。毕业后，我还在加拿大英属哥伦比亚大学做了博士后研究，专注于机器学习在生物医学领域的应用。我的专业领域主要是生物信息学，但我也能教生物统计学、计算生物学、生物学（涵盖所有分支）、生物医学、数学和计算机科学。我熟练掌握R、Python、Perl、Prism、Photoshop等各种工具软件，真的是样样精通。作为主要作者，我在《美国国家科学院院刊》（PNAS）、《核酸研究》、《植物细胞》、《阿尔茨海默病与痴呆症》等高影响力期刊上发表过多篇论文，影响因子都超过10分。我还参与发表了近20篇学术论文，真的是经验丰富。更重要的是，我有丰富的教学经验。曾经指导过本科生、硕士生和博士生，帮助他们顺利完成学业。如果你也需要这样的辅导，欢迎随时联系我！总之，无论你是需要论文指导还是期刊发表，我都会尽力帮你。让我们一起在学术的道路上越走越远吧！𐟓š✨

荷兰特文特大学生物医学博士机会！ 𐟌Ÿ 荷兰特文特大学提供生物医学和计算机工程博士项目！ 𐟓… 截止日期：2024年11月28日 𐟓š 学制：4年 𐟔젨ﾩ☦–𙥐‘ 您将参与构建人类骨骼肌的多尺度预测模型，模拟肌肉对神经信号的响应，并研究其在特定物理应变下的结构变化。通过机器学习和统计建模，整合体内和体外研究数据，以准确预测肌肉重塑。该模型将基于健康人群和中风后患者的数据进行验证，这些患者遵循12周的腿部训练方案。使用高密度肌电图、超声波和力测力计等先进工具，连接生物力学和神经生理学，推动肌肉建模和康复领域的新见解。 𐟓‹ 申请要求具备C++和Python编程技能，尤其是针对肌肉骨骼模型。精通生物统计学、似然估计和高级信号处理（如高密度肌电图和超声波）。对肌肉生理学、运动单元神经生理学和运动科学有扎实了解。具有协作精神，愿意与机器人、控制工程和生物学等跨学科团队合作。拥有生物医学工程、计算机工程、信息工程或相关学科的硕士学位（或同等学历）。具备信号处理和生物统计学方面的分析技能和经验。熟练编程（Python、MATLAB、C++）和机器学习。 𐟒𐠧揥ˆ饾…遇第1年薪水为2872欧元，第4年为3670欧元每月。节假日、年终奖金和养老金。至少29天的假期。 𐟌 抓住这个机会，开启您的学术之旅！

4个科研图片搜索网站，高效科研必备！ 1. Open-i 𐟌 Open-i是由美国国立卫生研究院开发的科研图片数据库，特别适合生物和医学领域的图片搜索。它收录了大量Pub Med Central文章中的图像，包括图表、图形和临床图像等。通过文本和图像查询，用户可以轻松找到所需的科研图片。Open-i提供的图像质量高，操作简便，是科研人员的首选。 PubMed Central 𐟓š PubMed Central（PMC）是另一个常用的文章搜索网站，特别适合那些需要免费下载文章的科研人员。PMC不仅提供文章搜索，还配备了图像搜索系统，方便用户查找相关的科研图片。虽然一次展示的图片数量有限，但详细的介绍和便捷的操作使其成为科研搜索的重要工具。 Viziometrics 𐟔 这个网站被誉为“科学图表的视觉搜索引擎”，由MIT Technology Review推荐。Viziometrics利用计算机视觉和机器学习技术，将来自PubMed的800万图片分类为五大类型，并研究了与影响相关的视觉信息的最终模式。其收录程度高，操作模式与Open-i类似，虽然打开速度较慢，但值得一试。 CNKI学术图片库 𐟓𗊠 惊喜！原来我们国产的CNKI学术图片库也表现不俗。该图片库收录了大量中国期刊的图片，特别是HK2基因相关的图片，更新至2019年。虽然前面推荐的网站无法搜索到中国期刊的图片，但CNKI学术图片库弥补了这一空白。希望这些网站能帮助你更高效地进行科研搜索！如果你有其他好用的网站推荐，欢迎留言分享！

医学学生必读：机器学习和深度学习基础指南 𐟓š 本书为医学领域的学生、研究人员和专业人员提供了机器学习和深度学习的基础知识。尽管这些读者可能没有高等数学的背景，但他们渴望理解这种颠覆性技术及其在医学中的应用。 𐟌 人工智能（AI）曾是计算机科学和工程领域少数人知道的深奥学科，但如今它已成为一项广泛使用的技术，被学术界的所有学者所采用。特别是在过去十年中，医学和生命科学领域的研究人员对机器学习和深度学习这一人工智能子领域产生了极大的兴趣。 𐟓ˆ 这一领域对优质教育资源的需求从未像今天这样大，而且只会继续快速增长。专家作者采用一种叙事风格，强调直觉而不是抽象的数学形式主义，消除了机器学习和深度学习周围的复杂性，使其在实用性和理论的严谨性之间取得微妙的平衡，以促进读者的学习体验。 𐟓– 书中涉及的主题包括：医学数据的数学编码、线性回归和分类、非线性特征工程、深度学习、卷积和循环神经网络、强化学习。每一章都以练习集结束，供读者练习和测试他们的知识。 𐟌Ÿ 对于有兴趣了解更多关于机器学习和深度学习的医学学生、专业人士和研究人员来说，这是一本理想的入门书籍。在本科阶段至少学过一门数学导论课程的读者（例如，生物统计学或微积分）将能够很好地使用本书，而不需要任何额外的先决条件。

「科学家发布人类细胞图谱」《自然》系列期刊于11月21日发表了人类细胞图谱（HCA）计划论文合集，描绘了人体细胞的初步草图。这些研究成果结合了新数据和分析工具，其中一些基于人工智能和机器学习，旨在帮助科学家在细胞水平上理解人类健康和疾病。据估计，人体由37.2万亿个细胞组成，每种细胞类型都有独特的功能。在细胞水平上理解人体复杂性一直颇具挑战性，但这对于医学科学的发展十分重要。 HCA联盟成立于2016年，旨在为人体中的每种细胞类型都建立一个生物学图谱。该联盟由来自102个国家的超过3600名研究人员组成，他们贡献了与18个生物学网络相关的数据。此次最新发表的合集重点介绍了HCA联盟近期在3个关键领域的发现。首先，从人类发育组织中产生了新的数据。例如，英国剑桥大学的Sarah Teichmann和同事提供了关于头骨、髋关节、膝关节和肩关节的新数据。其次，HCA联盟开发了分析工具，包括一种基于机器学习的方法，可以根据表达谱搜索相似细胞。最后，该合集对特定器官或生物系统的可用数据进行了整合分析。例如，科学家提出了胃肠道图谱，涵盖范围从口腔组织到食道、胃、肠和结肠，还包括了克罗恩病等炎症性疾病患者的数据。此外，瑞士苏黎世联邦理工学院的Barbara Treutlein和同事开发的完整脑类器官图谱，让人们更深入地了解了类器官呈现的发育中的大脑的各个方面已达到了何种水平。研究人员认为，这些发现共同代表了绘制首个HCA细胞草图的重要进展，对未来的科学研究将产生诸多潜在影响。例如，它将增进人们对细胞多样性如何影响个体对治疗反应的理解，帮助在细胞水平上研究疾病的遗传学基础。在一篇同时配发的观点文章中，美国基因泰克公司的Aviv Regev和同事探讨了从这些图谱中获得的启示。研究人员指出，虽然完全获取细胞的动态特性，并将这些见解扩展到不同群体中仍然存在挑战，但全球科学家之间的持续合作将有助于实现个性化医疗，并提高人们治疗疾病的能力。网页链接

专栏内容推荐

800 x 1173 · png
【2023新书】可解释的医疗AI:揭开生物医学机器学习的奥秘，329页pdf - 专知VIP
素材来自:zhuanzhi.ai
800 x 800 · jpeg
清华大学出版社-图书详情-《医疗大数据与机器学习
素材来自:tup.tsinghua.edu.cn

474 x 520 · jpeg
NEJM：临床医学中的人工智能与机器学习 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
720 x 349 · png
Nature子刊：机器学习模型能够准确预测患者手术后非小细胞肺癌的预后 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 598 · png
生物医学SCI论文里的机器学习一网打尽！！！--Python机器学习在生物医学SCI论文研究中 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

1570 x 571 · jpeg
Nature子刊：通过机器学习模型识别复杂疾病的重要生物标记物 - 癌症研究专区 - 生物谷
素材来自:news.bioon.com

1080 x 392 · png
NEJM综述：人工智能在分子医学中的应用|人工智能|机器学习|基因组|蛋白质|-健康界
素材来自:cn-healthcare.com

860 x 1196 · png
Nature子刊：机器学习模型能够准确预测患者手术后非小细胞肺癌的预后 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
570 x 342 · jpeg
前沿综述 | 机器学习在医学中的应用_机器学习医学-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1250 x 1591 · jpeg
科学网—小柯机器人-《英国医学杂志》：Volume 367 Issue 8221
素材来自:news.sciencenet.cn
505 x 763 · png
【2022新书】机器学习和深度学习基础以及医学应用，201页pdf - 专知VIP
素材来自:zhuanzhi.ai

600 x 594 · png
Med Res Rev｜综述：机器学习力场在药物设计中崭露头角 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 555 · png
机器学习崛起：从材料设计到生物医学、量子计算....再到工业应用 | 机器之心
素材来自:jiqizhixin.com

703 x 466 · jpeg
科学网—机器学习帮助医学的八个方面 - 李升伟的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn
633 x 632 · png
强推这本AI+医疗书！《机器学习和深度学习基础以及医学应用》，附21篇精选综述 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

500 x 333 · jpeg
机器学习如何在医学中应用？
素材来自:cloud.yovole.com
1080 x 834 · png
机器学习如何促进医学？剑桥大学最新《机器学习医疗健康应用》报告，88页ppt - 专知VIP
素材来自:zhuanzhi.ai

1080 x 838 · jpeg
机器学习如何促进医学？剑桥大学最新《机器学习医疗健康应用》报告，88页ppt - 专知VIP
素材来自:zhuanzhi.ai
553 x 217 · jpeg
8+肿瘤+多组机器学习+分型。 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

700 x 318 · png
前沿综述 | 机器学习在医学中的应用 - Popular Science - CNGBdb
素材来自:db.cngb.org

1080 x 834 · jpeg
机器学习如何促进医学？剑桥大学最新《机器学习医疗健康应用》报告，88页ppt - 专知VIP
素材来自:zhuanzhi.ai
508 x 582 · png
【2022新书】机器学习和深度学习基础以及医学应用，201页pdf - 专知VIP
素材来自:zhuanzhi.ai

1080 x 555 · jpeg
机器学习如何变革生物医学|模型|学习|治疗|诊断|机器|-健康界
素材来自:cn-healthcare.com

892 x 450 · jpeg
机器学习的崛起：从材料设计到生物医学、量子计算......再到工业应用 - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn

919 x 531 · jpeg
清华2020人工智能报告：五大维度揭秘机器学习技术_凤凰网汽车_凤凰网
素材来自:auto.ifeng.com
2550 x 3300 · png
【健康医疗中的机器学习算法综述】A Survey Of Machine Learning Algorithms In Health Care ...
素材来自:zhuanzhi.ai

500 x 333 · jpeg
机器学习在医学影像中应用
素材来自:i-iem.com
865 x 488 · jpeg
机器学习可以在医患对话中画出疾病的症状_宁德生活圈
素材来自:fujianzx.com

720 x 480 · png
机器学习技术发展和应用介绍 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 297 · jpeg
机器学习如何解决「看病难」问题？ | 人人都是产品经理
素材来自:woshipm.com

700 x 1357 · png
前沿综述 | 机器学习在医学中的应用 - Popular Science - CNGBdb
素材来自:db.cngb.org
1080 x 795 · jpeg
机器学习如何变革生物医学|模型|学习|治疗|诊断|机器|-健康界
素材来自:cn-healthcare.com

1080 x 605 · jpeg
机器学习如何解决「看病难」问题？ | 人人都是产品经理
素材来自:woshipm.com

700 x 1181 · png
前沿综述 | 机器学习在医学中的应用 - Popular Science - CNGBdb
素材来自:db.cngb.org
731 x 620 · png
2018，机器学习在医学图像中的应用 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:See more

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)