【肺腺癌】利用深度學習識別肺腺癌前病變及早期肺腺癌 文章出處 Frontiers in Artificial Intelligence 原文標題 Imaging-based development and validation of a...
【肺功能】基於SpO₂和心率數據,利用機器學習預測系統性硬化症患者的肺功能
【肺功能】基於SpO₂和心率數據,利用機器學習預測系統性硬化症患者的肺功能 文章出處 Scientific Reports 原文標題 Lung function prediction using machine learning-ass...
【肺癌】基於血清樣本,利用機器學習識別「肺癌」
【肺癌】基於血清樣本,利用機器學習識別「肺癌」 文章出處 Frontiers in Oncology 原文標題 An Integrated Serum Peptidomics and Multi-Algorithm Machine Le...
【肺癌】基於臨床和血液數據,利用機器學習識別「非小細胞肺癌」
【肺癌】基於臨床和血液數據,利用機器學習識別「非小細胞肺癌」 文章出處 Nature Medicine 原文標題 Clinical usability of an explainable AI decision support tool...
【胸腺瘤】利用CNN-Transformer識別「胸腺瘤」亞型
【胸腺瘤】利用CNN-Transformer識別「胸腺瘤」亞型 文章出處 Biomedical Signal Processing and Control 原文標題 Automated thymoma subtyping via hyp...
【肺炎】利用機器學習預測急性缺血性中風後「肺炎(SAP)」風險
【肺炎】利用機器學習預測急性缺血性中風後「肺炎(SAP)」風險 文章出處 Frontiers in Neurology 原文標題 Construction and Multi-center Validation of a Model B...
【肺纖維化】利用機器學習預測「肺纖維化」患者院內死亡率
【肺纖維化】利用機器學習預測「肺纖維化」患者院內死亡率 文章出處 BMC Medical Informatics and Decision Making 原文標題 Development and validation of an in...
【肺癌】利用機器學習預測「小細胞肺癌」化療誘導中性粒細胞減少症
【肺癌】利用機器學習預測「小細胞肺癌」化療誘導中性粒細胞減少症 文章出處 Frontiers in Oncology 原文標題 Development and validation of an interpretable machine...
【肺炎】「VHealth-MFusion」: 多模態深度學習遠端識別「肺炎」
【肺炎】「VHealth-MFusion」: 多模態深度學習遠端識別「肺炎」 文章出處 Frontiers in Digital Health 原文標題 VHealth-MFusion: a fusion-based multimoda...
【氣喘】基於語音數據,利用機器學習識別「氣喘」患者
【氣喘】基於語音數據,利用機器學習識別「氣喘」患者 文章出處 BMC Pulmonary Medicine 原文標題 Voice analysis in asthmatic and healthy individuals: compa...
【新冠】基於咳嗽錄音(傅立葉STFT和梅爾頻率MFCC),利用CNN識別新冠肺炎
【新冠】基於咳嗽錄音(傅立葉STFT和梅爾頻率MFCC),利用CNN識別新冠肺炎 文章出處 Scientific Reports 原文標題 Minimal-preprocessing paradigm for robust COVID-...
【肺腺癌】透過治療前CT影像,利用深度學習預測「肺腺癌」EGFR-TKI抗藥性後的生存期
【肺腺癌】透過治療前CT影像,利用深度學習預測「肺腺癌」EGFR-TKI抗藥性後的生存期 文章出處 iScience 原文標題 CT-based deep learning for survival stratification in ...
【肺腺癌】結合CT衍生腫瘤內異質性評分與ML識別「純毛玻璃樣結節」肺腺癌組織學亞型
【肺腺癌】結合CT衍生腫瘤內異質性(ITH)評分與機器學習識別「純毛玻璃樣結節(pGGN)」肺腺癌組織學亞型 文章出處 Frontiers in Molecular Biosciences 原文標題 Explainable Machin...
【肺癌】利用深度學習預測「非小細胞肺癌」1年總生存期
【肺癌】利用深度學習預測「非小細胞肺癌」1年總生存期 文章出處 Scientific Reports 原文標題 Feasibility of radiomics and deep learning methods for prognos...