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【中風】利用機器學習預測「天幕上腦出血(sICH)」術後氣管切開術風險
【中風】利用機器學習預測「天幕上腦出血(sICH)」術後氣管切開術風險 文章出處 Scientific Reports 原文標題 Explainable machine learning prediction of tracheosto...
【氣喘】結合網路藥理學、孟德爾隨機化和機器學習,解析枇杷葉的「抗氣喘」成分
【氣喘】結合網路藥理學、孟德爾隨機化和機器學習,解析枇杷葉的「抗氣喘」成分 文章出處 Industrial Crops and Products 原文標題 Deciphering anti-asthmatic components in...
【大腸癌】基於鐵死亡標記GPX4和血清生物標記,利用機器學習識別「大腸癌」
【大腸癌】基於鐵死亡標記GPX4和血清生物標記,利用機器學習識別「大腸癌」 文章出處 Biochemistry and Biophysics Reports 原文標題 Enhancing colorectal cancer diagno...
【牙周病】利用深度學習分類「牙周病」的嚴重程度
【牙周病】利用深度學習分類「牙周病」的嚴重程度 文章出處 Biomedical Signal Processing and Control 原文標題 Optimized deep learning framework for perio...
【胰臟炎】基於增強CT,利用多模態深度學習預測中重度「急性胰臟炎」復發
【胰臟炎】基於增強CT,利用多模態深度學習預測中重度「急性胰臟炎」復發 文章出處 European Journal of Radiology 原文標題 Multi-modal deep learning model for predic...
【癲癇】基於切除的腦區體積資料,利用機器學習預測「癲癇」手術後五年的無發作結局
【癲癇】基於切除的腦區體積資料,利用機器學習預測「癲癇」手術後五年的無發作結局 文章出處 Epilepsy Research 原文標題 Predicting Seizure-Free Outcomes in People with Tr...
【CKD】結合ZnSe二維光子生物感測器與機器學習,利用血液識別低纖維蛋白原血症與CKD
【CKD】結合ZnSe二維光子生物感測器與機器學習,利用血液識別低纖維蛋白原血症與慢性腎臟病 文章出處 Optics and Lasers in Engineering 原文標題 ZnSe based 2D photonic cryst...
【認知】基於腦電圖,利用可解釋深度學習預測「認知衰退」
【認知】基於腦電圖,利用可解釋深度學習預測「認知衰退」 文章出處 Computers in Biology and Medicine 原文標題 Exploring the potential of explainable deep le...
【胃癌】「GAST-NET」: 利用深度學習術前預測胃癌神經周圍侵犯和預後風險
【胃癌】「GAST-NET」: 利用深度學習術前預測胃癌神經周圍侵犯和預後風險 文章出處 International Journal of Medical Informatics 原文標題 GAST-NET: A multi-modal...
【腎病變】基於anti-PLA2R-Ab抗體數據,利用ML非侵入識別「特發性膜性腎病變(IMN)」
【腎病變】基於anti-PLA2R-Ab抗體數據,利用機器學習非侵入識別「特發性膜性腎病變(IMN)」 文章出處 Clinica Chimica Acta 原文標題 Development of machine learning-dri...
【直腸癌】基於腫瘤微環境,利用深度學習預測「直腸癌」的生存率
【直腸癌】基於腫瘤微環境,利用深度學習預測「直腸癌」的生存率 文章出處 Journal of Translational Medicine 原文標題 SCMO: a deep learning model integrating th...
【甲狀腺癌】基於免疫細胞基因特徵,利用機器學習識別「甲狀腺癌」與預後分層
【甲狀腺癌】基於免疫細胞基因特徵,利用機器學習識別「甲狀腺癌」與預後分層 文章出處 Discover Oncology 原文標題 Immune cell–related gene signatures for diagnostic a...
【HPV】評估AI聊天機器人提供「人類乳突病毒疫苗」資訊的準確性
【HPV】評估AI聊天機器人提供「人類乳突病毒疫苗」資訊的準確性 文章出處 JMIR 原文標題 Examining Artificial Intelligence Chatbots’ Responses in Providing Hum...