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【中文期刊】 Shanlun Xu Huiliang Wang 等 《国际灾害风险科学学报（英文版）》 2026年17卷1期 161-181页SCICSCD
【摘要】 Deep learning models are widely used for urban flood prediction,but current research lacks a clear explanation of how in...
【关键词】 Attention mechanism；Change in indicator weights；Explainable deep learning；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李子豪 刘羽烔 等 《食品科学》 2026年47卷5期 324-334页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 为实现苹果表面戊唑醇异常残留的精准、无损检测,本研究提出一种融合高光谱成像与可解释机器学习的方法.以富士苹果为研究对象,对其表面施以不同质量浓度的戊唑醇处理,采集高光谱图像并提取感兴趣区域的平均光谱.系统比较多种预处理方法结合多种机器学习模...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 南子涵 韩利南 等 《协和医学杂志》 2026年17卷1期 98-108页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 基于可解释的机器学习模型构建可预测恶性肿瘤合并急性呼吸衰竭(acute respiratory failure ARF)患者重症监护病房(intensive care unit,ICU)死亡风险的模型,并对其性能进行验证.方法 检索美...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 王建民 李晓峰 等 《山东大学学报（医学版）》 2026年64卷2期 78-88页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 基于机器学习构建高精度、可解释性好的后路腰椎椎体间融合术后慢性疼痛(chronic post-surgical pain,CPSP)风险预测模型,为临床早期识别高危人群、实现精准预防提供可靠工具.方法 回顾性分析2019 年1月至 2...
【关键词】 后路腰椎椎体间融合术；术后慢性疼痛；机器学习；
- 概要：
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【中文期刊】 许玉珠 刘淑琴 等 《协和医学杂志》 2026年17卷2期 370-381页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 老年原发性膜性肾病(primary membranous nephropathy,PMN)预后异质性显著、免疫治疗耐受性差,目前缺乏针对该人群的早期预后预测工具.本研究旨在构建适用于老年PMN的预后预测模型.方法 本研究回顾性纳入经肾...
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【中文期刊】 李艺格 温宁宁 等 《生态学报》 2026年46卷1期 426-441页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 生态系统服务与人类福祉之间的关系是可持续发展的核心议题.基于马斯洛需求理论,构建生态系统服务与人类福祉级联框架.以内蒙古为研究区,运用InVEST模型量化 2000-2020 年生态系统服务状况,构建多层次人类福祉指标体系评价区域福祉水平....
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 乔海侠 马娜 等 《中国美容整形外科杂志》 2026年37卷1期 43-48,后插5页ISTICCA
【摘要】 目的 针对隆鼻术患者术后高并发症与满意度不协调的问题,开发基于自动机器学习(automated machine learn-ing,AutoML)的预后预测模型及临床决策系统.方法 回顾性分析自2019年3月至2024年1月,空军军医大学第...
- 概要：
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【中文期刊】 王平 刘爱贤 等 《国际神经病学神经外科学杂志》 2026年53卷1期 20-27页ISTIC
【摘要】 目的 基于可解释机器学习(XML)方法构建卒中患者康复相关出院预测模型,识别影响康复出院的关键因素,为康复评估与医疗资源配置提供数据支持.方法 该研究利用MIMIC-Ⅳ v3.1数据库,依据ICD-9/10编码筛选卒中患者共14 824例....
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周扬 谭伟丽 等 《吉林中医药》 2026年46卷4期 397-402页ISTIC
【摘要】 目的 分析糖尿病合并骨质疏松症患者的中医证型及各证型主要症状及证候群,探讨以"抓主症"为核心的辨证规律.方法 回顾性收集糖尿病合并骨质疏松症住院患者病例,筛选高频症状.采用Phi相关系数分析症状与证型的关联强度.基于高频症状构建14种机器学...
【关键词】 糖尿病合并骨质疏松症；可解释性机器学习；隐结构模型；
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【中文期刊】 张茂林 农盛 等 《分子影像学杂志》 2026年49卷3期 393-398页ISTIC
【摘要】 近年来,人工智能,尤其是影像组学与深度学习技术,在乳腺癌精准诊疗中取得显著进展.然而,现有研究及综述多聚焦于模型性能的提升,忽视了可解释性不足所带来的"黑箱化"问题,限制了人工智能在临床中的推广与应用.针对这一不足,本文从"可解释人工智能"...
- 概要：
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