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【中文期刊】 李知晓 吴承照 《生态学报》 2025年45卷16期 7753-7768页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 黑麂(Muntiacus crinifrons)为国家一级保护野生动物,是钱江源-百山祖国家公园候选区钱江源园区(简称钱江源园区)的旗舰物种,科学的管控分区对黑麂种群和栖息地的保护具有重要的意义.为了科学评价黑麂栖息地的适宜性,支撑其种群保...
【关键词】 国家公园规划与管理；物种分布模型(SDM)；机器学习(ML)；
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【中文期刊】 袁新 陈阿倩 等 《中国超声医学杂志》 2026年42卷6期 782-785页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 开发一种基于可解释人工智能(XAI)的超声特征量化方法,提取甲状腺微小乳头状癌(PTMC)的量化影像特征,进而构建并验证PTMC预测模型.方法 回顾性分析524个甲状腺结节的超声图像,提取包括边界清晰度、形态、内部成分、回声特点及钙化...
- 概要：
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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】 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：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 胡瑾 郭安辉 等 《医学信息学杂志》 2026年47卷3期 10-15页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 构建智能建模平台,实现从数据到决策的全流程规范化与可视化,推动医院临床科研向证据化、精准化转型.方法/过程 整合医院多源异构临床数据,融合机器学习、深度学习算法与可解释人工智能技术,搭建集数据集组建、数据处理、AI建模、临床验证...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【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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【中文期刊】 陈若欣 宁巍 等 《食品安全质量检测学报》 2026年17卷8期 76-84页ISTICCA
【摘要】 目的 利用深度学习与可解释人工智能驱动的可见-近红外(visible near infrared,Vis-NIR)光谱技术实现牛肉中硫代巴比妥酸反应物(thiobarbituric acid reactive substances,TBAR...
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【中文期刊】 沈榕 李家宇 等 《医学信息学杂志》 2026年47卷5期 90-97页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 构建中医肺癌辨证智能模型,为基于中医医案的智能辨证决策提供方法学参考.方法/过程 收集已发表的肺癌中医医案数据并构建辨证模型,以准确率、精确率、召回率、F1值及AUC为评价指标,与随机森林、支持向量机、多层感知机、CatBoos...
- 概要：
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【中文期刊】 朱中建 李田园 等 《中国胸心血管外科临床杂志》 2025年32卷7期 947-952页ISTICPKUCSCD
【摘要】 病理诊断是确诊乳腺癌的金标准,传统的乳腺癌人工病理诊断方法费时费力,主观性强,诊断一致性欠佳.近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)技术迅猛发展,其作为一种有前途的早期诊断工具,逐步应用于临床,但现有AI模...
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【中文期刊】 Hui Guo Xiang Lv 等 《药物分析学报（英文版）》 2025年15卷10期 2457-2469页SCIMEDLINEISTICCSCDCA
【摘要】 Efficient drug response prediction is crucial for reducing drug development costs and time,but current computational mod...
【关键词】 Few-shot learning；Multi-modal fusion；Explainable artificial intelligence；
- 概要：
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