论文写作笔记1:医学跨计算机期刊介绍
计算机方面的在dblp搜：
dblp: computer science bibliography
https://www.sciencedirect.com/science/article
https://stat.paperswithcode.com/
然后看所发表的期刊会议直接看Ccf目录：
中国计算机学会(CCF)推荐国际学术会议和期刊目录(2019)-单页 - Ying ZHANG
SCI期刊影响因子查询_2021影响因子查询_唯问Justscience_中外核心期刊查询系统
特定期刊的论文可以在dblp搜名字, 里面会列出其主刊论文和不那么正式的workship.
选择正文的近五年, 可以看出收录的一般情况
付费论文
校网的NSTL文献服务还是能找到一些付费论文的0 . 0不进入数字huadian, 下面有图书馆资源 - 全文数据库
但是发现申请这个也要付费
从文献中记录哪些关键点
偏理论计算，做好复算的准备，每一个公式不会的 都可以找到最开始的出处，理解清楚，自己算一遍才算读完了。
论文主题
论文发表时间
作者背景(交叉领域论文, 作者主要是哪个专业的)
被引量
论文doi
目标
输入
输出
方法
数据
结果
主要贡献
不足可改进
备注(这篇文章可利用的点, 为什么要它)
逻辑(这就比较复杂了. 文章结构, 不同段落关系, 先后顺序, 语句用词)
被骂不能还犯同样错, 下次被骂再更新
AIME
AIME
Artificial Intelligence in Medicine
Artificial Intelligence in Medicine | Journal | ScienceDirect.com by Elsevier
荷兰月刊, JCR分区Q1; CCF AI类C.
中科院分区: AI2区, 生物医学2区
AIME考虑发表同时具有以下两者的稿件：
1.在某些医疗或健康领域具有潜在的高影响力(medical or healthcare);
2.与人工智能和计算机科学技术相关的方法和理论的强烈新颖性。
医学中的人工智能AIME
论文必须涉及现实世界的医学领域，从技术和医学的角度，在适当的深度进行考虑和讨论。强烈建议包括对所提交工作的有用性和潜在影响的临床评估。
AIME需要提交论文的方法和/或理论内容中的新颖性。这种新颖性必须主要在人工智能和计算机科学领域得到承认。方法论(Methodological)论文涉及一些战略和相关方法的建议，以解决特定领域的一些科学问题。他们必须展示，通常通过实验评估，所提出的方法如何分别应用于医学。他们还必须提供与其他提案的比较，并明确讨论新颖性的元素。理论(Theoretical)论文侧重于人工智能的更基本，一般和正式的主题，并且必须展示所提出的解决方案在某些医疗或保健领域的新预期效果。
AIME关注与以下方面有关的新研究工作：
- 基于人工智能的临床决策;
- 医学知识工程;
- 基于知识和基于代理的系统;
- 生物和临床医学中的计算智能;
- 医疗保健和医学领域的智能和过程感知信息系统;
- 医学中的自然语言处理;
- 用于生物医学决策支持的数据分析和挖掘;
- 生物医学的新计算平台和模型;
- 智能利用异构数据源，旨在支持基于决策和数据密集型的临床任务;
- 智能设备和仪器;
- 医学中的自动推理和元推理;
- 医学中的机器学习，医学导向的人类生物学和医疗保健;
- 医学，医学导向的人类生物学和医疗保健中的人工智能和数据科学;
- 基于人工智能的医疗保健路径和临床指南的建模和管理;
- 基于人工智能的人口健康的模型和系统;
- 医疗和保健教育中的人工智能;
- 人工智能在医疗保健，医学导向的人类生物学和医学中的方法论，哲学，伦理和社会问题。
如果您正在考虑向医学中的人工智能提交，请确保您的论文符合上述质量要求。英文表述也必须清晰。恳请作者在提交投稿之前，在精通英语或语言编辑服务的合著者的帮助下修改其手稿。用糟糕的英语写的论文可能会被拒绝。
仅仅将众所周知或已经发表的算法和技术应用于医学数据并不被视为人工智能在医学中感兴趣的原创研究工作。
《医学中的人工智能》的特色是以下类型的论文：
- 原创研究贡献：关于新方法的理论和/或方法论论文;
- 方法审查/调查：收集，分类，描述和批判性分析研究设计，方法和程序的论文;
- Position papers：收集，描述和分析特定领域的科学挑战的论文，并将其建立在相关文献的基础上;
- 社论：编辑偶尔会发表社论;
- 客座社论：编辑可以邀请特刊的客座编辑发表社论。未经请求的社论将不予考虑;
- 给编辑的信：读者的来信，他们很快就会讨论和评论一个感兴趣的主题，例如基于最近在《医学人工智能》杂志上发表的文章。;
- 书评：对最近出版的书籍的批判性评论;
- 错误：对之前发表在《医学人工智能》杂志上的结果的一些具体更正;
- 历史观点：描述和批判性地回顾科学贡献和应用史上某些特定方面的论文;
- 纪念：描述科学家的生活和主要科学贡献的论文去世了，在医学人工智能领域发挥了重要作用;
- 博士项目：关于最新研究趋势的早期出版物，其目标是允许博士生解释他们的博士研究项目，并与对该主题感兴趣的其他科学家分享。这种类型的论文应该关注博士研究项目的总体目标和方法，而不详细考虑所获得的具体科学成果，但这将是其他研究文章的重点。
特刊(Special Issues)定期出版，并列入常刊(regular issues)。《医学中的人工智能》特刊涉及当前与人工智能在医学中的相关理论/方法学研究或令人信服的应用。特刊由一位或多位客座编辑管理，他们是所选主题的杰出专家。《医学人工智能》特刊由主编直接向潜在客座编辑提出，也根据编委会成员的建议。特刊的"External" proposals将不再被考虑。人工智能在医学中不出版会议卷或会议论文。
然而，早些时候在会议上提出的精选和高质量的研究结果可以发表在《医学中的人工智能》上，以彻底修订（改写）和扩展（包括新的研究结果）原始研究论文的形式发表。
详细可参考AIME的作者指南
JAMIA
Journal of the American Medical Informatics Association
JCR Q1/Q2; CCF 综合B.
中科院分区: 医学1区计算机2区管理学2区top
Volume124
2022.2
A multi-stage machine learning model for diagnosis of esophageal manometry
多阶段机器学习模型用于食管测压
高分辨率测压 （HRM） 是用于诊断食管动力障碍.
人工(manual)解释和分类时包括: 评估吞咽水平(evaluation of swallow-level outcomes)，然后导出基于芝加哥分类（CC）的诊断(derivation of a study-level diagnosis based on Chicago Classification (CC))
基于ML/AI做自动诊断.