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| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 741 | 2026-03-20 |
MRI-based Deep Learning Models for Preoperative Breast Volume and Density Assessment Assisting Breast Reconstruction
2024-12, Aesthetic plastic surgery
IF:2.0Q2
DOI:10.1007/s00266-024-04074-2
PMID:38806828
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研究论文 | 本研究开发了三种基于MRI的自动分割算法,用于术前乳腺体积和密度评估,以辅助乳房重建手术 | 开发并比较了三种自动乳腺分割算法(简单配准模型、动态编程模型和深度学习模型),用于自动化、高重复性的乳腺区域分割和体积测量 | 研究样本量相对有限(249名受试者),且仅基于单一机构的MRI数据 | 开发人工智能模型,实现乳腺的自动分割和体积测量,以优化乳房重建手术并辅助临床决策 | 接受乳房重建手术的249名患者的术前乳腺MRI图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | MRI | 深度学习模型 | 图像 | 249名接受乳房重建手术的受试者 | NA | NA | 均方误差(MSE),组内相关系数(ICC) | NA |
| 742 | 2026-03-20 |
Activities of Daily Living Object Dataset: Advancing Assistive Robotic Manipulation with a Tailored Dataset
2024-Nov-27, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24237566
PMID:39686103
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研究论文 | 本文介绍了一个专门针对辅助机器人操作设计的日常生活活动对象数据集,旨在通过深度学习模型简化轮椅辅助机械臂的控制 | 提出了一个新颖的ADL对象数据集,通过整合多个开源数据集并进行标准化和过滤,专门为家庭环境中的辅助机器人操作定制 | 数据集依赖于现有开源数据,可能无法覆盖所有ADL场景或对象,且手动验证过程可能引入主观偏差 | 开发一个专门的数据集以促进辅助机器人中基于深度学习的对象检测模型的发展,从而简化控制接口并增强用户自主性 | 日常生活活动相关的对象,如饮食、梳洗、穿衣等任务中涉及的物品 | 计算机视觉 | 行动障碍 | 深度学习对象检测 | YOLOv5x | 图像 | 超过112,000张高质量图像 | YOLO Darknet | YOLOv5x | NA | NA |
| 743 | 2026-03-20 |
A self-attention-driven deep learning framework for inference of transcriptional gene regulatory networks
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae639
PMID:39679439
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DeepTGI的深度学习框架,用于从单细胞和/或批量转录组数据中推断转录因子-基因相互作用,以构建基因调控网络 | DeepTGI融合了自编码器提取的特征与自注意力机制,并利用多头注意力模块定义代表性特征,从而在预测转录因子-基因相互作用方面表现出优越性 | NA | 从基因表达数据中推断转录因子-基因相互作用,以构建基因调控网络并理解转录调控机制 | 转录因子与靶基因之间的相互作用 | 机器学习 | NA | 单细胞转录组测序,批量转录组测序 | 自编码器,自注意力机制 | 基因表达谱数据 | NA | NA | 自编码器,多头注意力模块 | 准确性 | NA |
| 744 | 2026-03-20 |
Artificial Intelligence in the Diagnosis and Quantitative Phenotyping of Hyperkinetic Movement Disorders: A Systematic Review
2024-Nov-21, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm13237009
PMID:39685480
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综述 | 本文系统回顾了人工智能在诊断和量化表型分析运动障碍中的应用 | 首次系统性地总结了AI在诊断和量化表型分析运动障碍中的性能,并指出了现有研究的报告异质性和临床可解释性不足的问题 | 纳入研究存在报告异质性,仅少数研究进行了外部验证,且整体偏倚风险较高 | 评估人工智能在诊断和量化表型分析运动障碍中的性能 | 运动障碍患者,包括共济失调、舞蹈症、肌张力障碍、肌阵挛、抽动症和震颤等 | 机器学习 | 运动障碍 | 运动测量(如加速度计和惯性测量单元)和影像技术 | 机器学习,深度学习 | 运动学数据,影像数据 | 11946名受试者 | NA | NA | 诊断准确率,相关系数 | NA |
| 745 | 2026-03-20 |
Structures of Epstein-Barr virus and Kaposi's sarcoma-associated herpesvirus virions reveal species-specific tegument and envelope features
2024-11-19, Journal of virology
IF:4.0Q2
DOI:10.1128/jvi.01194-24
PMID:39470208
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研究论文 | 本研究通过深度学习增强的冷冻电子断层扫描技术,解析了EBV和KSHV病毒颗粒的结构,揭示了其被膜和包膜的特异性特征 | 首次利用深度学习增强的冷冻电子断层扫描技术,对EBV和KSHV的完整病毒颗粒进行高分辨率结构解析,发现了被膜和包膜中的物种特异性特征,如偏心衣壳位置、被膜极化分布以及包膜糖蛋白密度较低等 | 研究主要关注细胞外病毒颗粒的结构,可能未完全反映细胞内感染过程中的动态变化;技术方法虽先进,但样本处理和成像条件可能引入一定偏差 | 解析EBV和KSHV病毒颗粒的结构特征,比较其与α-和β-疱疹病毒在结构上的差异,以理解其细胞嗜性和感染机制 | EBV(Epstein-Barr病毒)和KSHV(Kaposi's肉瘤相关疱疹病毒)的细胞外病毒颗粒 | 结构生物学 | NA | 冷冻电子断层扫描(cryoET)、深度学习增强技术、亚断层图平均、断层图引导的亚粒子重建 | NA | 冷冻电子断层扫描图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 746 | 2026-03-20 |
Structures of Epstein-Barr virus and Kaposi's sarcoma-associated herpesvirus virions reveal species-specific tegument and envelope features
2024-Jul-09, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.09.602672
PMID:39026862
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研究论文 | 本研究通过深度学习增强的冷冻电子断层扫描技术,解析了EBV和KSHV病毒颗粒的结构,揭示了其被膜和包膜的特异性特征 | 首次利用深度学习增强的冷冻电子断层扫描技术,对EBV和KSHV的完整病毒颗粒进行结构解析,发现了被膜和包膜中的物种特异性特征,如偏心衣壳位置、极化被膜分布及糖蛋白密度差异 | 研究主要基于体外培养的病毒颗粒,可能无法完全反映体内感染环境下的结构动态;样本来源和细胞类型有限,可能影响结构特征的普遍性 | 解析EBV和KSHV病毒颗粒的结构特征,比较其与α-和β-疱疹病毒在结构上的差异,以理解其细胞嗜性和感染机制 | EBV和KSHV的细胞外病毒颗粒 | 结构生物学 | 病毒感染相关肿瘤 | 冷冻电子断层扫描,深度学习增强,亚断层图平均,断层图引导的亚粒子重建 | 深度学习模型 | 冷冻电子断层扫描图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 747 | 2026-03-20 |
Uncertainty estimation and evaluation of deformation image registration based convolutional neural networks
2024-May-30, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad4c4f
PMID:38749468
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研究论文 | 本文开发了一种基于卷积神经网络的多分辨率图像配准模型,用于快速预测可变形图像配准及其不确定性 | 提出了一种新的概率多分辨率图像配准模型,并引入基于Kullback-Leibler散度的新度量来评估预测的密集位移场分布质量 | 模型在超参数调优中存在不确定性可靠性与配准精度之间的权衡 | 开发并评估能够快速执行可变形图像配准并预测其不确定性的模型 | 治疗计划CT与随访锥形束CT之间的多模态图像配准 | 计算机视觉 | NA | 可变形图像配准 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | Dice相似系数, KL散度 | NA |
| 748 | 2026-03-20 |
Circumventing drug resistance in gastric cancer: A spatial multi-omics exploration of chemo and immuno-therapeutic response dynamics
2024-05, Drug resistance updates : reviews and commentaries in antimicrobial and anticancer chemotherapy
IF:15.8Q1
DOI:10.1016/j.drup.2024.101080
PMID:38579635
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研究论文 | 本研究通过空间多组学方法探索胃癌对化疗和免疫治疗的耐药性机制,并开发深度学习模型预测治疗反应 | 整合空间多组学数据与深度学习模型,揭示胃癌耐药性的细胞间通讯机制,并构建高精度预测模型 | 研究样本量有限,且模型验证需在更大队列中进行外部验证 | 阐明胃癌对化疗和免疫治疗耐药的细胞与分子机制,并开发预测模型 | 接受化疗和免疫治疗的胃癌患者术后组织样本 | 数字病理学 | 胃癌 | 多组学分析、mIHC(多重免疫组化)检测、空间转录组学 | SVM(支持向量机)、深度学习模型 | 空间多组学数据、图像数据 | 探索队列和验证队列的胃癌患者术后组织样本 | NA | NA | AUC(曲线下面积) | NA |
| 749 | 2026-03-20 |
Elevating Patient Care With Deep Learning: High-Resolution Cervical Auscultation Signals for Swallowing Kinematic Analysis in Nasogastric Tube Patients
2024, IEEE journal of translational engineering in health and medicine
IF:3.7Q2
DOI:10.1109/JTEHM.2024.3497895
PMID:39698476
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研究论文 | 本研究探讨了高分辨率颈部听诊信号在评估鼻胃管患者吞咽功能中的应用 | 将先前为非鼻胃管参与者设计的机器学习架构微调后应用于鼻胃管患者群体,以评估HRCA信号在吞咽功能分析中的效用 | 未明确提及样本量可能较小或数据收集的局限性 | 评估高分辨率颈部听诊信号在鼻胃管患者吞咽功能分析中的效用 | 使用鼻胃管的患者 | 数字病理学 | 吞咽功能障碍 | 高分辨率颈部听诊 | 卷积循环神经网络, 混合模型, 堆叠循环神经网络 | 振动和声学信号 | NA | NA | 卷积循环神经网络, 混合模型, 堆叠循环神经网络 | 预测准确率, 重叠率 | NA |
| 750 | 2026-03-19 |
Evaluating the Impact of BoNT-A Injections on Facial Expressions: A Deep Learning Analysis
2024-12-12, Aesthetic surgery journal
IF:3.0Q1
DOI:10.1093/asj/sjae204
PMID:39365026
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术客观评估了A型肉毒毒素注射对面部表情的影响 | 首次结合临床图像和标准数据集,采用基于CNN的面部情绪识别系统量化评估BoNT-A注射对面部表情的客观影响 | 研究样本量有限,仅包含180名患者,且仅评估了注射后14天的短期效果,缺乏长期随访数据 | 客观测量A型肉毒毒素注射对面部表情的影响 | 接受上脸部A型肉毒毒素注射的180名年龄在25至60岁之间的患者 | 计算机视觉 | NA | 面部情绪识别 | CNN | 图像 | 180名患者,共1440张照片 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 751 | 2026-03-19 |
AI Prediction for Post-Lower Blepharoplasty Age Reduction
2024-11-15, Aesthetic surgery journal
IF:3.0Q1
DOI:10.1093/asj/sjae182
PMID:39163263
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型评估下眼睑成形术对感知年龄减少的效果 | 首次结合四种公开的年龄估计CNN模型,通过FaceAge软件对下眼睑成形术的美学结果进行相对客观的量化评估 | 样本量较小(150名患者),且美学标准本身具有主观性,AI评估可能无法完全捕捉所有美学维度 | 提供下眼睑成形术相关手术美学效果的客观评估,以增强手术决策和结果理解 | 150名接受下眼睑成形术相关手术的患者 | 计算机视觉 | NA | 深度学习,年龄估计 | CNN | 图像 | 150名患者 | NA | Amazon Rekognition, Microsoft Azure Face, Face++ Detect, Inferdo face detection | 年龄预测准确度,统计显著性差异 | NA |
| 752 | 2026-03-19 |
AdaWaveNet: Adaptive Wavelet Network for Time Series Analysis
2024-Nov, Transactions on machine learning research
PMID:41816366
|
研究论文 | 本文提出了一种用于非平稳时间序列分析的AdaWaveNet模型,通过自适应小波变换进行多尺度分析 | 设计了基于提升方案的自适应可学习小波变换分解与重构机制,增强了分析的灵活性和鲁棒性 | NA | 解决时间序列数据非平稳特性带来的分析挑战,提高时间序列分析的准确性 | 非平稳时间序列数据 | 机器学习 | NA | 自适应小波变换 | 深度学习网络 | 时间序列数据 | 10个数据集 | NA | AdaWaveNet | NA | NA |
| 753 | 2026-03-19 |
ECG Semantic Integrator (ESI): A Foundation ECG Model Pretrained with LLM-Enhanced Cardiological Text
2024-Oct, Transactions on machine learning research
PMID:41816367
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研究论文 | 提出了一种名为ECG语义集成器(ESI)的新型多模态对比预训练框架,用于从心电图信号和相关文本描述中学习稳健表示 | 首次将基于检索增强生成(RAG)的大型语言模型(LLM)管道(Cardio Query Assistant)用于生成心电图文本描述,并构建了大规模多模态数据集进行对比预训练 | 未明确说明模型在临床环境中的实际部署验证情况 | 解决心电图分析领域缺乏大规模标注数据时学习稳健表示的关键挑战 | 12导联心电图信号及相关文本描述 | 机器学习 | 心血管疾病 | 检索增强生成(RAG)、大型语言模型(LLM) | 多模态对比学习模型 | 心电图信号、文本 | 超过66万个心电图-文本对 | 未明确说明 | ECG语义集成器(ESI) | 未明确说明具体指标 | NA |
| 754 | 2026-03-19 |
SASAN: ground truth for the effective segmentation and classification of skin cancer using biopsy images
2024-08-01, Diagnosis (Berlin, Germany)
DOI:10.1515/dx-2024-0012
PMID:38487874
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研究论文 | 本研究提出了一种基于活检图像的皮肤癌诊断方法,通过引入SASAN分割数据集来提取感兴趣区域(ROI),以提升分类模型在复杂皮肤癌病例上的性能 | 针对现有数据集多关注平坦皮肤表面而忽略器官或邻近病变等复杂病例的不足,提出了SASAN分割数据集,专注于基于ROI提取的分类方法,使模型能聚焦关键区域并忽略噪声特征 | 未明确说明SASAN数据集的具体样本规模及噪声特征的详细定义,且未与其他公开数据集进行广泛对比验证 | 开发一种自动化皮肤癌诊断系统,通过改进数据集和分割方法提升复杂病例的诊断准确性 | 皮肤癌活检图像,特别是器官或邻近病变等复杂病例 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 活检图像分析 | 深度学习分割模型 | 图像 | NA | NA | UNet, LinkNet, PSPNet, FPN | NA | NA |
| 755 | 2026-03-19 |
Open-Source 3D Morphing Software for Facial Plastic Surgery and Facial Landmark Detection Research and Open Access Face Data Set Based on Deep Learning (Artificial Intelligence) Generated Synthetic 3D Models
2024 Mar-Apr, Facial plastic surgery & aesthetic medicine
IF:1.6Q2
DOI:10.1089/fpsam.2023.0030
PMID:37751224
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研究论文 | 本文介绍了一种开源3D变形软件,用于生成面部3D数据集,并提供了一个基于深度学习生成的合成3D模型的大型样本数据集 | 开发了开源3D变形软件,通过批量改变地标位置生成3D面部数据集,并基于深度学习生成的合成3D模型创建了包含980个模型的大型开放数据集,无需伦理审查 | 数据集基于合成3D模型,可能无法完全代表真实面部多样性;样本量虽大但仅基于20个初始合成模型生成 | 为面部整形外科和面部地标检测研究提供开源工具和数据集 | 3D面部模型和面部地标 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 3D模型 | 980个3D面部模型,每个模型包含28个地标位置 | NA | NA | NA | NA |
| 756 | 2026-03-18 |
A Lesion-aware Edge-based Graph Neural Network for Predicting Language Ability in Patients with Post-stroke Aphasia
2024-Sep-03, ArXiv
PMID:39279836
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研究论文 | 本研究提出了一种病变感知的图神经网络(LEGNet),用于预测中风后失语症患者的语言能力,通过整合功能连接、病变编码和子图学习模块 | LEGNet模型创新性地结合了基于边缘的学习模块、病变编码模块和子图学习模块,以利用功能相似性进行预测,并在合成数据和真实数据上验证了其优越性能 | 研究使用了内部神经影像数据集,且第二个数据集的采集协议略有不同,可能影响泛化能力的全面评估 | 预测中风后失语症患者的语言能力,以改进中风后失语症的评估方法 | 中风后失语症患者 | 自然语言处理 | 中风后失语症 | 静息态功能磁共振成像(rs-fMRI) | 图神经网络(GNN) | 神经影像数据 | 内部神经影像数据集,具体样本数量未在摘要中明确说明 | NA | LEGNet | NA | NA |
| 757 | 2026-03-18 |
Learning co-plane attention across MRI sequences for diagnosing twelve types of knee abnormalities
2024-09-02, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51888-4
PMID:39223149
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研究论文 | 本文提出了一种融合多序列MRI共平面注意力的深度学习模型,用于自动诊断12种膝关节异常 | 引入了跨图像序列的共平面注意力机制,并使用了当前最大、最全面的多序列膝关节MRI异常数据集进行验证 | 未明确说明模型在外部验证集上的泛化性能,也未详细讨论计算复杂度 | 开发一种能够辅助放射科医生准确诊断多种膝关节异常的自动化深度学习模型 | 膝关节磁共振成像(MRI)序列 | 计算机视觉 | 膝关节异常 | 多序列磁共振成像(MRI) | 深度学习模型(具体架构未明确,但包含注意力机制) | 图像(MRI序列) | 1748名受试者,涵盖12种异常类型 | NA | NA(提及包含共平面注意力机制) | 受试者工作特征曲线下面积(AUC),准确率 | NA |
| 758 | 2026-03-18 |
Validation of an AI-Powered Automated X-ray Bone Age Analyzer in Chinese Children and Adolescents: A Comparison with the Tanner-Whitehouse 3 Method
2024-09, Advances in therapy
IF:3.4Q2
DOI:10.1007/s12325-024-02944-4
PMID:39085749
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研究论文 | 本研究验证了一款基于深度学习的AI骨龄分析仪在中国儿童和青少年中的临床适用性,并与Tanner-Whitehouse 3方法进行了性能比较 | 首次在中国多中心大规模验证商业AI骨龄分析仪的临床性能,并直接与医生评估者进行对比,展示了AI在骨龄评估中的准确性和效率优势 | 研究仅针对中国儿童和青少年群体,未涉及其他种族或成人群体,且仅比较了TW3方法 | 验证AI驱动的自动化骨龄评估系统在临床实践中的准确性和适用性 | 中国儿童和青少年的X射线影像 | 医学影像分析 | 儿童生长发育评估 | X射线成像 | 深度学习模型 | X射线影像 | 来自中国30个中心的900名儿童和青少年 | NA | NA | 平均绝对误差, 绝对误差小于1年的患者百分比 | NA |
| 759 | 2026-03-17 |
Generalization challenges in electrocardiogram deep learning: insights from dataset characteristics and attention mechanism
2024-03-11, Future cardiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1080/14796678.2024.2354082
PMID:39049767
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研究论文 | 本研究探讨了训练数据特征对深度学习模型在心电图异常检测中泛化性能的影响,并引入注意力机制以提升泛化能力 | 通过使用仅占大型数据集1%的平衡数据集实现与完整数据集相当的泛化性能,并验证注意力机制对模型泛化能力的进一步优化 | 未明确说明具体心电图异常类型及模型在外部验证集上的表现细节 | 探究训练数据特征对深度学习模型泛化性能的影响,并提升心电图异常检测的泛化能力 | 心电图数据集及基于深度学习的异常检测模型 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 深度学习模型(未指定具体类型) | 心电图数据 | 多个心电图数据集,平衡子集仅占大型数据集的1% | NA | NA | 泛化性能(未指定具体指标) | NA |
| 760 | 2026-03-17 |
Integrative computational analyses implicate regulatory genomic elements contributing to spina bifida
2024, Genetics in medicine open
DOI:10.1016/j.gimo.2024.101894
PMID:39669613
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研究论文 | 本研究通过整合计算分析,揭示了与脊柱裂相关的调控基因组元件及其在疾病遗传易感性中的作用 | 采用无靶向的全基因组方法结合深度学习优先排序框架,识别了脊柱裂中罕见的单核苷酸变异和拷贝数变异,特别是CCCTC结合因子结合位点的富集,并关联了功能通路 | NA | 描绘脊柱裂病理生理学背后的全基因组调控特征,以理解其遗传易感性 | 脊柱裂患者与健康对照的基因组数据 | 计算生物学 | 脊柱裂 | 全基因组测序,深度学习优先排序 | 深度学习框架 | 基因组序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |