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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21 | 2025-10-06 |
SCorP: Statistics-Informed Dense Correspondence Prediction Directly from Unsegmented Medical Images
2024-Jul, Medical Image Understanding and Analysis. Medical Image Understanding and Analysis (Conference)
DOI:10.1007/978-3-031-66955-2_10
PMID:39444584
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研究论文 | 提出SCorP框架,直接从非分割医学图像预测基于表面的对应关系,无需传统形状建模流程 | 通过无监督方式直接从表面网格学习形状先验,消除对优化形状模型监督训练的依赖,突破传统线性假设限制 | 仅在LGE MRI左心房数据集和Abdomen CT-1K肝脏数据集上验证,未在其他解剖结构或模态上测试 | 开发直接从非分割医学图像预测密集对应关系的统计形状建模方法 | 左心房和肝脏的解剖结构 | 医学图像分析 | 心血管疾病, 肝脏疾病 | 统计形状建模, 深度学习 | 教师-学生网络 | 医学图像(LGE MRI, CT) | LGE MRI左心房数据集和Abdomen CT-1K肝脏数据集 | NA | NA | 准确性, 鲁棒性 | NA |
| 22 | 2025-10-06 |
Calculating Protein-Ligand Residence Times through State Predictive Information Bottleneck Based Enhanced Sampling
2024-Jul-23, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.4c00503
PMID:38991145
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研究论文 | 提出一种结合深度学习与增强采样方法计算蛋白质-配体停留时间的半自动化协议 | 首次将状态预测信息瓶颈(SPIB)与元动力学增强采样相结合,实现跨越12个数量级时间尺度的停留时间计算 | 方法验证仅限于六种蛋白质-配体复合物,需要进一步扩展验证范围 | 开发准确计算蛋白质-配体停留时间的方法以改进药物疗效 | 六种蛋白质-配体复合物,包括抗癌药物伊马替尼与野生型Abl激酶及耐药突变体的解离过程 | 计算生物学 | 癌症 | 分子动力学模拟,增强采样,深度学习 | 状态预测信息瓶颈(SPIB) | 分子动力学轨迹数据 | 六种蛋白质-配体复合物 | NA | 状态预测信息瓶颈神经网络 | 停留时间计算准确性 | NA |
| 23 | 2025-10-06 |
Assessing spectral effectiveness in color fundus photography for deep learning classification of retinopathy of prematurity
2024-Jul, Journal of biomedical optics
IF:3.0Q2
DOI:10.1117/1.JBO.29.7.076001
PMID:38912212
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研究论文 | 本研究评估彩色眼底摄影中不同光谱通道对早产儿视网膜病变深度学习分类的效果 | 首次系统比较单色通道(红、绿、蓝)和多通道融合架构在ROP分期深度学习分类中的性能差异 | 未说明样本来源和具体数据量,未提及外部验证结果 | 评估彩色眼底摄影中光谱通道对ROP深度学习分类的有效性 | 早产儿视网膜病变(ROP)的眼底图像 | 计算机视觉 | 早产儿视网膜病变 | 彩色眼底摄影 | CNN | 图像 | NA | NA | 端到端卷积神经网络分类器 | 准确率, 敏感度, 特异性 | NA |
| 24 | 2025-10-06 |
Deep Learning Models Used in the Diagnostic Workup of Keratoconus: A Systematic Review and Exploratory Meta-Analysis
2024-Jul-01, Cornea
IF:1.9Q2
DOI:10.1097/ICO.0000000000003467
PMID:38300179
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系统综述与探索性荟萃分析 | 本文系统回顾并荟萃分析了深度学习模型在圆锥角膜诊断中的应用效果 | 首次对深度学习在圆锥角膜诊断中的研究进行全面系统综述并开展探索性荟萃分析 | 纳入研究的方法学质量有限,患者选择报告不充分且参考标准使用不当 | 评估深度学习算法在圆锥角膜诊断中的性能表现 | 圆锥角膜患者及相关医学影像数据 | 医学影像分析 | 圆锥角膜 | 深度学习 | 深度学习算法 | 地形图图像 | 19项研究纳入定性分析,10项研究纳入荟萃分析 | NA | NA | 敏感度, 特异度 | NA |
| 25 | 2025-07-23 |
Multimodal functional deep learning for multiomics data
2024-Jul-25, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae448
PMID:39285512
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research paper | 提出了一种多模态功能深度学习(MFDL)方法,用于分析高维多组学数据 | MFDL方法通过深度神经网络的层次结构建模多组学变异与疾病表型之间的复杂关系,并利用功能数据分析技术处理高维组学数据 | 未明确提及具体局限性 | 开发新型分析方法以应对高维多组学数据分析的挑战 | 高维多组学数据 | machine learning | NA | functional data analysis, deep learning | deep neural networks | multiomics data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26 | 2025-07-23 |
A Computed Tomography-Based Fracture Prediction Model With Images of Vertebral Bones and Muscles by Employing Deep Learning: Development and Validation Study
2024-07-12, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/48535
PMID:38995678
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于CT扫描的深度学习模型,用于预测椎骨骨折风险 | 结合椎骨和椎旁肌肉的CT图像,使用注意力卷积神经网络-循环神经网络模型进行骨折预测,相比仅使用骨图像或临床变量模型表现更优 | 研究样本主要来自特定时间段(2010-2019年)的患者,且女性比例较高 | 开发并验证基于CT图像的骨折预测模型 | 1214名患者的腹部CT图像(开发集)和495名患者(验证集) | 数字病理学 | 骨质疏松症 | CT扫描 | 注意力CNN-RNN | 医学图像 | 开发集1214名患者,验证集495名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 27 | 2025-07-23 |
Deep Learning-Based Automated Measurement of Murine Bone Length in Radiographs
2024-Jul-01, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11070670
PMID:39061752
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型,用于自动化测量小鼠骨骼X光片中的骨骼长度,以提高准确性和可重复性 | 利用Keypoint R-CNN算法与EfficientNet-B3特征提取骨干网络,开发了一个骨骼检测和测量流程,显著提升了测量精度和一致性 | 研究主要针对小鼠骨骼,尚未验证其在人类骨骼测量中的适用性 | 开发自动化工具以替代传统手动测量小鼠骨骼长度的方法,提高遗传关联映射的精度和一致性 | 小鼠骨骼X光片 | 计算机视觉 | 骨骼疾病 | 深度学习 | Keypoint R-CNN, EfficientNet-B3 | 图像 | 94张X光片用于开发,592张用于独立测试,21,300张用于进一步验证 | NA | NA | NA | NA |
| 28 | 2025-10-06 |
Evaluating the Quality of Serial EM Sections with Deep Learning
2024-Jul-04, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada
IF:2.9Q1
DOI:10.1093/mam/ozae033
PMID:38701183
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的串行电镜切片质量评估方法 | 提出了改进的ResNet-50模型(QEN)用于自动评估串行切片扫描电镜图像质量,能够实时识别成像问题 | 模型性能依赖于用户生成的质量评分,可能受主观因素影响 | 开发自动评估串行切片扫描电镜图像质量的方法,提高数据集生成效率 | 串行切片扫描电镜图像 | 计算机视觉 | NA | 串行切片扫描电子显微镜 | CNN | 图像 | NA | Python | ResNet-50, QEN | NA | NA |
| 29 | 2025-10-06 |
A Pan-Cancer Patient-Derived Xenograft Histology Image Repository with Genomic and Pathologic Annotations Enables Deep Learning Analysis
2024-07-02, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-23-1349
PMID:39082680
|
研究论文 | 构建了一个包含基因组和病理学标注的泛癌种患者来源异种移植组织学图像库,用于深度学习分析 | 创建了首个大规模PDX H&E图像库,整合了基因组、转录组和病理学标注,并展示了三种深度学习应用 | PDX模型使用免疫缺陷小鼠,可能无法完全模拟人类肿瘤微环境 | 建立用于数字病理学分析的PDX组织学图像资源库 | 患者来源异种移植(PDX)样本和配对亲本肿瘤样本 | 数字病理学 | 泛癌种 | H&E染色,基因组测序,转录组测序 | 深度学习分类器,预测模型 | 组织学图像 | 超过1000个PDX和配对亲本肿瘤H&E图像 | NA | NA | 分类准确性,预测性能 | NA |
| 30 | 2025-10-06 |
A deep learning model of tumor cell architecture elucidates response and resistance to CDK4/6 inhibitors
2024-07, Nature cancer
IF:23.5Q1
DOI:10.1038/s43018-024-00740-1
PMID:38443662
|
研究论文 | 构建可解释的深度学习模型解析CDK4/6抑制剂反应与耐药机制 | 基于癌症多蛋白组装参考图谱构建首个可解释深度学习模型,识别8个核心蛋白组装体整合90个基因的罕见和常见变异 | 模型主要基于细胞系数据,临床验证仍需进一步扩展 | 阐明CDK4/6抑制剂在乳腺癌治疗中的反应和耐药机制 | 乳腺癌细胞系、患者样本和患者来源异种移植模型 | 数字病理学 | 乳腺癌 | CRISPR-Cas9基因编辑、多蛋白组装分析 | 深度学习 | 基因组数据、蛋白组装数据 | 涵盖90个基因的细胞系数据集 | NA | NA | 预测分层准确性 | NA |
| 31 | 2025-10-06 |
Quantification of Human Photoreceptor-Retinal Pigment Epithelium Macular Topography with Adaptive Optics-Optical Coherence Tomography
2024-Jul-15, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics14141518
PMID:39061655
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研究论文 | 使用自适应光学-光学相干断层扫描技术量化活体人眼感光细胞-视网膜色素上皮复合体的黄斑地形图 | 首次结合FDML-AO-OCT成像技术和深度学习算法,在活体人眼中三维表征PR-RPE复合体的细胞级地形分布 | 样本量较小(11名健康志愿者),仅观察了黄斑颞侧区域 | 量化活体人眼感光细胞-视网膜色素上皮复合体的黄斑地形结构 | 健康志愿者的视网膜PR-RPE复合体 | 医学影像 | 视网膜疾病 | 自适应光学-光学相干断层扫描(AO-OCT),傅里叶域锁模激光(FDML) | 深度学习 | 三维医学影像 | 11名健康志愿者 | NA | NA | 细胞密度、外节长度、PR/RPE比率 | NA |
| 32 | 2025-10-06 |
TUnA: an uncertainty-aware transformer model for sequence-based protein-protein interaction prediction
2024-Jul-25, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae359
PMID:39051117
|
研究论文 | 提出一种基于Transformer的不确定性感知模型TUnA,用于从序列数据预测蛋白质-蛋白质相互作用 | 首次将Transformer架构与谱归一化神经高斯过程结合,为未见过的蛋白质序列提供不确定性评估 | 未明确说明模型在跨物种或远缘蛋白质上的泛化能力 | 开发能够泛化到训练集外蛋白质并提供预测不确定性的蛋白质相互作用预测模型 | 蛋白质序列数据 | 生物信息学 | NA | 蛋白质序列嵌入 | Transformer | 序列数据 | NA | NA | Transformer encoder, Spectral-normalized Neural Gaussian Process | 假阳性率 | NA |
| 33 | 2025-10-06 |
Optimizing neurointerventional procedures: an algorithm for embolization coil detection and automated collimation to enable dose reduction
2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044003
PMID:39035051
|
研究论文 | 开发用于检测神经介入手术中栓塞线圈并实现自动准直的算法,以优化图像质量并减少辐射剂量 | 首次成功检测栓塞线圈的方法,并将检测结果整合到X射线血管造影系统中实现自动准直 | 使用放大边界框,不需要真实标注与预测之间的完全重叠 | 优化神经介入手术流程,提高手术效率和安全性的同时减少患者辐射剂量 | 神经介入手术中的栓塞线圈 | 计算机视觉 | 神经血管疾病 | X射线血管造影 | Faster R-CNN, RetinaNet | 医学图像 | NA | NA | ResNet-50 FPN, RetinaNet | mAP@75 | NA |
| 34 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Subject Independent Human Activity Recognition using Smart Lacelock Data
2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10781739
PMID:40039707
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研究论文 | 使用智能鞋带锁设备数据进行基于深度学习的主体无关人类活动识别 | 引入配备IMU和称重传感器的智能鞋带锁设备,无需修改鞋子即可舒适佩戴,为人类活动识别提供新型传感器数据 | 仅使用8名参与者的数据,样本量较小 | 开发基于深度学习的人类活动识别方法 | 人类日常活动(行走、上楼梯、下楼梯) | 机器学习 | NA | 惯性测量单元(IMU)、称重传感器 | CNN | 传感器数据 | 8名参与者 | NA | 三块CNN结构(卷积层、最大池化层、ReLU层、归一化层) | 准确率 | NA |
| 35 | 2025-10-06 |
Deep Learning Enhanced Label-Free Action Potential Detection Using Plasmonic-Based Electrochemical Impedance Microscopy
2024-07-16, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c01179
PMID:38953225
|
研究论文 | 本研究利用深度学习技术提升基于等离子体电化学阻抗显微镜的无标记动作电位检测性能 | 首次将长短期记忆循环神经网络应用于P-EIM信号处理,实现单周期刺激动作电位检测 | 研究未提及模型在其他神经元类型或实验条件下的泛化能力 | 提高等离子体电化学阻抗显微镜检测神经元电信号的可用性 | 神经元细胞的动作电位信号 | 机器学习 | NA | 等离子体电化学阻抗显微镜 | LSTM | 电信号 | NA | NA | LSTM | AUC | NA |
| 36 | 2025-10-06 |
Greater benefits of deep learning-based computer-aided detection systems for finding small signals in 3D volumetric medical images
2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.4.045501
PMID:38988989
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研究论文 | 本研究评估基于卷积神经网络的计算机辅助检测系统在三维医学影像中对小信号检测性能的提升效果 | 首次系统比较深度学习CADe系统在3D与2D医学影像搜索中对不同尺寸信号检测效果的差异,并揭示眼动探索行为与系统效益的关联性 | 研究使用数字乳腺断层合成体模而非真实患者数据,样本量相对有限(16名非专家观察者) | 评估基于深度学习的计算机辅助检测系统在三维医学影像中提升小信号检测准确性的效果 | 数字乳腺断层合成体模中的微钙化小信号和较大肿块信号 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成成像 | CNN | 3D volumetric medical images, 2D cross-sectional images | 16名非专家观察者,数字乳腺断层合成体模数据 | NA | NA | AUC, ROC曲线下面积变化 | NA |
| 37 | 2025-10-06 |
Examining feature extraction and classification modules in machine learning for diagnosis of low-dose computed tomographic screening-detected in vivo lesions
2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044501
PMID:38993628
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研究论文 | 本研究比较了三种特征提取方法和两种分类模块在低剂量CT筛查发现的肺结节和结直肠息肉病变诊断中的性能 | 首次系统比较了传统图像纹理特征、深度学习抽象特征和组织-能量特异性特征在医学影像诊断中的性能,并发现组织-能量特异性特征提取能显著提升诊断性能 | 研究仅针对低剂量CT筛查发现的特定类型病变,结果可能不适用于其他影像模态或病变类型 | 评估医学影像机器学习中特征提取和分类模块对病变恶性程度预测的个体性能 | 低剂量CT筛查发现的肺结节和结直肠息肉病变 | 医学影像分析 | 肺结节,结直肠息肉 | 低剂量计算机断层扫描(CT) | CNN,随机森林 | 医学影像 | 三个病变图像数据集 | NA | CNN | AUC | NA |
| 38 | 2025-10-06 |
Projected pooling loss for red nucleus segmentation with soft topology constraints
2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044002
PMID:38988992
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研究论文 | 提出一种基于投影池化的损失函数,用于在医学图像分割中引入软拓扑约束 | 通过投影和最大池化操作引入软拓扑约束,避免分割过程中小结构被丢弃 | 未明确说明训练集的具体规模和计算资源限制 | 解决小训练集下的医学图像分割问题并减少解剖结构异常分割 | 红核(red nucleus)以及心脏、脾脏和海马体 | 医学图像分割 | 帕金森综合征 | 定量磁化率成像(QSM) | 深度学习分割模型 | 医学图像 | NA | NA | NA | Dice系数 | NA |
| 39 | 2025-10-06 |
Lung vessel connectivity map as anatomical prior knowledge for deep learning-based lung lobe segmentation
2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044001
PMID:38988990
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研究论文 | 本研究探索将肺血管连通性图谱作为解剖先验知识融入深度学习模型以提升肺叶分割性能 | 首次提出将肺血管连通性图谱作为解剖先验知识融入深度学习框架,用于指导肺叶分割 | 改进效果存在局限性,需要进一步探索其实际应用价值 | 开发结合解剖先验知识的自动化肺叶分割方法 | 胸部CT扫描中的肺叶分割 | 数字病理 | COVID-19 | CT扫描 | U-Net | CT图像 | 10例COVID-19病例 | nnU-Net | U-Net, 多任务U-Net, 级联U-Net | 分割准确度 | NA |
| 40 | 2025-10-06 |
Unwrapping non-locality in the image transmission through turbid media
2024-Jul-15, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.521581
PMID:39538508
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研究论文 | 本研究开发了一种全局注意力机制来解决浑浊介质中图像传输的挑战,显著提升了重建性能 | 提出了基于光传播物理原理的全局注意力机制,有效捕捉像素间的长程依赖关系,实现两个数量级的性能提升 | 未明确说明方法在极端浑浊条件下的表现和计算效率 | 解决浑浊介质中高保真图像传输的挑战 | 通过浑浊介质传输的图像 | 计算机视觉 | NA | 光学成像,深度学习 | 深度学习网络 | 图像 | NA | NA | 全局注意力机制 | 重建保真度,像素级重建精度 | NA |