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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 341 | 2025-10-07 |
RETRACTED ARTICLE: Cognitive computing-based COVID-19 detection on Internet of things-enabled edge computing environment
2024-12, Soft computing
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s00500-021-06514-6
PMID:34812247
|
研究论文 | 提出一种基于联邦深度学习的COVID-19检测模型,在物联网边缘计算环境中实现 | 结合联邦学习与边缘计算,使用萤火虫群优化算法调参,实现隐私保护的分布式COVID-19检测 | 未明确说明数据集具体规模和多样性,实验细节描述不够充分 | 开发高效的COVID-19早期检测系统以降低死亡率 | 胸部X光图像数据 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习,联邦学习 | CNN | 医学图像 | 基准CXR数据集(具体数量未说明) | NA | SqueezeNet | 多种评估指标(具体未列明) | 物联网边缘计算环境,云服务器 |
| 342 | 2025-10-07 |
RETRACTED ARTICLE: MTR-SDL: a soft computing based multi-tier rank model for shoulder X-ray classification
2024-12, Soft computing
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s00500-023-08562-6
PMID:37362295
|
研究论文 | 提出一种基于软计算的多层排序模型MTR-SDL,用于肩部X射线分类 | 提出新型集成学习技术'基于排序的集成选择',通过动态集成投票方法为未标记数据集生成标签 | NA | 解决医疗领域标注数据不足的问题,提高肩部X射线分类性能 | 肩部X射线图像 | 计算机视觉 | 肩部疾病 | X射线成像 | 深度神经网络,集成学习 | 医学图像 | NA | NA | NA | 准确率,特异性,敏感性,精确率,马修斯相关系数,错误发现率,假阳性率,F1分数,阴性预测值,假阴性率 | NA |
| 343 | 2025-10-07 |
Validating Machine Learning Models Against the Saline Test Gold Standard for Primary Aldosteronism Diagnosis
2024-Dec, JACC. Asia
DOI:10.1016/j.jacasi.2024.09.010
PMID:39802987
|
研究论文 | 开发并验证机器学习模型用于预测东亚高血压患者中的原发性醛固酮增多症,并与传统盐水输注试验进行比较 | 首次将机器学习模型与原发性醛固酮增多症诊断的金标准盐水试验进行系统比较验证 | 研究结果可能仅限于东亚高血压人群,需要更多样本人群验证 | 为原发性醛固酮增多症提供更高效、标准化的诊断方法 | 高血压患者中的原发性醛固酮增多症病例 | 机器学习 | 原发性醛固酮增多症 | 机器学习 | Random Forest, XGBoost, 深度学习 | 临床数据 | 来自三个队列:TAIPAI(台湾原发性醛固酮增多症调查)、CONPASS(重庆原发性醛固酮增多症研究)和韩国队列 | NA | NA | 准确率, 敏感度, 特异性 | NA |
| 344 | 2025-10-07 |
Multidimensional morphological analysis of live sperm based on multiple-target tracking
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.02.025
PMID:39803335
|
研究论文 | 开发基于深度学习的活体精子多维形态分析系统,实现精子运动性和形态的自动化检测 | 改进了FairMOT跟踪算法,在匈牙利匹配算法的成本函数中加入了精子头部运动距离、角度和检测框IOU值,并首次同时实现精子前向运动性和形态的自动化分析 | NA | 改进临床精子形态检测方法,推动辅助生殖技术发展 | 活体精子 | 计算机视觉 | 生殖系统疾病 | 深度学习 | 多目标跟踪, 实例分割, 语义分割 | 视频图像 | 来自多家三甲医院的1272个样本 | NA | FairMOT, BlendMask, SegNet | 形态准确率90.82%,与人工显微镜结果高度一致 | NA |
| 345 | 2025-01-14 |
Letter to the Editor: Commentary on Feasibility Study of Parkinson's Speech Disorder Evaluation With Pre-Trained Deep Learning Model for Speech-to-Text Analysis (Korean J Neurotrauma 2024;20:168-179)
2024-Dec, Korean journal of neurotrauma
DOI:10.13004/kjnt.2024.20.e40
PMID:39803342
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 346 | 2025-10-07 |
A deep learning modular ECG approach for cardiologist assisted adjudication of atrial fibrillation and atrial flutter episodes
2024-Dec, Heart rhythm O2
IF:2.5Q2
DOI:10.1016/j.hroo.2024.09.007
PMID:39803625
|
研究论文 | 开发一种基于深度学习的模块化心电图软件,用于辅助心脏病专家判读心房颤动和心房扑动发作 | 采用模块化结构模拟心脏病专家心电图判读流程,结合用户界面允许专家调整结果并驱动二次分析 | 残留错误主要与房性心律失常类型分类相关,部分记录需要手动调整模块 | 构建和评估用于长程心电图记录的深度学习模块化软件 | 房性快速性心律失常(包括心房颤动和心房扑动) | 数字病理 | 心血管疾病 | 心电图分析 | 深度学习 | 心电图信号 | 187条记录,249,419个一分钟样本 | NA | 模块化神经网络 | F1分数 | NA |
| 347 | 2025-10-07 |
RETRACTED ARTICLE: DLMBHCO: design of an augmented bioinspired deep learning-based multidomain body parameter analysis via heterogeneous correlative body organ analysis
2024-12, Soft computing
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s00500-023-08613-y
PMID:37362266
|
研究论文 | 提出一种增强型生物启发深度学习模型,通过异构关联器官分析实现多领域身体参数分析 | 结合细菌觅食优化器和多种深度学习模型融合,通过时间分析建立器官间疾病关联概率 | 仅基于有限的数据集进行验证,未提及模型在更广泛临床环境中的适用性 | 开发能够高效识别人体不同器官间疾病关联的深度学习模型 | 人体多器官疾病关联分析 | 机器学习 | 多器官疾病 | 时空数据扫描,血液报告时间分析 | 深度学习模型融合 | 医学扫描数据,血液报告 | MITBIH, DEAP, CT Kidney, RIDER, PLCO数据集 | NA | Inception Net, XCeption Net, GoogLeNet | 准确率,精确率,召回率 | NA |
| 348 | 2025-10-07 |
Synchronous Analysis of Speech Production and Lips Movement to Detect Parkinson's Disease Using Deep Learning Methods
2024-Dec-31, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15010073
PMID:39795601
|
研究论文 | 提出一种通过同步分析语音信号和唇部运动视频来检测帕金森病的深度学习方法 | 首次引入同步融合语音记录和唇部运动视频信息的双模态方法,采用基于注意力机制的串联投影策略 | NA | 提高帕金森病的自动检测准确率 | 帕金森病患者 | 计算机视觉,自然语言处理 | 帕金森病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 语音信号,视频 | NA | NA | 注意力机制 | 准确率 | NA |
| 349 | 2025-01-14 |
Task Offloading with LLM-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning in UAV-Assisted Edge Computing
2024-Dec-31, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010175
PMID:39796966
|
研究论文 | 本文提出了一种创新的多智能体深度学习框架,用于优化无人机辅助边缘计算环境中的任务卸载和轨迹规划 | 结合QTRAN算法与大型语言模型(LLM)进行区域分解,并利用图卷积网络(GCN)与自注意力机制有效管理子区域间关系 | 未提及具体实验环境或数据集的局限性 | 优化无人机辅助边缘计算环境中的任务卸载和轨迹规划 | 无人机集群和用户设备(UE) | 机器学习 | NA | 多智能体强化学习、大型语言模型(LLM)、图卷积网络(GCN) | QTRAN、GCN、自注意力机制 | 模拟数据 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 350 | 2025-10-07 |
The Role of Machine Learning in the Detection of Cardiac Fibrosis in Electrocardiograms: Scoping Review
2024-Dec-30, JMIR cardio
DOI:10.2196/60697
PMID:39753213
|
综述 | 本文通过范围综述系统评估了基于心电图和机器学习技术检测心脏纤维化的研究现状 | 首次系统性地综述了机器学习在心电图检测心脏纤维化领域的应用现状,识别了当前研究的局限性和未来发展方向 | 纳入研究样本量有限,缺乏外部验证,方法学报告不一致,影响结果的普适性和可重复性 | 综合评估基于心电图的机器学习方法在心脏纤维化检测中的应用现状 | 心脏纤维化检测相关的机器学习研究 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图分析 | 支持向量机,集成学习,深度学习,卷积神经网络 | 心电图,矢量心电图 | 11项研究,最大样本量14,052例 | NA | 卷积神经网络 | 准确率,AUC | NA |
| 351 | 2025-10-07 |
SmartSkin-XAI: An Interpretable Deep Learning Approach for Enhanced Skin Cancer Diagnosis in Smart Healthcare
2024-Dec-30, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15010064
PMID:39795592
|
研究论文 | 提出一种结合可解释人工智能技术的深度学习方法SmartSkin-XAI,用于增强皮肤癌诊断 | 将微调的DenseNet121模型与XAI技术相结合,在保持高准确性的同时提供可解释的预测结果 | NA | 开发准确且可解释的皮肤癌诊断系统,改善早期检测和患者管理 | 皮肤癌(特别是黑色素瘤)诊断 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 深度学习,可解释人工智能 | CNN | 皮肤图像 | ISIC数据集和Kaggle数据集 | NA | DenseNet121, InceptionV3, ResNet50 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 352 | 2025-01-14 |
Effect of Depth Band Replacement on Red, Green and Blue Image for Deep Learning Weed Detection
2024-Dec-30, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010161
PMID:39796952
|
研究论文 | 本研究探讨了在深度学习杂草检测中,用深度数据替换RGB图像中的一个波段对YOLOv8模型性能的影响 | 提出了一种用深度数据替换RGB图像中的一个波段的方法,以解决传统RGB方法在检测杂草时因纹理和结构相似性而导致的困难 | 使用RGBD系统计算成本高,不适合小型轻量级机器人 | 研究深度数据替换RGB波段对YOLOv8模型在杂草检测中性能的影响 | 牧场中的杂草 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 353 | 2025-10-07 |
Improving Imitation Skills in Children with Autism Spectrum Disorder Using the NAO Robot and a Human Action Recognition
2024-Dec-29, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15010060
PMID:39795588
|
研究论文 | 本研究使用NAO机器人和人类动作识别算法来改善自闭症谱系障碍儿童的模仿技能 | 将机器人技术与深度学习相结合,开发基于人类动作识别算法的模仿技能分析方法 | NA | 探索机器人技术是否能改善自闭症儿童的模仿技能并支持治疗师 | 自闭症谱系障碍儿童 | 机器人技术 | 自闭症谱系障碍 | 深度学习 | NA | 动作数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 354 | 2025-10-07 |
Design, Development, and Testing of Machine Learning Models to Estimate Properties of Friction Stir Welded Joints
2024-Dec-29, Materials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ma18010094
PMID:39795739
|
研究论文 | 本研究使用六种监督机器学习模型预测搅拌摩擦焊接接头的极限抗拉强度和硬度 | 首次系统比较六种机器学习模型在搅拌摩擦焊接性能预测中的表现,并发现人工神经网络具有最高精度 | 研究基于200个数据集,样本量相对有限,模型泛化能力需进一步验证 | 开发能够准确预测搅拌摩擦焊接接头力学性能的机器学习模型 | 搅拌摩擦焊接接头 | 机器学习 | NA | 搅拌摩擦焊接 | 线性回归,支持向量回归,决策树回归,随机森林回归,K近邻算法,人工神经网络 | 数值数据 | 200个数据集 | NA | 人工神经网络 | 准确率 | NA |
| 355 | 2025-01-14 |
Improved Intelligent Condition Monitoring with Diagnostic Indicator Selection
2024-Dec-29, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010137
PMID:39796927
|
研究论文 | 本研究开发了一种预测性维护系统,专注于特征选择以检测和分类风力涡轮机叶片中的模拟缺陷 | 提出了一种基于相关性分析并结合全面视觉评估的结构化特征选择方法,保留了关键的领域特定信息,避免了故障指标的误解 | 特征减少并未同样提升深度学习模型的性能指标 | 开发一种更有效的预测性维护系统,用于风力涡轮机叶片的缺陷检测和分类 | 风力涡轮机叶片的模拟缺陷 | 机器学习 | NA | 相关性分析 | 深度神经网络, 投票分类器 | 振动数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 356 | 2025-10-07 |
Improved Consistency of Lung Nodule Categorization in CT Scans with Heterogeneous Slice Thickness by Deep Learning-Based 3D Super-Resolution
2024-Dec-28, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15010050
PMID:39795578
|
研究论文 | 提出基于深度学习的3D超分辨率方法,用于从异质性层厚CT图像生成薄层CT图像,提高肺结节体积测量的准确性 | 首次将深度学习3D超分辨率技术应用于肺结节CT图像的层厚标准化,显著改善异质性层厚对结节体积评估的影响 | 研究样本量有限,仅由两名放射科医生进行定性评估,需要更大规模验证 | 提高肺结节体积测量的准确性,改善肺癌筛查中结节分类的一致性 | 肺结节CT图像 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT扫描 | 深度学习 | 3D医学图像 | 未明确说明具体样本数量 | NA | 3D超分辨率网络 | Likert量表评分, 结节体积差异百分比, Lung-RADS分类一致性 | NA |
| 357 | 2025-01-14 |
Physics-Constrained Deep Learning for Security Ink Colorimetry with Attention-Based Spectral Sensing
2024-Dec-28, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25010128
PMID:39796919
|
研究论文 | 本文提出了一种基于物理约束的深度学习框架,用于高精度安全墨水比色法,集成了物理信息神经网络架构、先进的注意力机制和贝叶斯优化框架 | 该框架在颜色预测精度上达到了前所未有的水平(CIEDE2000 (ΔE00): 0.70 ± 0.08),特征提取效率提高了58.3%,并通过贝叶斯优化框架确保参数调优的鲁棒性 | NA | 开发一种高精度的安全墨水比色法,以应对全球安全和商业中的伪造问题 | 安全墨水 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 物理信息神经网络架构 | 光谱数据 | 1500个工业样品 | NA | NA | NA | NA |
| 358 | 2025-10-07 |
Leveraging Thermal Infrared Imaging for Pig Ear Detection Research: The TIRPigEar Dataset and Performances of Deep Learning Models
2024-Dec-27, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani15010041
PMID:39794984
|
研究论文 | 本文建立了猪耳热红外图像数据集TIRPigEar,并评估了多种深度学习模型在猪耳检测任务上的性能 | 创建了首个包含23,189张猪耳热红外图像的大规模数据集,并通过猪舍巡检机器人自动采集数据 | 猪耳温度不能直接代表核心体温,仅能反映温度变化趋势 | 开发基于热红外成像的猪耳检测方法,为精准畜牧业提供技术支持 | 猪耳热红外图像 | 计算机视觉 | NA | 热红外成像技术 | YOLO系列目标检测模型 | 热红外图像 | 23,189张图像,包含69,567个标注文件 | NA | YOLOv9m | 精确率,召回率,mAP50 | NA |
| 359 | 2025-10-07 |
Automatic Reproduction of Natural Head Position in Orthognathic Surgery Using a Geometric Deep Learning Network
2024-Dec-27, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15010042
PMID:39795570
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研究论文 | 开发了一种几何深度学习网络NHP-Net,用于从CT扫描中自动重现自然头位 | 首次使用几何深度学习网络自动从CT扫描中重现自然头位,解决了传统方法依赖外部设备和患者配合的问题 | 研究仅基于150名正颌手术患者的数据集,样本量相对有限 | 提高正颌手术中自然头位确定的准确性和效率 | 正颌手术患者的头骨三维结构 | 计算机视觉 | 颌面畸形 | CT扫描 | 几何深度学习网络 | 三维点云数据 | 150名正颌手术患者 | NA | NHP-Net | 平均绝对误差,旋转误差 | NA |
| 360 | 2025-10-07 |
Porter 6: Protein Secondary Structure Prediction by Leveraging Pre-Trained Language Models (PLMs)
2024-Dec-27, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms26010130
PMID:39795988
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研究论文 | 本研究开发了基于预训练语言模型的蛋白质二级结构预测系统Porter 6 | 利用预训练语言模型ESM-2作为输入特征,采用CBRNN集成预测器,在蛋白质二级结构预测准确率上相比前代提升3% | NA | 提高蛋白质二级结构预测的准确性和计算效率 | 蛋白质序列及其二级结构 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型 | CBRNN, 集成学习 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | CBRNN, ESM-2, ProtTrans | 准确率, Q3分类准确率, Q8分类准确率 | NA |