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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3341 | 2025-12-01 |
Early prediction of thyroid capsule invasion in papillary microcarcinoma using ultrasound-based deep learning models: a retrospective multicenter study
2025-Nov-27, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-02132-0
PMID:41310289
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合手工放射组学特征和深度学习特征的集成模型,用于早期预测甲状腺微小乳头状癌的包膜侵犯 | 首次将肿瘤周围手工放射组学特征与肿瘤内深度学习特征相结合,构建集成模型用于甲状腺微小乳头状癌包膜侵犯的早期预测 | 回顾性研究设计,需要前瞻性验证;样本来源仅限于三个医疗中心 | 开发准确的甲状腺微小乳头状癌包膜侵犯早期预测模型以支持临床决策 | 964例经病理证实的甲状腺微小乳头状癌患者 | 数字病理 | 甲状腺癌 | 超声成像,放射组学分析,深度学习 | 深度学习模型,支持向量机 | 超声图像 | 964个病灶(来自964名患者),内外部测试集分别为177和84例 | NA | Swin-Transformer | AUC | NA |
| 3342 | 2025-12-01 |
Genetics of digital phenotypes of keel bone in layer chickens and correlations with keel bone fractures and deviations
2025-Nov-27, Genetics, selection, evolution : GSE
DOI:10.1186/s12711-025-01016-7
PMID:41310424
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研究论文 | 本研究开发了基于深度学习的自动化放射影像分析方法,用于表型鸡龙骨骨特征,并分析其与龙骨骨折和变形的遗传相关性 | 首次开发了自动化放射影像分析方法来量化龙骨骨特征,并证明这些数字表型具有遗传性且与龙骨病理状况存在遗传相关 | 样本量相对有限(1051只鸡),仅包含两个商业品种 | 通过遗传选择减少蛋鸡龙骨骨折和变形,改善动物福利和生产性能 | 蛋鸡(Bovans Brown和Lohmann Brown品种)的龙骨骨 | 数字病理学 | 骨骼疾病 | 放射成像, SNP芯片基因分型 | 深度学习模型 | 放射影像 | 1051只蛋鸡 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 3343 | 2025-12-01 |
Temporal structure of natural language processing in the human brain corresponds to layered hierarchy of large language models
2025-Nov-26, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-65518-0
PMID:41298357
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研究论文 | 本研究通过脑电皮层图数据证明大型语言模型的层级结构与人类大脑语言理解的时间动态存在对应关系 | 首次揭示LLM层级深度与大脑语言处理时间窗口的对应关系,并建立了神经活动与语言模型嵌入的关联 | 研究基于特定叙事材料的ECoG数据,样本量有限,且主要关注语言相关脑区 | 探索大型语言模型与人类大脑语言处理机制的对应关系 | 人类大脑语言处理过程与大型语言模型的层级结构 | 自然语言处理 | NA | electrocorticography (ECoG) | GPT-2 XL, Llama-2 | 脑电信号, 文本数据 | 参与者聆听30分钟叙事材料的ECoG数据 | NA | Transformer | 相关性分析 | NA |
| 3344 | 2025-12-01 |
Unsupervised learning of spatially varying regularization for diffeomorphic image registration
2025-Nov-24, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103887
PMID:41317547
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研究论文 | 提出一种分层概率模型,通过无监督学习实现图像配准中空间变化正则化的端到端学习 | 首次将变形正则化强度的先验分布集成到概率模型中,实现从数据中直接学习空间变化的变形正则化器 | 未明确说明模型在极端变形情况下的表现和计算效率的具体量化数据 | 改进深度学习图像配准方法,解决空间不变正则化忽略局部变形差异的问题 | 医学图像配准中的变形场 | 计算机视觉 | NA | 深度学习,贝叶斯优化 | 分层概率模型 | 医学图像 | NA | NA | 分层概率模型 | 配准性能,变形平滑度,可解释性 | NA |
| 3345 | 2025-12-01 |
Rapid wavefield forecasting for earthquake early warning via deep sequence to sequence learning
2025-Nov-23, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-65435-2
PMID:41276540
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研究论文 | 提出一种用于地震早期预警的深度学习模型WaveCastNet,能够快速预测高维波场 | 将卷积长表达记忆架构集成到序列到序列预测框架中,能够建模时空长期依赖和多尺度模式,且比Transformer参数更少、推理更快 | 基于模拟数据进行验证,真实场景应用仍需进一步测试 | 开发快速波场预测方法用于地震早期预警 | 地震波场、破坏性地面运动 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 序列到序列学习 | 地震波场数据 | 旧金山湾区的模拟地震数据和真实地震数据 | NA | 卷积长表达记忆架构 | NA | NA |
| 3346 | 2025-12-01 |
PMTE-LLM:An LLM-based time series forecasting method using professional mechanism and training experience
2025-Nov-21, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108362
PMID:41317633
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研究论文 | 提出一种基于大语言模型的时间序列预测方法PMTE-LLM,通过专业机制与训练经验融合降低计算成本并保持精度 | 融合时间序列数据与知识文本和机制公式的多模态特征映射,引入仿人脑经验效应的三角网格存储训练方法,通过强化学习动态优化参数 | 未明确说明模型在极端噪声环境或长期预测任务中的表现 | 开发高效准确的时间序列预测方法,平衡计算成本与预测精度 | 时间序列数据,涵盖交通、能源和石油生产等多个领域 | 机器学习 | NA | 多模态融合,强化学习 | LLM | 时间序列数据,知识文本,机制公式 | 多个公共数据集和石油生产场景 | NA | PMTE-LLM | 准确率,计算成本,内存使用量,推理时间效率 | NA |
| 3347 | 2025-12-01 |
Voice-Based Detection of Parkinson's Disease Using Machine and Deep Learning Approaches: A Systematic Review
2025-Nov-20, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12111279
PMID:41301235
|
系统综述 | 系统回顾了基于机器学习和深度学习的语音分析方法在帕金森病检测中的应用 | 从手工特征工程向自监督表示学习框架过渡,展示了Transformer基础模型在跨语言和录音条件下的鲁棒性 | 数据集异质性、类别不平衡和验证实践不一致阻碍了可重复性和临床转化 | 通过语音分析实现帕金森病的早期非侵入性检测 | 帕金森病患者的语音特征 | 自然语言处理 | 帕金森病 | 语音分析 | SVM, RF, CNN, RNN, Transformer | 语音数据 | 69项符合纳入标准的研究 | NA | 卷积神经网络, 循环神经网络, Transformer基础模型 | 准确率 | NA |
| 3348 | 2025-12-01 |
Are Image-Based Deep Learning Algorithms of Kidney Volume in Polycystic Kidney Disease Ready for Clinical Deployment? A Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Nov-20, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14228255
PMID:41303287
|
系统综述与荟萃分析 | 评估基于图像的深度学习算法在常染色体显性多囊肾病中自动肾脏体积分割的现状 | 首次对ADPKD患者肾脏体积自动分割的深度学习算法进行系统性评估和荟萃分析 | 研究设计和方法存在异质性,临床实施尚不可行 | 评估深度学习算法在ADPKD患者肾脏体积自动分割中的准确性和效率 | 常染色体显性多囊肾病患者的肾脏影像数据 | 医学影像分析 | 多囊肾病 | 医学影像分割 | 深度学习模型 | 医学影像 | 5622名ADPKD患者(平均年龄46.1岁,45%男性)和9180次扫描(79%为MRI) | NA | NA | Dice相似系数, 偏倚差异, 时间效率 | NA |
| 3349 | 2025-12-01 |
Blind Image Quality Assessment Using Convolutional Neural Networks
2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227078
PMID:41305284
|
研究论文 | 本文提出了一种基于卷积神经网络的轻量级盲图像质量评估方法 | 通过结合贝叶斯超参数优化和现代随机优化方法,在简化架构下实现竞争性性能 | 未明确说明模型在极端图像失真类型上的表现 | 开发计算效率更高且可扩展的盲图像质量评估方法 | 图像质量评估 | 计算机视觉 | NA | NA | CNN | 图像 | TID2013和KADID-10k基准数据集 | NA | 轻量级CNN架构 | 竞争性性能指标(具体指标未明确列出) | NA |
| 3350 | 2025-12-01 |
AI-Driven Resilient Fault Diagnosis of Bearings in Rotating Machinery
2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227092
PMID:41305299
|
研究论文 | 比较传统机器学习和深度学习技术在旋转机械轴承故障诊断中的效果 | 首次系统比较传统ML和DL方法在不同负载和速度条件下对轴承故障的诊断性能,并展示了CNN在复杂故障分类中的卓越表现 | CNN模型训练时间较长,研究可能未考虑实际工业环境中的所有变量 | 评估不同人工智能方法在旋转机械轴承故障诊断中的性能 | 旋转机械中的轴承故障 | 机器学习 | NA | 连续小波变换 | CNN, 集成装袋树, 神经网络, SVM, KNN, 决策树 | 时频图像 | NA | NA | CNN | 准确率 | NA |
| 3351 | 2025-12-01 |
Overview of Monitoring, Diagnostics, Aging Analysis, and Maintenance Strategies in High-Voltage AC/DC XLPE Cable Systems
2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227096
PMID:41305302
|
综述 | 本文全面综述了高压交直流XLPE电缆系统的监测、诊断、老化分析和维护策略 | 强调交直流一体化诊断与老化分析的空白,提出统一物理模型与机器学习框架解决高压直流空间电荷效应和多应力降解问题 | NA | 评估和提升电缆可靠性,为弹性智能电网提供未来研究和实际部署路线图 | 高压交直流XLPE电缆系统 | 电力工程 | NA | 传感器监测、信号采集与去噪、时频域分析、有限元分析 | 机器学习, 深度学习 | 传感器信号、物理模型数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3352 | 2025-12-01 |
Correction: Agundis-Tinajero et al. Deep Learning-Based Automatic Segmentation and Analysis of Mitochondrial Damage by Zika Virus and SARS-CoV-2. Viruses 2025, 17, 1272
2025-Nov-20, Viruses
DOI:10.3390/v17111520
PMID:41305547
|
correction | 对原论文中图1b引用遗漏的更正说明 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3353 | 2025-12-01 |
Deep Learning for Sex Estimation from Whole-Foot X-Rays: Benchmarking CNNs for Rapid Forensic Identification
2025-Nov-19, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15222923
PMID:41300947
|
研究论文 | 本研究评估深度学习CNN模型在全足X光片性别估计中的应用 | 首次系统评估多种CNN架构在全足X光片性别估计中的表现,相比传统方法准确率显著提升 | 单中心回顾性研究,样本量有限(471例),未包含畸形或手术病例 | 开发基于全足X光片的自动化性别估计方法用于法医鉴定 | 471名成年人(238男,233女)的全足X光片 | 计算机视觉 | NA | X射线成像 | CNN | 医学影像 | 471例成人足部X光片(训练集70%,验证集15%,测试集15%) | NA | AlexNet,ResNet-18,ResNet-50,ShuffleNet,GoogleNet,InceptionV3 | 准确率,灵敏度,特异性,精确率,F1分数 | NA |
| 3354 | 2025-12-01 |
Correction: Saraiva et al. Deep Learning and High-Resolution Anoscopy: Development of an Interoperable Algorithm for the Detection and Differentiation of Anal Squamous Cell Carcinoma Precursors-A Multicentric Study. Cancers 2024, 16, 1909
2025-Nov-19, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17223698
PMID:41301086
|
更正 | 对先前发表的关于深度学习和高分辨率肛门镜检查在肛门鳞状细胞癌前病变检测与鉴别研究中的错误进行更正 | NA | NA | NA | NA | NA | 肛门鳞状细胞癌 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3355 | 2025-12-01 |
Takens-Based Kernel Transfer Entropy Connectivity Network for Motor Imagery Classification
2025-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227067
PMID:41305274
|
研究论文 | 提出一种基于Takens嵌入和核化传递熵的端到端深度学习模型TEKTE-Net,用于运动想象脑电信号的分类 | 集成时间嵌入与核化传递熵估计器来推断有向功能连接,采用可微分框架估计非线性时延交互作用 | NA | 开发可靠的运动想象脑电信号解码方法,提升脑机接口系统的性能 | 运动想象脑电信号 | 机器学习 | NA | 脑电图 | CNN | 脑电信号 | BCI Competition IV 2a数据集 | NA | TEKTE-Net | 时间分析、空间分析、频谱分析 | NA |
| 3356 | 2025-12-01 |
Dynamic Golf Swing Analysis Framework Based on Efficient Similarity Assessment
2025-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227073
PMID:41305280
|
研究论文 | 提出一种基于动态运动相似性测量的高尔夫挥杆分析框架,通过分割挥杆动作阶段和评估关节关键点轨迹来改进传统相似性评估方法 | 将挥杆动作分割为七个标准阶段,整合连续运动轨迹并归一化关节坐标,通过数值积分量化路径差异,捕捉运动流而非孤立姿态 | 引入了轻微的计算开销(约169毫秒) | 开发更符合专家感知的高尔夫挥杆动作分析系统 | 高尔夫挥杆动作 | 计算机视觉 | NA | 基于图像的姿态估计 | NA | 图像 | NA | NA | NA | 相位平均分离度, 脊柱角度轨迹差异, 配对t检验 | NA |
| 3357 | 2025-12-01 |
Explainable Deep Learning Framework for Binary Corrosion Image Classification Using Grad-CAM
2025-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227070
PMID:41305277
|
研究论文 | 本研究开发了一个可解释的深度学习框架,用于金属腐蚀图像的二元分类,并集成Grad-CAM技术提供模型决策过程的可视化解释 | 将四种预训练CNN架构与可解释人工智能技术结合,通过Grad-CAM可视化清晰识别腐蚀区域,为模型预测提供合理解释 | 仅针对二元分类任务,数据集规模相对有限,未在更复杂的多类别腐蚀分类中进行验证 | 开发高效可靠的金属腐蚀自动检测方法,减少对人工检查的依赖 | 金属材料表面的腐蚀图像 | 计算机视觉 | NA | 图像分类 | CNN | 图像 | 4012张原始图像,经数据增强后共9636张图像 | NA | ResNet50, MobileNetV2, NASNetMobile, EfficientNetV2B0 | 准确率, 混淆矩阵, 计算时间, ROC曲线, 精确率-召回率曲线, Cohen's Kappa | NA |
| 3358 | 2025-12-01 |
Deep Learning Performance in Analyzing Nailfold Videocapillaroscopy Images in Systemic Sclerosis
2025-Nov-18, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15222912
PMID:41300936
|
研究论文 | 本研究使用深度学习方法对系统性硬化症患者的甲襞毛细血管镜图像进行分类 | 首次系统比较六种不同复杂度和计算效率的深度学习模型在甲襞毛细血管镜图像分类任务中的表现 | 样本量相对有限(977张可用图像),且排除了245张正常图像以平衡类别 | 开发能够准确分类系统性硬化症甲襞毛细血管镜图像的深度学习模型 | 系统性硬化症患者和健康个体的甲襞毛细血管镜图像 | 计算机视觉 | 系统性硬化症 | 甲襞毛细血管镜成像 | CNN | 图像 | 977张甲襞毛细血管镜图像(来自50名系统性硬化症患者和30名健康个体) | NA | MobileNetV3Large, ResNet152V2, Xception, VGG-19, InceptionV3, NASNetLarge | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 交叉熵损失, ROC AUC | NA |
| 3359 | 2025-12-01 |
Artificial Intelligence for the Diagnosis and Management of Patellofemoral Instability: A Comprehensive Review
2025-Nov-18, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15222918
PMID:41300942
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综述 | 本文全面回顾了人工智能在髌股不稳诊断与管理中的当前应用与未来潜力 | 首次系统总结AI技术在髌股不稳领域的应用现状,涵盖自动化图像分析、预测建模和预后预测等前沿方向 | 现有研究受限于小样本数据集、方法学异质性和缺乏外部验证 | 探索人工智能在髌股不稳诊疗中的临床应用价值 | 髌股不稳患者群体及相关医学影像数据 | 医学人工智能 | 骨科疾病 | 医学影像分析 | 机器学习,深度学习 | 医学影像 | 基于11篇相关文献的研究数据 | NA | NA | NA | NA |
| 3360 | 2025-12-01 |
From Slide to Insight: The Emerging Alliance of Digital Pathology and AI in Melanoma Diagnostics
2025-Nov-18, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17223696
PMID:41301061
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综述 | 探讨数字病理学与人工智能在皮肤黑色素瘤诊断中的整合应用 | 系统综述了AI模型在黑色素瘤诊断中的五大应用领域,包括可解释性分类策略和直接从H&E切片推断分子改变 | 研究普遍性受限,数据集小而单一,缺乏外部验证 | 改善皮肤黑色素瘤的诊断准确性和可重复性 | 皮肤黑色素瘤组织切片 | 数字病理学 | 皮肤黑色素瘤 | 全玻片成像(WSI) | CNN, U-Net, Mask R-CNN | 病理图像 | 87项研究 | NA | U-Net, Mask R-CNN | 诊断准确率 | NA |