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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7061 | 2025-10-06 |
MoB QDs/N, F-CDs for ratiometric fluorescence sensing of perfluorooctanoic acid based on fluorine‑fluorine interaction
2025-Aug-06, Mikrochimica acta
DOI:10.1007/s00604-025-07431-3
PMID:40770453
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研究论文 | 开发了一种基于MoB量子点和氮氟共掺杂碳点的双发射比率荧光探针,用于检测全氟辛酸 | 利用氟-氟相互作用构建比率荧光探针,结合智能手机和深度学习算法实现现场可视化检测 | NA | 建立全氟辛酸的快速现场检测方法 | 环境水样和纺织品中的全氟辛酸 | 分析化学 | NA | 比率荧光传感 | YOLOv5 | 荧光图像 | NA | NA | YOLOv5 | 检测限, 线性范围 | 智能手机 |
| 7062 | 2025-10-06 |
Applications of generative adversarial networks in the diagnosis, prognosis, and treatment of ophthalmic diseases
2025-Aug, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie
DOI:10.1007/s00417-025-06830-9
PMID:40263170
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综述 | 本文综述了生成对抗网络在眼科疾病诊断、预后和治疗中的应用现状与挑战 | 系统性地总结了GAN在八种眼科疾病中的多任务应用,突出了该技术在眼科领域的独特价值和发展趋势 | GAN技术在临床中的主流应用仍依赖于更大规模的公共数据集进行广泛验证和必要的监管监督 | 为医疗专业人士和相关科学家提供GAN在眼科领域应用现状的批判性评估 | 八种眼科疾病的诊断、治疗和预后 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 生成对抗网络 | GAN | 图像 | NA | NA | 条件GAN | NA | NA |
| 7063 | 2025-10-06 |
A Genus Comparison in the Topological Analysis of RNA Structures
2025-Aug-01, Acta biotheoretica
IF:1.4Q4
DOI:10.1007/s10441-025-09500-9
PMID:40748481
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综述 | 本文从拓扑数学角度探讨RNA结构分析,比较了矩阵场理论方法与实验确定的RNA结构拓扑信息 | 将矩阵场理论应用于RNA结构的拓扑分类,并开发了McGenus计算软件进行拓扑和折叠预测 | 未提供具体的性能比较数据,主要侧重于理论框架介绍 | 促进数学物理与生物学交叉领域研究,推动RNA折叠和结构研究发展 | RNA二级结构和三维结构 | 计算生物学 | NA | 矩阵场理论,拓扑分析 | NA | RNA结构数据 | NA | McGenus | NA | NA | NA |
| 7064 | 2025-10-06 |
MuSARCyto: Multi-Head Self-Attention-Based Representation Learning for Unsupervised Clustering of Cytometry Data
2025-Aug, Cytometry. Part A : the journal of the International Society for Analytical Cytology
DOI:10.1002/cyto.a.24956
PMID:40785593
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研究论文 | 提出一种基于多头自注意力的无监督深度学习架构MuSARCyto,用于细胞计数数据的自动聚类分析 | 首次将多头自注意力机制应用于细胞计数数据的表示学习,提出集成聚类评估指标仲裁评分 | NA | 改进细胞计数数据的自动聚类性能,减少对人工门控的依赖 | 细胞计数数据 | 机器学习 | 免疫学相关疾病 | 细胞计数技术 | 自注意力机制,深度学习 | 细胞计数数据 | 六个公开可用的质谱和流式细胞术数据集 | NA | 多头自注意力网络,全连接表示网络 | 聚类评估指标仲裁评分 | NA |
| 7065 | 2025-10-06 |
A Multimodal MRI-Based Model for Colorectal Liver Metastasis Prediction: Integrating Radiomics, Deep Learning, and Clinical Features with SHAP Interpretation
2025-Jul-30, Current oncology (Toronto, Ont.)
DOI:10.3390/curroncol32080431
PMID:40862800
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研究论文 | 开发并验证基于多参数MRI的多模态机器学习框架,用于预测结直肠癌肝转移 | 整合放射组学、深度学习和临床特征,并通过SHAP和Grad-CAM增强模型可解释性 | 回顾性研究设计,样本量有限(463例患者) | 预测结直肠癌肝转移,为预后评估提供工具 | 经病理证实的结直肠癌患者 | 医学影像分析 | 结直肠癌肝转移 | 多参数MRI(T2WI和DWI) | LASSO逻辑回归, CNN | MRI图像, 临床数据 | 463例患者(256训练集,111内部测试集,96外部验证集) | PyTorch, Scikit-learn | ResNet101 | AUC, 敏感性, 特异性, F1分数 | NA |
| 7066 | 2025-10-06 |
A novel ligand-based convolutional neural network for identification of P-glycoprotein ligands in drug discovery
2025-Jul-25, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-025-11301-8
PMID:40715638
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研究论文 | 提出一种新型配体卷积神经网络用于药物发现中P-糖蛋白配体的识别 | 开发了新型配体卷积神经网络(NLCNN)框架,结合分子对接和配体深度学习方法,在P-gp底物预测上取得更高精度 | 训练数据集相对较小(仅197个P-gp底物),可能影响模型泛化能力 | 开发高精度预测P-糖蛋白配体的计算方法以支持药物发现 | P-糖蛋白(P-gp)底物和抑制剂 | 计算药理学 | 癌症 | 分子对接, 配体深度学习, 同源建模 | CNN | 分子结构数据 | 197个P-gp底物 | NA | 卷积神经网络 | 准确率, 精确率, 召回率 | NA |
| 7067 | 2025-10-06 |
Machine learning radiomics for H3K27M mutation prediction in gliomas: A systematic review and meta-analysis
2025-Jul, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-025-03597-y
PMID:40163098
|
系统综述与荟萃分析 | 本研究通过系统综述和荟萃分析评估机器学习模型在预测胶质瘤H3K27M突变中的诊断性能 | 首次对基于机器学习的影像组学模型在预测胶质瘤H3K27M突变方面的性能进行系统评价和荟萃分析 | 仅纳入15项研究,样本量有限,存在潜在的发表偏倚 | 评估基于机器学习的影像组学模型在预测胶质瘤H3K27M突变中的诊断性能 | 胶质瘤患者 | 医学影像分析 | 胶质瘤 | 磁共振成像(MRI)影像组学 | 机器学习(ML),深度学习(DL) | 医学影像(MRI) | 基于15项研究的汇总数据 | R软件 | NA | AUC,敏感度,特异度,SROC曲线,假阳性率 | NA |
| 7068 | 2025-10-06 |
Potential of artificial intelligence for radiation dose reduction in computed tomography -A scoping review
2025-Jul, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2025.102968
PMID:40339443
|
综述 | 本文通过范围综述评估了人工智能在计算机断层扫描中降低辐射剂量的潜力,重点关注患者定位、扫描范围确定和图像重建三个关键领域 | 系统性地总结了AI在CT扫描三个核心领域(患者定位、扫描范围确定和图像重建)中降低辐射剂量的最新应用进展 | 作为范围综述,主要基于文献分析,缺乏原始实验数据验证 | 回顾、评估和总结人工智能在CT扫描辐射剂量优化中的作用 | 2018年至2024年间发表的关于AI在CT剂量优化中应用的90篇相关文献 | 医学影像 | NA | 计算机断层扫描(CT) | 深度学习 | CT图像 | 90篇文献 | NA | 深度学习图像重建算法 | 辐射剂量评估指标 | NA |
| 7069 | 2025-10-06 |
Flexible High Temperature Stable Hydrogel Based Triboelectric Nanogenerator for Structural Health Monitoring and Deep Learning Augmented Human Motion Classification
2025-Jul, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202502739
PMID:40465357
|
研究论文 | 开发了一种基于PDMS-水凝胶纳米复合材料的高温稳定摩擦纳米发电机,用于结构健康监测和深度学习增强的人体运动分类 | 首次将ZnAl层状双氢氧化物纳米颗粒引入PDMS-水凝胶复合材料,实现了在200°C高温下保持稳定输出的摩擦纳米发电机 | NA | 开发适用于高温工业环境的结构健康监测和人体运动监测技术 | 工业设备振动能量收集和人体运动监测 | 机器学习和传感器技术 | NA | 摩擦纳米发电机技术,纳米复合材料制备 | 深度学习模型 | 电压波形数据 | NA | NA | NA | 功率密度(110 µW·cm),温度稳定性(200°C) | NA |
| 7070 | 2025-10-06 |
Clinical Applications of Artificial Intelligence in Teleorthodontics: A Scoping Review
2025-Jun-25, Medicina (Kaunas, Lithuania)
DOI:10.3390/medicina61071141
PMID:40731772
|
综述 | 本文通过范围综述系统评估了人工智能在远程正畸中的临床应用现状 | 首次系统性地梳理了AI在远程正畸领域的应用现状,重点关注临床使用、技术方法和局限性 | 现有研究主要集中于商业监测平台,验证不足且透明度有限,AI决策的可重复性和精确度存在显著差异 | 评估人工智能在远程正畸中的临床应用效果和技术方法 | 远程正畸监测和虚拟护理中的AI应用研究 | 数字病理 | NA | 深度学习算法,决策树算法 | 深度学习,决策树 | 口内扫描图像 | 9项符合纳入标准的研究 | NA | NA | 就诊次数减少率,牙齿移动3D追踪精度,卫生依从性改善,患者参与度 | 智能手机(用于图像采集) |
| 7071 | 2025-10-06 |
In vitro evaluation of multi-protein chimeric antigens in effectively clearing the blood stage of Plasmodium falciparum
2025-04-19, Vaccine
IF:4.5Q2
DOI:10.1016/j.vaccine.2025.126952
PMID:40037124
|
研究论文 | 本研究通过构建多蛋白嵌合抗原评估其在清除恶性疟原虫血液阶段感染中的效果 | 采用多抗原免疫优势肽序列组合策略解决疟疾疫苗研发中的多态性和冗余性问题 | 目前仅为体外初步研究结果,尚未进行体内验证 | 开发针对恶性疟原虫血液阶段的有效疫苗策略 | 恶性疟原虫血液阶段蛋白(PfEMP1和裂殖子表面蛋白) | 生物医学工程 | 疟疾 | 表位定位微阵列,微流体器官芯片系统 | 深度学习 | 图像数据 | NA | NA | NA | 粘附红细胞数量定量,生长抑制浓度 | NA |
| 7072 | 2025-10-06 |
Mean pulmonary artery pressure prediction with explainable multi-view cardiovascular magnetic resonance cine series deep learning model
2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2024.101133
PMID:39645082
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研究论文 | 开发可解释的多视角心脏磁共振电影序列深度学习模型用于无创预测平均肺动脉压力 | 首次使用多视角心脏磁共振电影序列结合可解释CNN模型同时实现mPAP预测和关键影像特征识别 | 研究样本量相对有限(1646例检查),未进行外部验证 | 通过深度学习模型从心脏磁共振数据无创估计右心导管检查的血流动力学参数 | 肺动脉高压患者的心脏磁共振影像数据 | 医学影像分析 | 肺动脉高压 | 心脏磁共振成像 | CNN | 心脏磁共振电影序列影像 | 1646例检查 | NA | 可解释卷积神经网络 | Pearson相关系数,R2 | NA |
| 7073 | 2025-10-06 |
VNC-Dist: A machine learning-based semi-automated pipeline for quantification of neuronal position in the C. elegans ventral nerve cord
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0331188
PMID:40875629
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研究论文 | 开发了一种基于机器学习的半自动化流程VNC-Dist,用于量化秀丽隐杆线虫腹神经索中神经元位置 | 结合机器学习和传统工具,用计算机辅助方法替代手动测量,改进了神经元位置量化的速度和准确性 | 需要手动神经元胞体定位作为流程的一部分,尚未实现完全自动化 | 研究控制腹神经索神经元定位和排列的细胞和分子机制 | 秀丽隐杆线虫腹神经索中的22个运动神经元(DD、DA和DB类) | 数字病理学 | NA | 显微镜成像,深度学习分割 | 深度学习 | 显微镜图像 | 多个已知破坏神经元定位的遗传突变体 | NA | 改进的Segment Anything Model (SAM) | NA | NA |
| 7074 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in wearable biosensing: Enhancing data analysis and decision-making
2025, Progress in molecular biology and translational science
DOI:10.1016/bs.pmbts.2025.06.012
PMID:40921531
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研究论文 | 探讨人工智能与可穿戴生物传感器在个性化医疗中的融合应用 | 提出多模态大语言模型在可穿戴生物传感数据分析中的创新应用,并展望数字人、元宇宙与世界模型的未来融合 | NA | 提升可穿戴生物传感器的数据处理效率和实时决策能力 | 可穿戴生物传感器采集的生理数据 | 机器学习 | NA | 可穿戴生物传感技术 | 深度学习算法,多模态大语言模型 | 生理数据 | NA | NA | 多模态大语言模型 | NA | NA |
| 7075 | 2025-10-06 |
Beyond current boundaries: Integrating deep learning and AlphaFold for enhanced protein structure prediction from low-resolution cryo-EM maps
2025-Dec, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
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研究论文 | 提出一种集成AlphaFold和深度学习的新型计算框架DeepTracer-LowResEnhance,用于增强低分辨率冷冻电镜图谱的蛋白质结构预测 | 首次将AlphaFold的序列预测与神经网络驱动的图谱优化策略相结合,专门针对4Å以上低分辨率图谱进行增强 | 未明确说明计算资源需求和运行时间效率,且验证数据集规模有限(37个蛋白质图谱) | 提升低分辨率冷冻电镜图谱的原子模型构建精度 | 蛋白质三维结构 | 结构生物学 | NA | 冷冻电镜技术 | CNN, GNN | 冷冻电镜图谱 | 37个多样化蛋白质冷冻电镜图谱(分辨率2.5-8.4Å,含22个4Å以下挑战性案例) | NA | DeepTracer, ModelAngelo, AlphaFold | TM-score | NA |
| 7076 | 2025-10-06 |
Integrative strategies in drug discovery: Harnessing genomics, deep learning, and computer-aided drug design
2025-Dec, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
综述 | 探讨高通量测序技术、深度学习算法和计算机辅助药物设计的整合策略及其对现代药物研发的变革性影响 | 提出将基因组学、深度学习与计算机辅助药物设计相结合的综合性策略,通过多组学数据整合提升药物靶点预测精度 | 未提及具体实施案例的性能局限性和数据整合的技术挑战 | 促进药物发现过程中多学科技术的整合应用 | 药物靶点相互作用、疾病通路和生物标志物 | 机器学习 | NA | 基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、高通量测序 | 深度学习 | 基因组数据、多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7077 | 2025-10-06 |
An enhancement of multi-scope topological graph pooling and representation learning with attention for molecular graph classification
2025-Dec, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
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研究论文 | 提出一种新型注意力增强的多尺度拓扑图池化策略AETP,用于分子图表示学习和分类任务 | 开发了注意力增强的多尺度拓扑图池化策略,能够同时提取判别性拓扑结构信息和图级变化,克服现有方法在保留复杂结构图多尺度表示方面的不足 | 主要针对复杂且小规模的分子图表示学习和分类任务,在其他类型图数据上的适用性需要进一步验证 | 提升分子图分类任务的性能,通过拓扑数据分析和深度学习相结合增强图表示学习 | 分子图数据 | 图神经网络 | NA | 拓扑数据分析(TDA),持久同调,地标提取 | 图神经网络(GNN) | 图数据 | 多个真实世界分子数据集:FDA_DILIst, T3DB_Toxin_2, Eye_Irritation, Eye_Corrosion | NA | AETP(注意力增强拓扑池化),对比基线包括:GCN, GraphSAGE, GAT, GIN, GINE, UniMP, GATv2, TOGL, TopoPool | NA | NA |
| 7078 | 2025-10-06 |
FrAdadelta-CSA: Fractional Adadelta Chameleon Swarm Algorithm-based feature selection with SpikeGoogle-DenseNet for epileptic seizure detection
2025-Dec, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出一种基于分数阶Adadelta变色龙群算法特征选择和SpikeGoogle-DenseNet混合模型的癫痫发作检测方法 | 将分数阶微积分概念集成到Adadelta变色龙群算法中,并采用SpikeGoogle和DenseNet的混合模型进行癫痫检测 | NA | 开发基于深度学习的癫痫发作识别机制 | 癫痫患者的脑电图信号 | 机器学习 | 癫痫 | 短时傅里叶变换,脑电图信号处理 | 深度学习,混合模型 | 脑电图信号 | NA | NA | SpikeGoogle-DenseNet | 准确率,灵敏度,特异性 | NA |
| 7079 | 2025-10-06 |
A systematic framework enhancing molecular screening efficiency in drug discovery via scaffold-driven fuzzy similarity and adaptive spectral clustering
2025-Dec, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
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研究论文 | 提出一种创新的分子筛选和聚类方法,通过分子骨架和模糊相似性分类提高药物发现效率 | 引入分子骨架概念和模糊分子相似性分类方法,结合自适应高斯核函数改进谱聚类性能 | 仅使用PubChem数据库的公开数据,未在其他数据集上验证 | 提高药物发现过程中分子筛选效率和生物活性预测准确性 | 药物分子化合物 | 机器学习 | NA | 分子筛选,QSAR模型 | 谱聚类 | 分子结构数据 | 使用PubChem数据库中的实验数据,以1-萘酚为目标分子 | NA | 自适应谱聚类 | 筛选效率,聚类性能 | NA |
| 7080 | 2025-10-06 |
GC-PGE: A novel deep learning model for tumor drug resistance prediction and core resistance gene extraction based on graph and signaling pathways
2025-Dec, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
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研究论文 | 提出一种基于图神经网络和信号通路的新型深度学习模型GC-PGE,用于预测肿瘤耐药性并识别核心耐药基因 | 首次将基因相关性网络与信号通路信息结合,采用贝叶斯学习方法将耐药基因预测和肿瘤样本分类任务整合到统一架构中,实现任务间的相互验证和增强 | 未明确说明模型在不同肿瘤类型间的泛化能力,也未详细讨论计算复杂度问题 | 开发能够准确预测肿瘤耐药性并识别核心耐药基因的计算模型 | 肝癌、卵巢癌和黑色素瘤的肿瘤样本及相关基因数据 | 生物信息学, 机器学习 | 肝癌, 卵巢癌, 黑色素瘤 | 多维组学数据整合, 信号通路分析 | 图神经网络, 贝叶斯学习 | 基因表达数据, 蛋白质相互作用数据, 信号通路数据 | NA | NA | GC-PGE(基因相关性和通路图编码器网络) | 预测准确性, 基因识别性能 | NA |