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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 |
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1281 | 2025-04-03 |
CabriTrack: Accelerometer data for automated behavioural monitoring of grazing Creole goats
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111431
PMID:40160528
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研究论文 | 介绍了一个名为CabriTrack的数据集,用于通过加速度计数据自动监测克雷奥尔山羊的放牧行为 | 提供了一个包含144小时以上三轴加速度计数据的数据集,用于训练和评估基于加速度数据的行为预测方法 | 数据集仅针对克雷奥尔山羊,且行为分类有限(五种行为) | 开发自动化动物行为监测方法 | 克雷奥尔山羊的放牧行为 | 机器学习 | NA | 加速度计数据采集和AI行为预测 | NA | 加速度计数据和视频数据 | 59只不同的动物,数据收集时间为2023年3月至2024年3月 |
1282 | 2025-04-03 |
Kidney stone detection via axial CT imaging: A dataset for AI and deep learning applications
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111446
PMID:40160523
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research paper | 介绍了一个专注于肾结石检测的CT扫描图像数据集,包含有肾结石和无肾结石患者的两组数据 | 提供了一个经过清洗、交叉检查和充分标记的CT图像数据集,支持AI和深度学习在肾结石诊断中的应用 | 数据集主要来自伊拉克Sulaimani和Rania地区的医疗机构,可能无法完全代表其他地区的人口和肾结石模式 | 开发和验证用于肾结石诊断的深度学习模型 | 肾结石患者和无肾结石患者的CT扫描图像 | digital pathology | kidney stone disease | CT imaging | deep learning models | image | 3364 original CT images and 35,457 augmented CT images |
1283 | 2025-04-03 |
FallVision: A benchmark video dataset for fall detection
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111440
PMID:40160526
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研究论文 | 本文介绍了一个专门为跌倒检测研究策划的综合视频数据集,包含分类的跌倒和非跌倒视频 | 提供了一个全面的跌倒检测视频数据集,包含多种跌倒类别和经过处理的标志视频 | 数据集来源为手持设备拍摄,可能影响视频质量和一致性 | 推进跌倒检测算法的发展,为算法开发和测试提供平台 | 跌倒和非跌倒的视频数据 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 计算机视觉和深度学习 | NA | 视频 | 自愿参与者提供的视频数据 |
1284 | 2025-04-03 |
A deep learning algorithm for radiographic measurements of the hip versus human CT measurements: An intermodality agreement study
2025-Apr, Acta radiologica open
IF:0.9Q4
DOI:10.1177/20584601251330554
PMID:40162114
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研究论文 | 本研究比较了人类在CT扫描和深度学习算法在X光片上对髋关节测量结果的一致性 | 首次使用深度学习算法评估髋关节X光片测量与人类CT测量之间的一致性,并探讨骨盆旋转对测量结果的影响 | 样本量相对较小(172例),且为回顾性研究 | 评估不同髋关节测量方法之间的一致性 | 髋关节发育不良(HD)患者 | 数字病理 | 骨关节炎 | CT扫描和X光成像 | 深度学习算法 | 医学影像 | 172例放射学报告回顾性分析 |
1285 | 2025-04-03 |
Artificial Intelligence Models Accuracy for Odontogenic Keratocyst Detection From Panoramic View Radiographs: A Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Apr, Health science reports
IF:2.1Q3
DOI:10.1002/hsr2.70614
PMID:40165928
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meta-analysis | 评估人工智能模型在全景X光片中检测牙源性角化囊肿的诊断准确性 | 首次通过系统综述和荟萃分析评估AI模型在牙源性角化囊肿诊断中的表现,并比较不同模型架构的性能 | 存在发表偏倚和研究间高度异质性,且样本量有限 | 评估AI模型在全景X光片中检测牙源性角化囊肿的诊断准确性 | 牙源性角化囊肿的全景X光片 | digital pathology | odontogenic keratocyst | deep learning | YOLO | image | 8项研究的数据 |
1286 | 2025-04-03 |
Domain-Adaptive and Per-Fraction Guided Deep Learning Framework for Magnetic Resonance Imaging-Based Segmentation of Organs at Risk in Gynecologic Cancers
2025-Apr, Advances in radiation oncology
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.adro.2025.101745
PMID:40166000
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的领域自适应框架,用于在妇科癌症的磁共振成像中自动分割风险器官 | 提出了一种合成MRL辅助的深度学习框架,结合每部分适应性调整,提高了风险器官分割的准确性 | 数据稀缺可能限制了模型的训练效果 | 开发自动化分割算法以支持磁共振成像集成直线加速器治疗系统中的自适应干预 | 妇科癌症患者的磁共振成像和计算机断层扫描数据 | 数字病理学 | 妇科癌症 | 磁共振成像(MRI)和计算机断层扫描(CT) | 生成对抗网络(GAN)和领域自适应分割网络 | 图像 | 158名患者用于CT扫描,25名患者用于MRL扫描 |
1287 | 2025-04-03 |
New Machine Learning Method for Medical Image and Microarray Data Analysis for Heart Disease Classification
2025-Apr-01, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01492-9
PMID:40169470
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研究论文 | 提出一种结合深度神经网络和基因选择的新方法,用于心脏病分类和生物标志物发现 | 提出DeepGeneNet(DGN)框架,将基因选择和DNN分类统一,结合超参数优化和U-Net分割技术 | 未提及具体样本量或外部验证结果 | 提高心脏病分类的准确性和可解释性 | 微阵列基因表达数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 微阵列技术 | DNN, U-Net | 基因表达数据 | NA |
1288 | 2025-04-02 |
Automated Cerebrovascular Segmentation and Visualization of Intracranial Time-of-Flight Magnetic Resonance Angiography Based on Deep Learning
2025-Apr, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01215-6
PMID:39133457
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research paper | 该研究提出了一种基于深度学习的自动化脑血管分割和可视化方法,用于颅内飞行时间磁共振血管成像(TOF-MRA) | 提出了一种优于现有两种深度学习方法的新型CNN模型,其可视化效果被评估为与放射科医生手动重建的外观相似 | 研究未提及模型在更广泛或多样化数据集上的表现,可能限制了其普适性 | 评估深度学习血管分割技术在TOF-MRA中自动获取颅内动脉的图像质量 | 颅内动脉的TOF-MRA扫描图像 | digital pathology | cardiovascular disease | TOF-MRA | CNN | image | 394例TOF-MRA扫描(包括脑血管健康、动脉瘤或狭窄病例) |
1289 | 2025-04-02 |
Quantitative Imaging of Colloidal Structures
2025-Apr-01, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acs.langmuir.4c05270
PMID:40098481
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research paper | 该论文提出了一种用于胶体材料显微镜图像定量分析的图像处理和分析方法 | 开发了确保复杂图像准确二值化的方法,并定义了基于二进制对象基本形态特征的度量标准 | 适用于手动标记不实用但深度学习方法不可行的情况,可能不适用于其他场景 | 解决胶体材料显微镜图像定量分析中的挑战 | 胶体聚集体和悬浮液的结构特征 | 图像处理 | NA | 图像处理和分析方法 | NA | 视频显微图像 | 自组装胶体团簇的多样化数据集 |
1290 | 2025-04-02 |
Leveraging sound speed dynamics and generative deep learning for ray-based ocean acoustic tomography
2025-Apr-01, JASA express letters
IF:1.2Q3
DOI:10.1121/10.0036312
PMID:40167492
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研究论文 | 本文介绍了一种基于生成深度学习框架的射线海洋声学层析成像方法,用于估计声速剖面 | 利用变分自编码器和线性动力学模型对声速剖面变化进行低维参数化,作为进一步的正则化手段 | 方法仅在模拟数据上进行了测试,未涉及实际海洋环境数据 | 解决海洋声学层析成像中的逆问题,即基于多声学换能器之间的到达时间测量估计声速剖面 | 海洋声速剖面 | 机器学习 | NA | 变分自编码器,线性动力学模型 | VAE | 模拟声学数据 | 使用区域海洋模型模拟的声速剖面变化数据 |
1291 | 2025-04-02 |
Coherence shaping for optical vortices: a coherence shift keying scheme enabled by deep learning for optical communication
2025-Apr-01, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.549356
PMID:40167728
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research paper | 本研究提出了一种用于光学涡旋的相干整形方法,并通过深度学习实现了一种相干移位键控方案,用于光通信 | 提出了一种新的相干整形方法,能够生成完全相干和非相干状态之间的非衍射干涉状态,并首次将深度学习应用于相干移位键控方案 | 实验验证仅限于特定条件下的性能测试,未涉及大规模实际应用场景的验证 | 开发一种基于低阶结构光模式的高容量加密移位键控通信系统 | 光学涡旋的相干性和干涉状态 | optical communication | NA | coherence shaping, deep learning | deep learning model | optical interference patterns | NA |
1292 | 2025-04-01 |
Artificial intelligence in emergency neuroradiology: Current applications and perspectives
2025-Apr, Diagnostic and interventional imaging
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.diii.2024.11.002
PMID:39672753
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综述 | 本文综述了人工智能在急诊神经放射学中的当前应用及未来展望 | 提供了关于人工智能在急诊神经放射学中应用的最新进展和深度分析,包括多种成像模态和现有商业产品的描述 | 未提及具体的技术局限性,但呼吁更多基于临床需求的开发和儿科神经影像学的关注 | 探讨人工智能在急诊神经放射学中的应用现状和未来发展 | 急诊神经放射学中的急性缺血性卒中、颅内出血、颅内动脉瘤、动静脉畸形等疾病 | 数字病理学 | 脑血管疾病 | 机器学习和深度学习算法 | NA | 影像数据 | NA |
1293 | 2025-03-29 |
Tea grading, blending, and matching based on computer vision and deep learning
2025-Apr, Journal of the science of food and agriculture
IF:3.3Q2
DOI:10.1002/jsfa.14088
PMID:39711109
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research paper | 本研究开发了一种基于计算机视觉和深度学习的茶叶分级、混合比例评估和样本匹配的高效无损方法 | 结合ResNet模型和CBAM注意力模块,提高了茶叶图像特征提取能力,显著提升了分类和匹配的准确率 | 仅针对乌龙茶和红茶进行了测试,未涵盖其他茶类 | 提高茶叶生产过程中的分级、混合和样本匹配的效率和准确性 | 乌龙茶和红茶的图像数据 | computer vision | NA | deep learning | ResNet with CBAM | image | NA |
1294 | 2025-03-29 |
Development and validation of a deep learning-based automated computed tomography image segmentation and diagnostic model for infectious hydronephrosis: a retrospective multicentre cohort study
2025-Apr, EClinicalMedicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103146
PMID:40144691
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的自动化CT图像分割和诊断模型,用于感染性肾积水的诊断 | 使用改进的U-Net算法开发了肾积水分割模型(HRSM),并结合3D CNN和临床数据建立了感染性肾积水诊断模型(IHDM) | 需要更多多样化的真实世界多中心验证研究来验证模型的稳健性 | 开发一种全自动分割和非侵入性诊断模型,用于感染性肾积水的诊断 | 肾积水患者 | 数字病理 | 肾积水 | CT图像分析 | Improved U-Net, 3D CNN, SVM | CT图像 | 615名患者(包括5876张标注的CT图像) |
1295 | 2025-03-29 |
A data-driven approach to turmeric disease detection: Dataset for plant condition classification
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111435
PMID:40144898
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研究论文 | 本文提出了一种基于数据驱动的姜黄病害检测方法,并构建了一个用于植物状态分类的数据集 | 构建了一个包含1037张原始图像和4628张增强图像的姜黄植物病害数据集,并应用Inception-v3模型实现了97.36%的分类准确率 | 数据集仅包含五种姜黄植物状态,可能无法涵盖所有可能的病害类型 | 开发AI辅助解决方案以实现精准农业和可持续作物生产 | 姜黄植物及其病害(健康叶片、干枯叶片、叶斑病、根茎病根和健康根茎) | 计算机视觉 | 植物病害 | 数据增强(翻转、旋转、亮度调整) | Inception-v3 | 图像 | 1037张原始图像和4628张增强图像 |
1296 | 2025-03-28 |
CorLabelNet: a comprehensive framework for multi-label chest X-ray image classification with correlation guided discriminant feature learning and oversampling
2025-Apr, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03247-0
PMID:39609353
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research paper | 提出一个名为CorLabelNet的综合框架,用于多标签胸部X光图像分类,通过相关性引导的判别特征学习和过采样来提高分类性能 | 利用自注意力机制捕捉高阶标签相关性,并从全局和局部角度考虑标签相关性,提出一致性约束和多标签对比损失以增强特征学习,以及利用学习的标签相关性进行过采样的新方法 | 未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求 | 提高多标签胸部X光图像分类的性能,解决标签相关性利用不足和类别不平衡问题 | 胸部X光图像 | computer vision | lung cancer | deep learning | self-attention | image | CheXpert和ChestX-Ray14数据集,进行了5折交叉验证实验三次 |
1297 | 2025-03-28 |
Dual Multi Scale Attention Network Optimized With Archerfish Hunting Optimization Algorithm for Diabetics Prediction
2025-Apr, Microscopy research and technique
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jemt.24739
PMID:39620437
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研究论文 | 提出了一种结合双多尺度注意力网络和射水鱼狩猎优化算法的糖尿病预测方法 | 使用双多尺度注意力网络(DMSAN)结合射水鱼狩猎优化算法(AHO)进行糖尿病预测,提高了分类准确率 | 仅使用了PIMA印度糖尿病数据集进行验证,未在其他数据集上测试 | 开发更准确的糖尿病预测模型 | 糖尿病患者的血糖数据 | 机器学习 | 糖尿病 | Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization Filtering (CLAHEF), Multi-Level Haar Wavelet Features Fusion Network (MHWFFN) | Dual Multi Scale Attention Network (DMSAN), Archerfish Hunting Optimization (AHO) | 结构化医疗数据 | PIMA印度糖尿病数据集(PIDD) |
1298 | 2025-03-28 |
Classifying Alzheimer's Disease Using a Finite Basis Physics Neural Network
2025-Apr, Microscopy research and technique
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jemt.24727
PMID:39704389
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research paper | 提出了一种基于有限基物理神经网络(FBPINN)的分类方法CAD-FBPINN,用于阿尔茨海默病(AD)的分类 | 结合了海马优化算法(SHOA)优化FBPINN,提高了AD分类的准确性 | 未提及具体的数据集规模或多样性限制 | 开发一种可靠的AD分类方法,以支持临床治疗应用 | 阿尔茨海默病患者的功能性磁共振成像(MRI)数据 | digital pathology | geriatric disease | functional magnetic resonance imaging (MRI), Newton-time-extracting wavelet transform (NTEWT) | FBPINN, SHOA | image | 数据来自AD Neuroimaging Initiative (ADNI)数据集,但未提及具体样本数量 |
1299 | 2025-03-28 |
Deep learning analysis for rheumatologic imaging: current trends, future directions, and the role of human
2025-Apr-01, Journal of rheumatic diseases
IF:2.2Q3
DOI:10.4078/jrd.2024.0128
PMID:40134548
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review | 本文综述了深度学习在风湿病影像分析中的应用、当前趋势、未来方向及人类角色的重要性 | 深度学习在风湿病影像分析中的应用展示了超越人类表现的潜力,特别是在关节损伤评估和疾病进展监测方面 | 深度学习面临数据偏见、解释性有限以及需要大量标注数据集等挑战 | 探讨深度学习在风湿病影像分析中的应用及其对未来诊断、治疗决策和个性化医疗的潜在影响 | 风湿病影像数据,包括类风湿性关节炎(RA)、骨关节炎(OA)和脊柱关节炎(SpA)患者的影像 | digital pathology | rheumatoid arthritis, osteoarthritis, spondyloarthritis | 深度学习(DL) | CNN | image | NA |
1300 | 2025-02-12 |
Response to Letter to the Editor Regarding: Multimodal Deep Learning-Based Radiomics Approach for Predicting Surgical Outcomes in Patients With Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament
2025-Apr-15, Spine
IF:2.6Q1
DOI:10.1097/BRS.0000000000005296
PMID:39931786
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |