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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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301 | 2025-09-21 |
ResFusionNet-TSMT: A residual network for pesticide detection using surface-enhanced Raman spectroscopy
2025-Sep-12, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2025.128852
PMID:40972279
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研究论文 | 提出ResFusionNet-TSMT,一种基于表面增强拉曼光谱的深度学习框架,用于农药分类和浓度定量 | 融合ResNet的局部特征提取与Transformer的全局依赖建模,引入双流架构、注意力池化机制和类别注意力机制优化多任务学习 | NA | 提高农药检测的准确性和鲁棒性,尤其针对低浓度样本 | 农药 | 机器学习 | NA | 表面增强拉曼光谱(SERS) | ResNet, Transformer | 光谱数据 | NA |
302 | 2025-09-21 |
An enhanced convolutional neural network architecture for nondestructive detection of microbial contamination on eggshells through hyperspectral imaging
2025-Sep-12, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.126943
PMID:40972378
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研究论文 | 本研究开发了一种结合高光谱成像和深度学习的方法,用于无损检测蛋壳上的微生物污染 | 提出了一种改进的卷积神经网络架构CA-DSC-CNN,集成了通道注意力和深度可分离卷积,有效降低了计算复杂度并提升了检测性能 | NA | 开发可靠的无损检测方法,用于评估蛋壳上的需氧菌落总数 | 鸡蛋蛋壳 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像(HSI) | CNN(CA-DSC-CNN) | 高光谱图像 | 108个鸡蛋样本 |
303 | 2025-09-21 |
Medical multimodal foundation models in clinical diagnosis and treatment: Applications, challenges, and future directions
2025-Sep-12, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103265
PMID:40972405
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综述 | 本文全面分析医学多模态基础模型在临床诊疗中的应用、挑战与未来方向 | 系统梳理多器官多模态数据集、模型架构及临床应用的整合进展 | NA | 探讨医学多模态基础模型如何提升临床诊断精度和治疗效果 | 医学多模态基础模型及其在临床任务中的应用 | 医疗人工智能 | 多疾病领域 | 深度学习 | 多模态基础模型 | 多模态数据(如图像、文本等) | NA |
304 | 2025-09-21 |
Automated intravascular ultrasound image processing and quantification of coronary artery anomalies: The AIVUS-CAA software
2025-Sep-11, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109065
PMID:40972478
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研究论文 | 开发了一款名为AIVUS-CAA的自动化软件,用于处理冠状动脉异常患者的血管内超声图像并进行量化分析 | 首次开发了零/低代码可执行软件,结合深度学习模型实现自动管腔分割和心脏时相识别,解决了罕见冠状动脉异常图像分析的一致性问题 | 研究主要针对右冠状动脉异常患者,样本量相对有限(76名患者),且需要进一步验证在其他类型冠状动脉异常中的适用性 | 开发自动化工具来改善冠状动脉异常患者的血管内超声图像分析效率和准确性 | 患有右冠状动脉异常并接受静息和负荷协议检查的患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 血管内超声(IVUS),深度学习 | DL深度学习模型 | 图像 | 76名患者(152项研究),共9418帧训练图像,691帧验证图像,632帧测试图像 |
305 | 2025-09-21 |
Digital Twin for the Win: Personalized Cardiac Electrophysiology
2025-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.03.674034
PMID:40950065
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研究论文 | 开发了一种集成计算、实验和机器学习的框架,用于生成人诱导多能干细胞来源心肌细胞的数字孪生体 | 通过结合合成数据生成和深度学习,实现了从单一记录快速生成完全参数化的细胞特异性数字孪生体 | NA | 预测个体化心脏电生理和治疗结果,推动个性化诊断和靶向治疗 | 人诱导多能干细胞来源的心肌细胞(iPSC-CMs) | 数字病理学 | 心脏疾病 | 全细胞电压钳记录,机器学习 | 全连接深度神经网络 | 电生理记录数据 | 超过一百万计算合成iPSC-CMs的合成群体 |
306 | 2025-09-21 |
Deep learning-driven whole-slide image analysis predicts chemo-resistance and motility subtypes in muscle-invasive bladder cancer
2025-Sep-04, Genes & genomics
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s13258-025-01677-0
PMID:40906037
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研究论文 | 本研究利用深度学习分析全玻片图像预测肌层浸润性膀胱癌的化疗耐药和运动亚型 | 首次通过全玻片图像的深度学习分析替代转录组分类,低成本预测CrM亚型并关联肿瘤微环境特征 | 样本量有限(152例患者),仅基于TCGA数据,需外部验证 | 评估深度学习模型能否通过全玻片图像准确预测转录组衍生的化疗耐药-运动亚型 | 肌层浸润性膀胱癌患者(152例TCGA-BLCA样本) | 数字病理学 | 膀胱癌 | 全玻片图像分析,随机森林模型 | DenseNet169, Random Forest | 图像(全玻片病理图像) | 192张全玻片图像(来自152例患者) |
307 | 2025-09-21 |
Identification and characterization of clusters of potentially new vocalizations in broiler chickens using advanced acoustic analysis
2025-Sep-04, Poultry science
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.psj.2025.105769
PMID:40972419
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研究论文 | 本研究利用先进声学分析和机器学习技术识别并表征了1至35日龄肉鸡的潜在新叫声集群 | 通过深度学习识别器和递归聚类算法发现了42个声音集群(含10个可能代表新叫声的关键集群),突破了已知四种叫声的认知局限 | 样本量有限且缺乏统计学重复 | 解析肉鸡叫声的复杂性以改善动物福利 | 健康肉鸡(1-35日龄) | 动物行为分析 | NA | 声学分析、机器学习、深度学习 | 深度学习识别器、递归聚类算法 | 音频 | 未明确数量(健康肉鸡录音) |
308 | 2025-09-21 |
Development and validation of a backpropagation neural network model for predicting nursing unit staffing needs: A cross-sectional study
2025-Sep-04, International journal of nursing studies
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.ijnurstu.2025.105207
PMID:40972497
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研究论文 | 开发并验证基于反向传播神经网络(BPNN)的护理单元人力需求预测模型,用于优化护士配置 | 首次将数据包络分析(DEA)效率评估与深度学习技术结合,构建混合预测模型实现护理人力精准配置 | 需多中心验证并整合外部因素以提升模型普适性 | 通过预测模型优化护理单元人力配置效率 | 55个护理单元的运营数据(实际开放床位数、护理工时、不良事件等指标) | 医疗健康管理 | NA | 反向传播神经网络(BPNN),数据包络分析(DEA) | BPNN | 结构化运营数据 | 55个护理单元(13个用于模型训练,42个用于预测验证) |
309 | 2025-09-21 |
Automated analysis of C. elegans behavior by LabGym: an open-source, AI-powered platform
2025-Sep-03, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.08.28.672961
PMID:40950071
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研究论文 | 介绍了一个名为LabGym的开源AI平台,用于自动分析和量化线虫的行为 | 利用深度学习模型实现对线虫运动行为的高精度自动分类与量化,尤其在多线虫视频中表现优异 | 线虫轮廓较为统一,可能对自动化分析构成独特挑战 | 开发一个成本效益高、用户易用的全面行为分析方法 | 线虫(C. elegans) | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 视频 | 多线虫视频 |
310 | 2025-09-21 |
Reconstructing the 3D genome organization of Neanderthals reveals that chromatin folding shaped phenotypic and sequence divergence
2025-Sep-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2022.02.07.479462
PMID:40949959
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研究论文 | 利用深度学习从DNA序列重建尼安德特人和丹尼索瓦人的三维基因组结构,揭示染色质折叠对表型和序列分化的影响 | 首次应用深度学习从古DNA序列推断古人类三维基因组组织,填补了古样本无法实验测定三维结构的空白 | 基于序列预测的三维结构仍需实验验证,古DNA降解可能影响推断准确性 | 探索三维基因组结构在古人类与现代人类分化中的作用及其对表型差异的影响 | 尼安德特人、丹尼索瓦人及多样现代人类基因组 | 计算生物学 | NA | 深度学习、Hi-C验证 | 深度学习模型 | DNA序列数据 | 多个古人类及现代人类基因组(具体数量未明确说明) |
311 | 2025-09-21 |
Enhancer-targeting CRISPR screens at coronary artery disease loci suggest shared mechanisms of disease risk
2025-Sep-02, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.08.28.25334684
PMID:40950476
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研究论文 | 通过CRISPR筛选和功能基因组学方法系统鉴定冠状动脉疾病风险位点的增强子-基因调控机制 | 结合深度学习模型、CRISPRi靶向和DC-TAP-seq技术在全基因组范围内绘制变异-增强子-基因链接,并揭示祖先和性别特异性风险机制 | 研究主要基于血管平滑肌细胞模型,可能未完全覆盖其他细胞类型中的调控机制 | 鉴定冠状动脉疾病GWAS位点中的因果遗传机制和风险基因 | 血管平滑肌细胞和108个CAD基因座中的增强子-基因调控关系 | 功能基因组学 | 心血管疾病 | CRISPRi筛选、DC-TAP-seq、深度学习染色质可及性模型 | 深度学习模型 | 基因组学数据、染色质特征数据 | 108个CAD基因座中的470个基因 |
312 | 2025-09-21 |
Colorectal Liver Metastasis Pathomics Model: Integrating Single-Cell and Spatial Transcriptome Analysis With Pathomics for Predicting Liver Metastasis in Colorectal Cancer
2025-Sep, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2025.100805
PMID:40473111
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研究论文 | 本研究开发了一种结合单细胞转录组、空间转录组和病理图像的多组学深度学习模型,用于预测结直肠癌肝转移风险 | 首次发现并验证了肝转移触发恶性细胞(LMTMCs),建立了基于多组学数据和弱监督学习的病理模型预测体系 | 模型在外部验证集中的表现存在差异(AUC 0.72-0.89),需要进一步扩大样本验证 | 提高结直肠癌肝转移的早期识别和风险预测能力 | 结直肠癌患者组织样本 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序、空间转录组分析、批量RNA测序 | ResNet18 | 全切片图像、转录组数据 | TCGA-CRC内部测试集和两个外部验证队列(西南医科大学附属医院及附属中医医院) |
313 | 2025-09-21 |
AI-based large-scale screening of gastric cancer from noncontrast CT imaging
2025-Sep, Nature medicine
IF:58.7Q1
DOI:10.1038/s41591-025-03785-6
PMID:40555751
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研究论文 | 开发基于非对比CT和深度学习的胃癌大规模筛查工具GRAPE,并在多中心验证其性能 | 首次利用常规非对比CT结合深度学习实现胃癌的大规模筛查,显著提升早期检测率 | 研究主要基于中国人群数据,外部泛化性需进一步验证 | 开发高效胃癌筛查方法以解决内镜筛查资源有限和依从性低的问题 | 胃癌患者及非胃癌对照人群 | 医学影像分析 | 胃癌 | 深度学习 | CNN(基于影像分析推断) | CT影像 | 训练集6,720例(3,470 GC + 3,250 non-GC),验证集19,458例,真实世界筛查78,593例CT扫描 |
314 | 2025-09-21 |
Analog optical computer for AI inference and combinatorial optimization
2025-Sep, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-025-09430-z
PMID:40903585
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研究论文 | 提出一种模拟光学计算机(AOC),用于加速AI推理和组合优化,结合模拟电子学与三维光学技术 | 首次在单一平台实现AI推理和组合优化的双域加速,采用快速定点搜索避免数字转换并提升噪声鲁棒性 | 未明确说明具体性能瓶颈或扩展性限制 | 开发能效更高的计算硬件以支持AI和组合优化应用 | 模拟光学计算系统及其在AI和优化任务中的应用 | machine learning | NA | 模拟光学计算,定点搜索,梯度下降 | compute-bound neural models | image, 数值数据 | 通过四个案例研究验证(图像分类、非线性回归、医学图像重建、金融交易结算) |
315 | 2025-09-21 |
Current Trends and Future Directions of Statistical Methods in Medical Research: A Scientometric Analysis
2025-Sep, Journal of evaluation in clinical practice
IF:2.1Q2
DOI:10.1111/jep.70257
PMID:40916916
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研究论文 | 通过科学计量分析探讨医学研究中统计方法的当前趋势和未来方向 | 首次使用CiteSpace进行双图叠加和文献共被引分析,揭示医学统计学与其他学科间的知识流动及新兴技术影响 | 基于Web of Science的4919篇文献,可能未涵盖所有相关研究或非英语出版物 | 全面分析医学统计学领域的当前趋势、有影响力的研究领域及未来发展方向 | 医学研究中的统计方法及相关学术出版物 | 生物统计学 | NA | 科学计量分析,包括高频关键词分析、引用指标分析、双图叠加、文献共被引分析 | NA | 文本(学术出版物元数据) | 4919篇相关出版物 |
316 | 2025-09-21 |
High-Performance Deep Learning for Instant Pest and Disease Detection in Precision Agriculture
2025-Sep, Food science & nutrition
IF:3.5Q2
DOI:10.1002/fsn3.70963
PMID:40964151
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研究论文 | 提出一种基于MobileNetV2和EfficientNetB0的高性能深度学习融合模型,用于精准农业中病虫害的实时检测 | 融合MobileNetV2和EfficientNetB0的深度学习模型,结合量化、剪枝和知识蒸馏技术,实现边缘设备上的实时检测 | 模型在22类作物病虫害上的性能仍有提升空间,未提及在不同光照和天气条件下的鲁棒性 | 开发可部署在边缘设备上的实时病虫害检测系统,支持精准农业和全球粮食安全 | 腰果、木薯、玉米和番茄作物的病虫害 | 计算机视觉 | NA | 深度学习、模型量化、剪枝、知识蒸馏 | MobileNetV2, EfficientNetB0, CNN | 图像 | 24,881张原始图像和102,976张增强图像,共22个类别 |
317 | 2025-09-21 |
Deep Learning-Based Retinal Layer Segmentation in Optical Coherence Tomography Scans of Patients with Inherited Retinal Diseases
2025-Sep, Klinische Monatsblatter fur Augenheilkunde
IF:0.8Q4
DOI:10.1055/a-2227-3742
PMID:38086412
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研究论文 | 开发一种基于深度学习的算法,用于遗传性视网膜疾病患者OCT扫描中的视网膜层自动分割 | 使用U-net模型并结合领域自适应技术,首次实现对遗传性视网膜疾病患者OCT中外核层的高精度自动分割 | 算法主要针对遗传性视网膜疾病,在其他视网膜病变中的适用性尚未验证 | 提高遗传性视网膜疾病患者OCT图像中视网膜层的分割准确性和效率 | 遗传性视网膜疾病患者和健康对照者的OCT扫描图像 | 计算机视觉 | 遗传性视网膜疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | U-net | 医学图像 | 包含遗传性视网膜疾病患者和健康对照者的OCT扫描数据 |
318 | 2025-09-21 |
Impact of deep learning model uncertainty on manual corrections to MRI-based auto-segmentation in prostate cancer radiotherapy
2025-Sep, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70221
PMID:40849835
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研究论文 | 评估深度学习生成的不确定性图谱对经验丰富的放射肿瘤科医生在前列腺癌放疗中手动修正基于MRI的自动分割的影响 | 首次系统研究不确定性图谱在临床医生修正深度学习自动分割决策中的实际影响,并量化其对编辑行为和效率的改善 | 样本量较小(35例独立测试集),仅涉及4位肿瘤科医生,结果可能受个体差异影响 | 探索不确定性信息在放射治疗规划中对临床医生决策和效率的辅助价值 | 接受超低分次MRI-only放疗的前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | 深度学习分割,SoftMax标准差计算不确定性 | nnUNet | MRI影像 | 434例患者训练集,35例独立测试集 |
319 | 2025-09-20 |
Designing Buchwald-Hartwig Reaction Graph for Yield Prediction
2025-Sep-19, The Journal of organic chemistry
IF:3.3Q1
DOI:10.1021/acs.joc.5c01400
PMID:40929732
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研究论文 | 设计了一种用于Buchwald-Hartwig反应产率预测的新型反应图表示方法 | 提出Buchwald-Hartwig反应图,通过将每个反应物表示为图中的独立节点来模拟多组分相互作用,同时捕获单分子和分子间关系特征 | NA | 开发基于图神经网络的化学反应产率预测模型 | Buchwald-Hartwig反应体系 | 机器学习 | NA | 图神经网络(GNN) | BH-RGNN (B-H Reaction Graph Neural Network) | 化学反应数据 | 高通量B-H反应数据集 |
320 | 2025-09-20 |
PWLS-SOM: alternative PWLS reconstruction for limited-view CT by strategic optimization of a deep learning model
2025-Sep-19, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adffe0
PMID:40865562
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研究论文 | 提出一种结合深度学习先验与数据一致性的新型有限视角CT重建方法PWLS-SOM | 引入显著性评分机制量化模型参数贡献,并采用三阶段策略优化实现DL先验与PWLS自适应的融合 | NA | 改善有限视角CT中的条纹伪影抑制与鲁棒重建 | CT投影数据 | 医学影像重建 | NA | 惩罚加权最小二乘(PWLS)重建、深度学习 | 深度学习网络 | CT投影数据 | 大规模配对数据集(具体数量未说明)及死亡大鼠真实实验 |