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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 761 | 2025-11-29 |
Deep learning-based volume of interest imaging in helical CT for image quality improvement and radiation dose reduction
2025-Nov-01, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqaf128
PMID:40971630
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研究论文 | 开发基于深度学习的螺旋CT感兴趣区域成像技术,用于改善图像质量并降低辐射剂量 | 提出基于残差U-Net架构的VOI-Net深度学习方法来校正螺旋CT中的截断伪影,实现辐射剂量降低或感兴趣区域内图像质量提升 | 仅通过模拟评估了三个患者病例(胸部间质性肺病和肝脏肿瘤),样本量有限 | 开发螺旋CT感兴趣区域成像技术以减少辐射剂量或改善感兴趣区域内图像质量 | 间质性肺病患者的胸部CT和肝脏肿瘤患者的腹盆部CT | 医学影像处理 | 间质性肺病, 肝脏肿瘤 | 螺旋CT成像 | 深度学习 | CT图像 | 3例患者病例(1例胸部CT,2例腹盆部CT) | NA | 残差U-Net | 均方根误差, 辐射剂量减少百分比, 图像质量改善评估 | NA |
| 762 | 2025-11-29 |
HSNet: An adaptive fusion network based on laryngoscope-speech multimodal data for laryngeal disease classification
2025 Nov-Dec, American journal of otolaryngology
IF:1.8Q2
DOI:10.1016/j.amjoto.2025.104731
PMID:41151383
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研究论文 | 提出基于喉镜图像和语音信号的多模态融合网络HSNet,用于喉部疾病分类 | 首次将喉镜图像与语音信号进行自适应融合,提出分层特征整合方法,在喉部疾病分类中表现优于单模态方法和现有多模态框架 | NA | 提高喉部疾病的诊断准确性,为临床提供快速精准的识别支持 | 六种喉部疾病 | 计算机视觉, 自然语言处理 | 喉部疾病 | 深度学习 | 多模态融合网络 | 图像, 语音信号 | NA | NA | HSNet | 准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数 | NA |
| 763 | 2025-11-29 |
DemuxTrans: Transformer and temporal convolution network for accurate barcode demultiplexing in nanopore sequencing
2025-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf612
PMID:41288610
|
研究论文 | 提出一种结合Transformer和时间卷积网络的混合深度学习框架,用于纳米孔测序中的条形码解复用 | 首次将多层特征融合、Transformer和时间卷积网络结合,平衡局部特征提取、全局上下文建模和长期依赖捕获 | NA | 提高纳米孔直接RNA测序中条形码解复用的准确性和效率 | 纳米孔测序原始信号中的条形码识别 | 生物信息学 | NA | 纳米孔直接RNA测序(dRNA-seq) | Transformer, TCN | 纳米孔原始信号数据 | NA | NA | Transformer, Temporal Convolutional Network | 准确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 764 | 2025-11-29 |
Cross-modality 3D MRI synthesis via cycle-guided denoising diffusion probability model
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.6.064003
PMID:41292517
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研究论文 | 提出一种基于循环引导去噪扩散概率模型的跨模态MRI合成框架,用于从现有模态生成高质量目标模态的磁共振图像 | 采用两个互连的条件扩散概率模型,并引入循环引导的逆向潜在噪声正则化来增强合成一致性和解剖保真度 | NA | 解决临床实践中MRI序列缺失的挑战,实现跨模态MRI合成 | 三维脑部MRI图像 | 医学影像分析 | 脑部疾病 | 磁共振成像 | 扩散概率模型 | 三维医学图像 | BraTS2020数据集中的脑部MRI图像 | NA | 条件扩散概率模型 | MSSIM, PSNR, MAE | NA |
| 765 | 2025-11-29 |
Impact of image preprocessing on dermatological OCTA vessel segmentation: a DERMA-OCTA study
2025-Nov, Journal of biomedical optics
IF:3.0Q2
DOI:10.1117/1.JBO.30.11.116005
PMID:41293065
|
研究论文 | 评估不同图像预处理方法对皮肤OCTA血管分割精度的影响 | 首次系统评估多种OCTA预处理步骤对深度学习血管分割的影响,并引入拓扑感知的评估指标 | 模型对不同病理血管模式的泛化能力存在挑战,数据集规模有限 | 评估OCTA预处理步骤对血管分割精度的影响,确定最适合皮肤OCTA数据的网络设计和评估指标 | 皮肤微血管系统 | 数字病理 | 皮肤病 | 光学相干断层扫描血管成像(OCTA) | CNN | 3D体积图像 | 330个来自不同皮肤状况的体积数据 | NA | 2D CNN, 3D CNN | 准确率, 连通性-面积-长度指数 | NA |
| 766 | 2025-11-29 |
Fourier ptychographic enhancement of iterative pathways: autonomous 3D momentum coordination in hybrid ML-PIE architectures
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.577400
PMID:41293679
|
研究论文 | 提出一种结合傅里叶叠层衍射成像与机器学习的混合架构,通过三维自主迭代路径设计解决传统优化稳定性问题 | 将重建阶段视为第三空间维度,将传统二维定点调优问题转化为系统参数空间规划问题,提出仅需单个超参数的Adam-DPIE方法 | 未明确说明计算资源需求和具体应用场景的局限性 | 解决混合ML-PIE架构中优化与稳定性之间的根本冲突,实现高性能生物医学成像系统 | 傅里叶叠层衍射显微镜成像重建过程 | 计算成像 | NA | 傅里叶叠层衍射显微术 | 混合物理-机器学习模型 | 显微成像数据 | NA | 自适应矩估计算法框架 | Adam-DPIE(动态PIE与自适应矩估计集成) | 优化稳定性, 收敛性能, 超参数敏感性 | NA |
| 767 | 2025-11-29 |
Time-step encoded high-frequency enhanced diffusion model for OCT retinal image denoising
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.575221
PMID:41293688
|
研究论文 | 提出一种基于时间步编码的高频增强扩散模型用于OCT视网膜图像去噪 | 采用冷扩散框架,通过频域信息解耦与分处理及跨域连接保留高频细节,并设计时间步感知注意力模块指导重建 | NA | 解决OCT图像散斑噪声导致图像质量下降的问题,同时避免过度平滑和保留高频细节 | OCT视网膜图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描 | 扩散模型 | 图像 | 两个公共OCT视网膜去噪数据集和一个私有数据集 | NA | THFN-OCT | NA | NA |
| 768 | 2025-11-29 |
MediONN: an integrated photonic chip optical neural network for deep learning-based semantic segmentation in early detection of pancreatic cancer
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.574635
PMID:41293690
|
研究论文 | 提出一种用于胰腺癌早期检测的集成光子芯片光学神经网络系统MediONN,专门针对3D医学图像分割任务 | 首个将光学神经网络直接应用于3D分割任务的系统,采用分层3D光学计算框架和分割专用高斯权重初始化策略 | 在NIH胰腺CT数据集上的平均Dice相似系数相对较低(2D: 0.5215, 3D: 0.5302) | 开发高效的光学神经网络系统用于胰腺癌早期检测中的医学图像分割 | 胰腺CT医学图像 | 医学图像分析 | 胰腺癌 | 光学神经网络,3D医学图像分割 | 光学神经网络 | 3D医学图像 | NIH胰腺CT数据集 | NA | 分层3D光学计算框架,4×4光子神经处理器,3D光学卷积层 | Dice相似系数 | 集成光子芯片 |
| 769 | 2025-11-29 |
Deep learning optimized dual-analyte detection-based biosensor for monitoring pregnancy stage using a urine sample
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.580226
PMID:41293703
|
研究论文 | 本研究提出了一种混合深度学习方法,用于设计和优化基于光子晶体光纤的表面等离子体共振多分析物生物传感器 | 开发了混合RNN-LSTM模型预测限制损耗,在传感器性能预测方面优于其他深度学习和机器学习模型 | 基于有限元方法的仿真数据,需要实际实验验证 | 改进多分析物生物传感器的设计和性能预测 | 光子晶体光纤表面等离子体共振生物传感器 | 机器学习 | 妊娠监测 | 表面等离子体共振,光子晶体光纤 | RNN,LSTM | 仿真数据 | 包含各种传感器参数和折射率值的综合数据集 | NA | RNN-LSTM混合模型 | MSE,MAE,R,振幅灵敏度,波长灵敏度,传感器分辨率 | NA |
| 770 | 2025-11-29 |
Deep UV laser scanning microscopy with integrated 1050 nm spectral-domain optical coherence tomography for multi-contrast tissue imaging
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.570451
PMID:41293701
|
研究论文 | 开发了一种结合深紫外激光扫描显微镜和1050 nm光谱域光学相干断层扫描的多对比度组织成像系统 | 首次将266 nm激发荧光、266 nm共焦反射和1050 nm光谱域OCT集成于单一系统,实现表面和深层组织的同时成像 | 仅限于离体组织样本成像,尚未在临床手术环境中验证 | 开发用于手术切缘分析的无载玻片组织成像技术 | 小鼠肾脏、肝脏和人类乳腺组织 | 数字病理 | 乳腺癌 | 深紫外激光扫描显微镜,光谱域光学相干断层扫描 | 深度学习 | 光学图像 | 小鼠肾脏、肝脏和人类乳腺组织样本 | NA | NA | NA | NA |
| 771 | 2025-11-29 |
In-situ non-invasive detection of cellular reactive oxygen species by integrating Raman spectrum and bidirectional gated recurrent unit models
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.560107
PMID:41293696
|
研究论文 | 本研究通过整合拉曼光谱和双向门控循环单元深度学习模型,实现了对HepG2细胞凋亡过程中活性氧的原位无创检测 | 首次将拉曼光谱与Bi-GRU深度学习模型结合用于细胞活性氧检测,利用双向门控机制捕获光谱长期依赖关系,实现无需侵入性探针的原位检测 | 研究仅针对HepG2细胞系进行验证,尚未在其他细胞类型或体内环境中测试 | 开发一种原位无创的细胞活性氧检测方法 | HepG2细胞在凋亡过程中的活性氧 | 生物医学工程 | 细胞代谢疾病 | 拉曼光谱技术 | Bi-GRU, RNN, KNN, PLS | 光谱数据 | 不同凋亡状态的HepG2细胞光谱数据 | NA | 双向门控循环单元 | 决定系数R | NA |
| 772 | 2025-11-29 |
Gated Attention-Augmented Double U-Net for White Blood Cell Segmentation
2025-Nov-01, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11110386
PMID:41295103
|
研究论文 | 提出一种用于白细胞分割的新型深度学习架构GAAD-U-Net | 集成注意力增强卷积和门控机制的双U-Net架构,能更好捕捉模糊边界和复杂结构 | 未明确说明模型在特定细胞类型或极端条件下的性能限制 | 提高白细胞医学图像分割的准确性和鲁棒性 | 白细胞医学图像 | 数字病理学 | 血液疾病 | 深度学习图像分割 | U-Net | 医学图像 | NA | NA | Double U-Net, GAAD-U-Net | Dice系数, IoU | NA |
| 773 | 2025-11-28 |
Deep Learning Model for High-Accuracy Classification of Premature Ventricular Contractions With Precordial Transition Zones in Leads V3 or V4
2025-Nov-27, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society
IF:3.1Q2
DOI:10.1253/circj.CJ-25-0534
PMID:41297935
|
研究论文 | 开发基于卷积神经网络的深度学习模型,用于高精度分类V3或V4导联移行区的室性早搏起源 | 首次使用配对PVC和固有QRS数据训练CNN模型,并通过梯度加权类激活映射揭示模型决策依据的ECG特征 | 样本量相对有限(314例患者),仅针对右室或左室流出道起源的PVC进行分类 | 预测室性早搏的起源位置,特别是当移行区出现在V3和V4导联时的挑战性情况 | 314例接受导管消融治疗的室性早搏患者,其ECG显示下壁导联轴和V3或V4导联移行区 | 医学人工智能 | 心血管疾病 | 心电图分析,导管消融 | CNN | 心电图信号 | 314例患者,每位患者5个数据集用于训练和验证,1个保留数据集用于测试 | NA | 卷积神经网络 | 准确率,F1分数,ROC曲线下面积 | NA |
| 774 | 2025-11-28 |
Computerized Assessment of Motor Imitation for Distinguishing Autism in Video (CAMI-2DNet)
2025-Nov-26, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3637089
PMID:41296941
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的视频运动模仿评估方法CAMI-2DNet,用于区分自闭症谱系障碍儿童 | 无需人工标注和特定数据标准化处理,通过编码器-解码器架构学习解耦的运动表征 | NA | 开发自动化的运动模仿评估方法以区分自闭症谱系障碍 | 自闭症谱系障碍儿童与神经典型发育儿童 | 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | 运动重定向技术 | 深度学习 | 视频数据 | NA | NA | 编码器-解码器架构 | 相关性分析,分类准确率 | NA |
| 775 | 2025-11-28 |
SpectFusion: Cross-modal Spectrum-aware Attention Network for Unsupervised Multimodal Medical Image Fusion
2025-Nov-26, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3637829
PMID:41296957
|
研究论文 | 提出一种名为SpectFusion的无监督跨模态频谱感知融合框架,用于医学图像融合 | 设计了空间-频谱混合模块,通过梯度保留策略提取空间域细粒度局部特征,通过傅里叶卷积在频域捕获全局特征;开发了新颖的跨模态频谱感知注意力机制 | 未明确说明具体的数据集限制或计算复杂度分析 | 提升医学图像融合性能,增强临床诊断效果 | 多模态医学图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 医学图像融合 | Transformer, CNN | 医学图像 | NA | PyTorch | 空间-频谱混合模块,跨模态频谱感知注意力机制 | 定性评估,定量评估 | NA |
| 776 | 2025-11-28 |
Deep Learning for Clinical Ultrasound Imaging: From Supervised Approaches to Foundation Models
2025-Nov-26, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3636830
PMID:41296965
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综述 | 本文系统回顾了深度学习在临床超声成像中的应用进展,重点探讨从监督学习到基础模型的技术演变 | 首次系统梳理超声成像领域从传统监督学习向基础模型的范式转变,强调基础模型在提升诊断性能和扩展临床应用范围的潜力 | 基础模型在超声领域的应用仍面临标注数据稀缺、领域特异性变异和用户专业知识需求等挑战 | 探讨深度学习技术在临床超声成像中的应用现状与发展趋势 | 临床超声成像数据和相关深度学习模型 | 计算机视觉 | NA | 超声成像 | 监督学习,自监督学习,判别模型,生成式AI模型,基础模型 | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 777 | 2025-11-28 |
Comparative Performance of YOLO Models in the Automated Segmentation of Dental Traumas on Panoramic Radiographs
2025-Nov-26, Dental traumatology : official publication of International Association for Dental Traumatology
IF:2.3Q2
DOI:10.1111/edt.70034
PMID:41305998
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研究论文 | 比较YOLOv8、YOLOv11和YOLOv12在儿童全景X光片中自动分割牙科创伤的性能 | 首次系统比较不同版本YOLO模型在牙科创伤自动检测中的性能表现 | 人工智能在牙科创伤学中尚未实现完美性能,需要与专业牙医合作改进 | 评估基于人工智能的深度学习模型在牙科创伤自动检测和分类中的性能 | 6-13岁患有创伤性牙损伤的儿科患者全景X光片 | 计算机视觉 | 牙科创伤 | 全景X光摄影 | CNN | 图像 | 来自加济安泰普大学牙科学院儿科患者的全景X光片 | NA | YOLOv8, YOLOv11, YOLOv12 | AUC, F1-score | NA |
| 778 | 2025-11-28 |
Artificial intelligence in head and neck cancer: a bibliometric and visualization analysis (1995-2025)
2025-Nov-24, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-03992-0
PMID:41284199
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文献计量分析 | 通过文献计量学方法分析1995-2025年头颈癌人工智能研究的发展态势和热点演变 | 首次系统梳理头颈癌AI研究30年发展历程,识别关键里程碑和新兴研究方向 | 仅基于Web of Science数据库,可能存在文献收录不全的问题 | 分析头颈癌人工智能应用的研究趋势、合作网络和发展方向 | 230篇头颈癌AI相关研究文献 | 医学人工智能 | 头颈癌 | 文献计量分析 | 深度学习 | 文献数据 | 230篇出版物 | CiteSpace, VOSviewer | NA | NA | NA |
| 779 | 2025-11-28 |
Predicting human mobility flows in cities using deep learning on satellite imagery
2025-Nov-24, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-65373-z
PMID:41285790
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研究论文 | 开发基于卫星影像的深度学习模型预测城市细粒度人流移动模式 | 提出Imagery2Flow模型,首次利用中等分辨率卫星影像实现低成本、及时的城市人流预测 | 仅在美国前十大都市统计区进行验证,未涵盖更多城市类型 | 探索城市形态与人类移动动态之间的关系 | 城市人类移动流模式 | 计算机视觉 | NA | 卫星遥感 | 深度学习 | 卫星影像 | 美国前十大都市统计区 | NA | Imagery2Flow | 空间-时间泛化能力 | NA |
| 780 | 2025-11-28 |
Hundred-layer photonic deep learning
2025-Nov-24, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-65356-0
PMID:41285819
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研究论文 | 本研究开发了一种误差容忍的单层光子计算芯片,突破了光学神经网络深度限制,实现了百层深度光子深度学习 | 通过片上扰动解耦计算相关性,消除传播冗余,实现误差容忍的单层光子计算芯片,将光学神经网络深度从十层扩展到数百层 | NA | 解决光子计算中误差累积问题,突破光学神经网络深度限制 | 光子计算芯片、光学神经网络、大语言模型 | 机器学习 | NA | 光子计算 | 神经网络 | 图像、文本 | NA | NA | SLiM芯片架构 | 误差率、数据速率 | 10GHz数据速率光子计算芯片 |