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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2025-11-21 |
Circulating microRNAs in viral myocarditis: Advancements in biological understanding and potential clinical applications
2026-Jan-10, Gene
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.gene.2025.149866
PMID:41177414
|
综述 | 本文系统回顾了循环microRNAs在病毒性心肌炎中的生物学机制及临床应用前景 | 整合高通量测序与深度学习技术解析循环microRNAs在病毒性心肌炎中的调控网络 | 作为系统综述未包含原始实验数据,临床应用仍处于理论探索阶段 | 建立病毒性心肌炎精准诊断和治疗的理论基础与策略框架 | 循环microRNAs及其在病毒性心肌炎中的调控机制 | 自然语言处理 | 心血管疾病 | 高通量测序, RNA结构预测 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2 | 2025-11-21 |
Gene expression and protein abundance: Just how associated are these molecular traits?
2026 Jan-Feb, Biotechnology advances
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.biotechadv.2025.108720
PMID:41038299
|
综述 | 本文系统回顾了基因表达与蛋白质丰度关联性的研究方法、影响因素及在生物技术中的应用前景 | 整合了单细胞分析最新进展,系统比较不同实验环境下分子特征关联性研究方法 | 主要依赖相关性分析方法,受限于蛋白质定量技术发展滞后 | 探讨基因表达与蛋白质丰度的关联程度及其在生物技术中的应用潜力 | 转录组学与蛋白质组学数据关联性研究 | 生物信息学 | NA | 转录组学, 蛋白质组学, 单细胞分析 | NA | 基因表达数据, 蛋白质丰度数据 | NA | NA | NA | 相关性指标 | NA |
| 3 | 2025-11-20 |
Advanced microstructure imaging at high b-values and high resolution combining ultra-high performance gradient diffusion imaging and model-based deep learning demonstrated using 3D multi-slab acquisition
2026-Jan, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70046
PMID:40851334
|
研究论文 | 本研究结合超高性能梯度扩散成像和模型驱动深度学习,展示了3D多片层采集在高b值和高分辨率下进行高级微结构成像的能力 | 利用高性能梯度系统缩短回波时间,结合优化的3D k空间欠采样方法显著减少采集时间,实现全脑高分辨率微结构成像 | 需要高性能梯度硬件支持(>200 mT/m,>300 T/m/s),研究主要关注大脑白质区域 | 开发加速的3D多片层扩散加权成像方法,支持活体人脑高级微结构建模 | 人脑白质微结构 | 医学影像 | 神经系统疾病 | 3D多片层扩散加权成像,扩散加权MRI,室模型分析 | 三室扩散模型 | 扩散加权MRI图像 | 多受试者人脑数据(具体数量未明确说明) | 基于模型的迭代重建算法 | 基于导航的运动补偿正则化迭代算法 | 变异系数 | 高性能梯度MRI系统(>200 mT/m,>300 T/m/s) |
| 4 | 2025-11-20 |
Comparative evaluation of supervised and unsupervised deep learning strategies for denoising hyperpolarized 129Xe lung MRI
2026-Jan, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70033
PMID:40810302
|
研究论文 | 本研究比较了监督和非监督深度学习策略在超极化129Xe肺部MRI去噪中的应用效果 | 首次系统比较了传统监督学习、Noise2Noise和Noise2Void三种深度学习策略在129Xe MRI去噪中的性能 | 某些去噪方法在特定指标上存在偏差,如Tradvent低估VDP,N2Nvent高估VDP | 提高超极化129Xe肺部MRI图像质量以改善临床诊断准确性 | 952个129Xe MRI数据集,包括健康受试者和心肺疾病患者 | 医学影像处理 | 心肺疾病 | 超极化129Xe MRI | 深度学习 | 医学影像 | 952个129Xe MRI数据集(421个通气成像,125个弥散加权成像,406个气体交换成像) | NA | NA | 信噪比, 噪声标准差, 锐度, 通气缺损百分比, 表观扩散系数, 膜摄取, 红细胞转移, 红细胞:膜比值 | NA |
| 5 | 2025-11-20 |
Motion-robust T 2 ∗ $$ {\mathrm{T}}_2^{\ast } $$ quantification from low-resolution gradient echo brain MRI with physics-informed deep learning
2026-Jan, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70050
PMID:40843481
|
研究论文 | 提出PHIMO+方法,通过物理信息深度学习实现运动鲁棒的低分辨率梯度回波脑MRI T2*定量分析 | 扩展了原有的PHIMO方法,利用采集知识增强对挑战性运动模式的重建性能,提高对脑内不同强度磁场不均匀性的鲁棒性 | NA | 开发运动鲁棒的T2*定量方法,解决梯度回波磁共振成像中因运动导致的信号丢失问题 | 脑部梯度回波磁共振成像数据 | 医学影像分析 | NA | 梯度回波磁共振成像 | 深度学习 | 磁共振图像 | 模拟和真实运动数据 | NA | 物理信息深度学习 | 线检测精度, 图像质量 | NA |
| 6 | 2025-11-20 |
Liver fat quantification at 0.55 T enabled by locally low-rank enforced deep learning reconstruction
2026-Jan, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70057
PMID:40883956
|
研究论文 | 开发了一种基于局部低秩深度学习重建的方法,用于在0.55T低场MRI中实现肝脏脂肪定量 | 提出了一种结合局部低秩约束和深度学习的新型重建方法(LLR-DL),能够在低场MRI中显著提升信噪比和图像质量 | 研究样本量较小(10名志愿者),需要在更大规模人群中验证方法的普适性 | 提高低场MRI中质子密度脂肪分数(PDFF)定量的准确性和可靠性 | 铁脂肪体模和人类志愿者 | 医学影像分析 | 脂肪肝 | MRI质子密度脂肪分数定量,多回波Dixon算法 | 深度学习 | MRI图像,复杂值数据 | 1个体模和10名志愿者 | NA | U-Net | 峰值信噪比,结构相似性指数,线性回归,t检验,Bland-Altman分析 | NA |
| 7 | 2025-11-20 |
Accelerated water residual removal in MRS: Exploring deep learning versus fitting-based approaches
2026-Jan, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70031
PMID:40891397
|
研究论文 | 本研究提出并验证了两种快速去除MRS光谱中水残留信号的新方法 | 提出了基于深度学习的DeepWatR和基于拟合的WaterFit两种新型水残留去除方法,显著提高了处理速度 | 研究主要针对1H脑数据集,在其他类型数据上的性能需要进一步验证 | 开发快速高效的水残留信号去除方法以提高MRS的临床适用性 | MRS光谱中的水残留信号 | 医学影像分析 | NA | 磁共振波谱(MRS) | 深度学习, 参数拟合 | 光谱数据 | 模拟和体内1H脑数据集,包含10000个体素 | PyTorch | U-Net with attention mechanism | 量化误差百分比, 处理速度 | 低端GPU |
| 8 | 2025-11-19 |
PRS2Net: an efficient intelligent carrot detection model via filter pruning and attention mechanisms
2026-Jan-15, Journal of the science of food and agriculture
IF:3.3Q2
DOI:10.1002/jsfa.70142
PMID:40847327
|
研究论文 | 提出一种基于滤波器剪枝和注意力机制的高效胡萝卜检测轻量级网络PRS2Net | 结合一阶泰勒展开的滤波器剪枝技术和注意力机制,在保持高精度的同时显著减少模型参数和计算成本 | 仅针对胡萝卜质量检测任务进行验证,未在其他农作物上测试通用性 | 开发高效的胡萝卜质量检测深度学习模型 | 胡萝卜 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | ResNet18, PRS2Net | 准确率 | NA |
| 9 | 2025-11-19 |
Diabetes and longitudinal changes in deep learning-derived measures of vertebral bone mineral density using conventional CT: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis
2026-Jan, Skeletal radiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1007/s00256-025-04995-2
PMID:40728733
|
研究论文 | 本研究利用深度学习从常规胸部CT中提取椎体骨密度,探讨糖尿病与椎体骨密度纵向变化的关系,并评估肾功能对这一关系的影响 | 首次在多种族人群中利用深度学习从常规胸部CT纵向分析糖尿病与椎体骨密度变化的关系,并发现肾功能不全会加剧糖尿病患者的骨密度增加 | 未纳入骨微结构分析和骨折结局数据,需要更先进的影像技术和骨折结果来完善糖尿病患者的骨骼健康评估 | 研究糖尿病与椎体骨密度纵向变化的关联,以及肾功能对这一关系的调节作用 | 1046名多种族动脉粥样硬化研究肺研究参与者 | 数字病理 | 糖尿病 | 常规胸部CT | 深度学习 | CT图像 | 1046名参与者,两次检查(2010-2012年和2016-2018年) | NA | NA | β系数,95%置信区间 | NA |
| 10 | 2025-11-19 |
Automated 3D segmentation of rotator cuff muscle and fat from longitudinal CT for shoulder arthroplasty evaluation
2026-Jan, Skeletal radiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1007/s00256-025-04991-6
PMID:40782188
|
研究论文 | 开发并验证用于肩关节置换术患者肩袖肌肉自动3D分割的深度学习模型 | 首次在纵向CT扫描中实现肩袖肌肉和脂肪的自动3D分割,显著减少分析时间 | 样本量相对有限(53例训练测试,172例应用),仅针对肩关节置换术患者 | 开发自动分割模型以量化肩袖肌肉体积和脂肪分数 | 接受全肩关节置换术(TSA)的患者 | 医学影像分析 | 肩关节疾病 | CT扫描 | 深度学习 | 3D CT图像 | 53例用于模型训练验证测试,172例用于应用分析 | NA | DeepLabV3+, ResNet50 | Dice相似系数, 平均对称表面距离, 95% Hausdorff距离, 相对绝对体积差异 | NA |
| 11 | 2025-11-19 |
Motif field combined with two-stream feature fusion network and double detection head for identification and prediction of microalgae in seawater
2026-Jan-01, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2025.124574
PMID:40945058
|
研究论文 | 提出一种结合荧光和吸收双模式光谱、序列模场和深度学习的微藻识别与浓度预测新方法 | 首次提出模场概念将光谱数据编码为二维图像,设计双流特征融合网络和双检测头架构实现微藻种类识别与浓度回归的同步处理 | 未提及方法在其他类型微藻或复杂水体环境中的泛化能力 | 实现海水中微藻种类识别和浓度预测的精准快速检测 | 海水中的微藻 | 计算机视觉 | NA | 荧光光谱、吸收光谱、双模式光谱 | CNN, 注意力机制 | 光谱数据、二维图像 | NA | NA | 双流特征融合网络, 卷积头, 全连接头 | 准确率, RMSE, R | NA |
| 12 | 2025-11-19 |
Advanced deep learning strategies for detection and quantification of macroplastics in rivers along the Peruvian coast
2026-Jan, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118649
PMID:40976044
|
研究论文 | 开发结合深度学习的框架,用于检测和量化秘鲁沿海河流中的大塑料污染 | 首次使用YOLOv11模型结合无人机图像分析河流中大塑料的时空动态变化 | 对家具和PET瓶等类别的检测精度较低,受碎片大小、丰度和颜色对比度影响 | 建立大塑料污染自动监测系统 | 秘鲁利马Rímac河流中的混合无机城市固体废物 | 计算机视觉 | NA | 无人机图像采集 | CNN | 图像 | 秘鲁Rímac河流一年的监测数据 | YOLOv11 | YOLOv11 | mAP | NA |
| 13 | 2025-11-19 |
An efficient dark spot detection method for offshore oil spill in SAR images based on edge-enhanced attention fusion
2026-Jan, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118748
PMID:40997542
|
研究论文 | 提出一种基于边缘增强注意力融合的SAR图像海上溢油黑斑高效检测方法 | 设计了残差瓶颈注意力模块(RBAM)、增强通道融合模块(ECFM)和深度监督细化模块(DSRM),在提升边缘检测精度的同时显著降低计算成本 | NA | 提升SAR图像中海上溢油黑斑的边缘检测精度并减少检测时间 | 合成孔径雷达(SAR)图像中的溢油黑斑 | 计算机视觉 | NA | 合成孔径雷达(SAR)成像 | CNN | 图像 | PALSAR和Sentinel-1数据集 | NA | EAF-Net, RBAM, ECFM, DSRM | 检测精度, 检测时间 | 轻量化结构设计以降低计算成本 |
| 14 | 2025-11-19 |
RiSIM: River surface image monitoring software for quantifying floating macroplastic transport
2026-Jan-01, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2025.124678
PMID:41027072
|
研究论文 | 开发用于量化河流中漂浮大塑料传输的河面图像监测软件RiSIM | 结合模板匹配算法与深度学习模型,实现塑料检测、分类和追踪的综合监测系统 | NA | 量化河流中漂浮大塑料的传输速率 | 河流环境中漂浮的塑料垃圾 | 计算机视觉 | NA | 图像监测 | 深度学习模型 | 图像 | 非洪水和洪水条件下的现场观测数据 | NA | NA | 相关系数r | NA |
| 15 | 2025-11-19 |
Smart detection of biofouling: A deep learning framework for water infrastructure surveillance
2026-Jan-01, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2025.124665
PMID:41043362
|
研究论文 | 提出基于深度学习的MusselDet框架,用于检测和实例分割淡水生物污损物种黄金贻贝的关键生命周期阶段 | 提出端到端检测和实例分割框架MusselDet,集成CA-CBAM、LDGCN和MLST三个创新模块,在稀疏数据环境下提升特征判别能力 | 基于自定义数据集评估,未在更广泛环境中验证框架泛化能力 | 开发智能检测方法用于水基础设施生物污损监测 | 黄金贻贝(Limnoperna fortunei)的生命周期阶段 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer, 图卷积网络 | 图像 | 自定义黄金贻贝数据集(GMD) | PyTorch | Co-DETR, CA-CBAM, LDGCN, MLST | 平均精度(mAP₅₀), 召回率, 推理速度(FPS) | NA |
| 16 | 2025-11-19 |
AdverIN: Monotonic adversarial intensity attack for domain generalization in medical image segmentation
2026-Jan, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103848
PMID:41177076
|
研究论文 | 提出一种用于医学图像分割领域泛化的对抗性强度攻击方法AdverIN | 利用对抗训练策略合成强度变化谱以增强数据多样性,同时保持图像关键上下文信息 | NA | 提升医学图像分割模型在未见域数据上的泛化能力 | 2D视网膜视盘/视杯分割和3D前列腺MRI分割 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 对抗训练 | NA | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17 | 2025-11-19 |
3D masked autoencoder with spatiotemporal transformer for modeling of 4D fMRI data
2026-Jan, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103861
PMID:41197226
|
研究论文 | 提出一种结合3D掩码自编码器和时空Transformer的新架构,用于从4D fMRI数据中提取时空特征并映射功能脑网络 | 首次将3D掩码自编码器与时空Transformer结合,通过自监督学习实现fMRI数据的时空特征提取和功能脑网络映射 | 未明确说明模型计算复杂度及对计算资源的具体需求 | 开发能够有效处理4D fMRI数据时空特征的新方法,用于功能脑网络建模和脑部疾病识别 | 人脑功能磁共振成像数据 | 医学影像分析 | 注意力缺陷多动障碍 | 功能磁共振成像 | 自编码器,Transformer | 4D fMRI图像序列 | HCP任务fMRI数据集和ADHD-200静息态fMRI数据集 | NA | 3D掩码自编码器,视觉Transformer,时空Transformer | 功能脑网络映射性能,分类准确率 | NA |
| 18 | 2025-11-19 |
FairREAD: Re-fusing demographic attributes after disentanglement for fair medical image classification
2026-Jan, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103858
PMID:41202615
|
研究论文 | 提出FairREAD框架,通过解耦和重融合人口统计属性来实现公平的医学图像分类 | 首次提出在解耦人口统计信息后重新融合敏感属性的方法,既减少不公平性又保留临床相关信息 | 需要获取患者的人口统计属性信息,可能在某些应用场景中受限 | 解决医学图像分类中的公平性问题,平衡模型性能与公平性 | 临床X射线图像数据集 | 医学影像分析 | NA | 深度学习 | 对抗训练, 解耦表示学习 | 医学图像 | 大规模临床X射线数据集 | NA | NA | 不公平性指标, 诊断准确性 | NA |
| 19 | 2025-11-19 |
Trabecular bone analysis: ultra-high-resolution CT goes far beyond high-resolution CT and gets closer to micro-CT (a study using Canon Medical CT devices)
2026-Jan, Skeletal radiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1007/s00256-025-05001-5
PMID:40738977
|
研究论文 | 比较不同分辨率CT技术在测量骨小梁微结构参数方面的准确性,以微CT为参考标准 | 首次系统评估超高清CT在骨小梁分析中的性能,并与传统高分辨率CT和深度学习重建技术进行对比 | 样本量较小(16个尸体胫骨远端骨骺),所有测量结果均存在系统性偏差 | 评估不同CT分辨率技术在骨小梁微结构测量中的准确性 | 尸体胫骨远端骨骸标本 | 医学影像 | 骨骼疾病 | CT成像, 深度学习重建, 微CT | 深度学习 | CT图像 | 16个尸体胫骨远端骨骺标本 | NA | NA | 骨小梁厚度, 骨小梁分离度, 骨体积/总体积比 | 佳能医疗CT设备 |
| 20 | 2025-11-19 |
A novel gradient inversion attack framework to investigate privacy vulnerabilities during retinal image-based federated learning
2026-Jan, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103807
PMID:41056812
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研究论文 | 提出一种新的梯度反演攻击框架,用于评估基于视网膜图像的联邦学习模型在隐私保护方面的脆弱性 | 引入创新的图像到图像转换技术,利用公开数据提高重建图像质量,首次系统评估视网膜图像联邦学习的隐私风险 | 仅针对视网膜年龄预测任务进行评估,未涵盖其他医疗诊断任务 | 评估联邦学习模型对梯度反演攻击的脆弱性,揭示隐私泄露风险 | 视网膜图像和联邦学习模型 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 梯度反演攻击,图像到图像转换 | CNN | 视网膜图像 | NA | NA | ResNet-18, VGG-16, DenseNet-121 | 识别准确率,图像相似度 | NA |