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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2081 | 2025-12-01 |
Dynamic Golf Swing Analysis Framework Based on Efficient Similarity Assessment
2025-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227073
PMID:41305280
|
研究论文 | 提出一种基于动态运动相似性测量的高尔夫挥杆分析框架,通过分割挥杆动作阶段和评估关节关键点轨迹来改进传统相似性评估方法 | 将挥杆动作分割为七个标准阶段,整合连续运动轨迹并归一化关节坐标,通过数值积分量化路径差异,捕捉运动流而非孤立姿态 | 引入了轻微的计算开销(约169毫秒) | 开发更符合专家感知的高尔夫挥杆动作分析系统 | 高尔夫挥杆动作 | 计算机视觉 | NA | 基于图像的姿态估计 | NA | 图像 | NA | NA | NA | 相位平均分离度, 脊柱角度轨迹差异, 配对t检验 | NA |
| 2082 | 2025-12-01 |
Explainable Deep Learning Framework for Binary Corrosion Image Classification Using Grad-CAM
2025-Nov-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227070
PMID:41305277
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研究论文 | 本研究开发了一个可解释的深度学习框架,用于金属腐蚀图像的二元分类,并集成Grad-CAM技术提供模型决策过程的可视化解释 | 将四种预训练CNN架构与可解释人工智能技术结合,通过Grad-CAM可视化清晰识别腐蚀区域,为模型预测提供合理解释 | 仅针对二元分类任务,数据集规模相对有限,未在更复杂的多类别腐蚀分类中进行验证 | 开发高效可靠的金属腐蚀自动检测方法,减少对人工检查的依赖 | 金属材料表面的腐蚀图像 | 计算机视觉 | NA | 图像分类 | CNN | 图像 | 4012张原始图像,经数据增强后共9636张图像 | NA | ResNet50, MobileNetV2, NASNetMobile, EfficientNetV2B0 | 准确率, 混淆矩阵, 计算时间, ROC曲线, 精确率-召回率曲线, Cohen's Kappa | NA |
| 2083 | 2025-12-01 |
Toward accurate breast cancer classification: A review of multi-modal machine learning approaches
2025-Nov-18, Methods (San Diego, Calif.)
DOI:10.1016/j.ymeth.2025.10.011
PMID:41265505
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综述 | 本文综述了多模态机器学习方法在乳腺癌分类中的应用,重点关注恶性/良性分类和分子亚型分类 | 系统探讨了多模态数据融合技术、基于注意力的Transformer架构在WSI全切片图像处理中的应用以及模型可解释性工具 | NA | 回顾乳腺癌分类中的多模态机器学习方法,指导精准肿瘤学领域的未来研究方向 | 乳腺癌分类和分子亚型识别 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 转录组学, 影像学, 基因组学 | 深度学习, 机器学习, 传统模型 | 图像, 转录组数据, 基因组数据 | NA | NA | Transformer, 注意力机制架构 | NA | NA |
| 2084 | 2025-12-01 |
Deep Learning Performance in Analyzing Nailfold Videocapillaroscopy Images in Systemic Sclerosis
2025-Nov-18, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15222912
PMID:41300936
|
研究论文 | 本研究使用深度学习方法对系统性硬化症患者的甲襞毛细血管镜图像进行分类 | 首次系统比较六种不同复杂度和计算效率的深度学习模型在甲襞毛细血管镜图像分类任务中的表现 | 样本量相对有限(977张可用图像),且排除了245张正常图像以平衡类别 | 开发能够准确分类系统性硬化症甲襞毛细血管镜图像的深度学习模型 | 系统性硬化症患者和健康个体的甲襞毛细血管镜图像 | 计算机视觉 | 系统性硬化症 | 甲襞毛细血管镜成像 | CNN | 图像 | 977张甲襞毛细血管镜图像(来自50名系统性硬化症患者和30名健康个体) | NA | MobileNetV3Large, ResNet152V2, Xception, VGG-19, InceptionV3, NASNetLarge | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 交叉熵损失, ROC AUC | NA |
| 2085 | 2025-12-01 |
Artificial Intelligence for the Diagnosis and Management of Patellofemoral Instability: A Comprehensive Review
2025-Nov-18, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15222918
PMID:41300942
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综述 | 本文全面回顾了人工智能在髌股不稳诊断与管理中的当前应用与未来潜力 | 首次系统总结AI技术在髌股不稳领域的应用现状,涵盖自动化图像分析、预测建模和预后预测等前沿方向 | 现有研究受限于小样本数据集、方法学异质性和缺乏外部验证 | 探索人工智能在髌股不稳诊疗中的临床应用价值 | 髌股不稳患者群体及相关医学影像数据 | 医学人工智能 | 骨科疾病 | 医学影像分析 | 机器学习,深度学习 | 医学影像 | 基于11篇相关文献的研究数据 | NA | NA | NA | NA |
| 2086 | 2025-12-01 |
From Slide to Insight: The Emerging Alliance of Digital Pathology and AI in Melanoma Diagnostics
2025-Nov-18, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17223696
PMID:41301061
|
综述 | 探讨数字病理学与人工智能在皮肤黑色素瘤诊断中的整合应用 | 系统综述了AI模型在黑色素瘤诊断中的五大应用领域,包括可解释性分类策略和直接从H&E切片推断分子改变 | 研究普遍性受限,数据集小而单一,缺乏外部验证 | 改善皮肤黑色素瘤的诊断准确性和可重复性 | 皮肤黑色素瘤组织切片 | 数字病理学 | 皮肤黑色素瘤 | 全玻片成像(WSI) | CNN, U-Net, Mask R-CNN | 病理图像 | 87项研究 | NA | U-Net, Mask R-CNN | 诊断准确率 | NA |
| 2087 | 2025-12-01 |
Resolving Steam Turbine Casing Thermal Management Challenges with a Dual Attentive Bi-GRU Soft Sensor for Transient Operation
2025-Nov-18, Materials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ma18225213
PMID:41304057
|
研究论文 | 提出一种基于双向门控循环单元和注意力机制的双模型深度学习框架,用于预测燃煤电厂中压汽轮机壳体在瞬态运行条件下的温度 | 采用双模型架构结合注意力机制的Bi-GRU网络,针对不同运行工况分别建模,通过超带宽调优优化模型参数 | 研究基于单一电厂的特定机组数据,需要进一步验证在其他工业场景的适用性 | 开发软传感器解决汽轮机壳体热管理挑战,实现实时应力监测和控制 | 370 MW燃煤电厂中压汽轮机壳体温度 | 机器学习 | NA | 软传感器技术 | Bi-GRU, LSTM | 时间序列传感器数据 | Opole电厂4号机组一年运行数据 | NA | 双向门控循环单元, 注意力机制 | 均方误差, 平均绝对误差 | NA |
| 2088 | 2025-12-01 |
Optimizing Fuel Consumption Prediction Model Without an On-Board Diagnostic System in Deep Learning Frameworks
2025-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227031
PMID:41305238
|
研究论文 | 提出一种基于贝叶斯优化和蒙特卡洛Dropout的LSTM网络模型,用于无需车载诊断系统的实时燃油消耗率预测 | 结合贝叶斯优化和MC-Dropout方法的BMC-LSTM网络,仅使用油门位置、速度和加速度数据实现燃油消耗预测,无需传统OBD系统所需的车辆参数和环境条件 | 模型训练和验证所使用的参考燃油消耗率数据仍需通过OBD系统在数据采集阶段获取 | 开发无需车载诊断系统的实时燃油消耗率预测模型,提高能源效率和减少排放 | 车辆燃油消耗率预测 | 机器学习 | NA | 贝叶斯优化,蒙特卡洛Dropout | LSTM,Bidirectional LSTM | 时间序列数据 | NA | 深度学习框架 | BMC-LSTM,LSTM,Bidirectional LSTM | 均方误差,均方根误差,平均绝对误差,R平方 | NA |
| 2089 | 2025-12-01 |
MCP-YOLO: A Pruned Edge-Aware Detection Framework for Real-Time Insulator Defect Inspection via UAV
2025-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227049
PMID:41305256
|
研究论文 | 提出一种轻量级实时绝缘子缺陷检测框架MCP-YOLO,用于无人机电力巡检 | 提出MS-EdgeNet模块增强多粒度边缘特征,动态特征金字塔网络DyFPN实现多尺度检测,辅助检测头训练,以及Group SLIM剪枝技术 | NA | 实现无人机电力巡检中绝缘子缺陷的实时准确检测 | 输电线路绝缘子缺陷 | 计算机视觉 | NA | 无人机影像采集 | YOLO | 图像 | 3091张无人机拍摄图像 | NA | MCP-YOLO, MS-EdgeNet, DyFPN | mAP@0.5, 精确率, 召回率, FPS | NA |
| 2090 | 2025-12-01 |
The Role of Quantitative Ultrasound in Monitoring Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer: A Narrative Review
2025-Nov-17, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17223676
PMID:41301040
|
综述 | 本文综述了定量超声在监测乳腺癌新辅助化疗反应中的临床应用价值和技术原理 | 系统阐述了定量超声结合纹理分析、放射组学和深度学习等先进方法在早期预测病理完全反应方面的创新应用 | 需要标准化采集处理协议、稳健解释算法和大规模前瞻性多中心验证 | 评估定量超声在乳腺癌新辅助化疗疗效监测中的作用 | 乳腺癌患者,特别是HER2阳性和三阴性乳腺癌亚型 | 数字病理 | 乳腺癌 | 定量超声(QUS),包括射频数据分析、参数映射、纹理分析 | 深度学习 | 超声射频数据,分子数据,临床数据 | NA | NA | NA | 病理完全反应(pCR)预测准确性 | NA |
| 2091 | 2025-12-01 |
Artificial Intelligence-Assisted Dermatologic Screening: Epidemiology and Clinical Features of Basal Cell Carcinoma, Squamous Cell Carcinoma, Seborrheic Keratosis and Actinic Keratosis
2025-Nov-17, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12111258
PMID:41301214
|
文献综述 | 综述四种常见非黑色素瘤皮肤病变的流行病学、筛查指南、临床表现及机器学习解决方案 | 系统评估人工智能在皮肤病变识别与分类中的最新进展,强调敏感性阈值对早期检测的重要性 | 研究设计差异和数据集偏差阻碍直接比较,公开数据集中深色肤色代表不足 | 评估人工智能在皮肤病变筛查中的应用现状与挑战 | 基底细胞癌、鳞状细胞癌、脂溢性角化病和光化性角化病 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 深度学习 | 深度学习分类器 | 皮肤病变图像 | NA | NA | NA | 敏感性, 诊断性能 | NA |
| 2092 | 2025-12-01 |
Reticuloruminal Motility Monitoring for the Prediction of Peripartal Hypocalcemia in Cattle
2025-Nov-17, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani15223306
PMID:41302014
|
研究论文 | 本研究通过监测奶牛围产期网胃瘤胃运动和温度模式,开发预测低血钙症的方法 | 首次结合反刍时间阈值和深度学习模型,利用多指标传感器数据分析预测围产期低血钙症 | 样本量有限(89次产犊),深度学习模型使用外部数据训练,未在本数据集上训练 | 预测奶牛围产期低血钙症风险,实现个体化预防和干预 | 47头奶牛和22头小母牛的89次产犊过程 | 数字病理 | 奶牛代谢疾病 | 网胃瘤胃传感器监测 | 深度学习 | 传感器数据(反刍时间、瘤胃周期、网胃收缩持续时间、网胃温度) | 89次产犊(来自47头奶牛和22头小母牛) | NA | NA | 灵敏度, 特异度 | NA |
| 2093 | 2025-12-01 |
Nanomaterials in Drug Delivery: Leveraging Artificial Intelligence and Big Data for Predictive Design
2025-Nov-17, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms262211121
PMID:41303604
|
综述 | 本文综述了人工智能和大数据在纳米材料药物递送系统预测设计中的应用与前景 | 将人工智能与大数据分析整合到纳米材料设计中,通过多维度数据预测纳米载体特性并探索新型化学结构 | 未涉及具体实验验证数据,主要基于现有研究进行理论分析和展望 | 探讨人工智能和大数据如何促进纳米材料药物递送系统的预测设计与临床转化 | 纳米材料药物递送系统 | 机器学习 | NA | 大数据分析,组学分析 | 机器学习,深度学习,生成算法 | 多维度数据集(物理化学表征,药代动力学,组学数据,临床前结果) | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2094 | 2025-12-01 |
Path-Routing Convolution and Scalable Lightweight Networks for Robust Underwater Acoustic Target Recognition
2025-Nov-17, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227007
PMID:41305215
|
研究论文 | 提出路径路由卷积机制和可扩展轻量网络,用于鲁棒的水声目标识别 | 提出新颖的路径路由卷积机制,通过多扩张率并行路径和自适应路由策略实现跨尺度声学特征的判别性提取 | 未明确说明模型在极端恶劣海洋环境下的性能表现 | 解决水下声学目标识别中模型参数过大和难以适应多尺度频谱特征的问题 | 水面船舶类型识别 | 机器学习 | NA | 水声信号处理 | CNN | 声学信号 | DeepShip和ShipsEar两个数据集 | NA | MobilePR-ConvNet | 准确率 | 资源受限的水下设备 |
| 2095 | 2025-12-01 |
WELD-DETR: A Real-Time Welding Defect Detection Framework with Multi-Scale Feature Fusion and Multi-Kernel Perception Optimization
2025-Nov-17, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227024
PMID:41305232
|
研究论文 | 提出了一种基于多尺度特征融合和多核感知优化的实时焊接缺陷检测框架WELD-DETR | 引入分层特征金字塔结构HFPS和多核感知小波卷积模块MPWC,显著提升微米级缺陷检测能力 | 未明确说明在极端工业环境下的鲁棒性测试范围 | 开发实时焊接缺陷检测框架以提升工业焊接质量检测效率 | 焊接缺陷(包括微裂纹和气孔等五种常见缺陷类型) | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DETR | 图像 | 工业级焊接数据集(包含五种缺陷类型) | PyTorch | DETR, HFPS, MPWC | mAP@0.5-0.95, 精确率, FPS | NVIDIA RTX 2060 GPU |
| 2096 | 2025-12-01 |
Intelligent Fault Diagnosis of Hydraulic Pumps Based on Multi-Source Signal Fusion and Dual-Attention Convolutional Neural Networks
2025-Nov-17, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227018
PMID:41305225
|
研究论文 | 提出基于多源信号融合和双注意力卷积神经网络的水泵智能故障诊断方法 | 首次将多通道振动、压力和声学信号通过RGB图像融合策略整合,并设计增强通道和空间注意力机制的卷积神经网络 | 未明确说明实验数据规模和具体工程应用场景的局限性 | 提高液压水泵故障诊断的准确性和稳定性 | 液压水泵的多源运行信号(振动、压力、声学) | 机器故障诊断 | NA | 时频分析,信号融合 | CNN | 多源信号(振动、压力、声学)转换的时频特征图像 | NA | NA | 双注意力卷积神经网络(通道注意力,空间注意力) | 诊断准确率 | NA |
| 2097 | 2025-12-01 |
Predicting Major Depressive Disorder Using Neural Networks from Spectral Measures of EEG Data
2025-Nov-16, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12111251
PMID:41301207
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合心理问卷数据和静息态脑电图频谱特征的神经网络方法,用于预测重度抑郁症 | 首次将LSTM神经网络应用于δ节律脑电图数据,在抑郁严重程度预测任务中取得突破性性能(R=0.742),较传统Ridge回归提升86% | 样本量相对较小(71名参与者),需要更大规模研究验证泛化能力 | 开发客观的重度抑郁症诊断和严重程度评估框架 | 71名参与者(42名健康对照,29名重度抑郁症患者) | 机器学习 | 重度抑郁症 | 脑电图频谱分析,心理问卷评估 | LSTM, Logistic Regression, Ridge Regression | 脑电图频谱数据,心理问卷数据 | 71名参与者(42名健康,29名抑郁症患者) | NA | LSTM | 相关系数R, 平均绝对误差MAE | NA |
| 2098 | 2025-12-01 |
AI in Pediatric Spine Care: Clinical, Research, and Ethical Considerations
2025-Nov-16, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14228115
PMID:41303151
|
综述 | 探讨人工智能在儿童脊柱护理中的临床应用、研究进展和伦理考量 | 系统分析AI在儿童脊柱护理中的创新应用,包括深度学习对脊柱畸形数据的模式识别、手术机器人辅助和大型语言模型的临床潜力 | 临床实施指南不明确、模型透明度有限、数据隐私和偏见等伦理问题、样本量小且需要更多样化的数据集 | 评估人工智能在儿童脊柱护理领域的应用潜力和实施挑战 | 儿童脊柱疾病患者及相关医疗数据 | 医疗人工智能 | 脊柱畸形 | 机器学习, 深度学习 | 大型语言模型 | 医学影像, 临床数据 | NA | NA | NA | 预测准确性 | NA |
| 2099 | 2025-12-01 |
Multi-Fluid Pipeline Leak Detection and Classification Using Savitzky-Golay Scalograms and Lightweight Vision Transformer Featuring Streamlined Self-Attention
2025-Nov-16, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227001
PMID:41305208
|
研究论文 | 提出一种结合Savitzky-Golay尺度图和轻量级视觉Transformer的管道泄漏检测与分类框架 | 首次将Savitzky-Golay滤波器与尺度图结合,并开发了具有精简自注意力机制的轻量级视觉Transformer(LViT-S) | 仅测试了两种流体(气体和水)和三种泄漏尺寸,未涵盖更复杂的工业场景 | 开发能够独立于流体类型的管道泄漏诊断方法 | 多流体管道系统的泄漏事件 | 计算机视觉 | NA | 声发射(AE)传感技术,连续小波变换(CWT) | CNN, Vision Transformer, ANN | 声发射信号转换的尺度图 | 在两种压力条件、两种流体类型和三种泄漏尺寸下采集的声发射数据 | NA | 轻量级视觉Transformer(LViT-S),CNN,ANN | 分类准确率 | NA |
| 2100 | 2025-12-01 |
External Validation of an Artificial Intelligence Triaging System for Chest X-Rays: A Retrospective Independent Clinical Study
2025-Nov-15, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15222899
PMID:41300923
|
研究论文 | 本研究对商业AI胸部X光分诊系统TRIA进行外部验证,评估其在区分正常与异常胸片方面的性能 | 采用两阶段深度学习方法,结合图像分割和病理分类,并使用大语言模型从放射科医生报告中提取真实标签 | 回顾性研究设计,假阴性主要出现在细微或模棱两可的病例中,需要前瞻性多中心验证 | 验证AI胸部X光分诊系统在临床环境中的性能和实用性 | 胸部X光影像 | 数字病理 | 心肺疾病 | 胸部X光成像 | 深度学习 | 图像 | 训练集275,399张胸片,外部验证集1,045张胸片(568正常,477异常) | NA | 两阶段架构:图像分割模块+分类模型 | 灵敏度, 特异度, 准确率, AUROC | NA |