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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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241 | 2025-09-09 |
Semi-supervised motion flow and myocardial strain estimation in cardiac videos using distance maps and memory networks
2025-Sep, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110739
PMID:40701021
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研究论文 | 提出一种利用距离图和记忆网络从心脏视频中半监督估计运动流和心肌应变的算法 | 使用心脏序列所有帧进行半监督运动估计,并利用舒张末期分割标签生成的距离图加权损失函数 | NA | 改进心脏视频中的运动流和心肌应变估计精度 | 心脏MRI序列中的心肌运动 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | cine Magnetic Resonance Imaging (MRI) | 记忆网络 | 视频图像 | 271名患者的内部分析数据集 |
242 | 2025-09-09 |
Deep-Learning-Driven High Spatial Resolution Attenuation Imaging for Ultrasound Tomography (AI-UT)
2025-Sep, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2025.3592578
PMID:40705570
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的高空间分辨率超声衰减成像方法,用于改善乳腺组织特性表征 | 利用深度学习结合声速结构信息约束,实现高分辨率低方差的衰减成像,突破传统QUS和USCT方法的限制 | NA | 开发高空间分辨率超声衰减成像技术以提升乳腺组织表征能力 | 人体乳腺组织 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 超声断层扫描(USCT)、定量超声(QUS)、深度学习 | 深度学习模型 | 射频(RF)数据、声速(SOS)图像、衰减图像 | 使用QTI Breast Acoustic CT扫描仪采集的60个角度视图数据 |
243 | 2025-09-09 |
Comprehensive assessment of uterine contractility using a large database of dynamic T2∗ studies
2025-Sep, Placenta
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.placenta.2025.07.078
PMID:40706293
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研究论文 | 利用大型动态T2∗ MRI数据库和AI驱动流程评估子宫收缩活动及其与临床变量的关联 | 首次结合大规模动态T2∗ MRI数据与深度学习管道量化子宫收缩活动,并实时分析胎盘功能变化 | 未发现收缩活动与磁场强度、产妇体位等变量的显著相关性,样本代表性可能受限 | 评估子宫收缩活动普遍性及其与临床/扫描变量的关系,提升对胎盘功能的理解 | 821例孕15-41周胎儿MRI扫描(包括正常妊娠和胎盘功能不全病例) | 医学影像分析 | 产科疾病 | 动态T2∗ MRI,深度学习分割,动态信号分析 | 深度学习(具体架构未明确说明) | MRI影像序列 | 821例胎儿MRI扫描 |
244 | 2025-09-09 |
Adaptive-AutoMO: A domain adaptive automated multiobjective neural network for reliable lesion malignancy prediction via digital breast tomosynthesis
2025-Sep, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2025.104869
PMID:40712810
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研究论文 | 提出一种领域自适应自动化多目标神经网络(Adaptive-AutoMO),用于通过数字乳腺断层合成(DBT)实现可靠的病变恶性预测 | 同时解决隐私保护、可信度测量和性能平衡三大挑战,结合多目标免疫神经架构搜索、半监督域自适应特征网络和基于熵的证据推理方法 | NA | 开发可靠的乳腺病变恶性预测模型,解决数据稀缺和领域偏移问题 | 数字乳腺断层合成(DBT)图像中的乳腺病变 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成(DBT) | 多目标神经网络(MINAS)、贝叶斯优化、半监督域自适应特征网络(MMD-SSDAF) | 医学影像 | 两个DBT图像数据集(源域和目标域数据集) |
245 | 2025-09-09 |
Interpretable multi-variable transformer network for regional-level short-term bicycle crash risk prediction
2025-Sep, Accident; analysis and prevention
DOI:10.1016/j.aap.2025.108169
PMID:40714386
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研究论文 | 提出一种可解释多变量Transformer网络,用于区域级短期自行车碰撞风险预测 | 使用四个专用Transformer编码器块处理多源异构数据的时空依赖性,采用单区域预测策略缓解类别不平衡,并引入改进的层间相关性传播框架增强可解释性 | 研究基于伦敦单一城市数据,模型在其他城市的泛化能力尚未验证 | 实现城市区域级自行车碰撞风险的短期精准预测,以支持主动安全干预和交通管理 | 城市自行车交通系统及其相关基础设施 | 交通数据分析 | NA | Transformer网络,层间相关性传播(LRP) | Transformer | 多源异构数据(碰撞记录、自行车行程、时间、天气、路网、土地利用、基础设施特征) | 伦敦四年数据集,包含48种自行车基础设施特征 |
246 | 2025-09-09 |
Benchmarking of open-source algorithms for heart rate estimation from motion-corrupted photoplethysmography
2025-Sep, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110808
PMID:40714408
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研究论文 | 系统评估开源算法在运动干扰下通过光电容积脉搏波描记法估计心率的性能 | 首次对126种已发表算法进行系统性检索与评估,并对11种开源方法使用统一真实数据集进行基准测试,发现深度学习算法在动态条件下显著优于传统方法 | 仅包含提供开源实现的算法(11/126),数据集多样性有限可能影响泛化能力 | 比较不同光电容积脉搏波描记法与加速度计数据融合的心率估计算法性能 | 心率估计开源算法 | 生物医学信号处理 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波描记法(PPG)与加速度计数据融合 | 深度学习算法 vs 基于模型的算法 | 生理信号数据(PPG和加速度计数据) | 11种开源算法,使用统一真实数据集进行测试 |
247 | 2025-09-09 |
Affinity prediction of inhibitor-kinase based on mixture of experts enhanced by multimodal feature semantic analysis
2025-Sep, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.146324
PMID:40738444
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研究论文 | 提出一种基于专家混合系统增强多模态特征语义分析的抑制剂-激酶亲和力预测模型Mokin | 首次使用专家混合系统作为药物分子特征提取桥梁,创新设计全局记忆门控路由模块,并整合蛋白质和蛋白质相互作用网络特征 | NA | 提高抑制剂-激酶结合亲和力的预测精度,解决冷启动问题 | 人类激酶中的EGFR家族及其抑制剂 | 机器学习 | 癌症 | 多模态特征语义分析,蛋白质-蛋白质相互作用网络分析 | Mixture of Experts (MoE), 双线性注意力机制 | 生物分子数据,网络数据 | NA |
248 | 2025-09-09 |
High-efficiency spatially guided learning network for lymphoblastic leukemia detection in bone marrow microscopy images
2025-Sep, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110860
PMID:40753948
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研究论文 | 提出一种基于空间引导学习网络的高效方法,用于骨髓显微镜图像中的淋巴细胞白血病检测 | 构建了包含1794张高质量图像的新数据集,并提出空间引导学习框架、尺度感知融合模块、小目标增强机制和高效IoU损失函数等创新改进 | NA | 开发自动化白血病检测方法,提高诊断准确性和效率 | 淋巴细胞白血病细胞 | 数字病理学 | 白血病 | 深度学习 | SGLNet(空间引导学习网络) | 显微镜图像 | 1794张高质量骨髓显微镜图像 |
249 | 2025-09-09 |
Deep learning model enables the discovery of a novel BET inhibitor YD-851
2025-Sep, Biomedicine & pharmacotherapy = Biomedecine & pharmacotherapie
DOI:10.1016/j.biopha.2025.118431
PMID:40779884
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型发现了一种新型BET抑制剂YD-851,该化合物在实体瘤治疗中表现出高效低毒特性 | 采用环化骨架跃迁策略结合高精度深度学习模型设计新型BET抑制剂,成功获得具有优异抗肿瘤活性的先导化合物 | 研究目前处于临床前阶段,尚未进行人体临床试验验证 | 开发高效低毒的新型BET抑制剂用于实体瘤治疗 | BET抑制剂化合物及其实体瘤模型 | 药物发现 | 实体瘤 | 深度学习、环化骨架跃迁、多步合成路线 | 深度学习模型 | 化学结构数据 | 多个异种移植实体瘤模型 |
250 | 2025-09-09 |
Application of AI-based techniques for anomaly management in wastewater treatment plants: A review
2025-Sep, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.126886
PMID:40780155
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综述 | 本文系统回顾了人工智能技术在污水处理厂异常管理中的应用进展 | 全面比较监督学习、无监督学习和迁移学习方法,并强调实际工程应用中的性能指标如可扩展性、检测及时性和技术适应性 | 存在模型可解释性、计算强度、数据质量控制、跨设施泛化能力和成本效益等方面的研究空白 | 评估人工智能技术在污水处理厂异常管理中的研究进展和应用潜力 | 污水处理厂(WWTPs)的异常管理过程 | 机器学习 | NA | 深度学习、集成学习、智能优化算法 | 监督学习、无监督学习、迁移学习 | 传感器数据、多模态数据 | NA |
251 | 2025-09-09 |
Ultrasound-based machine learning models for predicting response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer: A meta-analysis
2025-Sep, Clinical imaging
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110574
PMID:40769066
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meta-analysis | 通过荟萃分析评估基于超声的机器学习模型预测乳腺癌新辅助化疗反应的效能 | 首次系统评估超声影像组学结合机器学习在预测乳腺癌新辅助化疗反应中的综合性能,并区分完全缓解和部分缓解的预测模型 | 部分缓解模型仅进行了内部验证分析,缺乏外部验证结果;需要进一步开发临床可推广的模型 | 评估基于超声的机器学习模型预测乳腺癌患者新辅助化疗反应的准确性 | 乳腺癌患者 | digital pathology | breast cancer | radiomics, deep learning | machine learning models | ultrasound images | 22项研究(具体样本量未在摘要中明确说明) |
252 | 2025-09-09 |
mmWave Radar for Sit-to-Stand Analysis: A Comparative Study With Wearables and Kinect
2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3548092
PMID:40042953
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研究论文 | 本研究探索使用毫米波雷达技术分析坐立动作,并与Kinect和可穿戴设备进行对比 | 首次将毫米波雷达应用于坐立动作分析,提供非接触式、保护隐私且可全天候运行的医疗监测方案 | 在精细运动分析方面存在挑战,且未与金标准VICON系统进行验证 | 开发用于医疗保健应用的运动分析技术,特别关注跌倒风险评估 | 45名参与者的坐立动作 | 生物医学工程 | 老年疾病 | 毫米波雷达、深度学习姿态估计、逆向运动学 | 深度学习模型 | 雷达点云数据 | 45名参与者 |
253 | 2025-09-09 |
Deep Learning-Based Saturation Compensation for High Dynamic Range Multispectral Fluorescence Lifetime Imaging
2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3548297
PMID:40042955
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的饱和补偿网络SatCompFLImNet,用于校正多光谱荧光寿命成像中的饱和伪影 | 首次将生成对抗网络应用于多光谱FLIm的饱和伪影校正,实现高动态范围成像 | NA | 解决多光谱荧光寿命成像中因检测系统动态范围有限导致的饱和伪影问题 | 多光谱荧光寿命成像数据 | 计算机视觉 | NA | 荧光寿命成像(FLIm) | GAN | 图像 | 模拟和真实数据(未指定具体数量) |
254 | 2025-09-09 |
Prognosis and prognostic factors for chronic fibrosing idiopathic interstitial pneumonias
2025-Sep, Respiratory investigation
IF:2.4Q2
DOI:10.1016/j.resinv.2025.06.005
PMID:40561889
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综述 | 本文综述了特发性间质性肺炎(IIPs)尤其是特发性肺纤维化(IPF)的预后及预测因素的最新进展 | 整合了抗纤维化治疗成为标准方案后的最新研究成果,涵盖遗传多态性、影像学分析和深度学习等新技术在预后预测中的应用 | NA | 总结IPF及其他慢性纤维化IIPs的预后及其预测因素 | 特发性间质性肺炎患者(重点关注IPF患者) | NA | 肺纤维化疾病 | 遗传多态性分析、放射影像分析、深度学习 | NA | 临床数据、影像数据、遗传数据 | NA |
255 | 2025-09-09 |
Optimization of deep learning models for inference in low resource environments
2025-Sep, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110615
PMID:40716232
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研究论文 | 本研究评估了深度学习模型在医疗应用中的优化技术效果,重点关注低资源环境下的推理性能 | 系统评估多种优化技术在医疗AI模型上的效果,涵盖不同硬件配置和医疗领域 | 研究仅针对特定医疗任务和模型类型,未涵盖所有可能的医疗AI应用场景 | 优化深度学习模型在低资源环境中的推理效率,促进AI在医疗领域的临床转化 | 放射学、组织病理学和医学RGB成像领域的AI工作负载 | machine learning | 结直肠癌 | 深度学习优化技术 | 深度学习模型 | MRI图像、H&E染色组织切片图像、RGB图像 | NA |
256 | 2025-09-09 |
CLT-MambaSeg: An integrated model of Convolution, Linear Transformer and Multiscale Mamba for medical image segmentation
2025-Sep, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110736
PMID:40716230
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研究论文 | 提出一种结合卷积、线性变换器和多尺度Mamba的集成模型CLT-MambaSeg,用于医学图像分割,并通过MeGA-GAN生成合成图像解决数据有限问题 | 首次整合卷积、线性变换器和多尺度Mamba架构,并引入SREx模块捕获空间关系及MeGA-GAN生成合成数据增强性能 | 未明确说明模型在计算资源需求或实时应用方面的具体限制 | 提升医学图像分割的局部特征捕获、全局上下文建模及计算效率 | 医学图像分割任务 | 计算机视觉 | 皮肤癌(基于ISIC数据集),结肠癌(基于CVC-ClinicDB),乳腺癌(基于BUSI) | 深度学习,生成对抗网络(GAN) | CNN, Transformer, Mamba, GAN | 图像 | 五个基准数据集(CVC-ClinicDB, BUSI, PH2, ISIC-2016, ISIC-2017),具体样本量未明确 |
257 | 2025-09-09 |
Automatic quantitative analysis of atherosclerotic aortic plaques in patients with embolic cerebral infarction using deep learning
2025-Sep, The Korean journal of internal medicine
DOI:10.3904/kjim.2024.360
PMID:40859808
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研究论文 | 基于U-net深度学习模型自动量化分析动脉粥样硬化主动脉斑块,并评估其在栓塞性脑梗死患者中的临床应用价值 | 首次开发基于U-net的自动斑块分割模型,用于自动计算主动脉斑块面积(APA)和斑块比例(APR),并验证其在复杂斑块识别中的性能 | 模型估计的APA和APR在预测主要不良心脑血管事件方面未显示出额外价值,需要结合斑块活动性和形态学等更全面的定量分析 | 开发自动斑块分割模型并评估其在栓塞性卒中源不明(ESUS)患者中的临床实用性 | 711名因各种原因就诊于心血管中心的患者,以及ESUS患者的临床数据集 | 数字病理 | 心血管疾病 | 经食道超声心动图(TEE) | U-net | 图像 | 711名患者(模型开发),多中心ESUS患者临床数据集(验证) |
258 | 2025-09-09 |
Enhancing reconstruction-based out-of-distribution detection in brain MRI with model and metric ensembles
2025-Sep-01, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109045
PMID:40915097
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研究论文 | 本研究通过集成模型和度量方法优化基于重建的自编码器,以提升脑MRI中的分布外检测性能 | 探索了简单OOD检测模型的潜力,优化了深度学习策略专门用于OOD检测,并系统评估了重建度量的选择 | 检测性能在不同伪影类型间存在差异,局部伪影较难检测,标准深度学习方法未完全解决OOD检测的特殊挑战 | 优化基于重建的自编码器,专门用于医学图像中的分布外检测,提高自动化医疗图像分析系统的可靠性 | 脑MRI图像中的合成局部和全局伪影 | 计算机视觉 | NA | 自编码器重建,LPIPS,SSIM对比度组件 | Autoencoder | 图像 | 包含多种伪影类型的脑MRI数据集 |
259 | 2025-09-09 |
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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综述 | 通过科学计量分析探讨医学研究中统计方法的当前趋势与未来方向 | 结合CiteSpace工具进行双图谱叠加和文献共被引分析,量化跨学科知识流动及研究新颖性 | 基于Web of Science的4919篇文献,可能存在数据库选择性偏差 | 分析医学统计学领域的研究热点、学科交叉及方法论演变 | 医学统计学相关学术出版物 | 机器学习 | NA | 科学计量分析、关键词分析、引文网络分析 | NA | 文本(学术出版物元数据) | 4919篇相关出版物 |
260 | 2025-09-09 |
Survey on sampling conditioned brain images and imaging measures with generative models
2025-Sep, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-025-00487-3
PMID:40917152
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综述 | 本文全面综述了生成模型在脑成像领域的进展,特别关注条件生成方法的应用与潜力 | 重点探讨了基于年龄、性别、临床表型或遗传因素等变量条件化生成脑图像的方法,以增强数据集多样性和支持不可行控制实验 | NA | 推动条件生成模型在神经科学研究和临床工作流程中的整合 | 脑成像数据及其生成模型 | 神经科学 | NA | 生成模型(如VAE、GAN、扩散模型) | VAE, GAN, 扩散模型 | 脑成像数据(图像) | NA |