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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 |
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4561 | 2025-10-06 |
Precision Enhanced Bioactivity Prediction of Tyrosine Kinase Inhibitors by Integrating Deep Learning and Molecular Fingerprints Towards Cost-Effective and Targeted Cancer Therapy
2025-Jun-28, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ph18070975
PMID:40732265
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研究论文 | 本研究开发了一个集成深度学习和分子指纹的机器学习框架,用于准确预测酪氨酸激酶抑制剂的生物活性 | 整合深度人工神经网络、卷积神经网络和分子指纹,显著提高了酪氨酸激酶抑制剂生物活性预测的准确性 | 研究仅基于ChEMBL数据库的28,314个小分子,未包含更广泛的化合物类型 | 开发成本效益高且靶向的癌症治疗方法,加速药物临床前开发阶段 | 酪氨酸激酶抑制剂小分子化合物 | 机器学习 | 癌症 | 分子指纹技术,物理化学描述符分析 | dANN, CNN, SVM, CatBoost | 化学结构数据,分子描述符 | 28,314个小分子化合物,靶向11种酪氨酸激酶 | NA | 深度人工神经网络,卷积神经网络 | F1-score, ROC-AUC, precision-recall曲线, log loss | NA |
4562 | 2025-10-06 |
Quantifying axonal features of human superficial white matter from three-dimensional multibeam serial electron microscopy data assisted by deep learning
2025-Jun, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121212
PMID:40222502
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研究论文 | 利用深度学习辅助的三维多光束串行电子显微镜数据量化人类浅表白质的轴突特征 | 首次在纳米级分辨率下对人类浅表白质短程联络纤维进行大规模三维形态定量分析,并提供了包含128,285个有髓轴突的精确分割数据集 | 研究仅基于200×200×112μm的组织体积,可能无法完全代表整个白质区域的异质性 | 详细表征人类浅表白质中短程联络纤维的微观形态特征 | 人类浅表白质中的有髓轴突 | 数字病理学 | NA | 多光束扫描电子显微镜 | CNN | 三维电子显微镜图像 | 200×200×112μm组织体积中的128,285个有髓轴突 | NA | 深度卷积神经网络 | NA | NA |
4563 | 2025-10-06 |
Dual-energy CT-based virtual monoenergetic imaging via unsupervised learning
2025-Jun, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-025-01560-y
PMID:40448904
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研究论文 | 提出一种基于无监督学习的双能CT虚拟单能成像方法,用于提升图像质量 | 无需标注数据即可从双能CT生成虚拟单能图像的无监督学习方法 | 骨骼组织的CT值测量存在统计学显著差异 | 提高双能CT虚拟单能成像的图像质量 | 患者双能CT数据 | 医学影像处理 | NA | 双能CT | 深度学习 | CT图像 | 患者数据 | NA | NA | CT值差异, 图像质量评估 | NA |
4564 | 2025-10-06 |
Network-based analyses of multiomics data in biomedicine
2025-May-27, BioData mining
IF:4.0Q1
DOI:10.1186/s13040-025-00452-x
PMID:40426270
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综述 | 本文综述了在多组学生物医学数据中使用网络表示和深度学习方法的各种现有方法 | 将网络表示与深度学习/机器学习方法结合应用于多组学数据分析,明确整合生物学数据间的层次关系 | NA | 评估多组学数据网络表示和分析方法的优缺点,探讨该领域可能的下一步发展方向 | 多组学数据(包括基因组学、转录组学、蛋白质组学等) | 生物医学信息学 | NA | 多组学数据分析 | 深度学习, 机器学习 | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
4565 | 2025-10-06 |
Deep learning-based classification of hemiplegia and diplegia in cerebral palsy using postural control analysis
2025-Mar-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-93166-3
PMID:40087338
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研究论文 | 本研究提出一种基于深度学习的脑瘫偏瘫和双瘫分类方法,通过分析姿势控制的时间序列数据 | 首次将循环神经网络应用于脑瘫姿势控制数据分析,采用自动参数优化和数据增强技术提升模型性能 | 样本量相对有限,准确率为76.43%仍有提升空间 | 开发准确分类脑瘫类型(偏瘫和双瘫)的自动化诊断工具 | 脑瘫患者的姿势控制数据 | 医疗人工智能 | 脑瘫 | 姿势控制分析,时间序列数据分析 | RNN, BiGRU, LSTM | 时间序列力数据 | NA | NA | 双向门控循环单元,长短期记忆网络 | 准确率 | NA |
4566 | 2025-10-06 |
Convolutional Neural Networks for the segmentation of hippocampal structures in postmortem MRI scans
2025-Mar, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110359
PMID:39755177
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研究论文 | 本研究开发了一种基于卷积神经网络的海马体结构自动分割方法,用于死后MRI扫描中的海马体分区 | 提出了一种新的分割框架,包含嵌入自注意力机制和空洞空间金字塔池化的编码器-解码器块,能够更好地识别海马体的四个区域 | 样本量较小,仅使用了15个死后MRI扫描 | 开发自动分割海马体结构的方法以替代耗时的手动分割 | 死后MRI扫描中的海马体结构 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | MRI(T1加权、T2加权和磁敏感加权) | CNN | 医学图像 | 15个死后MRI扫描 | NA | UNet, Double UNet, Attention UNet, Multi-resolution UNet | 定性比较, 定量比较 | NA |
4567 | 2025-10-06 |
Advances in antiviral strategies targeting mosquito-borne viruses: cellular, viral, and immune-related approaches
2025-02-04, Virology journal
IF:4.0Q2
DOI:10.1186/s12985-025-02622-z
PMID:39905499
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综述 | 本文系统综述了针对蚊媒病毒的抗病毒策略研究进展,包括针对宿主细胞因子、病毒靶点和免疫调节的治疗方法 | 全面整合了针对宿主因子(脂质代谢、离子通道、蛋白酶体)和病毒靶点(NS2B-NS3蛋白酶、非结构蛋白)的新型抗病毒策略,并强调了药物重定位、生物信息学和人工智能在候选药物发现中的应用潜力 | 作为综述文章,未报告原始实验数据,主要基于现有文献分析 | 探讨针对蚊媒病毒的抗病毒治疗策略 | 蚊媒病毒,包括黄病毒科、披膜病毒科、布尼亚病毒科和呼肠孤病毒科的多种病毒 | NA | 蚊媒病毒感染 | 药物重定位、生物信息学、人工智能、深度学习 | NA | 文献数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
4568 | 2025-10-06 |
Foundation models in ophthalmology: opportunities and challenges
2025-Jan-01, Current opinion in ophthalmology
IF:3.0Q1
DOI:10.1097/ICU.0000000000001091
PMID:39329204
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综述 | 探讨眼科领域基础模型的机遇与挑战,重点关注RETFound和大型语言模型在眼科的应用 | 首次系统评述眼科领域基础模型的发展现状,特别关注多模态模型的潜在优势 | 高质量眼科数据集有限,训练多模态模型需要大量计算资源 | 分析眼科基础模型的技术进展、应用前景和发展障碍 | 眼科基础模型(如RETFound)和大型语言模型(如GPT-4、Gemini) | 医学人工智能 | 眼科疾病 | 基础模型、迁移学习 | 基础模型, LLM | 医学图像, 文本数据 | NA | NA | RETFound, GPT-4, Gemini | 任务适应性, 泛化能力 | 需要大量计算资源训练多模态模型 |
4569 | 2025-10-06 |
Deep learning-based prediction of rheumatoid arthritis-associated deformity on MRI
2025, Brain & spine
DOI:10.1016/j.bas.2025.104328
PMID:40741519
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研究论文 | 开发基于深度学习的算法预测类风湿关节炎患者上颈椎畸形的早期风险 | 首次使用深度学习模型在RA诊断前或接近诊断时预测颈椎畸形风险 | 样本量有限,需要多中心大规模验证,未考虑下颈椎在畸形风险中的作用 | 早期风险分层和预测RA相关上颈椎畸形 | 类风湿关节炎患者 | 医学影像分析 | 类风湿关节炎 | MRI | 深度学习 | 医学影像 | 220例RA患者(153例训练,67例验证) | NA | NA | 准确率, 阳性预测值, 阴性预测值 | NA |
4570 | 2025-10-06 |
Hybrid framework for automated generation of mammography radiology reports
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.07.018
PMID:40741541
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研究论文 | 提出一种用于自动生成乳腺X光放射学报告的混合框架 | 结合编码器-解码器架构与图像强度增强技术,并采用命名实体识别进行关键临床概念提取和自动化精度评估 | 仅基于西班牙语放射学文本语料库进行训练和微调,未验证在其他语言环境下的适用性 | 开发自动化临床文本生成系统以辅助放射科医生进行乳腺X光检查 | 乳腺X光影像及其对应的放射学报告 | 自然语言处理,计算机视觉 | 乳腺癌 | 图像强度增强技术,命名实体识别(NER) | 编码器-解码器架构 | 医学图像,文本数据 | NA | NA | 编码器-解码器 | NLG指标 | NA |
4571 | 2025-10-06 |
Investigating the impact of social media images on users' sentiments towards sociopolitical events based on deep artificial intelligence
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0326936
PMID:40737276
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研究论文 | 本研究利用深度学习分析社交媒体图像对用户关于社会政治事件情感态度的影响 | 首次结合视觉内容和文本情感分析,系统研究社交媒体图像与社会政治事件公众情感之间的相关性 | 研究局限于特定社会政治运动的数据,可能无法完全代表所有类型的社交媒体内容 | 探究社交媒体视觉内容如何影响用户对社会政治事件的情感态度 | 包含相关标签和关键词的社交媒体帖子及其图像和评论 | 自然语言处理,计算机视觉 | NA | 情感分析,深度学习 | 深度学习模型 | 图像,文本 | 来自Black Lives Matter、Women's March、Climate Change Protests和Anti-war Demonstrations等运动的社交媒体帖子 | NA | NA | PLCC(皮尔逊线性相关系数), SROCC(斯皮尔曼等级相关系数) | NA |
4572 | 2025-10-06 |
Low-cost computation for isolated sign language video recognition with multiple reservoir computing
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0322717
PMID:40737309
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研究论文 | 提出一种基于多储层计算和MediaPipe关键点提取的低成本孤立手语视频识别方法 | 引入具有不同泄漏率的多储层结构以提取多样化特征,结合MediaPipe关键点提取和归一化预处理增强系统鲁棒性 | 仅在WLASL100数据集上验证,未在更大规模数据集上测试 | 开发适用于边缘设备的低成本手语识别系统 | 孤立手语视频 | 计算机视觉 | 听力障碍 | MediaPipe关键点提取 | 储层计算 | 视频 | WLASL100数据集 | NA | 多储层计算 | 准确率(top-1, top-5, top-10), 训练时间, 推理时间 | 边缘设备 |
4573 | 2025-10-06 |
Machine learning approaches for predicting the link of the global trade network of liquefied natural gas
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0326952
PMID:40737339
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研究论文 | 本研究应用机器学习算法预测全球液化天然气贸易网络的未来链接关系 | 首次将复杂网络理论与机器学习相结合,使用局部和全局相似性指标预测LNG贸易网络链接,并开发图注意力网络模型利用边和模体数据进行预测 | 研究时间范围限于2001-2020年,未考虑突发地缘政治事件对贸易网络的冲击 | 预测全球液化天然气贸易网络的未来贸易伙伴关系 | 全球液化天然气贸易网络 | 机器学习 | NA | 复杂网络分析,机器学习 | 随机森林, 决策树, 图注意力网络 | 网络节点和边数据 | 2001-2020年全球LNG贸易网络数据 | NA | 图注意力网络 | ROC曲线 | NA |
4574 | 2025-10-06 |
A pilot study assessing the clinical utility of deep learning-reconstructed 3D-echo-planar-imaging-based quantitative susceptibility mapping in multiple sclerosis
2025, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2025.1544376
PMID:40740257
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研究论文 | 本研究评估深度学习重建的3D回波平面成像定量磁化率图在多发性硬化症中的临床应用价值 | 首次将深度学习辅助的k空间操作重建、去噪和超分辨率技术应用于3DEPI协议,显著提高了QSM图像质量和临床实用性 | 样本量较小(仅7名患者),为回顾性研究设计 | 评估深度学习重建技术是否能改善多发性硬化症中定量磁化率图的质量和临床效用 | 多发性硬化症患者和健康个体 | 医学影像分析 | 多发性硬化症 | 3T MRI、3D回波平面成像、定量磁化率图 | 深度学习 | MRI影像数据 | 7名多发性硬化症患者,433个病灶,1名健康个体 | NA | NA | Cohen's κ系数、P值 | NA |
4575 | 2025-10-06 |
Predicting sleep quality with digital biomarkers and artificial neural networks
2025, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2025.1591448
PMID:40740269
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研究论文 | 本研究通过可穿戴设备收集心率变异性等数字生物标志物,利用人工神经网络预测次日睡眠质量 | 首次将心率变异性中的LF/HF比率作为数字生物标志物用于睡眠质量预测,并比较了多种机器学习方法的性能 | 样本量相对较小(82名参与者),仅使用单一品牌可穿戴设备收集数据 | 开发基于连续数字生物标志物的次日睡眠质量预测模型 | 82名佩戴三星Galaxy Watch Active 2设备的参与者 | 机器学习 | 睡眠障碍 | 心率变异性监测,问卷调查 | LSTM, GRU, TCN, Transformers, ARIMA, Random Forest, XGBoost | 生理信号数据,问卷数据 | 82名参与者,收集冬季和夏季两个实验周期数据 | NA | LSTM, GRU, TCN, Transformer | 准确率,精确率,召回率 | NA |
4576 | 2025-10-06 |
Harnessing artificial intelligence of things for cardiac sensing: current advances and network-based perspectives
2025, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2025.1569887
PMID:40740375
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综述 | 本文通过文献计量方法系统回顾了人工智能驱动的物联网在心脏传感领域的当前进展和未来方向 | 采用CiteSpace对物联网、心脏传感器和人工智能交叉领域进行全面的可视化分析,识别关键研究领域和新兴趋势 | 研究基于文献计量分析,缺乏对具体技术实现的深入评估 | 探索人工智能驱动的物联网在心脏传感领域的应用进展和未来发展方向 | 物联网、心脏传感器和人工智能交叉领域的学术文献 | 医疗物联网 | 心血管疾病 | 文献计量分析,深度学习 | 深度学习 | 学术文献数据 | 2128篇论文 | CiteSpace | NA | NA | NA |
4577 | 2025-10-06 |
ICT-Net: An Integrated Convolution and Transformer-Based Network for Complex Liver and Liver Tumor Region Segmentation
2025, IEEE journal of translational engineering in health and medicine
IF:3.7Q2
DOI:10.1109/JTEHM.2025.3586470
PMID:40740831
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研究论文 | 提出一种结合卷积和Transformer的深度学习网络ICT-Net,用于肝脏和肝肿瘤区域的精确分割 | 开发了基于预训练Transformer编码器与增强卷积-Transformer解码器的新型网络架构,并提供了新的肝细胞癌标注数据集 | 公开可用的肝脏数据集与HCC标注数据有限 | 实现肝脏和肝肿瘤区域的自动精确分割,以支持准确的诊断和治疗规划 | 肝脏区域和肝细胞癌(HCC)病变 | 计算机视觉 | 肝癌 | CT成像 | CNN, Transformer | CT图像 | 重庆大学肿瘤医院的新数据集(CCH-LHCC-CT)和三个公共CT肝脏数据集 | NA | ICT-Net | 准确率(ACC), Dice相似系数(DSC), 交并比(IoU), 95%豪斯多夫距离(HD95) | NA |
4578 | 2025-10-06 |
Effective Tumor Annotation for Automated Diagnosis of Liver Cancer
2025, IEEE journal of translational engineering in health and medicine
IF:3.7Q2
DOI:10.1109/JTEHM.2025.3576827
PMID:40740835
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研究论文 | 提出一种用于肝癌自动诊断的有效肿瘤标注方法,包括肿瘤分割、定位、测量和识别 | 提出多残差注意力Unet解决梯度消失和信息多样性问题,多SeResUnet实现肝脏8段分区,以及多标签分类器和回归模型分别用于肿瘤特征识别和大小测量 | NA | 开发自动化肿瘤标注系统以辅助放射科医生高效制作准确诊断报告 | 肝脏肿瘤 | 计算机视觉 | 肝癌 | 深度学习 | CNN | 生物医学图像 | 真实数据集 | NA | Multi-Residual Attention Unet, Multi-SeResUnet | 肿瘤大小误差, 标注准确率 | NA |
4579 | 2025-10-06 |
Evaluating Cardiac Impairment From Abnormal Respiratory Patterns: Insights From a Wireless Radar and Deep Learning Study
2025, IEEE journal of translational engineering in health and medicine
IF:3.7Q2
DOI:10.1109/JTEHM.2025.3588523
PMID:40740837
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研究论文 | 本研究通过无线雷达和深度学习技术分析呼吸模式与心脏功能(特别是左心室射血分数)的关联 | 首次结合无线雷达框架和深度学习技术,以无接触方式监测呼吸模式与心脏功能的关联 | 研究样本来自单一医疗中心,样本量有限,需要更大规模研究验证 | 探索心脏功能受损与睡眠呼吸障碍之间的双向影响关系 | 台湾北部心脏科病房患者 | 医疗健康监测 | 心血管疾病 | 无线雷达监测,深度学习,超声心动图 | 深度学习 | 雷达呼吸信号,超声心动图数据,生化数据 | 心脏科病房患者(具体数量未明确说明) | NA | NA | 呼吸紊乱指数,周期性呼吸周期长度,左心室射血分数变化百分比 | NA |
4580 | 2025-10-06 |
A state-of-the-art review of diffusion model applications for microscopic image and micro-alike image analysis
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1551894
PMID:40740945
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综述 | 本文综述了扩散模型在显微图像及类显微图像分析中的应用现状 | 系统梳理了扩散模型在显微图像处理中的三大主流模型(DDPM、DDIM、SDEs)及其在图像生成、分割等任务中的显著优势 | 仅纳入31篇相关文献,覆盖范围有限,且未涉及具体实施细节 | 探讨扩散模型在生物医学图像处理中的应用潜力与发展方向 | 显微图像与类显微图像 | 计算机视觉 | NA | 扩散模型 | DDPM, DDIM, SDEs | 显微图像 | 31篇文献(其中13篇图像生成,9篇图像分割) | NA | 扩散模型 | NA | NA |