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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4861 | 2025-10-31 |
An optimized, high-throughput workflow for the collection, processing, and visualization of histology data in comparative vertebrate morphogenesis
2025-Oct-30, Developmental dynamics : an official publication of the American Association of Anatomists
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/dvdy.70092
PMID:41165208
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研究论文 | 提出针对脊椎动物胚胎薄层组织学的高通量优化工作流程,涵盖样本收集、处理和玻片制备 | 整合了常被胚胎组织研究忽略的分散方法学文献,并对脱水、二甲苯渗透和切片等常见技术提出优化调整 | 主要针对脊椎动物胚胎组织,可能不适用于其他类型样本 | 建立高质量组织学数据制备流程以支持现代发育生物学研究 | 脊椎动物胚胎组织 | 数字病理学 | NA | 薄层组织学技术 | 深度学习算法 | 2D组织学切片图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4862 | 2025-10-31 |
Integrated multi-task learning framework for hepatocellular carcinoma segmentation and histological grading using fused multi-phase MRI
2025-Oct-29, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05266-3
PMID:41160193
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研究论文 | 开发并验证了一个集成多任务学习框架,通过融合多期相MRI实现肝细胞癌分割和组织学分级 | 提出结合深度学习分割和放射组学特征的多任务学习框架,采用融合多期相MRI数据和Transformer-RFE-Fused模型 | 回顾性研究设计,样本来源单一 | 提高肝细胞癌肿瘤分割和分级的准确性 | 经病理证实的肝细胞癌患者 | 计算机视觉 | 肝细胞癌 | 多期相MRI成像 | Vision Transformer, nnU-Net, U-Net, DeepLabV3+, Swin Transformer, SegNet, TabTransformer, TabNet, XGBoost, CatBoost | MRI图像 | 1673例患者(875例高级别,798例低级别) | NA | Vision Transformer, nnU-Net, U-Net, DeepLabV3+, Swin Transformer, SegNet, TabTransformer, TabNet, XGBoost, CatBoost | DSC, 准确率, AUC | NA |
| 4863 | 2025-10-31 |
Development and validation of a deep learning-based algorithm for quantifying bronchiolitis obliterans in pediatric computed tomography
2025-Oct-29, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqaf268
PMID:41160488
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的算法,用于在儿科胸部CT上量化闭塞性细支气管炎 | 首次使用3D nnU-Net开发专门针对儿科患者的BO量化算法,并在不同重建方法、内核类型和层厚条件下验证了其鲁棒性 | 样本量相对较小(86名儿童),且为回顾性研究 | 开发用于儿科CT中闭塞性细支气管炎量化的深度学习算法 | 被诊断为闭塞性细支气管炎的儿科患者 | 医学影像分析 | 闭塞性细支气管炎 | CT扫描 | 深度学习 | 3D CT图像 | 86名儿童(39名男性,中位年龄10岁),包含26个训练CT扫描,4个内部测试CT扫描,6个外部测试CT扫描 | NA | 3D nnU-Net | Dice相似系数, 敏感度, 精确度 | NA |
| 4864 | 2025-10-31 |
A neural network model with filtering-based time-domain data augmentation method for predicting vibration discomfort
2025-Oct-29, Ergonomics
IF:2.0Q3
DOI:10.1080/00140139.2025.2578206
PMID:41161794
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研究论文 | 本研究通过深度学习模型预测多用途车辆第二排座椅的振动不适感 | 提出基于滤波的时域数据增强方法,通过白噪声信号匹配实测加速度频谱特性来增加样本量 | 扩展输入特征包含其他座椅部件振动时会导致性能下降 | 建立座椅振动与乘员不适感关系的预测模型 | 多用途车辆第二排座椅的振动数据 | 机器学习 | NA | 四柱试验台测试,时域加速度采集 | LSTM | 时域加速度数据 | 在不同座椅减震器设计和车辆运行条件下收集的三向加速度数据 | NA | LSTM | 预测准确度 | NA |
| 4865 | 2025-10-31 |
New Advances in Imaging-Based Preoperative Prediction of STAS in Lung Adenocarcinoma: From CT and PET/CT to Radiomics and Deep Learning
2025-Oct-28, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.10.009
PMID:41162298
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综述 | 本文系统回顾了基于CT、PET/CT影像结合人工智能技术术前预测肺腺癌气腔播散的研究进展 | 首次系统总结影像学结合人工智能在STAS术前预测中的最新进展,并探讨其在个性化治疗评估中的价值 | STAS诊断金标准仍依赖术后病理,存在诊断延迟问题 | 术前无创预测肺腺癌气腔播散状态 | 肺腺癌患者 | 医学影像分析 | 肺癌 | CT, PET/CT, 影像组学, 深度学习 | 机器学习, 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4866 | 2025-10-31 |
Artificial Intelligence in the Management of One Health: An Update
2025-Oct-28, Current molecular medicine
IF:2.2Q3
|
综述 | 本文探讨人工智能和机器学习在“一体健康”管理中的最新应用进展 | 系统阐述AI/ML技术如何通过预测分析、深度学习模型和决策支持系统革新一体健康范式 | NA | 分析AI/ML技术在一体健康领域监测、诊断和预测疾病方面的应用潜力 | 环境健康、动物健康和人类健康的交叉领域 | 机器学习 | 人畜共患病, 抗菌素耐药性 | 机器学习, 深度学习 | 深度学习模型 | 多源健康数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4867 | 2025-10-31 |
Accelerating self-consistent field theoretic simulations for disordered systems with deep learning
2025-Oct-28, The Journal of chemical physics
IF:3.1Q1
DOI:10.1063/5.0297384
PMID:41165135
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研究论文 | 本研究开发了一种机器学习方法,通过深度学习加速自洽场理论模拟,直接根据势场预测密度场 | 首次将神经网络模型集成到自洽场理论中,无需计算链传播子这一计算密集型步骤 | 目前仅针对形成无序、非均匀结构的Gaussian链模型进行了验证 | 提高自洽场理论模拟的计算效率,解决各向异性系统和蠕虫状链模型等计算成本高的系统模拟问题 | 聚合物系统的热力学和自组装行为 | 机器学习 | NA | 自洽场理论,深度学习 | 神经网络 | 势场和密度场数据 | NA | NA | NA | 加速比 | NA |
| 4868 | 2025-10-31 |
Deep learning-based vessel and nerve recognition model for lateral lymph node dissection: a retrospective feasibility study
2025-Oct-27, Langenbeck's archives of surgery
DOI:10.1007/s00423-025-03882-7
PMID:41144024
|
研究论文 | 开发基于深度学习的语义分割模型,用于在直肠癌侧方淋巴结清扫术中自动识别关键血管和神经结构 | 首次将深度学习语义分割技术应用于腹腔镜侧方淋巴结清扫术中的血管和神经识别,实现近实时术中分析 | 回顾性研究,样本量较小(22例患者),髂外静脉分割准确度相对较低 | 提高直肠癌侧方淋巴结清扫术的安全性和效率 | 腹腔镜侧方淋巴结清扫术中的闭孔神经、髂外动脉和髂外静脉 | 计算机视觉 | 直肠癌 | 腹腔镜手术视频分析 | 语义分割模型 | 手术视频图像 | 22例患者的992张图像 | NA | NA | 精确率, 召回率, Dice系数 | NA |
| 4869 | 2025-10-31 |
Angle-resolved scatterometry combined with deep learning assisted in-situ monitoring of nanowire doping in molecular beam epitaxy process
2025-Oct-27, Microsystems & nanoengineering
IF:7.3Q1
DOI:10.1038/s41378-025-00990-8
PMID:41145417
|
研究论文 | 提出一种结合角度分辨散射测量和深度学习的纳米线掺杂浓度原位监测方法 | 首次将角度分辨散射测量与深度学习相结合用于分子束外延过程中的纳米线掺杂原位监测 | 研究主要针对GaN纳米线和AlN薄膜的Si掺杂,尚未验证其他材料体系的适用性 | 开发高精度的纳米线掺杂浓度原位监测方法 | GaN纳米线和AlN薄膜的Si掺杂过程 | 机器学习 | NA | 角度分辨散射测量,分子束外延 | 深度学习 | 角度分辨反射率数据 | 不同掺杂温度下的GaN纳米线和AlN薄膜样品 | NA | 神经网络 | 测量误差,掺杂浓度分辨率 | NA |
| 4870 | 2025-10-31 |
Multi-view deep learning framework for the detection of chest X-rays compatible with pediatric pulmonary tuberculosis
2025-Oct-27, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-64391-1
PMID:41145423
|
研究论文 | 提出一种多视角深度学习框架pTBLightNet,用于通过识别与肺结核兼容的胸部X光片来检测儿童肺结核 | 首次开发专门针对儿童肺结核的多视角深度学习框架,结合正位和侧位胸部X光视图,并在成人数据集上预训练后针对儿科人群进行优化 | 外部测试的AUC相对较低(0.682),表明模型在不同人群中的泛化能力仍需改进 | 开发用于儿童肺结核筛查的自动诊断工具 | 儿童肺结核患者 | 计算机视觉 | 肺结核 | 胸部X光成像 | 深度学习 | 医学图像 | 预训练数据114,173例成人胸部X光片,评估数据918例来自三个儿科结核病队列 | NA | pTBLightNet | AUC | NA |
| 4871 | 2025-10-31 |
A neural architecture search optimized lightweight attention ensemble model for nutrient deficiency and severity assessment in diverse crop leaves
2025-Oct-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-20124-4
PMID:41145525
|
研究论文 | 提出一种基于神经架构搜索优化的轻量级注意力集成模型,用于多种作物叶片营养缺乏及严重程度评估 | 开发了NASMobV2新型轻量级模型,结合神经架构搜索和动态注意力加权机制,实现营养缺乏分类和严重程度评估的双重功能 | 模型在香蕉和咖啡作物上验证,需要进一步测试在其他作物上的泛化能力 | 开发轻量级深度学习模型用于农业实时营养缺乏诊断 | 香蕉叶片和咖啡叶片的营养缺乏状况 | 计算机视觉 | 作物营养缺乏症 | 深度学习,迁移学习 | CNN | 图像 | 香蕉叶片营养缺乏数据集和咖啡作物数据集 | TensorFlow, Keras | ResNet50, VGG16, NASNetMobile, MobileNetV1, MobileNetV2, MobileNetV3 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | 移动设备和Web应用部署 |
| 4872 | 2025-10-31 |
Machine learning analysis of carbon rebound effect dynamics and drivers in Chinese prefecture-level cities
2025-Oct-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-21245-6
PMID:41145544
|
研究论文 | 基于中国地级市面板数据,结合多元线性回归与机器学习方法分析碳回弹效应的非线性驱动因素 | 首次将集成学习和深度学习应用于碳回弹效应研究,采用SHAP值和ALE图量化关键变量的影响路径,突破传统模型局限 | 研究时间范围限于2010-2021年,数据来源局限于中国地级市层面 | 揭示碳回弹效应的核心驱动机制,为差异化生态政策制定提供科学依据 | 中国地级市2010-2021年的碳回弹效应动态 | 机器学习 | NA | 面板数据分析 | 集成学习,深度学习 | 面板数据 | 中国地级市2010-2021年面板数据 | NA | NA | SHAP值,ALE图 | NA |
| 4873 | 2025-10-31 |
Public values in public R&D through natural language processing
2025-Oct-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-21312-y
PMID:41145582
|
研究论文 | 本研究提出了一种利用自然语言处理和深度学习技术评估公共研发社会价值的新框架 | 首次将专利全文分析与大型语言模型分类器相结合,系统性地提取和分类公共研发成果的社会价值 | 仅关注专利限制了代表性,分类效果依赖于LLM性能,公共价值存在主观性 | 开发数据驱动的公共研发政策评估方法,系统评估研发成果的社会经济影响 | 公共资助的AI研发项目专利和AI相关新闻专栏 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理,深度学习 | LLM | 文本 | 1642项专利和422篇新闻专栏 | NA | 大型语言模型 | NA | NA |
| 4874 | 2025-10-31 |
Enhancing Urdu hate speech detection through differential transfer learning and adaptive loss functions
2025-Oct-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-21306-w
PMID:41145587
|
研究论文 | 提出一种结合差分迁移学习和自适应损失函数的新方法,用于增强乌尔都语仇恨言论检测 | 首次将差分迁移学习与自适应损失函数相结合应用于乌尔都语仇恨言论检测,提出DAmBERT模型并创建专门的Nastaliq乌尔都语数据集 | 研究聚焦于乌尔都语这一低资源语言,可能在其他语言上的泛化能力有限 | 开发针对乌尔都语的鲁棒仇恨言论检测系统 | 乌尔都语YouTube评论数据 | 自然语言处理 | NA | 迁移学习,多语言嵌入,上下文处理方法 | 随机森林,支持向量机,决策树,循环神经网络,长短期记忆网络,迁移学习 | 文本 | 18,058条带标签的YouTube评论记录(包含仇恨、冒犯和中性标签) | NA | DAmBERT,RNN,LSTM | F1分数,加权F1分数 | NA |
| 4875 | 2025-10-31 |
UAVs detect hazards with multi-directional Mamba on overhead transmission lines
2025-Oct-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-21243-8
PMID:41145615
|
研究论文 | 本研究提出基于状态空间模型的UAV-MDMamba方法,用于无人机检测架空输电线路危险 | 提出多方向Mamba模块增强图像空间建模能力,设计补丁级推理增强机制提升小目标检测精度 | NA | 提高架空输电线路危险检测的效率和准确性 | 架空输电线路危险区域 | 计算机视觉 | NA | 无人机航拍,深度学习 | SSM, Mamba | 图像 | NA | NA | UAV-MDMamba, MDMamba | 检测准确率 | NA |
| 4876 | 2025-10-31 |
Predicted peptide scaffolds for drug screening in endometrial cancer organoids
2025-Oct-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-21282-1
PMID:41145641
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研究论文 | 本研究利用AlphaFold预测自组装肽RFC结构,并开发支持子宫内膜癌类器官3D培养的水凝胶平台用于药物筛选 | 首次将AlphaFold应用于自组装肽结构预测,结合实验验证开发新型水凝胶支架用于癌症类器官培养和药物筛选 | 仅测试了有限数量的治疗药物,需要进一步验证平台的普适性 | 开发基于预测肽结构的生物材料平台用于癌症研究和精准医疗 | 子宫内膜癌类器官 | 计算生物学 | 子宫内膜癌 | 深度学习结构预测,3D细胞培养,药物筛选 | 深度学习 | 蛋白质序列,实验数据 | NA | AlphaFold | AlphaFold架构 | 结构预测置信度,器官活力减少 | NA |
| 4877 | 2025-10-31 |
Intelligent monitoring system for quality of life of colostomy patients based on deep learning and AR
2025-Oct-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-21470-z
PMID:41145630
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研究论文 | 开发基于深度学习和增强现实的结肠造口患者生活质量智能监测系统 | 首次将联邦学习框架引入结肠造口护理领域,结合神经架构搜索实现轻量化模型部署,通过马尔可夫模型量化健康经济效益 | 需要扩展跨疾病迁移学习架构,开发柔性可降解传感器以提升基层医疗可及性 | 解决结直肠癌术后造口患者高发并发症的临床监测难题 | 结肠造口患者 | 数字病理 | 结直肠癌 | 阻抗传感,pH响应水凝胶,3D深度相机,增强现实 | 深度学习 | 多模态数据(生理生化参数、形态特征) | 多中心随机对照试验 | 联邦学习 | 跨模态时空融合网络,动态注意力机制,微分流形优化算法 | 并发症预警性能,护理操作标准化程度,医疗资源消耗 | NA |
| 4878 | 2025-10-31 |
Optimized generative adversarial network for efficient resolution enhancement of 3D segmented rock tomography
2025-Oct-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-21624-z
PMID:41145790
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研究论文 | 提出一种基于内存优化的生成对抗网络,用于显著提升岩石3D微CT图像的分辨率和分割精度 | 采用八叉树结构的渐进增长生成对抗网络,突破3D超分辨率中的内存瓶颈,实现16倍分辨率提升 | 需要未配对的2D高分辨率LSM图像作为补充训练数据 | 解决3D岩石微CT图像超分辨率重建中的内存限制问题 | 伯里亚砂岩的3D微CT图像 | 计算机视觉 | NA | 微计算机断层扫描,激光扫描显微镜 | GAN | 3D图像,2D图像 | NA | PyTorch, Minkowski Engine | 3D Octree-Based Progressive Growing Deep Convolutional Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty | 分辨率从7µm/voxel提升至0.44µm/voxel | 采用内存优化的3D八叉树卷积层 |
| 4879 | 2025-10-31 |
Decoding covert visual attention of electroencephalography signals using continuous wavelet transform and deep learning approach
2025-Oct-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-21635-w
PMID:41145802
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研究论文 | 提出结合连续小波变换和深度学习的方法,用于从脑电图信号解码隐性视觉注意力状态 | 首次将连续小波变换与深度神经网络结合,实现无需手动特征工程的端到端注意力状态分类 | 仅使用10名健康参与者的数据,样本规模较小 | 开发可扩展的隐性视觉注意力解码方法,用于脑机接口应用 | 健康参与者的脑电图信号 | 脑机接口 | NA | 连续小波变换,脑电图信号处理 | CNN | 脑电图时间序列数据 | 10名健康参与者 | NA | ShallowConvNet, EEGNet | 准确率 | NA |
| 4880 | 2025-10-31 |
Integrating deep learning and multi-omics features in radiation pneumonitis prediction for lung cancer patients using PET/CT
2025-Oct-27, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01971-z
PMID:41146084
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研究论文 | 本研究探讨了结合PET放射组学、CT放射组学、剂量组学和深度学习特征预测肺癌患者放疗后放射性肺炎的可行性 | 首次将PET/CT放射组学特征、剂量组学特征和深度学习特征相结合,构建联合预测模型用于放射性肺炎预测 | 样本量相对有限,外部验证集仅包含27例患者 | 预测接受VMAT治疗的肺癌患者发生放射性肺炎的风险 | 肺癌患者 | 医学影像分析 | 肺癌 | PET/CT成像,放射组学,剂量组学 | 机器学习,深度学习 | 医学影像(PET/CT图像) | 206例训练患者(医院一),27例外部验证患者(医院二) | NA | ResNet-18 | AUC,准确率,敏感性,特异性 | NA |