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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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561 | 2025-05-21 |
Multimodal deep learning model for prediction of prognosis in central nervous system inflammation
2025, Brain communications
IF:4.1Q2
DOI:10.1093/braincomms/fcaf179
PMID:40385378
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研究论文 | 开发了一种多模态深度学习模型,整合临床特征和脑部MRI数据,以提高中枢神经系统炎症的早期预后预测 | 首次将临床特征与脑部MRI数据通过多模态深度学习模型结合,用于中枢神经系统炎症的预后预测,并在多种病因组中表现出优越性能 | 研究为回顾性设计,可能存在选择偏差;外部测试集数据量相对较小 | 提高中枢神经系统炎症的早期预后预测准确性 | 中枢神经系统炎症患者 | 数字病理 | 中枢神经系统炎症 | MRI扫描 | 3D CNN | 图像和临床数据 | 内部数据集:291名患者的413张图像;外部数据集:106名患者的210张图像 |
562 | 2025-05-21 |
HD-6mAPred: a hybrid deep learning approach for accurate prediction of N6-methyladenine sites in plant species
2025, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.19463
PMID:40386224
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research paper | 本文提出了一种名为HD-6mAPred的混合深度学习模型,用于准确预测植物物种中的N6-甲基腺嘌呤(6mA)位点 | 结合了双向门控循环单元(BiGRU)、卷积神经网络(CNN)和注意力机制,以及多种DNA序列编码方案,提高了预测准确性和跨物种泛化能力 | NA | 开发一种稳健的方法来准确预测植物物种中的6mA位点 | 植物物种中的N6-甲基腺嘌呤(6mA)位点 | machine learning | NA | DNA序列编码(one-hot encoding, EIIP, ENAC, NCP) | BiGRU, CNN, attention mechanism | DNA序列 | Rosaceae、水稻和拟南芥数据集 |
563 | 2025-05-21 |
Significance of multi-task deep learning neural networks for diagnosing clinically significant prostate cancer in plain abdominal CT
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1543230
PMID:40386561
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research paper | 评估多任务深度学习神经网络在腹部CT扫描中诊断临床显著性前列腺癌(csPCa)的有效性 | 首次将多任务深度学习神经网络(基于3DUnet架构)应用于腹部CT扫描的前列腺癌诊断,并开发了诊断列线图 | 样本量相对有限(539例患者),且未与其他影像学方法(如MRI)进行直接比较 | 探索腹部CT扫描结合多任务深度学习模型在前列腺癌早期诊断中的价值 | 临床显著性前列腺癌(csPCa)患者 | digital pathology | prostate cancer | CT扫描 | 3DUnet, ResNet18 | image | 539例患者(461例来自放射科,78例来自核医学科) |
564 | 2025-05-21 |
Intelligent rehabilitation in an aging population: empowering human-machine interaction for hand function rehabilitation through 3D deep learning and point cloud
2025, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2025.1543643
PMID:40386804
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研究论文 | 本研究提出了一种基于3D深度学习模型的方法,处理激光传感器点云数据,用于人机交互手功能智能康复领域的非接触式手势表面特征分析 | 通过整合手表面点云采集、局部特征提取和维度信息抽象与增强等关键技术,构建了准确的手势表面特征分析系统 | NA | 促进手功能非接触式智能康复技术的发展,提升老年人和康复患者的安全舒适交互方式 | 老年人群体的手功能康复 | 数字病理学 | 老年疾病 | 3D深度学习 | 3D深度学习模型 | 点云数据 | NA |
565 | 2025-05-21 |
Quantitative Spatial Analysis of Chromatin Biomolecular Condensates using Cryo-Electron Tomography
2024-Dec-31, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.01.626131
PMID:39677698
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research paper | 本文通过冷冻电子断层扫描技术分析了生化重建的染色质凝聚物的结构,并开发了深度学习分割与新型上下文感知模板匹配相结合的方法来识别凝聚物内密集堆积的分子 | 整合深度学习分割与新型上下文感知模板匹配技术,用于高分辨率可视化染色质凝聚物内部结构 | 方法主要针对生化重建的染色质凝聚物,对于细胞内的某些凝聚物可能适用性有限 | 研究染色质凝聚物的形成和功能机制 | 生化重建的染色质凝聚物及原位天然染色质的凝聚区域 | 生物物理学 | NA | 冷冻电子断层扫描技术(cryo-electron tomography)、深度学习分割、上下文感知模板匹配 | 深度学习 | 图像数据 | NA |
566 | 2025-05-21 |
A Deep Learning Approach for Accurate Discrimination Between Optic Disc Drusen and Papilledema on Fundus Photographs
2024-Dec-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society
IF:2.0Q2
DOI:10.1097/WNO.0000000000002223
PMID:39090774
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research paper | 本研究开发了一种深度学习系统(DLS),用于在眼底照片上准确区分视盘玻璃疣(ODD)和由颅内高压引起的视乳头水肿 | 首次利用深度学习技术在大规模国际多民族人群中实现ODD与视乳头水肿的准确分类,包括对埋藏型ODD与轻中度视乳头水肿的区分 | 研究为回顾性设计,可能影响结果的泛化能力 | 开发并验证一个深度学习系统,用于自动区分视盘玻璃疣和视乳头水肿 | 眼底照片中的视盘玻璃疣和视乳头水肿图像 | digital pathology | ophthalmologic disease | deep learning | DLS | image | 4,508张眼底图像(来自2,180名患者) |
567 | 2025-05-21 |
Interformer: an interaction-aware model for protein-ligand docking and affinity prediction
2024-11-25, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-54440-6
PMID:39587070
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研究论文 | 提出了一种名为Interformer的交互感知模型,用于蛋白质-配体对接和亲和力预测 | 基于Graph-Transformer架构的统一模型,利用交互感知的混合密度网络捕获非共价相互作用,并引入负采样策略以有效校正交互分布 | 未提及具体局限性 | 改进蛋白质-配体对接和亲和力预测的性能 | 蛋白质-配体复合物 | 机器学习 | NA | Graph-Transformer架构、混合密度网络 | Interformer | 蛋白质-配体复合物数据 | 广泛使用的数据集和内部数据集 |
568 | 2025-05-21 |
Whole-cell multi-target single-molecule super-resolution imaging in 3D with microfluidics and a single-objective tilted light sheet
2024-11-24, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-54609-z
PMID:39582043
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研究论文 | 本文介绍了一种名为soTILT3D的平台,用于全细胞多靶点3D单分子超分辨率成像,提高了成像精度和速度 | 开发了一种可操纵、抖动的单目标倾斜光片用于光学切片以减少荧光背景,并结合3D纳米打印微流控系统反射光片到样品中 | NA | 解决全哺乳动物细胞单分子超分辨率成像中的高荧光背景和慢采集速度问题 | 哺乳动物细胞 | 生物成像 | NA | 单分子超分辨率荧光显微镜、微流控技术、深度学习 | NA | 3D图像 | NA |
569 | 2025-05-21 |
ClickGen: Directed exploration of synthesizable chemical space via modular reactions and reinforcement learning
2024-11-22, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-54456-y
PMID:39578485
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研究论文 | 本文介绍了ClickGen,一种利用模块化反应和强化学习生成高合成性分子的深度学习模型 | 结合点击化学和强化学习,确保生成分子具有高多样性、新颖性和强结合倾向 | NA | 开发一种能够生成高合成性分子的AI模型,以加速新药发现 | 化学分子 | 机器学习 | 癌症 | 强化学习 | 深度学习 | 化学结构数据 | 针对三种蛋白质的现有结合物进行验证 |
570 | 2025-05-21 |
In-context learning enables multimodal large language models to classify cancer pathology images
2024-11-21, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51465-9
PMID:39572531
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研究论文 | 本文探讨了在医学图像分类中使用上下文学习的方法,特别是在癌症病理图像分类中的应用 | 首次系统评估了GPT-4V在医学图像分析中的上下文学习能力,展示了其在无需参数更新的情况下匹配或超越专门训练的网络的能力 | 研究仅限于三种特定的癌症组织病理学任务,且依赖于非领域特定数据训练的模型 | 探索和验证上下文学习在医学图像处理任务中的应用效果 | 结直肠癌组织亚型分类、结肠息肉亚型分类和淋巴结切片中的乳腺肿瘤检测 | 数字病理学 | 结直肠癌、乳腺癌 | 上下文学习 | GPT-4V | 图像 | 少量样本(具体数量未提及) |
571 | 2025-05-21 |
Rapid response to fast viral evolution using AlphaFold 3-assisted topological deep learning
2024-Nov-19, ArXiv
PMID:39606716
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研究论文 | 提出了一种结合AlphaFold 3和多任务拓扑Laplacian策略的方法,用于快速响应病毒快速进化 | 结合AlphaFold 3和多任务拓扑Laplacian策略,提高了预测病毒突变对结合自由能变化的准确性 | 与使用实验结构相比,Pearson相关系数平均下降1.1%,均方根误差平均增加9.3% | 开发高效计算方法以应对病毒快速进化带来的挑战 | SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域(RBD)和人血管紧张素转换酶-2(ACE2)复合物 | 机器学习 | COVID-19 | 拓扑深度学习(TDL)、深度突变扫描(DMS)、持久Laplacians(PL) | MT-TopLap | 蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)复合物结构数据 | 四个实验性DMS数据集和一个SARS-CoV-2 HK.3变体DMS数据集 |
572 | 2025-05-21 |
Local Mean Suppression Filter for Effective Background Identification in Fluorescence Images
2024-Sep-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.25.614955
PMID:39386682
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research paper | 提出了一种用于荧光显微镜图像中有效背景识别的非线性滤波器 | 基于局部均值比较的像素级滤波方法,通过变化邻域大小生成多个标签并累积决定最终像素标签 | 未提及具体性能指标或与其他方法的定量比较结果 | 开发一种简单有效的荧光图像背景识别方法 | 荧光显微镜图像 | computer vision | NA | 局部均值抑制滤波 | NA | image | NA |
573 | 2025-05-21 |
Whole-cell multi-target single-molecule super-resolution imaging in 3D with microfluidics and a single-objective tilted light sheet
2024-Sep-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.09.27.559876
PMID:37808751
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研究论文 | 本文介绍了一种结合微流控技术和单物镜倾斜光片的3D多靶标单分子超分辨率成像方法 | 开发了可操纵、抖动的单物镜倾斜光片用于光学切片以减少荧光背景,并建立了3D纳米打印微流控系统反射光片到样本的流程 | NA | 提高全细胞多靶标3D单分子超分辨率成像的精度和速度 | 哺乳动物细胞 | 生物医学成像 | NA | 单分子超分辨率荧光显微镜、微流控技术、点扩散函数工程、深度学习、Exchange-PAINT | 深度学习 | 3D图像 | NA |
574 | 2025-05-21 |
Deep Learning Estimation of Small Airways Disease from Inspiratory Chest CT is Associated with FEV1 Decline in COPD
2024-Sep-11, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.09.10.24313079
PMID:39314974
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research paper | 该研究开发了一种AI模型,用于从吸气胸部CT扫描中估计功能性小气道疾病(fSAD),并研究了其在慢性阻塞性肺疾病(COPD)中的临床关联 | 通过生成模型从单一吸气CT扫描中估计fSAD,避免了传统方法需要额外呼气CT扫描的限制 | 研究结果需要在更广泛的人群中进行验证 | 评估AI模型在估计fSAD方面的性能及其与COPD临床指标的关联 | COPD患者 | digital pathology | COPD | generative model | AI | CT scan | 2513名来自SPIROMICS研究的参与者和458名来自COPDGene研究的参与者 |
575 | 2025-05-21 |
Spatiotemporal transcriptomic landscape of rice embryonic cells during seed germination
2024-09-09, Developmental cell
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.devcel.2024.05.016
PMID:38848718
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研究论文 | 本研究利用Stereo-seq和scRNA-seq技术,结合深度学习细胞分割模型,揭示了水稻种子萌发过程中胚胎细胞的时空转录组图谱 | 首次报道了两种未发现的盾片细胞类型,并开发了新的深度学习方法用于细胞分割分析 | 仅研究了水稻这一种植物,结果可能不适用于其他物种 | 解析种子萌发过程中不同胚胎细胞类型的生物学功能 | 水稻胚胎细胞 | 植物分子生物学 | NA | Stereo-seq, scRNA-seq, 原位杂交 | 深度学习细胞分割模型 | 转录组数据 | 吸水后6、24、36和48小时的水稻胚胎样本 |
576 | 2025-05-21 |
Constructing analogies: Developing critical thinking through a collaborative task
2024 Sep-Oct, Biochemistry and molecular biology education : a bimonthly publication of the International Union of Biochemistry and Molecular Biology
IF:1.2Q3
DOI:10.1002/bmb.21843
PMID:38850246
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研究论文 | 探讨通过协作任务构建类比如何促进大学生的批判性思维发展 | 提出让学生自行构建复杂类比而非被动接受教师提供的简单类比,并通过配对协作显著提升批判性思维能力 | 样本量较小(n=30),且仅针对生物学领域遗传信息流动这一特定主题 | 验证学生自主构建复杂类比对批判性思维和内容知识整合的促进作用 | 大学生物专业学生(30人)的类比构建过程 | 教育学 | NA | 定性研究方法(访谈分析) | NA | 访谈文本 | 30名大学生物专业学生(其中20人配对协作,10人独立完成) |
577 | 2025-05-21 |
Fragment-Fusion Transformer: Deep Learning-Based Discretization Method for Continuous Single-Cell Raman Spectral Analysis
2024-08-23, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c00149
PMID:38934798
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研究论文 | 提出了一种名为片段融合Transformer的模型,用于连续单细胞拉曼光谱数据的离散化分析 | 该模型首次将基于光谱内在特征的离散化分段与Transformer结合,通过金字塔设计结构融合片段间特征,显著提升了特征提取的信息增益和熵 | 未明确说明模型在不同类型光谱数据上的泛化能力 | 解决连续拉曼光谱数据缺乏离散化方法而限制深度学习算法应用的问题 | 单细胞拉曼光谱数据 | 机器学习 | NA | 拉曼光谱 | Transformer | 光谱数据 | 未明确说明具体样本数量 |
578 | 2025-05-21 |
Strain-Temperature Dual Sensor Based on Deep Learning Strategy for Human-Computer Interaction Systems
2024-08-23, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c01202
PMID:39068608
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研究论文 | 本研究开发了一种基于热电水凝胶的应变-温度双传感器,结合深度学习策略,用于人机交互系统 | 利用Hofmeister效应和热电电流效应制备了具有高韧性和温度响应性的热电水凝胶,并通过深度学习实现了高精度的机器人手反馈机制 | NA | 开发用于高温高风险场景的人机交互系统,提高安全系数 | 热电水凝胶传感器及其在人机交互系统中的应用 | 人机交互 | NA | Hofmeister效应、热电电流效应、深度学习 | 深度学习 | 应变和温度数据 | NA |
579 | 2025-05-21 |
Deep-Learning-Guided Electrochemical Impedance Spectroscopy for Calibration-Free Pharmaceutical Moisture Content Monitoring
2024-08-23, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c01180
PMID:39096505
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研究论文 | 本研究探讨了使用电化学阻抗谱结合深度学习技术,实现药品粉末水分含量的快速、准确且无需校准的监测方法 | 首次将深度学习技术应用于电化学阻抗谱数据处理,实现了无需校准的高精度水分含量监测 | 研究尚未在实际工业生产环境中进行大规模验证 | 开发一种无需校准的药品水分含量快速监测技术 | 药品粉末 | 机器学习 | NA | 电化学阻抗谱(EIS) | 1DCNN | 光谱数据 | 未明确提及具体样本数量 |
580 | 2025-05-21 |
Deep Learning Enabled Universal Multiplexed Fluorescence Detection for Point-of-Care Applications
2024-08-23, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c00860
PMID:39010300
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research paper | 本文介绍了一种紧凑、无透镜且成本效益高的荧光传感装置,结合机器学习实现可扩展的多重荧光检测 | 利用低成本光学组件和预训练机器学习模型实现无需光学调整的多重荧光检测,其多重检测能力可通过更新机器学习模型轻松扩展 | NA | 开发便携式、紧凑且可多重检测的荧光传感系统 | 多重荧光检测系统 | machine learning | respiratory viruses | Loop-Mediated Isothermal Amplification (LAMP) | pretrained ML model | fluorescence data | NA |