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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7021 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence-Assisted Sac Diameter Assessment for Complex Endovascular Aortic Repair
2025-Aug, Journal of endovascular therapy : an official journal of the International Society of Endovascular Specialists
IF:1.7Q2
DOI:10.1177/15266028231208159
PMID:37902445
|
研究论文 | 评估人工智能系统ARVA在复杂主动脉瘤患者FEVAR手术前后CTA图像中主动脉直径测量的准确性 | 首次在复杂主动脉瘤FEVAR治疗场景中验证基于深度学习的自动主动脉直径测量技术 | 单中心回顾性研究,样本量有限(50例患者),需要更大规模验证 | 验证AI系统在复杂主动脉瘤血管内修复术中的主动脉直径自动测量准确性 | 接受FEVAR治疗的复杂主动脉瘤患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 计算机断层扫描血管成像(CTA) | 深度学习 | 医学影像 | 50例患者(共100个CTA扫描) | NA | ARVA(Augmented Radiology for Vascular Aneurysm) | 绝对差异中位数,准确率 | NA |
| 7022 | 2025-10-06 |
High temperature stress-strain data for SAE 5120 steel under various strain rates
2025-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111824
PMID:40655989
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于增量公式的本构模型,用于准确预测SAE 5120钢在高温变形条件下的流动应力行为 | 采用增量公式模型,首次同时考虑了动态再结晶软化效应和瞬态加载条件下的应力演化,克服了传统参数化本构模型的局限性 | 研究仅限于轴对称压缩测试条件,未验证其他变形模式下的模型适用性 | 开发能够准确反映SAE 5120钢高温变形行为的本构模型,用于有限元模拟优化 | SAE 5120低合金铬钢 | 材料科学与工程 | NA | 热压缩测试,动态再结晶分析 | 增量公式本构模型 | 应力-应变数据,温度数据,应变率数据 | 在850°C至1200°C温度和0.01 s⁻¹至10 s⁻¹应变率范围内进行的轴压缩测试数据 | NA | NA | NA | Gleeble 3500热模拟系统 |
| 7023 | 2025-10-06 |
A Hyperbolic Discrete Diffusion 3D RNA Inverse Folding Model for Functional RNA Design
2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00527
PMID:40503717
|
研究论文 | 提出一种基于双曲离散扩散的3D RNA逆折叠模型RIdiffusion,用于功能性RNA的生成式设计 | 将RNA三维结构的几何特征和拓扑特性嵌入双曲空间,利用离散扩散模型在有限训练样本下有效恢复目标RNA三维结构的核苷酸分布 | RNA三维结构实验数据有限,RNA三维结构的独特特性带来挑战 | 开发三维RNA逆折叠模型用于功能性RNA的生成式设计 | RNA三维结构和核苷酸序列 | 机器学习 | NA | RNA逆折叠 | 扩散模型 | RNA三维结构数据 | 有限训练样本 | NA | 双曲去噪扩散生成模型 | 与基线生成模型比较的性能评估 | NA |
| 7024 | 2025-10-06 |
BalancedDiff: Balanced Diffusion Network for High-Quality Molecule Generation
2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00837
PMID:40528644
|
研究论文 | 提出一种平衡扩散网络用于生成高质量分子 | 提出平衡损失函数解决样本偏差问题,设计基于KAN的平衡特征过滤模块,并引入QikProp模块预测ADME属性 | 仅在CrossDocked2020数据集上进行实验验证 | 开发能够生成高质量分子的深度学习方法 | 分子生成 | 机器学习 | NA | 扩散模型 | 扩散网络 | 分子数据 | CrossDocked2020数据集 | NA | KAN, BalancedDiff | NA | NA |
| 7025 | 2025-10-06 |
Dual-Branch Contrastive Network with Deep Separable Convolution for Enhanced 6mA Site Identification
2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01058
PMID:40558076
|
研究论文 | 提出一种基于双分支对比网络和深度可分离卷积的深度学习模型DS6mA,用于增强6mA位点识别 | 采用双分支对比网络结构,通过随机配对样本协同训练增强数据多样性;引入深度可分离卷积和残差连接提升特征表达能力 | 未明确说明模型在稀疏6mA位点检测中的具体局限性 | 开发深度学习模型以改进DNA N6-甲基腺嘌呤(6mA)位点的预测准确性 | DNA序列中的6mA修饰位点 | 生物信息学 | NA | DNA序列分析 | 深度学习,卷积神经网络 | DNA序列数据 | 11个不同的综合基准数据集 | NA | 双分支对比网络,深度可分离卷积,全连接神经网络 | NA | NA |
| 7026 | 2025-10-06 |
Assessing Uncertainty in Machine Learning for Polymer Property Prediction: A Benchmark Study
2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00550
PMID:40560148
|
研究论文 | 本文对九种机器学习不确定性量化方法在聚合物性质预测中的性能进行了全面评估 | 首次对九种UQ方法在聚合物性质预测中进行了系统性基准研究,涵盖了多种聚合物类型和性质 | 研究仅限于特定的聚合物性质和数据集,可能无法完全代表所有材料科学应用场景 | 评估不同不确定性量化方法在聚合物性质预测中的性能表现 | 聚合物性质预测,包括玻璃化转变温度、带隙、熔融温度和分解温度 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟,实验数据 | 集成方法,高斯过程回归,蒙特卡洛dropout,均值方差估计,贝叶斯神经网络,证据深度学习,分位数回归,自然梯度提升 | 聚合物性质数据 | 涵盖四种聚合物性质的数据集,包括高Δ聚合物和九种不同聚合物类别 | NA | NA | 预测准确度,斯皮尔曼等级相关系数,校准面积 | NA |
| 7027 | 2025-10-06 |
EquiCPI: SE(3)-Equivariant Geometric Deep Learning for Structure-Aware Prediction of Compound-Protein Interactions
2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00773
PMID:40600339
|
研究论文 | 提出一种SE(3)-等变几何深度学习框架EquiCPI,用于结构感知的化合物-蛋白质相互作用预测 | 首次将SE(3)-等变神经网络与第一性原理结构建模相结合,通过原子点云的等变消息传递保持旋转、平移和反射对称性 | NA | 准确预测化合物-蛋白质相互作用以推动计算药物发现 | 蛋白质和配体分子的三维结构 | 几何深度学习 | NA | ESMFold蛋白质结构预测,DiffDock-L配体对接 | SE(3)-等变神经网络 | 三维原子坐标,序列数据 | BindingDB数据库(亲和力预测),DUD-E数据库(虚拟筛选) | NA | 等变消息传递网络,球谐函数张量积 | 亲和力预测准确率,虚拟筛选性能 | NA |
| 7028 | 2025-10-06 |
DeepPSA: A Geometric Deep Learning Model for PROTAC Synthetic Accessibility Prediction
2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00366
PMID:40560790
|
研究论文 | 提出了一种基于几何深度学习的PROTAC合成可行性预测模型DeepPSA | 首个专门针对PROTAC合成可行性预测的深度学习模型 | 基于3644个PROTACs的内部数据集训练,样本规模有限 | 预测PROTACs的合成可行性 | PROTACs分子 | 机器学习 | NA | 几何深度学习 | 图神经网络 | 分子图数据 | 3644个具有实验合成数据的PROTACs | NA | 图神经网络 | 准确率, AUROC | NA |
| 7029 | 2025-10-06 |
Ultra-Elastic, Transparent, and Conductive Gelatin/Alginate-Based Bioadhesive Hydrogel for Enhanced Human-Machine Interactive Applications
2025-Jul-14, Biomacromolecules
IF:5.5Q1
DOI:10.1021/acs.biomac.5c00425
PMID:40569129
|
研究论文 | 开发了一种具有超弹性、透明和导电特性的明胶/藻酸盐基生物粘附水凝胶,用于增强人机交互应用 | 首次开发了能同时实现高拉伸性、透明度、强粘附性和交互精度的离子水凝胶(AGG-M水凝胶) | NA | 开发用于智能电子设备的高性能柔性粘附传感器 | 基于明胶/藻酸盐的离子水凝胶材料 | 人机交互 | NA | 自由基聚合加离子配位策略 | 深度学习算法 | 生理信号、手势数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 7030 | 2025-07-15 |
Auxiliary diagnosis of hyperpigmented skin diseases using multimodal deep learning
2025-Jul-14, Chinese medical journal
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/CM9.0000000000003637
PMID:40653928
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7031 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Prediction for Bone Cement Leakage During Percutaneous Kyphoplasty Using Preoperative Computed Tomography: MODEL Development and Validation
2025-Jul-14, Spine
IF:2.6Q1
DOI:10.1097/BRS.0000000000005448
PMID:40658115
|
研究论文 | 开发基于术前CT的深度学习模型预测经皮椎体后凸成形术中骨水泥渗漏亚型 | 首个基于术前影像预测骨水泥渗漏亚型的深度学习模型,结合三维U-Net分割定位和三维ResNet-50分类模块 | 回顾性研究设计,证据等级为3级 | 预测经皮椎体后凸成形术中骨水泥渗漏亚型 | 骨质疏松性椎体压缩骨折患者 | 医学影像分析 | 骨质疏松性椎体压缩骨折 | 计算机断层扫描(CT) | 深度学习 | 三维CT图像 | 内部数据集901名患者包含997个合格节段,另有多中心外部数据集 | NA | 3D U-Net, 3D ResNet-50 | 准确率, AUC, 敏感度, Cohen's kappa系数 | NA |
| 7032 | 2025-10-06 |
Automated multiclass segmentation of liver vessel structures in CT images using deep learning approaches: a liver surgery pre-planning tool
2025-Jul-14, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-025-01581-7
PMID:40658328
|
研究论文 | 本研究提出基于UNETR架构的深度学习方法,实现CT图像中肝脏血管结构的多类别自动分割 | 首次将UNETR(U-Net Transformers)架构应用于肝脏门静脉和肝静脉的多类别分割,通过基于Transformer的编码器有效捕捉长距离依赖关系 | 门静脉分割的Dice系数相对较低(49.71%),模型性能在不同血管类型和数据集上存在差异 | 开发自动化的肝脏血管分割工具以支持肝脏手术预规划 | 肝脏CT图像中的门静脉和肝静脉血管结构 | 计算机视觉 | 肝脏疾病 | CT成像 | UNETR | CT图像 | IRCAD公共数据集和本地医院数据集 | PyTorch | UNETR(U-Net Transformers) | Dice系数 | NA |
| 7033 | 2025-10-06 |
Impact of three-dimensional prostate models during robot-assisted radical prostatectomy on surgical margins and functional outcomes
2025-Jul-13, BJU international
IF:3.7Q1
DOI:10.1111/bju.16850
PMID:40653671
|
研究论文 | 评估三维前列腺模型在机器人辅助根治性前列腺切除术中对手术切缘和功能结局的影响 | 首次比较3D虚拟模型和3D打印模型在机器人辅助前列腺切除术中的临床应用效果 | 单中心可行性研究,样本量有限(270例患者) | 研究三维前列腺模型对手术切缘状态和术后功能结局的影响 | 前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | 多参数磁共振成像,深度学习分割 | 深度学习 | 医学影像 | 270例患者(54例3D虚拟模型组,54例3D打印模型组,54例回顾性对照组,108例前瞻性对照组) | NA | AutoProstate, AutoLesion | 阳性手术切缘状态,尿失禁功能,性功能 | NA |
| 7034 | 2025-10-06 |
Towards energy-efficient joint relay selection and resource allocation for D2D communication using hybrid heuristic-based deep learning
2025-Jul-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-08290-x
PMID:40646067
|
研究论文 | 提出一种基于混合启发式深度学习的能效联合中继选择和资源分配方法用于D2D通信 | 首次将混合蝠鲼觅食与厨师优化算法(HMRFCO)与自适应残差门控循环单元(AResGRU)相结合,优化中继选择和资源分配 | 未提及具体实验验证规模和实际部署场景 | 解决D2D通信中中继选择和资源分配的能量效率问题 | 5G网络中的设备到设备通信系统 | 机器学习 | NA | 深度学习 | AResGRU | 通信系统参数数据 | NA | NA | 自适应残差门控循环单元 | 频谱效率, 能量效率, 吞吐量, 时延, 网络容量 | NA |
| 7035 | 2025-10-06 |
Optimization-based image reconstruction regularized with inter-spectral structural similarity for limited-angle dual-energy cone-beam CT
2025-Jul-11, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ade843
PMID:40562072
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研究论文 | 提出一种基于光谱间结构相似性正则化的优化重建方法,用于解决有限角度双能锥束CT的图像重建问题 | 将光谱间结构相似性作为正则化项集成到迭代重建过程中,无需X射线光谱测量或配对数据集训练 | 方法仅在物理模型和数字模型上验证,尚未进行大规模临床验证 | 开发实用的图像重建方法以促进快速低剂量双能锥束CT的临床应用 | 双能锥束CT投影数据 | 医学影像重建 | NA | 双能锥束CT成像 | 优化重建模型 | CT投影数据 | 2个物理模型和3个数字模型 | NA | 基于优化的迭代重建 | 平均绝对误差, 峰值信噪比, 结构相似性指数 | NA |
| 7036 | 2025-10-06 |
Integrated deep learning framework for driver distraction detection and real-time road object recognition in advanced driver assistance systems
2025-Jul-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-08475-4
PMID:40645997
|
研究论文 | 提出集成深度学习框架,同时实现驾驶员分心检测和实时道路物体识别 | 首次将驾驶员分心检测与实时道路物体识别集成到统一框架中,通过决策模块综合评估危险等级 | 未明确说明模型在极端天气条件下的性能下降程度 | 开发能够同时监控驾驶员状态和道路环境的先进驾驶辅助系统 | 驾驶员行为(物理/视觉分心和认知分心)和道路物体(车辆、行人、车道标记、交通信号) | 计算机视觉 | NA | 深度学习,数据增强,迁移学习 | CNN, YOLO | 图像,视频 | State Farm Distracted Driver Dataset, KITTI, MS COCO基准数据集 | NA | CNN, YOLO | 准确率,效率,帧率(25 FPS) | NVIDIA Jetson Xavier NX平台 |
| 7037 | 2025-10-06 |
Mobile malware detection method using improved GhostNetV2 with image enhancement technique
2025-Jul-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-07742-8
PMID:40646017
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研究论文 | 提出一种基于改进GhostNetV2模型和图像增强技术的移动恶意软件检测方法 | 在Ghost模块中引入通道混洗、用更高效的通道注意力机制替代压缩激励机制、优化激活函数,同时提升对正常恶意软件和对抗样本的检测性能 | NA | 解决恶意软件检测模型对对抗样本识别效果显著下降的问题 | Android classes.dex文件转换的图像数据 | 计算机视觉 | NA | 图像增强技术、局部直方图均衡化、Gabor变换 | CNN | 图像 | NA | NA | GhostNetV2 | 准确率 | NA |
| 7038 | 2025-10-06 |
Digital security risk identification and model construction of smart city based on deep learning
2025-Jul-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-09894-z
PMID:40646059
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研究论文 | 提出基于深度学习的数字安全识别模型DL-DSIM,用于智能城市中的网络安全风险识别 | 结合鸡群优化算法和遗传算法的入侵检测特征选择方法,采用三层架构框架增强安全漏洞检测能力 | NA | 提高智能城市环境下的数据传输效率和系统安全性 | 工业物联网在智能城市建设中的网络安全风险 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DNN | 网络安全数据 | NA | NA | 深度神经网络 | 准确率,召回率,F值,精确率,特异性 | NA |
| 7039 | 2025-10-06 |
A meta fusion model combining geographic data and twitter sentiment analysis for predicting accident severity
2025-Jul-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91484-0
PMID:40646141
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研究论文 | 提出融合地理数据和Twitter情感分析的元融合模型ConvoseqNet,用于预测交通事故严重程度 | 结合传统交通数据与实时社交媒体洞察,提出CNN与LSTM顺序架构的ConvoseqNet模型,并开发元融合网络MetaFusionNetwork整合不同模型预测结果 | NA | 通过创新数据融合技术提高交通事故预测准确性,支持实时数据驱动的交通管理 | 交通事故数据、地理数据、Twitter社交媒体数据 | 自然语言处理,计算机视觉 | NA | 情感分析,深度学习 | CNN,LSTM,随机森林 | 地理数据,文本数据,交通数据 | NA | NA | ConvoseqNet(CNN+LSTM顺序架构),MetaFusionNetwork | 预测准确率 | NA |
| 7040 | 2025-10-06 |
RMDNet: RNA-aware dung beetle optimization-based multi-branch integration network for RNA-protein binding sites prediction
2025-Jul-11, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-025-06197-y
PMID:40646507
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的RNA-蛋白质结合位点预测框架RMDNet,集成多分支网络结构和改进的优化算法 | 首次将改进的蜣螂优化算法用于特征融合权重分配,并集成CNN、CNN-Transformer和ResNet多分支架构 | NA | 开发准确高效的RNA-蛋白质结合位点预测方法 | RNA结合蛋白(RBPs)及其结合位点 | 生物信息学 | 神经退行性疾病, 肝癌, 肺癌 | CLIP-seq | CNN, Transformer, ResNet, GNN | RNA序列, RNA二级结构图 | RBP-24基准数据集, RBP-31数据集, RBPsuite2.0 | NA | CNN, CNN-Transformer, ResNet, Graph Neural Network with DiffPool | 多指标评估(具体指标未明确列出) | NA |