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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7121 | 2026-06-09 |
Development and Validation of an AI-Integrated System for Automated Fracture Detection and Pedicle Puncture Planning in Lumbar Osteoporotic Vertebral Compression Fractures Based on the Nine-Grid Area Division Method
2026-Jun, Orthopaedic surgery
IF:1.8Q2
DOI:10.1111/os.70344
PMID:42130124
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研究论文 | 开发并验证了一种基于九宫格分区法和深度学习的AI一体化系统,用于腰椎骨质疏松性椎体压缩骨折的自动检测和椎弓根穿刺规划 | 首次将九宫格分区法与深度学习结合,开发了全自动的腰椎骨折诊断和穿刺规划一体化系统 | 未明确提及 | 开发并验证AI一体化系统在腰椎骨质疏松性椎体压缩骨折自动诊断和椎弓根穿刺规划中的性能 | 腰椎骨质疏松性椎体压缩骨折患者 | 计算机视觉 | 腰椎骨质疏松性椎体压缩骨折 | CT | CNN | CT图像 | 来自首都医科大学三家附属医院的多中心CT数据集 | NA | U-Net, ResNet50 | Dice相似系数, AUC, Hausdorff距离, IoU | 标准临床工作站 |
| 7122 | 2026-06-09 |
Supervised deep learning with gene functional annotation for cell classification
2026-Jun, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1014327
PMID:42224351
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研究论文 | 提出了一种将基因功能注释与基因表达谱通过图神经网络整合的监督深度学习方法SDAN,用于单细胞RNA测序数据的细胞分类 | 创新性地将基因功能注释信息(如蛋白质-蛋白质相互作用)通过图神经网络与基因表达谱整合,识别功能一致的基因集以实现最优细胞分类,并聚合细胞分类得分进行个体预测 | 文中未明确提及局限性 | 解决单细胞RNA测序数据中因大量细胞导致差异表达基因鉴定的p值极小但效应量可忽略,从而难以进行生物学解释的问题 | 单细胞RNA测序数据中基因功能注释与细胞分类之间的关联 | 机器学习 | 新冠病毒、痴呆症、癌症免疫治疗反应 | 单细胞RNA测序 | 图神经网络 | 基因表达谱及基因功能注释数据 | 三个真实数据应用涉及COVID-19、痴呆症和癌症免疫治疗反应相关样本,具体数量未提及 | NA | 图神经网络 | 分类准确率、基因功能一致性 | NA |
| 7123 | 2026-06-09 |
The potential role of artificial intelligence in the diagnosis of Acanthamoeba keratitis-a scoping review
2026-Jun, Contact lens & anterior eye : the journal of the British Contact Lens Association
IF:4.1Q1
DOI:10.1016/j.clae.2026.102661
PMID:42114398
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综述 | 评估人工智能和深度学习算法在棘阿米巴角膜炎诊断中的表现,并识别将其应用于临床的方法学差距 | 系统评估了AI/DL算法在不同成像模态下诊断AK的表现,并强调了外部验证和标准化方法论的必要性 | 样本量小、数据异质性高、外部验证研究稀缺,真实世界适用性有限 | 评估AI/DL算法在棘阿米巴角膜炎诊断中的表现,并识别方法学差距以促进临床转化 | 棘阿米巴角膜炎的诊断方法,涉及不同的成像模态 | 计算机视觉 | 棘阿米巴角膜炎 | 裂隙灯摄影、活体共聚焦显微镜、智能手机图像 | 深度学习 | 图像 | 9项研究,样本量未具体说明 | NA | NA | AUC、灵敏度、特异度 | NA |
| 7124 | 2026-06-09 |
Advancing passive acoustic ship detection in the Western Canadian Arctic: Signal processing and deep learning approaches
2026-Jun-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0043937
PMID:42240550
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研究论文 | 提出改进的频率振幅变化方法和卷积神经网络模型,用于加拿大西部北极地区被动声学监测数据中的船舶噪声检测 | 提出改进的频率振幅变化方法,结合信号处理和简单统计阈值,提升可解释性和检测性能;同时训练卷积神经网络模型,在北极航线船舶检测中取得优于91%的F1分数 | 未提及具体限制 | 提高加拿大北极海域被动声学监测中的船舶噪声检测性能,以支持海洋哺乳动物保护 | 加拿大西部北极地区的船舶噪声和海洋哺乳动物发声 | 信号处理, 机器学习 | 不适用 | 被动声学监测 | 卷积神经网络 | 声学数据 | 加拿大西部北极地区被动声学监测测试数据集 | NA | 卷积神经网络 | F1分数 | NA |
| 7125 | 2026-06-09 |
Cross-domain evaluation and fine-tuned adaptation of iCatcher+ for Korean infant gaze data
2026-Jun, Infant behavior & development
IF:1.9Q3
DOI:10.1016/j.infbeh.2026.102198
PMID:42160791
|
研究论文 | 评估iCatcher+注视分类模型在韩国婴儿数据集上的跨领域泛化能力及微调适应效果 | 首次对iCatcher+模型进行跨领域(从西方婴儿数据到韩国婴儿数据)评估,并发现发展错配(年龄分布差异)是导致性能下降的关键因素,而非实验条件 | 微调可能导致灾难性遗忘,需在训练与部署场景间寻求更好对齐 | 评估深度学习的注视分类器对领域偏移的敏感性,并探索微调作为缓解策略的有效性 | 韩国婴儿的注视数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习方法进行注视分类 | CNN(基于iCatcher+的三种分类模型) | 视频数据(婴儿注视行为视频) | 韩国婴儿数据集,具体数量未提及 | NA | iCatcher+(具体架构未详述,可能包含ResNet等基础结构) | 准确率(accuracy) | NA |
| 7126 | 2026-06-09 |
Role of Artificial Intelligence in Cleft Lip and/or Cleft Palate in Diagnosis and Detection-An Umbrella Review
2026-Jun, Clinical and experimental dental research
IF:1.7Q3
DOI:10.1002/cre2.70386
PMID:42251739
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综述 | 对人工智能在唇腭裂诊断与检测中应用的研究进行综合回顾 | 首次采用伞形综述方法系统评估AI模型在唇腭裂诊断中的应用,涵盖深度学习与机器学习模型性能比较 | 纳入研究数量少(仅3篇系统综述),研究间重叠率高(校正覆盖面积13.89%),方法学稳健性仅为中等置信水平,结果泛化能力受限 | 探索基于AI的诊断系统在口面裂(唇腭裂)管理中的应用 | 先天性唇腭裂患者 | 机器学习 | 唇腭裂 | NA | 深度卷积神经网络、随机森林、支持向量机、DesNet | 影像数据(推测) | 包含3篇系统综述(原始研究共395篇) | NA | 深度卷积神经网络、随机森林、支持向量机、DesNet | 准确率 | NA |
| 7127 | 2026-06-09 |
A Multimodal Deep Learning Model for Objective Identification of Sub-health Status in Traditional Chinese Medicine
2026-Jun-01, Combinatorial chemistry & high throughput screening
IF:1.6Q3
|
研究论文 | 提出一种融合舌象、面部图像和红外热像的多模态深度学习模型,结合专家经验,用于亚健康状态的中医体质客观识别 | 首次将中医体质分类理论与多模态深度学习结合,并通过结构化提示将专家知识嵌入数据驱动框架,以优化特征融合和分类性能 | PDC和QDC体质性能相对较低(准确率约0.77,AUC约0.73),且样本量有限(1389名参与者),未提及外部验证 | 实现亚健康状态的客观量化与准确分类,为早期筛查和健康管理提供技术参考 | 1389名参与者的中医体质状态(包括平和质、气虚质等八种体质) | 计算机视觉, 机器学习 | 亚健康 | 不适用 | 卷积神经网络(CNN), 注意力机制 | 图像(舌图像、面部图像、红外热图像) | 1389名参与者 | PyTorch | ResNet-18, 交叉注意力融合机制 | 准确率、召回率、精确率、特异性、AUC | 不适用 |
| 7128 | 2026-06-09 |
Comparison of deep learning and particle smoother EM methods for estimation of Rb-82 myocardial perfusion PET kinetic parameters
2026-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70512
PMID:42253226
|
研究论文 | 对比深度学习和粒子平滑器期望最大化方法用于铷-82心肌灌注PET动力学参数估计 | 首次开发并评估基于粒子平滑器的期望最大化(PSEM)方法和卷积神经网络(CNN)用于铷-82心肌灌注PET的动力学参数估计,并证明CNN在参数估计准确性上显著优于传统方法 | CNN在输入函数分布外条件下性能下降;PSEM方法在不同参数上表现不一,需进一步方法优化 | 评估两种替代动力学分析方法(PSEM和CNN)用于铷-82心肌灌注PET参数估计的效果 | 铷-82心肌灌注PET的动力学参数(F, k3, k4) | 计算机视觉 | 心血管疾病 | PET | CNN | 图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 相对误差 | NA |
| 7129 | 2026-06-09 |
From satellite imagery to material outflows: master plan and deep learning-based quantification of demolition materials to support circular construction
2026-Jun, Journal of environmental health science & engineering
DOI:10.1007/s40201-026-00978-0
PMID:42253472
|
研究论文 | 提出一种基于城市总体规划与深度学习的方法,从卫星影像中量化建筑拆除材料以支持循环建设 | 首次将城市总体规划与Mask RCNN模型结合,自动识别潜在拆除建筑并量化其材料组成,为城市尺度循环经济提供新路径 | 模型仅依赖单一城市(阿斯塔纳)数据,且历史拆除活动依赖手动识别,可能影响泛化性 | 通过卫星影像和深度学习量化拆除废料,支持循环经济在城市建筑领域的应用 | 哈萨克斯坦阿斯塔纳市的建筑拆除活动及产生的材料 | 计算机视觉 | 无相关疾病 | 卫星影像分析 | CNN | 图像 | 2016-2022年间近4500个拆除工程,涉及约108 Mt拆除材料 | ArcGIS, PyTorch | Mask RCNN | 基于对象的召回率(≥50%重叠)、足迹面积平均误差 | NA |
| 7130 | 2026-06-09 |
Use of Artificial Intelligence in the Early Diagnosis of Oral Cancer: Current Update, Limitations and Future Perspectives
2026-Jun, Journal of dentistry (Shiraz, Iran)
|
comments | 探讨人工智能在口腔癌早期诊断中的应用、局限性与未来展望 | 概述了机器学习与深度学习算法在口腔癌检测中的最新应用,强调了AI在分析临床图像、患者数据及其他诊断工具中的作用,以识别癌前病变并减少诊断延误 | NA | 评估人工智能在口腔癌早期诊断中的整合应用,并讨论未来前景 | 口腔癌早期诊断中的AI技术应用案例及相关数据 | machine learning | 口腔癌 | NA | 机器学习与深度学习模型 | 临床图像、患者数据及诊断工具数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7131 | 2026-06-09 |
ArabiCCR: A commercial Arabic ruling court cases dataset with judicial decisions
2026-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2026.112844
PMID:42254583
|
研究论文 | 本文介绍了一个从沙特司法部官网收集的商业法庭判决数据集,包含阿拉伯语司法判决,并公开提供以支持阿拉伯语法律文本处理研究 | 首次系统收集并公开沙特商业法庭判决数据集,包含案件叙述、法律推理和最终判决,经匿名化处理支持可重复分析 | 未明确提及限制,但数据集仅聚焦商业案件类型,可能无法覆盖其他案件领域 | 为阿拉伯语法律文本处理和司法推理研究提供数据集资源 | 沙特商业法庭判决案件的文本数据 | 自然语言处理 | NA | NA | NA | 文本 | 多个商业法庭判决案例,具体数量未在摘要中说明 | NA | NA | NA | NA |
| 7132 | 2026-06-09 |
Prompt mechanisms in medical imaging: A comprehensive survey
2026-Jun-01, Innovation (Cambridge (Mass.))
DOI:10.1016/j.xinn.2026.101271
PMID:42254959
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综述 | 全面调研基于提示机制在医学影像中的深度学习方法,分析其性能提升与临床部署挑战 | 系统梳理文本指令、视觉提示、可学习嵌入等多种提示模态,揭示其在图像生成、分割、分类等任务中的双重优势(性能提升与方法论创新) | 提示设计优化、数据异质性与临床可扩展性仍存在持续挑战 | 评估提示工程在医学影像中的发展现状,推动临床诊断与个性化治疗规划的革命 | 医学影像中的提示机制(文本指令、视觉提示、可学习嵌入)及其在生成、分割、分类任务中的应用 | 计算机视觉, 数字病理 | NA | NA | 深度学习模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | 准确率, 鲁棒性, 数据效率 | NA |
| 7133 | 2026-06-09 |
Natural-language-processing and safety-engineering-based fault identification technique for electrochemical ESSs
2026-Jun-01, Innovation (Cambridge (Mass.))
DOI:10.1016/j.xinn.2026.101277
PMID:42254964
|
研究论文 | 提出一种结合自然语言处理、深度学习和安全工程的电化学储能系统故障诊断框架,用于识别和分析ESS故障 | 首次将自然语言处理与安全工程方法(Bow-Tie和故障模式分析)相结合,利用大语言模型生成合成故障案例以增强数据多样性,并引入自注意力增强卷积神经网络实现高精度分类 | 未提及具体限制 | 开发一种能够实时监测、智能诊断和主动管理电化学储能系统故障的综合方法 | 电化学储能系统的故障日志和非结构化报告 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 自然语言处理, 深度学习, 安全工程 | CNN | 文本 | 全球ESS故障日志,经大语言模型增强以平衡各类别数据,具体样本量未提及 | NA | 自注意力增强CNN | 准确率, F1分数 | NA |
| 7134 | 2026-06-09 |
Pediatric Risk Mapping From Co-Exposure to Extreme Temperatures and Air Pollutants
2026-Jun, GeoHealth
IF:4.3Q1
DOI:10.1029/2025GH001743
PMID:42255323
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研究论文 | 通过无监督机器学习和深度学习方法,在连续美国范围内构建儿科脆弱性指数,分析极端温度与空气污染物联合暴露的风险区域 | 首次在人口普查区尺度上整合五种降维方法(包括无监督学习和深度学习)构建儿科脆弱性指数,并联合分析极端温度与空气污染物双重暴露的空间分布 | 未说明具体局限性 | 识别儿童因极端温度与空气污染物联合暴露导致不良健康结果的高风险区域 | 连续美国范围内的人口普查区 | 机器学习 | 儿科疾病(呼吸系统疾病、热相关疾病、发育障碍) | NA | PCA(主成分分析) | 环境暴露数据(极端温度、PM₂.₅、黑碳)及脆弱性因素数据 | 2012-2024年极端温度数据及2010-2020年PM和黑碳暴露数据 | NA | PCA(主成分分析) | NA | NA |
| 7135 | 2026-06-09 |
Counterfeit Citri Reticulatae Pericarpium Identification: Multi-Class Detection Using Vis/NIR Spectroscopy and Residual Neural Networks
2026-Jun, Food science & nutrition
IF:3.5Q2
DOI:10.1002/fsn3.71975
PMID:42255696
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合可见/近红外光谱与深度学习的模型,用于快速无损识别正宗陈皮(CRP)及其四种假冒品 | 首次将WGAN-GP数据增强与Inception-ResNet模型结合于陈皮光谱分类,提升了模型泛化能力和分类鲁棒性 | 未提及具体限制 | 开发一种快速无损的假冒陈皮多类检测模型 | 正宗陈皮及四种类型假冒陈皮样本 | 机器视觉, 机器学习 | 不适用 | 可见/近红外光谱 | 残差神经网络 | 光谱数据 | 正宗陈皮和四种假冒陈皮样本 | NA | Inception-ResNet | 准确率 | NA |
| 7136 | 2026-06-09 |
Channel and Spatial Parallel Attention for ECG-Based Prediction of Concealed Accessory Pathways and Atrioventricular Nodal Reentry Tachycardia
2026-Jun, Journal of arrhythmia
IF:2.2Q2
DOI:10.1002/joa3.70373
PMID:42256115
|
研究论文 | 提出CSPANet深度学习架构,通过通道和空间并行注意力机制增强心电图特征提取,用于区分隐匿性旁路和房室结折返性心动过速 | 整合通道和空间并行注意力模块,通过平行处理通道注意力和空间注意力机制增强心电图特征提取,实现两种疾病的高精度鉴别 | 未明确说明 | 利用深度学习从窦性心律心电图中区分隐匿性旁路和房室结折返性心动过速,提供临床诊断工具 | 隐匿性旁路和房室结折返性心动过速患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图分析 | CNN(ResNet50, CSPANet) | 心电图信号 | 未明确说明样本数量 | PyTorch | CSPANet, ResNet50, ResNet20 | 准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率 | 未明确说明 |
| 7137 | 2026-06-09 |
Passive Acoustic Monitoring and Deep Learning Reveal a Lag From Rainfall to Gibbon Song Across a Mosaic Forest Landscape
2026-Jun, Ecology and evolution
IF:2.3Q2
DOI:10.1002/ece3.73717
PMID:42256124
|
research paper | 利用被动声学监测和深度学习技术,揭示了雨林景观中降雨与长臂猿鸣叫之间的滞后关系 | 首次在大空间和时间尺度上,利用预训练的深度学习检测器分析三种森林类型中白须长臂猿的鸣叫活动,并发现了降雨事件后约51-52天的鸣叫峰值,表明鸣叫活动反映了对季节性降雨的滞后物候响应 | 研究仅在一个区域进行,可能无法推广到其他地理区域;未考虑人为干扰和气候变化对鸣叫行为的直接影响;深度学习检测器可能存在假阳性或假阴性误差 | 利用被动声学监测和深度学习技术,研究不同森林类型中濒危白须长臂猿的鸣叫行为及其与季节性降雨的关系 | 濒危物种——婆罗洲白须长臂猿的鸣叫活动 | machine learning | NA | 被动声学监测 | 深度学习检测器 | 音频数据 | 8个自主录音单元,18个月收集23,244小时音频数据,识别出83,956次大叫声 | NA | 预训练深度学习检测器 | NA | NA |
| 7138 | 2026-06-09 |
Airway segmentation on CT - A systematic review of machine learning tools
2026-Jun, European journal of radiology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.ejro.2026.100764
PMID:42256489
|
综述 | 全面评估机器学习方法在CT图像中全自动气道分割的性能与局限性 | 系统性地分析了气道分割中拓扑指标(分支检出率、树长检出率)与体素精度指标的差异,并评估了深度学习相对于传统机器学习的优势 | 纳入研究的MAIC-10质量评分中等(6-8/10),在安全性/隐私性、可解释性和透明度方面报告不足;外部验证数据集有限(15项中有9项使用EXACT'09测试集) | 评价机器学习方法在胸部CT成像中实现全自动气道分割的效能与临床转化潜力 | 32项发表于2010-2025年的全自动机器学习气道分割研究(其中28项使用深度学习) | 计算机视觉,数字病理学 | 呼吸系统疾病 | CT成像 | 深度学习 | 影像 | 32项研究 | NA | NA | Dice相似系数,分支检出率,树长检出率 | NA |
| 7139 | 2026-06-09 |
The implicit regularizing effect of stochastic resetting in deep learning analysis of anomalous diffusion
2026-Jun-01, Chaos (Woodbury, N.Y.)
DOI:10.1063/5.0304564
PMID:42257593
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研究论文 | 研究了随机重置技术在异常扩散轨迹深度学习解码中的隐式正则化效应 | 首次将随机重置技术应用于异常扩散轨迹解码任务,并揭示了其正则化机制;引入随时间变化的动态重置策略,超越固定概率效果 | 未说明具体限制 | 探索随机重置能否提升异常扩散轨迹的解码性能 | 异常扩散轨迹数据 | 机器学习 | NA | NA | 神经网络 | 轨迹数据 | NA | NA | NA | 验证损失 | NA |
| 7140 | 2026-06-09 |
Fewest-Switches Surface Hopping with Combined Deep Learning Potential and Long Short-Term Memory Network Propagator for Simulating Realistic Photochemical Processes
2026-May-28, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.6c00170
PMID:42207866
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研究论文 | 结合深度学习势和长短期记忆网络传播器的最少跳跃面跳跃方法用于模拟真实光化学过程 | 重新设计了LSTM的输入特征和训练流程以有效表示高维核自由度,并将等变神经网络与LSTM整合构建基态和激发态的绝热势能面 | 仅使用10条参考轨迹训练LSTM网络,可能对复杂系统泛化能力有限 | 开发扩展的LSTM-FSSH框架以模拟真实光化学反应 | CHNH分子和偶氮苯的光异构化过程 | 机器学习 | NA | LSTM-FSSH动力学模拟 | 长短期记忆网络(LSTM) | 分子动力学轨迹数据 | 10条参考轨迹用于训练 | PyTorch | LSTM, 等变神经网络 | 激发态寿命, 产物产率 | NA |