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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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701 | 2025-09-27 |
Development of a Deep Learning Model for the Volumetric Assessment of Osteonecrosis of the Femoral Head on Three-Dimensional Magnetic Resonance Imaging
2025-Sep, The Journal of arthroplasty
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.arth.2025.05.126
PMID:40484054
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研究论文 | 开发基于深度学习的模型,用于自动分割MRI图像中的股骨头坏死病灶并按照Steinberg分类进行分级 | 首次使用Dynamic U-Net深度学习系统实现股骨头坏死病灶的自动体积评估和Steinberg分级 | 样本量较小(仅63个髋关节),且仅包含未发生塌陷的病例 | 开发自动化工具辅助临床医生进行股骨头坏死的体积评估 | 股骨头坏死患者的MRI图像和坏死病灶 | 医学影像分析 | 股骨头坏死 | 三维磁共振成像(spoiled gradient-echo序列) | Dynamic U-Net(5层结构) | 三维医学影像 | 63个髋关节(22个A级,23个B级,18个C级) |
702 | 2025-09-27 |
The MSA Atrophy Index (MSA-AI): An Imaging Marker for Diagnosis and Clinical Progression in Multiple System Atrophy
2025-Sep, Annals of clinical and translational neurology
IF:4.4Q1
DOI:10.1002/acn3.70106
PMID:40660627
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研究论文 | 本研究提出了一种新型复合体积测量指标MSA萎缩指数(MSA-AI),用于多系统萎缩症的诊断和疾病进展监测 | 首次开发基于深度学习分割的复合体积指标MSA-AI,能够有效区分MSA与相关突触核蛋白病并预测疾病进展 | 需要更大规模的独立队列进行验证 | 开发多系统萎缩症的可靠影像学生物标志物 | 多系统萎缩症患者及相关神经退行性疾病患者 | 医学影像分析 | 多系统萎缩症 | 3T MRI、深度学习分割、生物流体分析 | 深度学习 | 医学影像 | 纵向研究17例患者,横断面研究包括MSA(26例)、健康对照(23例)、纯自主神经衰竭(23例)、帕金森病(56例)和路易体痴呆(8例) |
703 | 2025-09-27 |
Combined application of deep learning and conventional computer vision for kidney ultrasound image classification in chronic kidney disease: preliminary study
2025-Sep, Ultrasonography (Seoul, Korea)
DOI:10.14366/usg.25074
PMID:40755093
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研究论文 | 本研究评估深度学习与传统计算机视觉技术结合对慢性肾脏病肾脏超声图像进行分类的可行性 | 首次将深度学习模型与基于轮廓图的自动化肾实质测量特征相结合用于CKD分类 | 初步概念验证研究,样本量有限(258个肾脏),仅使用右肾矢状面图像 | 开发结合人工智能与传统指标的慢性肾脏病无创辅助诊断方法 | 慢性肾脏病患者的肾脏超声图像 | 计算机视觉 | 慢性肾脏病 | 超声成像、深度学习、传统计算机视觉特征提取 | CNN | 图像 | 258个肾脏(124个正常,134个CKD) |
704 | 2025-09-10 |
Correction to: Deep Learning in High-Resolution Anoscopy: Assessing the Impact of Staining and Therapeutic Manipulation on Automated Detection of Anal Cancer Precursors
2025-Sep-01, Clinical and translational gastroenterology
IF:3.0Q2
DOI:10.14309/ctg.0000000000000894
PMID:40920629
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
705 | 2025-09-27 |
Artificial Intelligence in Cardiovascular Health: Insights into Post-COVID Public Health Challenges
2025-Sep, High blood pressure & cardiovascular prevention : the official journal of the Italian Society of Hypertension
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s40292-025-00738-5
PMID:40956375
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综述 | 探讨人工智能在应对后疫情时代心血管健康挑战中的应用与前景 | 首次系统阐述AI技术如何针对性解决COVID-19相关心血管并发症的公共卫生管理问题 | 未涉及具体临床验证数据与算法实施细节 | 分析AI在心血管医学和公共卫生领域应对后疫情挑战的作用 | 心血管疾病患者与后COVID人群 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习和深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像(超声心动图/CT/MRI)与可穿戴设备数据 | NA |
706 | 2025-09-27 |
Toward Better Generalization Using Synthetic Data: A Domain Adaptation Framework for T2 Mapping via Multiple Overlapping-Echo Acquisition
2025-09, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2023.3335212
PMID:38015692
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研究论文 | 提出基于域自适应框架的T2 mapping方法,通过多重叠回波采集技术提升合成数据在真实场景中的泛化性能 | 首次从域自适应角度解决合成数据与真实MRI数据之间的分布差异问题,无需真实标签训练即可实现准确映射 | 未明确说明方法在极端复杂成像条件下的性能表现 | 提升定量磁共振成像中合成数据在真实场景的泛化能力 | 组织横向弛豫时间(T2)的快速定量映射 | 医学影像分析 | NA | 多重叠回波分离成像(MOLED)、基于Bloch方程的模拟器 | 深度学习网络 | 磁共振图像 | NA |
707 | 2025-09-27 |
Towards MRI-Only Mandibular Resection Planning: CT-like Bone Segmentation from Routine T1 MRI Images Using Deep Learning
2025-Sep, Craniomaxillofacial trauma & reconstruction
IF:0.8Q4
DOI:10.3390/cmtr18030040
PMID:40989761
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研究论文 | 提出基于深度学习的MRI图像骨分割方法,实现仅用MRI进行下颌骨切除手术规划 | 首次实现从常规T1加权MRI图像直接生成CT级别的骨分割模型,替代传统CT-MRI融合方案 | 样本量有限(100例),需进一步验证临床适用性 | 开发仅依赖MRI的头颈肿瘤虚拟手术规划技术 | 下颌骨、颅骨及下牙槽神经的骨组织结构 | 数字病理 | 头颈肿瘤 | 深度学习 | 深度神经网络 | 医学影像(MRI/CT) | 100例患者的配对CT和MRI扫描数据(80例训练/20例测试) |
708 | 2025-09-27 |
Profiling antigen-binding affinity of B cell repertoires in tumors by deep learning predicts immune-checkpoint inhibitor treatment outcomes
2025-Sep, Nature cancer
IF:23.5Q1
DOI:10.1038/s43018-025-01001-5
PMID:40579590
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研究论文 | 开发深度学习模型Cmai预测抗体抗原结合亲和力,并基于此构建预测免疫检查点抑制剂治疗效果的生物标志物 | 首次将对比学习模型应用于高通量BCR数据分析,建立了抗体抗原结合亲和力的预测方法 | 未明确说明模型验证的样本规模和外部验证结果 | 预测免疫检查点抑制剂治疗效果和免疫相关不良事件风险 | B细胞受体(BCR) repertoire和肿瘤抗原 | 机器学习 | 肿瘤 | 深度学习、高通量测序 | 对比学习模型(Cmai) | BCR序列数据 | NA |
709 | 2025-09-27 |
Artificial Intelligence-Driven Image and Data Analytics in Anesthesia
2025-Sep, Anesthesiology clinics
DOI:10.1016/j.anclin.2025.07.001
PMID:40998491
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综述 | 探讨人工智能在麻醉医学图像与数据分析中的应用及挑战 | 系统阐述AI技术如何通过深度学习等方法提升麻醉领域的超声引导区域阻滞操作和临床培训 | 存在临床验证不足、模型泛化能力有限及监管问题 | 推动AI在麻醉医学中的标准化应用以提升患者安全 | 麻醉临床实践中的医学图像与多模态数据 | 医学人工智能 | NA | 深度学习、卷积神经网络、支持向量机 | CNN、SVM | 医学图像、临床数据 | NA |
710 | 2025-09-27 |
Enhancing tuberculosis diagnosis: A deep learning-based framework for accurate detection and quantification of TB bacilli in microscopic images
2025-Sep, Tuberkuloz ve toraks
DOI:10.5578/tt.2025031113
PMID:41002059
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的计算机辅助系统,用于显微镜图像中结核杆菌的自动检测和定量分析 | 结合迁移学习的定制化Inception V3模型与图像分割技术,实现自动视野识别和结核杆菌精确定量 | NA | 开发高精度的结核病自动诊断系统,提升筛查效率 | 齐尔-尼尔森染色痰涂片显微镜图像中的结核杆菌 | 数字病理 | 结核病 | 深度学习、图像分割、迁移学习 | Inception V3 | 显微镜图像 | NA |
711 | 2025-09-27 |
SageTCR: a structure-based model integrating residue- and atom-level representations for enhanced TCR-pMHC binding prediction
2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf496
PMID:40984702
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研究论文 | 提出一种基于结构的双层次图神经网络模型SageTCR,用于提升TCR-pMHC结合预测的准确性 | 整合残基级和原子级表征的双层次GNN框架,通过注意力机制融合双模态表示,并采用数据增强策略保持TCR-pMHC对角线结合模式特征 | 实验结构数据不足的问题通过数据增强策略缓解,但未明确说明原始数据规模限制 | 提升TCR-pMHC结合预测精度以促进TCR相关疗法发展 | T细胞受体与肽-MHC复合物的结构相互作用 | 生物信息学 | 免疫相关疾病 | 图神经网络(GNN)、预训练语言模型、注意力机制 | 双层次GNN | 结构数据(残基级和原子级表征) | 未明确说明具体样本数量,采用数据增强策略扩充训练集 |
712 | 2025-09-27 |
Ten years later: how is AI impacting retina care today?
2025-Aug-27, Current opinion in ophthalmology
IF:3.0Q1
DOI:10.1097/ICU.0000000000001167
PMID:40862502
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综述 | 回顾人工智能在糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性诊疗中的最新临床应用进展 | 重点介绍FDA批准的首个自主AI筛查系统及其后续发展,以及家庭OCT平台实现的远程视网膜疾病管理 | 仍需持续验证、结果导向指标和改进工作流程整合 | 评估人工智能在视网膜疾病护理领域十年来的实际影响和发展趋势 | 糖尿病视网膜病变(DR)和年龄相关性黄斑变性(AMD)患者 | 数字病理 | 视网膜疾病 | 深度学习(DL)、光学相干断层扫描(OCT)图像自动分析 | 深度学习模型 | 医学影像 | NA |
713 | 2025-09-27 |
A Deep Learning Tool for Hip Minimum Joint Space Width Calculation on Antero-posterior Pelvis Radiographs
2025-Aug-21, The Journal of arthroplasty
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.arth.2025.08.023
PMID:40848813
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研究论文 | 开发了一种用于在骨盆前后位X光片上自动计算髋关节最小关节间隙宽度的深度学习工具 | 首次提出端到端的深度学习算法,结合分割模型和计算机视觉算法实现髋关节mJSW的自动化测量 | 分割模型在测试集上的平均Dice分数为0.71,表明分割精度仍有提升空间 | 开发自动化算法测量髋关节最小关节间隙宽度,用于骨关节炎进展评估 | 骨盆前后位X光片中的髋关节结构 | 医学影像分析 | 骨关节炎 | 深度学习分割模型、计算机视觉算法 | 深度学习分割模型 | X光影像 | 300张训练验证标注图像、375张独立测量图像、75张外部验证图像 |
714 | 2025-09-27 |
A Deep Learning Framework for Using Search Engine Data to Predict Influenza-Like Illness and Distinguish Epidemic and Nonepidemic Seasons: Multifeature Time Series Analysis
2025-Aug-11, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/71786
PMID:40789146
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研究论文 | 提出基于百度搜索数据和流感样病例百分比(ILI%)的深度学习框架,用于预测流感疫情并区分流行季与非流行季 | 首次将卷积长短期记忆网络(CLSTM)应用于流感预测,并创新性地区分流行季与非流行季进行分析 | 研究仅基于中国数据,模型在其他地区的适用性有待验证 | 开发能够准确预测流感疫情并区分不同流行状态的预测模型 | 流感样病例百分比(ILI%)和百度搜索指数数据 | 自然语言处理 | 流感 | 深度学习、时间序列分析 | CLSTM(卷积长短期记忆网络) | 时间序列数据 | 2013-2024年中国国家法定传染病报告系统的周度ILI%数据 |
715 | 2025-09-27 |
Spatio-temporal learning from molecular dynamics simulations for protein-ligand binding affinity prediction
2025-Aug-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf429
PMID:40828893
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研究论文 | 开发了MDbind数据集和新型神经网络,利用分子动力学模拟预测蛋白质-配体结合亲和力 | 首次将分子动力学模拟作为数据增强手段,创建包含63000个模拟轨迹的数据集,并开发能学习时空特征的神经网络 | 训练数据可用性有限,模型对蛋白质-配体相互作用的学习能力仍需提升 | 提高蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性和泛化能力 | 蛋白质-配体复合物及其结合亲和力 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟、深度学习 | 神经网络 | 分子动力学模拟轨迹、3D结构数据 | 63000个蛋白质-配体相互作用的模拟轨迹 |
716 | 2025-09-27 |
Improved Spiral Projection MR Fingerprinting via Memory-Efficient Synergic Optimization of 3D Spiral Trajectory, Image Reconstruction and Parameter Estimation (SOTIP)
2025-08, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3559467
PMID:40208770
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研究论文 | 提出一种改进3D螺旋投影磁共振指纹成像的协同优化框架,通过联合优化图像重建、参数估计和采样轨迹提升扫描效率 | 开发了计算高效模型驱动的深度学习图像重建框架,首次实现3D螺旋轨迹旋转角度的数据驱动优化与图像重建网络的联合训练 | NA | 提升高分辨率3D螺旋轨迹磁共振指纹成像的扫描效率和计算性能 | 健康受试者和患者的模拟与体内磁共振指纹数据 | 医学影像分析 | NA | 磁共振指纹成像(MRF)、模型驱动深度学习(MBDL) | 深度学习网络、局部低秩(LLR)迭代重建 | 磁共振影像数据 | 包含健康受试者和患者的模拟与体内MRF数据(具体样本量未明确说明) |
717 | 2025-09-27 |
Vertex Correspondence and Self-Intersection Reduction in Cortical Surface Reconstruction
2025-08, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3562443
PMID:40249681
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研究论文 | 提出Vox2Cortex with Correspondence (V2CC)方法,通过改进损失函数优化皮层表面重建中的顶点对应关系并减少自相交 | 首次将顶点对应关系优化作为深度学习皮层表面重建的核心目标,提出L1损失替代传统Chamfer损失,并创新性地设计Self-Proximity损失解决主要自相交问题 | 未明确说明方法在不同人群或病理条件下的泛化能力 | 优化皮层表面重建中的顶点对应关系并减少网格自相交,以支持直接的组间比较和基于图谱的分区 | 大脑皮层表面网格 | 医学影像分析 | 神经科学相关疾病 | 深度学习,皮层表面重建 | Vox2Cortex扩展模型 | 脑部MRI影像数据 | NA |
718 | 2025-09-27 |
Uncertainty Quantification and Quality Control for Heatmap-Based Landmark Detection Models
2025-08, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3564267
PMID:40279223
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研究论文 | 提出一种面向热力图解剖标志点检测模型的端到端不确定性量化方法,提升临床应用的可靠性和可控性 | 结合Dempster-Shafer理论和主观逻辑理论,通过单次前向传播实现概率分配和不确定性量化,并引入证据图和不确定性图的交叉注意力机制 | 主要针对热力图基础的标志点检测模型,未涉及其他类型检测架构的适用性验证 | 提升医学影像中解剖标志点检测模型的不确定性量化能力和质量控制 | 基于热力图的解剖标志点检测深度学习模型 | 医学影像分析 | NA | 深度学习、不确定性量化、主观逻辑理论 | 基于热力图的标志点检测模型 | 医学影像数据 | 涉及多中心数据和新型数据的实验验证(具体数量未明确说明) |
719 | 2025-09-27 |
Few-Shot Learning for Annotation-Efficient Nucleus Instance Segmentation
2025-08, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3564458
PMID:40279227
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研究论文 | 提出一种基于元学习的少样本学习框架,用于解决组织病理学图像中标注高效的细胞核实例分割问题 | 将少样本学习范式引入细胞核分割领域,提出广义少样本实例分割(GFSIS)概念和结构引导机制(SGFSIS) | NA | 开发标注高效的细胞核实例分割方法,减少对专家标注的依赖 | 组织病理学图像中的细胞核 | 数字病理学 | NA | 少样本学习、元学习 | SGFSIS(结构引导的广义少样本实例分割框架) | 组织病理学图像 | 多个公开数据集(具体数量未明确说明),仅需约10%的标注量 |
720 | 2025-09-27 |
Deep Rib Fracture Instance Segmentation and Classification From CT on the RibFrac Challenge
2025-08, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3565514
PMID:40305244
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研究论文 | 介绍RibFrac挑战赛及其基准数据集,用于CT图像中肋骨骨折的实例分割和分类 | 提供了包含5,000多个肋骨骨折实例的大规模标注数据集,并建立了首个针对肋骨骨折检测和分类的标准化评估基准 | 当前肋骨骨折分类方案的临床适用性仍不足 | 开发AI辅助的肋骨骨折诊断系统 | 660例CT扫描中的肋骨骨折 | 计算机视觉 | 胸部创伤 | CT扫描 | 深度学习实例分割模型 | 医学影像(CT图像) | 660例CT扫描,包含5,000多个肋骨骨折实例 |