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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7861 | 2025-11-22 |
Applications of Deep Learning Techniques in Healthcare Systems: A Review
2024-Nov, Journal of clinical practice and research
DOI:10.14744/cpr.2024.25381
PMID:41257169
|
综述 | 本文综述了深度学习技术在医疗保健系统中的应用研究 | 系统梳理了卷积神经网络、堆叠自编码器和循环神经网络等主流深度学习方法在医疗领域的应用现状 | 未涉及具体实验验证和性能对比分析 | 探讨深度学习技术在医疗保健领域的应用前景 | 医疗图像分析、药物研发和远程患者监测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, SAE, RNN | 图像, 时间序列数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 堆叠自编码器, 循环神经网络 | NA | NA |
| 7862 | 2025-11-22 |
Quantization of extraoral free flap monitoring for venous congestion with deep learning integrated iOS applications on smartphones
2023-11-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000000626
PMID:37462988
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7863 | 2025-11-21 |
Gene expression and protein abundance: Just how associated are these molecular traits?
2026 Jan-Feb, Biotechnology advances
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.biotechadv.2025.108720
PMID:41038299
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综述 | 本文系统回顾了基因表达与蛋白质丰度关联性的研究方法、影响因素及在生物技术中的应用前景 | 整合了单细胞分析最新进展,系统比较不同实验环境下分子特征关联性研究方法 | 主要依赖相关性分析方法,受限于蛋白质定量技术发展滞后 | 探讨基因表达与蛋白质丰度的关联程度及其在生物技术中的应用潜力 | 转录组学与蛋白质组学数据关联性研究 | 生物信息学 | NA | 转录组学, 蛋白质组学, 单细胞分析 | NA | 基因表达数据, 蛋白质丰度数据 | NA | NA | NA | 相关性指标 | NA |
| 7864 | 2025-11-21 |
Enhanced CT image classification for kidney stones using pruned ConvNeXt and two-tier optimization
2025-Dec, Acta clinica Belgica
IF:1.1Q2
DOI:10.1080/17843286.2025.2586626
PMID:41217965
|
研究论文 | 提出一种用于肾脏结石CT图像分类的两层优化深度学习模型 | 结合动态通道剪枝的改进ConvNeXt架构和河豚优化算法的特征选择方法 | NA | 提高肾脏结石在CT图像中的检测准确率和效率 | 肾脏CT图像 | 计算机视觉 | 肾脏结石 | CT成像 | CNN, LightGBM | 医学图像 | NA | NA | ConvNeXt | 准确率 | NA |
| 7865 | 2025-11-21 |
A comparative deep learning methodology for plant insect image classification: Assessment of CNN architectures and augmentation techniques
2025-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103680
PMID:41246037
|
研究论文 | 提出一种用于植物昆虫图像分类的深度学习方法,评估不同CNN架构和数据增强技术 | 在小型野外采集数据集上系统比较了四种CNN架构、六种单因素数据增强技术和三种优化器的组合效果 | 研究基于有限的小型数据集,未在大规模数据集上验证方法的普适性 | 开发适用于数据稀缺场景的鲁棒昆虫识别方法,为农业决策提供支持 | 植物昆虫图像 | 计算机视觉 | NA | 图像分类 | CNN | 图像 | BAU-Insectv2数据集中的植物昆虫图像 | NA | ResNet101V2, EfficientNet-B1, InceptionV3, InceptionResNetV1 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 7866 | 2025-11-21 |
Design of Carbon Nanotube Inhibitors for Main Proteinase of SARS-CoV-2: A Combined Deep Learning and Molecular Dynamics Simulation Study
2025-Nov-20, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.5c05780
PMID:41212638
|
研究论文 | 本研究结合深度学习和分子动力学模拟评估碳纳米管与SARS-CoV-2主蛋白酶的结合性能 | 首次系统评估深度学习在纳米结构-蛋白质对接中的性能,并揭示DL生成构象为局部能量最小值的亚稳态结构 | 深度学习模型未能完全处理结合口袋附近柔性环的结构变化 | 开发SARS-CoV-2主蛋白酶的碳纳米管抑制剂 | 碳纳米管与SARS-CoV-2主蛋白酶(Mpro) | 机器学习 | COVID-19 | 分子动力学模拟, 分子对接 | 深度学习模型 | 分子结构数据 | NA | NA | DeepRMSD + Vina | 结构一致性, 能量势垒分析 | NA |
| 7867 | 2025-11-21 |
Low-count whole-body PET denoising with deep learning in a multicenter, multi-tracer and externally validated study
2025-Nov-20, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07672-7
PMID:41261209
|
研究论文 | 通过深度学习算法在多中心、多示踪剂研究中实现低计数全身PET图像去噪并保持诊断准确性 | 首个在欧洲临床环境中针对多种示踪剂和未见过的扫描仪技术进行盲法评估的PET去噪算法研究 | 仅在欧洲三家医院进行验证,未包含更多地区和扫描仪型号 | 验证深度学习去噪算法在低计数PET扫描中的临床实用性和泛化能力 | 65个来自GE和西门子系统的PET扫描,使用[¹⁸F]FDG、[¹⁸F]PSMA、[⁶⁸Ga]PSMA和[⁶⁸Ga]DOTATATE四种示踪剂 | 医学影像分析 | 肿瘤疾病 | PET成像,深度学习去噪 | 深度学习 | PET医学影像 | 65个扫描,243个病灶 | NA | NUCLARITY | RMSE, PSNR, SSIM, SUVmean, SUVmax, MTV, 敏感性, 特异性, 一致性相关系数 | NA |
| 7868 | 2025-11-21 |
Deep learning model for automated detection of Helicobacter pylori and intestinal metaplasia on gastric biopsy digital whole slide images
2025-Nov-19, American journal of clinical pathology
IF:2.3Q2
DOI:10.1093/ajcp/aqaf110
PMID:40996022
|
研究论文 | 开发用于胃活检数字全切片图像中幽门螺杆菌和肠上皮化生自动检测的深度学习模型 | 采用两阶段模型(Vision Transformer与图注意力网络结合),并考虑背景组织病理学特征,更贴近真实临床诊断场景 | 样本量相对有限(180个全切片图像),仅基于单一医疗中心的H&E染色图像 | 开发自动化工具用于胃活检标本中幽门螺杆菌微生物和肠上皮化生的检测 | 胃活检组织标本的数字化全切片图像 | 数字病理学 | 胃部疾病 | H&E染色,全切片图像数字化 | Vision Transformer, Graph Attention Network | 图像 | 180个胃活检H&E全切片图像(776,636个图像块) | NA | Vision Transformer, Graph Attention Network | 精确度, F1分数, 微平均F1分数, 宏平均F1分数 | NA |
| 7869 | 2025-11-21 |
Frequency-Aware B-Line and Pleural Line Analysis in Lung Ultrasound Videos
2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3634433
PMID:41259172
|
研究论文 | 提出一种集成小波增强和时序注意力建模的肺超声视频分析框架,用于准确识别B线和胸膜线 | 引入离散小波变换的双组分频率特征增强方法和自适应注意力模块,有效抑制噪声并建模长程时序依赖 | 肺超声视频数据标注有限,模型在多诊断特征开发方面存在数据限制 | 开发自动分析肺超声视频中B线和胸膜线的深度学习框架 | 肺超声视频中的B线和胸膜线 | 计算机视觉 | 肺间质疾病 | 肺超声 | 深度学习 | 视频 | 2,149个超声视频(193,410帧),外加Covid-BLUES公共数据集 | PyTorch | 时序注意力模型 | AUC, ACC | NA |
| 7870 | 2025-11-21 |
Cardiac Arrhythmia Classification From Lead I ECG Recorded in a Free-Living Environment
2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3634307
PMID:41259171
|
研究论文 | 提出基于深度学习的框架CARE-I,使用单导联心电图在自由生活环境中进行心律失常分类 | 开发了新的数据相似性评估指标以增强迁移学习和外部数据集验证,并测试了在真实噪声环境下的鲁棒性 | 仅使用单导联心电图数据,可能无法捕捉某些需要多导联的心律失常特征 | 开发能够在自由生活环境中准确检测心律失常的AI模型 | 心律失常患者的心电图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图记录 | 深度学习 | 心电图信号 | 超过60,000份心电图来自PhysioNet Challenge 2021数据集 | NA | NA | AUC, 敏感度, 特异度 | NA |
| 7871 | 2025-11-21 |
Explainable End-to-End Seizure Prediction via Stationary Wavelet Transform-Driven Dynamic Multiscale Fuzzy Clustering
2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3633739
PMID:41259173
|
研究论文 | 提出一种基于平稳小波变换的动态多尺度模糊聚类框架,用于可解释的癫痫发作预测 | 结合平稳小波变换与几何注意力机制,开发黎曼流形模糊聚类算法,并采用对比学习和混合监督/自监督策略增强模型鲁棒性 | 未明确说明模型在跨数据集泛化能力及计算复杂度方面的具体限制 | 解决癫痫发作预测中存在的个体差异性和时空耦合复杂性难题,提升特征判别性和模型可解释性 | 癫痫患者的脑电图信号 | 生物医学信号处理 | 癫痫 | 平稳小波变换,脑电图分析 | CNN,模糊聚类 | 脑电图信号 | NA | PyTorch,TensorFlow | 三层卷积网络,多尺度卷积核 | FPR,预测性能指标 | NA |
| 7872 | 2025-11-21 |
Interpretable End to End Epileptic Seizure Detection via Linear and Nonlinear Filtering Networks
2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3633726
PMID:41259168
|
研究论文 | 提出一种结合线性和非线性滤波网络的可解释癫痫发作检测对比学习框架 | 首次通过双分支解耦网络分离EEG信号的线性和非线性成分,并采用混合监督与自监督对比学习策略 | 未提及模型在不同癫痫亚型间的泛化能力及计算效率分析 | 开发可解释的端到端癫痫发作检测方法 | 头皮和颅内脑电图数据中的六种癫痫发作类型与非发作状态 | 医疗人工智能 | 癫痫 | 脑电图分析 | CNN, 对比学习 | 脑电图信号 | NA | PyTorch | 三层卷积架构,双分支解耦网络,多尺度卷积模块 | 准确率 | NA |
| 7873 | 2025-11-21 |
Deep domain adaptation eliminates costly data required for task-agnostic wearable robotic control
2025-Nov-19, Science robotics
IF:26.1Q1
DOI:10.1126/scirobotics.ads8652
PMID:41259448
|
研究论文 | 提出一种深度域适应框架,利用生物力学模型模拟传感器数据解决可穿戴机器人控制中的数据稀缺问题 | 通过构建中间域将易获取数据转换为数据受限域,无需昂贵设备特定标注数据 | 模型误差仍比使用完整设备特定数据集的最佳情况高11-44% | 开发可实时部署的深度学习模型,用于任务无关的可穿戴机器人控制 | 髋膝关节力矩估计和可穿戴外骨骼控制 | 机器学习 | NA | 深度域适应 | 深度神经网络 | 生物力学传感器数据,模拟传感器数据 | 8名外骨骼使用者 | NA | 深度域适应网络 | 力矩估计误差(Nm/kg),代谢成本降低百分比 | NA |
| 7874 | 2025-11-21 |
Real-World Prospective Validation and Economic Evaluation of Deep Learning-Based Diabetic Retinopathy Detection From Fundus Photographs: A Systematic Review and Meta-analysis
2025-Nov-19, Diabetes care
IF:14.8Q1
DOI:10.2337/dc25-1493
PMID:41259706
|
系统综述与荟萃分析 | 通过系统综述和荟萃分析评估深度学习糖尿病视网膜病变检测系统在真实世界前瞻性验证中的表现和经济性 | 首次对深度学习糖尿病视网膜病变检测系统在真实世界前瞻性验证中的表现和经济性证据进行系统综合评估 | 缺乏评估多种糖尿病视网膜病变严重程度或糖尿病黄斑水肿的研究限制了亚组分析能力,低收入国家的研究数据不足 | 评估基于眼底照片的深度学习糖尿病视网膜病变检测系统在不同国家实施的可行性 | 糖尿病视网膜病变检测系统 | 数字病理 | 糖尿病视网膜病变 | 眼底摄影 | 深度学习 | 图像 | 47项研究纳入荟萃分析 | NA | NA | AUROC | NA |
| 7875 | 2025-11-21 |
A rapidly evolving female-controlled lock-and-key mechanism determines Aedes mosquito mating success
2025-Nov-17, Current biology : CB
IF:8.1Q1
DOI:10.1016/j.cub.2025.09.066
PMID:41161314
|
研究论文 | 本研究揭示了雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配的锁钥机制 | 首次发现雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配启动,并揭示这种快速进化的锁钥机制决定交配成功率 | NA | 探究伊蚊交配机制及雌性防止重复交配的生物学基础 | 入侵性埃及伊蚊和白纹伊蚊 | 生物医学 | 蚊媒传染病 | 双色荧光精子系统、行为追踪、深度学习、定量分析 | 深度学习 | 行为视频、图像数据 | NA | NA | NA | 交配成功率统计(86%-96%单次交配率) | NA |
| 7876 | 2025-11-21 |
An intelligent brain tumor detection model using lightweight hybrid twin attentive pyramid convolutional network
2025-Nov-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23813-2
PMID:41249242
|
研究论文 | 提出一种用于脑肿瘤检测的轻量级混合双注意力金字塔卷积网络模型 | 结合双层级注意力模块和混合金字塔卷积块,采用恒星振荡优化器进行超参数调优,并集成Grad-CAM实现检测区域可视化 | NA | 开发高效的脑肿瘤早期检测方法 | 脑部MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI | CNN | 图像 | BT Detection 2020数据集 | Python | ResNet, LHTA-PCNet, TwinL-A, HPC | 准确率 | NA |
| 7877 | 2025-11-21 |
CT-based radiomics and deep learning models for predicting thyroid cartilage invasion and patient prognosis in laryngeal carcinoma
2025-Nov-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23809-y
PMID:41249227
|
研究论文 | 本研究比较了基于CT的影像组学和深度学习模型在预测喉鳞状细胞癌甲状腺软骨侵犯及患者预后方面的性能 | 首次系统比较二维深度学习模型与影像组学模型在预测甲状腺软骨侵犯方面的性能,并构建了结合深度学习特征和临床风险因素的列线图 | 在外部验证队列中未发现模型性能存在显著差异,样本量相对有限 | 预测喉鳞状细胞癌患者的甲状腺软骨侵犯情况并评估预后价值 | 经病理证实的喉鳞状细胞癌患者 | 医学影像分析 | 喉癌 | CT成像 | 深度学习, 影像组学 | CT图像 | 418例来自两个中心的患者(训练队列247例,内部验证110例,外部验证61例) | NA | 2D深度学习模型 | AUC, 疾病无进展生存期 | NA |
| 7878 | 2025-11-21 |
Explainable convolutional neural network architectures for high-performance taxonomic classification of gasteroid macrofungi
2025-Nov-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23974-0
PMID:41249260
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的高性能胃菌类大型真菌分类框架 | 首次将可解释AI技术应用于胃菌类真菌分类,实现了高精度且可解释的深度学习模型 | 仅针对六种胃菌类真菌物种,样本多样性有限 | 开发高精度且可解释的真菌分类方法 | 六种胃菌类大型真菌:Battarrea phalloides, Crucibulum laeve, Cyathus olla, C. striatus, Tulostoma brumale, T. fimbriatum | 计算机视觉 | NA | 图像分析 | CNN | 图像 | 1200张高分辨率图像 | NA | DenseNet121, ResNeXt, RepVGG, ShuffleNetV2 | 准确率, F1分数, AUC, 推理时间, 能效 | NA |
| 7879 | 2025-11-21 |
Enhancing image based classification for crop disease detection using a multiclass SVM approach with kernel comparison
2025-Nov-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23568-w
PMID:41249263
|
研究论文 | 本文提出了一种基于机器学习的作物叶片病害检测框架,通过多类SVM核函数比较提升图像分类性能 | 结合双边滤波和GraphCut分割与基于纹理的特征提取,并在多作物数据集上系统比较多类SVM核函数 | 未与深度学习方法进行直接对比,仅提供了未来比较的基础 | 开发有效的作物病害检测系统以最小化农业损失 | 作物叶片病害(包括黄锈病、红锈病和炭疽病) | 计算机视觉 | 植物病害 | 图像处理,机器学习 | SVM | 图像 | 9,111张经过增强平衡的精选图像 | NA | 多类SVM(线性核、多项式核、RBF核等) | 准确率,精确率,召回率,F1分数 | NA |
| 7880 | 2025-11-21 |
Mitigating distributed denial of service-based cyberattack in federated computing framework using deep reinforcement learning with frilled lizard algorithm
2025-Nov-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23899-8
PMID:41249288
|
研究论文 | 提出一种基于深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法的联邦学习框架DDoS攻击缓解技术 | 结合联邦学习、深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法,提出新型DDoS攻击检测与分类方法 | 联邦学习在网络安全领域的应用仍处于早期阶段,多个关键方面有待探索 | 缓解联邦计算框架中的分布式拒绝服务网络攻击 | 网络攻击流量数据 | 机器学习 | NA | 深度强化学习,优化算法 | D3QN | 网络流量数据 | CICIDIS 2017和ToN-IoT数据集 | NA | Dueling Double Deep Q-Network | 准确率 | NA |