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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8561 | 2025-10-06 |
A deep learning model for predicting the outcome of persistent type 2 endoleaks after endovascular abdominal aortic aneurysm repair
2025-Jun, Acta chirurgica Belgica
IF:0.6Q4
DOI:10.1080/00015458.2022.2129282
PMID:36189479
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研究论文 | 开发深度学习模型预测腹主动脉瘤腔内修复术后持续性2型内漏的临床结局 | 首次将端到端深度学习模型应用于持续性2型内漏的预后预测,并采用可视化技术提升模型可解释性 | 单中心回顾性研究,样本量有限(94例患者),需外部验证确认泛化能力 | 预测腹主动脉瘤腔内修复术后持续性2型内漏的临床结局 | 94例持续性2型内漏患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 计算机断层扫描血管成像 | 深度学习 | 医学影像 | 94例患者,10240张CTA图像 | MATLAB | 端到端深度学习模型 | AUC, 准确率, F1分数 | NA |
| 8562 | 2025-10-06 |
Physically grounded deep learning-enabled gold nanoparticle localization and quantification in photonic resonator absorption microscopy for digital resolution molecular diagnostics
2025-Aug-01, Biosensors & bioelectronics
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.bios.2025.117455
PMID:40233489
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的LOCA-PRAM方法,通过金纳米颗粒实现数字分辨率分子诊断 | 结合光子晶体-金纳米颗粒共振耦合增强信号对比度,无需样品分区或酶扩增即可实现精确分子定量 | NA | 开发数字分辨率分子生物标志物检测技术 | 金纳米颗粒作为分子标签的生物分子 | 数字病理学 | 分子诊断 | 光子谐振吸收显微镜,扫描电子显微镜 | 深度学习 | 显微镜图像 | NA | NA | NA | 准确度,灵敏度,亚像素分辨率,假阳性率,假阴性率,动态范围 | NA |
| 8563 | 2025-10-06 |
Deep learning approaches to surgical video segmentation and object detection: A scoping review
2025-Aug, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110482
PMID:40460561
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综述 | 对2014-2024年间手术视频中解剖结构分割与目标检测的深度学习研究进行范围综述 | 系统评估了深度学习在手术视频分析中的最新进展,特别关注实时推理能力与不同器官分割性能差异 | 仅涵盖三个数据库的研究,未进行质量评估,且主要关注语义分割任务 | 评估深度学习模型在手术视频中解剖结构分割与目标检测的最新技术水平 | 手术视频中的解剖结构(器官、组织等) | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 视频 | 61项已发表研究 | NA | U-Net, DeepLab | Dice系数, 帧率(fps) | NA |
| 8564 | 2025-10-06 |
Radiomics and deep learning characterisation of liver malignancies in CT images - A systematic review
2025-Aug, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110491
PMID:40466239
|
系统综述 | 系统回顾CT影像中基于机器学习的影像组学和深度学习模型在肝脏恶性肿瘤特征分析中的方法、成果和性能表现 | 全面比较了影像组学与深度学习在肝脏恶性肿瘤分析中的最新应用进展,特别关注了两种技术结合的研究趋势 | 数据稀缺性和缺乏标准化协议等挑战仍然存在 | 评估机器学习在肝脏恶性肿瘤CT影像分析中的应用效果 | 肝脏恶性肿瘤的CT影像 | 医学影像分析 | 肝癌 | CT成像 | CNN | CT图像 | 49项研究(17项影像组学研究,24项深度学习研究,8项结合研究) | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 8565 | 2025-10-06 |
Soft-tissue prediction based on 3D photographs for virtual surgery planning of orthognathic surgery
2025-Aug, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110529
PMID:40505289
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的正颌手术术后面部软组织实时预测方法 | 结合可变形模型、主成分分析和前馈神经网络实现多种正颌手术效果的实时软组织预测 | NA | 开发实时预测正颌手术后面部软组织变化的方法 | 接受正颌手术的458名患者 | 计算机视觉 | 颌面畸形 | 3D摄影 | 前馈神经网络 | 3D图像 | 458名患者 | NA | 前馈神经网络 | 表面距离误差 | NA |
| 8566 | 2025-10-06 |
Classifying Three-Wall Intrabony Defects from Intraoral Radiographs Using Deep Learning-Based Convolutional Neural Network Models
2025-Jul, European journal of dentistry
DOI:10.1055/s-0044-1791784
PMID:39572193
|
研究论文 | 本研究使用基于深度学习的卷积神经网络模型,通过口腔内X光片对三壁骨内缺损进行分类 | 首次应用多种CNN模型对牙周三壁骨内缺损进行自动分类,为牙周疾病诊断提供新方法 | 数据集仅包含1,369张X光片,样本量相对有限;某些模型AUC值仅达到可接受阈值 | 开发能够准确区分三壁和非三壁骨内缺损的深度学习模型 | 牙周手术患者的牙槽骨缺损 | 计算机视觉 | 牙周疾病 | 口腔内X光摄影 | CNN | X光图像 | 来自556名患者的1,369张X光片 | NA | InceptionV3,InceptionResNetV2,ResNet50V2,MobileNetV3Large,EfficientNetV2B1,VGG19 | AUC,准确率,精确率,召回率,特异性,阴性预测值,F1分数 | NA |
| 8567 | 2025-10-06 |
Identifying Primary Sites of Spinal Metastases: Expert-Derived Features vs. ResNet50 Model Using Nonenhanced MRI
2025-Jul, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29720
PMID:39868626
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研究论文 | 本研究开发并验证了使用非增强MRI识别脊柱转移瘤原发部位的人工智能模型 | 比较了基于专家特征的模型与深度学习模型在非增强MRI上识别脊柱转移瘤原发部位的性能 | 回顾性研究设计,样本量有限(514例患者) | 开发AI模型提高脊柱转移瘤原发部位的诊断效率 | 514例经病理证实的脊柱转移瘤患者 | 医学影像分析 | 脊柱转移瘤 | 非增强MRI(T1加权、T2加权和脂肪抑制T2序列) | ResNet50 | MRI图像 | 514例患者(开发集360例,测试集154例) | NA | ResNet50 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC | NA |
| 8568 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence Iterative Reconstruction for Dose Reduction in Pediatric Chest CT: A Clinical Assessment via Below 3 Years Patients With Congenital Heart Disease
2025-Jul-01, Journal of thoracic imaging
IF:2.0Q3
DOI:10.1097/RTI.0000000000000827
PMID:40013381
|
研究论文 | 评估基于深度学习的AI迭代重建算法在降低3岁以下先天性心脏病患儿胸部CT辐射剂量中的性能 | 首次在3岁以下先天性心脏病患儿中评估新型AI迭代重建算法对胸部CT的剂量降低效果 | 研究仅针对3岁以下先天性心脏病患者,样本量相对有限(191例) | 评估AI迭代重建算法在儿科胸部CT中的剂量降低潜力 | 3岁以下先天性心脏病患儿 | 医学影像 | 先天性心脏病 | CT血管造影,低剂量CT扫描 | 深度学习重建算法 | 医学CT图像 | 191例3岁以下先天性心脏病患者 | NA | 人工智能力迭代重建(AIIR) | 图像质量评分,肺炎严重程度指数,气道狭窄分级一致性 | NA |
| 8569 | 2025-10-06 |
Assessment of the efficacy and accuracy of cervical cytology screening with the Hologic Genius Digital Diagnostics System
2025-Jul, Cancer cytopathology
IF:2.6Q2
DOI:10.1002/cncy.70022
PMID:40543043
|
研究论文 | 评估Hologic Genius数字诊断系统在宫颈细胞学筛查中的效能和准确性 | 验证基于人工智能的宫颈细胞学筛查系统在临床实践中的集成应用 | 样本量相对有限(890例),需要更大规模研究验证 | 评估数字诊断系统在宫颈癌筛查中的临床应用价值 | 宫颈细胞学样本 | 数字病理 | 宫颈癌 | ThinPrep巴氏涂片检测 | 深度学习算法 | 细胞学图像 | 890例已诊断的ThinPrep巴氏涂片检测样本 | NA | NA | 灵敏度,阴性预测值,95%置信区间 | Hologic Genius数字诊断系统 |
| 8570 | 2025-10-06 |
Uncertainty Quantification and Temperature Scaling Calibration for Protein-RNA Binding Site Prediction
2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00556
PMID:40455481
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合多尺度图卷积网络、卷积神经网络和注意力机制的MGCA方法,用于蛋白质-RNA结合位点预测,并进行了不确定性量化和温度缩放校准研究 | 提出了MGCA模型以更好地捕获局部和全局信息,引入了基于预期校准误差的分箱筛选方法,并应用温度缩放来校准模型不确定性而不改变性能 | NA | 提高蛋白质-RNA结合位点预测的准确性和可靠性,减少模型不确定性 | 蛋白质-RNA结合位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | GCN, CNN, 注意力机制 | 蛋白质序列和结构数据 | NA | NA | 多尺度图卷积网络,卷积神经网络,注意力机制 | 预期校准误差,假阳性率,精确度 | NA |
| 8571 | 2025-10-06 |
Molecular Optimization Based on a Monte Carlo Tree Search and Multiobjective Genetic Algorithm
2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00584
PMID:40456025
|
研究论文 | 提出了一种结合蒙特卡洛树搜索和多目标遗传算法的分子优化方法MNopt | 首次将蒙特卡洛树搜索与NSGA-II算法结合,在无需大量训练数据的情况下实现多目标分子优化 | 未明确说明计算资源消耗和算法运行时间的具体数据 | 解决药物化学中分子设计的优化问题 | 分子结构和分子数据 | 机器学习 | NA | 分子优化算法 | 蒙特卡洛树搜索,遗传算法 | 分子数据 | NA | NA | MNopt | 多目标优化效果,分子结构有效性,分子多样性 | NA |
| 8572 | 2025-10-06 |
Explainable RNA-Small Molecule Binding Affinity Prediction Based on Multiview Enhancement Learning
2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01064
PMID:40461953
|
研究论文 | 提出可解释的多视图增强学习模型EMMPTNet用于预测RNA-小分子结合亲和力 | 基于物理化学和拓扑特性构建多视图多尺度深度学习网络,并提供模型可解释性分析 | NA | 准确预测RNA-小分子结合亲和力以筛选潜在药物 | RNA-小分子化合物 | 机器学习 | NA | RNA-小分子结合亲和力预测 | 深度学习网络 | 物理化学和拓扑特性数据 | NA | NA | EMMPTNet, 多层感知机 | 平均绝对误差, 皮尔逊相关系数 | NA |
| 8573 | 2025-10-06 |
Improving Covalent and Noncovalent Molecule Generation via Reinforcement Learning with Functional Fragments
2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00944
PMID:40471710
|
研究论文 | 提出一种基于功能片段的强化学习框架MOFF,用于共价和非共价化合物的分子生成 | 首个采用基于片段的强化学习方法进行共价分子设计的生成框架 | 仅通过计算验证,缺乏实验验证 | 开发用于药物发现的分子生成框架 | 小分子药物,特别是针对BTK和EGFR的化合物 | 机器学习 | 癌症 | 分子对接,分子动力学模拟 | 强化学习 | 化学结构数据 | NA | Soft Actor-Critic | MOFF | 对接分数,类药性 | NA |
| 8574 | 2025-10-06 |
Deep Learning Approaches for Predicting the Surface Tension of Ionic Liquids
2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00158
PMID:40476518
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研究论文 | 本研究开发了两种深度学习模型用于预测离子液体在宽温度范围内的表面张力 | 首次使用SMILES分子表示法结合深度学习模型预测离子液体表面张力,实现了0.990的高决定系数 | 模型仅在恒定压力条件下验证,未考虑压力变化对表面张力的影响 | 开发准确预测离子液体表面张力的计算方法以加速离子液体发现和设计 | 离子液体及其表面张力特性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 分子结构数据(SMILES表示) | NA | NA | NA | 决定系数(R²), 均方根误差(RMSE) | NA |
| 8575 | 2025-10-06 |
PruEV-AI: a Simple Approach Combines Urinary Extracellular Vesicle Isolation with AI-Assisted Analysis for Prostate Cancer Diagnosis
2025-Jun-23, Small methods
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/smtd.202500659
PMID:40545998
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研究论文 | 开发了一种结合尿液细胞外囊泡快速分离与人工智能分析的集成诊断系统用于前列腺癌诊断 | 首次将胺改性沸石和碳酰肼用于快速分离尿液细胞外囊泡,并结合深度学习模型优化生物标志物组合 | 样本量相对较小(97例),仅验证了6种miRNA和PSA的组合 | 开发非侵入性前列腺癌诊断方法 | 前列腺癌患者和对照组的尿液样本 | 数字病理学 | 前列腺癌 | RT-qPCR, 尿液细胞外囊泡分离技术 | 深度学习 | miRNA表达数据, 临床数据 | 48例前列腺癌患者和49例对照组 | NA | NA | AUC, 灵敏度, 特异性, 准确度 | NA |
| 8576 | 2025-10-06 |
Ultrasound placental image texture analysis using artificial intelligence and deep learning models to predict hypertension in pregnancy
2025-Jun-21, International journal of gynaecology and obstetrics: the official organ of the International Federation of Gynaecology and Obstetrics
DOI:10.1002/ijgo.70306
PMID:40542591
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析超声胎盘图像纹理特征以预测妊娠期高血压疾病 | 首次将Vision Transformer与TabNet分类器结合应用于胎盘超声图像分析,并比较了不同深度学习技术在妊娠期高血压预测中的性能 | 研究为单中心前瞻性观察研究,样本量有限,未包含更多混杂因素的调整 | 开发基于人工智能的妊娠期高血压疾病早期预测方法 | 妊娠期女性的胎盘超声图像 | 计算机视觉 | 妊娠期高血压疾病 | 超声成像 | CNN, Vision Transformer, Transfer Learning | 医学图像 | 1008名孕妇(600名正常结局,143名HDP,265名其他不良结局) | NA | EfficientNet B0, Vision Transformer, TabNet | 准确率, Cohen kappa分数, AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 8577 | 2025-10-06 |
Innovating cell culture process development with deep learning-powered robotic experimentation using the first Industrial Smart Lab Framework
2025-Jun-21, Biotechnology progress
IF:2.5Q3
DOI:10.1002/btpr.70051
PMID:40542657
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研究论文 | 介绍首个工业智能实验室框架,通过深度学习与机器人实验相结合优化细胞培养工艺开发 | 首次将仅解码器Transformer深度学习模型与机器人实验结合,实现细胞培养过程的自主优化和决策 | 仅验证了3L和15L生物反应器的应用,尚未展示在更大生产规模下的表现 | 提高生物制剂工艺开发效率,实现自主化、数据驱动的生物制造 | 抗体和重组蛋白生产的细胞培养过程 | 机器学习 | NA | 细胞培养,机器人实验,物联网系统 | Transformer | 生物反应器分析数据,细胞状态数据 | 三个不同细胞克隆的工艺开发案例 | NA | 仅解码器Transformer | 滴度增加百分比,乳酸水平 | NA |
| 8578 | 2025-10-06 |
Automated detection and classification of osteolytic lesions in panoramic radiographs using CNNs and vision transformers
2025-Jun-21, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-06209-6
PMID:40544240
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研究论文 | 开发并评估用于在全景X光片中自动检测和分类溶骨性病变的深度学习模型 | 首次将视觉变换器组件应用于全景X光片中溶骨性病变的检测,相比传统深度学习模型表现更优 | 模型在颌窦区域、拔牙部位和透亮带区域存在误判情况 | 开发辅助牙医早期检测颌骨溶骨性病变的深度学习系统 | 颌骨溶骨性病变(边界清晰和边界模糊两类) | 计算机视觉 | 颌骨疾病 | 全景X光成像 | CNN, Transformer | 医学影像 | 676张全景X光片(165张边界清晰病变,181张边界模糊病变,330张对照) | PyTorch | Mask R-CNN, Swin-Tiny, ResNet-50, Mask DINO, YOLOv5 | 敏感度, 特异度, F1分数, AUC | NA |
| 8579 | 2025-10-06 |
Enhancing marine oil spill detection through dynamic adaptive knowledge distillation with spectral mask superpixel
2025-Jun-21, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118270
PMID:40544526
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研究论文 | 提出一种动态自适应知识蒸馏方法DAKD-SMS,通过光谱掩膜超像素增强海洋溢油检测能力 | 结合动态视觉Transformer网络、光谱指数掩膜超像素生成和尺度自适应知识蒸馏,自动从未标记数据中提取空间-光谱特征 | 未明确说明模型计算复杂度及在实时检测场景下的性能表现 | 解决标记样本稀缺问题,提升海洋溢油检测精度 | 高光谱图像中的海洋溢油区域 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | Transformer | 高光谱图像 | 三个数据集(具体数量未说明) | NA | 动态视觉Transformer (ViT) | 准确率 | NA |
| 8580 | 2025-10-06 |
Multistage pig identification using a sequential ear tag detection pipeline
2025-Jun-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-05283-8
PMID:40542014
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研究论文 | 提出一种基于顺序检测流程的猪只耳标识别方法,用于精准畜牧业中的个体识别 | 开发了四阶段顺序检测管道,通过猪只检测、耳标定位、旋转校正和数字识别实现光照不变的个体识别 | 方法性能可能受耳标编码复杂性和光照条件影响,且在陌生环境中的召回率略有下降 | 开发可靠的猪只个体识别方法以提升畜牧业管理效率 | 商业耳标标记的猪只 | 计算机视觉 | NA | 深度学习,计算机视觉 | 目标检测模型 | 图像 | 三个自定义数据集(耳标检测、引脚检测、数字检测) | NA | NA | mAP0.95, 精确度, 召回率 | NA |