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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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901 | 2025-05-14 |
Self-Supervised Learning with Adaptive Frequency-Time Attention Transformer for Seizure Prediction and Classification
2025-Apr-07, Brain sciences
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/brainsci15040382
PMID:40309845
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研究论文 | 提出了一种结合自适应频时注意力Transformer的自监督学习方法,用于癫痫发作预测和分类 | 引入了自适应频时注意力机制(AFTA),通过频域自适应全局和局部滤波增强EEG特征提取的鲁棒性 | 未明确说明模型在实时预测场景中的表现或计算效率 | 提高癫痫发作预测和分类的准确性 | 脑电图(EEG)信号 | 机器学习 | 癫痫 | 自监督学习 | Transformer | EEG信号 | TUSZ、TUAB和TUEV数据集(具体数量未说明) |
902 | 2025-05-14 |
Flood resilience through hybrid deep learning: Advanced forecasting for Taipei's urban drainage system
2025-Apr, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124835
PMID:40056592
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research paper | 该研究利用知识图谱整合多元数据源,结合深度学习模型,为台北市中山抽水站的实时城市排水预警系统提供洪水管理方案 | 提出结合CNN与BP神经网络的深度学习模型(CNN-BP),用于多输入多输出多步预测(MIMOMS),在10至60分钟间隔内对下水道水位及抽水站内外水位进行高精度预测 | 研究仅针对台北市中山抽水站,模型在其他地理或气候条件下的泛化能力未验证 | 提升城市排水系统对极端降雨事件的应对能力,优化防洪策略与灾害管理 | 台北市中山抽水站的下水道水位及抽水站内外水位 | machine learning | NA | 深度学习,知识图谱 | CNN-BP(卷积神经网络与反向传播神经网络结合) | 水位时序数据 | 未明确提及具体样本数量,数据来源于台北市中山抽水站的实时监测系统 |
903 | 2025-05-14 |
Effect of training sample size, image resolution and epochs on filamentous and floc-forming bacteria classification using machine learning
2025-Apr, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124803
PMID:40056595
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研究论文 | 本研究探讨了训练样本大小、图像分辨率和训练周期对使用机器学习分类丝状和絮状细菌的影响 | 研究了AI分割模型在准确度指标和计算需求方面的优化,特别是训练样本大小、图像分辨率和训练周期三个变量的影响 | 未提及具体的技术或模型在极端条件下的表现 | 优化AI分割模型在废水处理厂细菌检测中的应用 | 丝状和絮状细菌 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | AI分割模型 | 图像 | 300和500张图像 |
904 | 2025-05-14 |
Integrating flora, fauna, and indigenous practices into spatial optimization for prescribed burning
2025-Apr, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124833
PMID:40058039
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研究论文 | 本研究开发了一种整合植物、动物和传统土地管理实践的空间优化方法,用于指导规定性燃烧,以可持续管理野火风险 | 提出了一种新颖的空间优化方法,整合火灾风险和共存能力,为规定性燃烧提供区域尺度的规划框架 | 研究仅应用于嘉陵江流域,未验证其在不同地理区域的普适性 | 开发可持续的野火管理策略,促进生态系统与火灾的共存 | 嘉陵江流域(中国)的火灾易发山区 | 空间优化 | NA | 机器学习和深度学习 | NA | 空间数据 | 嘉陵江流域的特定区域(东部北碚等) |
905 | 2025-05-14 |
Chemically Engineered Peptide Efficiently Blocks Malaria Parasite Entry into Red Blood Cells
2025-Apr-01, Biochemistry
IF:2.9Q3
DOI:10.1021/acs.biochem.4c00465
PMID:40062812
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研究论文 | 通过化学肽工程设计出一种能高效阻断疟原虫进入红细胞的环肽 | 通过残基插入、骨架环化和引入额外二硫键的化学肽工程方法,设计出亲和力比天然配体高20倍的环肽 | 研究主要基于体外实验,尚未进行体内验证 | 设计肽类抑制剂以干扰疾病相关的蛋白质-蛋白质相互作用 | 疟原虫入侵红细胞的机制 | 生物医学工程 | 疟疾 | 化学肽工程、表面等离子共振、体外寄生虫生长抑制实验 | ColabFold-AlphaFold2 | 蛋白质结构数据 | NA |
906 | 2025-05-14 |
Phyloformer: Fast, Accurate, and Versatile Phylogenetic Reconstruction with Deep Neural Networks
2025-Apr-01, Molecular biology and evolution
IF:11.0Q1
DOI:10.1093/molbev/msaf051
PMID:40066802
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研究论文 | 介绍了一种名为Phyloformer的快速、准确且多功能的方法,用于进化距离估计和系统发育重建 | 利用无似然推断和几何深度学习的最新进展,Phyloformer在GPU加速下超越了现有方法的准确性和速度 | 随着序列数量的增加,Phyloformer在拓扑准确性上落后于最大似然方法 | 开发一种快速、准确的系统发育重建方法 | 序列进化树的重建 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Phyloformer | 序列比对数据 | 3,801个实证基因比对数据 |
907 | 2025-05-14 |
Enhancing short-term algal bloom forecasting through an anti-mimicking hybrid deep learning method
2025-Apr, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124832
PMID:40068506
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研究论文 | 开发了一种混合深度学习模型(TAB)用于提高短期藻华预测的准确性 | 结合了Temporal Convolutional Network (TCN)、注意力机制和Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)网络,并采用了新型的失真损失函数DILATE以增强模型的预测鲁棒性 | 模型在藻华突然变化时的预测准确性可能仍有提升空间 | 提高藻华短期预测的准确性 | 中国九龙江东水库的现场藻华数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | TCN, BiLSTM, 注意力机制 | 时间序列数据 | 江东水库的藻华监测数据 |
908 | 2025-05-14 |
Multiparametric MR Urography: State of the Art
2025-Apr, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc
IF:5.2Q1
DOI:10.1148/rg.240151
PMID:40080439
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review | 本文综述了多参数MR尿路造影(MRU)的最新技术进展及其在临床中的应用 | MRU在对比分辨率、组织表征和上尿路可视化方面与CT尿路造影(CTU)相当,并在特定患者群体中成为首选检查方法 | MRU在某些情况下可能不如CTU普及,且需要技术优化和专业解读 | 探讨MRU在尿路成像中的最新技术进展和临床应用 | 肾脏、肾盂系统、输尿管和膀胱 | 医学影像 | 泌尿系统疾病 | 静态流体T2加权成像、钆增强尿路上皮和排泄期成像、动态对比增强MRI、扩散加权成像 | NA | 医学影像数据 | NA |
909 | 2025-05-14 |
Deep learning combined Monte Carlo simulation reveal the fundamental light propagation in apple puree: Monitoring the quality changes from different cultivar, storage period and heating duration
2025-Apr, Food research international (Ottawa, Ont.)
DOI:10.1016/j.foodres.2025.115997
PMID:40086950
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research paper | 该研究通过深度学习结合蒙特卡洛模拟,探究了不同品种、储存期和加热时间的苹果泥的光传播特性,以监测其化学、结构和流变参数的变化 | 结合深度学习和蒙特卡洛模拟方法,首次系统地研究了苹果泥在不同条件下的光传播特性及其与质量参数的关系 | 研究仅针对两种苹果品种,可能无法代表所有苹果品种的特性 | 探究苹果泥的光传播特性及其与质量参数的关系,开发监测苹果泥质量的方法 | 不同品种、储存期和加热时间的苹果泥 | 食品科学与技术 | NA | 蒙特卡洛模拟, 深度学习 | 反向传播神经网络 | 光学吸收和散射数据 | 多种苹果品种、储存期和加热时间的苹果泥样品 |
910 | 2025-05-14 |
Artificial intelligence demonstrates potential to enhance orthopaedic imaging across multiple modalities: A systematic review
2025-Apr, Journal of experimental orthopaedics
IF:2.0Q2
DOI:10.1002/jeo2.70259
PMID:40337671
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系统性综述 | 本文系统性评估了人工智能在骨科影像学中的应用效果和可靠性 | 首次系统比较不同AI模型在骨科影像诊断、分割和操作效率方面的临床效果 | 缺乏全面的统计分析和随机对照试验 | 评估AI在骨科影像学中的有效性和可靠性 | 骨科影像学中的AI应用 | 医学影像分析 | 骨科疾病 | 机器学习 | CNN | 医学影像 | 11,990,643张影像 |
911 | 2025-05-14 |
Artificial intelligence-based deep learning algorithms for ground-glass opacity nodule detection: A review
2025-Apr, Narra J
DOI:10.52225/narra.v5i1.1361
PMID:40352244
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综述 | 本文评估了基于人工智能的深度学习算法在检测胸部CT扫描中的磨玻璃结节(GGO)方面的性能 | 综合评估了多种深度学习模型在GGO检测中的表现,并提出了未来开发混合模型的方向 | 纳入研究数量有限(18项),且部分模型性能指标未完全报告 | 评估AI模型在胸部CT扫描中检测磨玻璃结节的诊断性能 | 胸部CT扫描中的磨玻璃结节(GGO) | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | DenseNet, WOANet | CT图像 | 18项符合纳入标准的研究(从5247篇文献中筛选) |
912 | 2025-05-14 |
Electronic Peer-Assisted Reflection in Educational Discussion Boards: A Content Analysis of Medical and Health Students' Opinions in Psychology-Related Courses
2025-Apr, Medical science educator
IF:1.9Q2
DOI:10.1007/s40670-024-02256-w
PMID:40352990
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研究论文 | 本研究通过内容分析方法分析了医学生在心理学相关课程中对电子同伴辅助反思(ePAR)的看法 | 首次在医学教育背景下评估电子同伴辅助反思在心理学课程中的应用效果 | 研究样本仅来自伊朗一所医科大学,可能限制结果的普适性 | 评估电子同伴辅助反思在医学教育心理学课程中的应用效果 | 医学、实验室科学和公共卫生专业的学生 | 医学教育 | NA | 内容分析法 | NA | 文本数据(论坛讨论内容) | 389名学生(来自16个论坛) |
913 | 2025-05-14 |
Deep learning-based segmentation of head and neck organs at risk on CBCT images with dosimetric assessment for radiotherapy
2025-Mar-26, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adbf63
PMID:40068304
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的框架,用于在CBCT图像上分割头颈部危险器官,以促进放射治疗计划的重新制定 | 提出了一种综合框架,能够在CBCT图像上自动分割25个头颈部危险器官,并通过剂量学分析验证了其临床相关性 | CBCT图像的软组织对比度差、存在伪影和视野有限,以及缺乏大型标注数据集来训练深度学习模型 | 开发一种自动分割头颈部危险器官的框架,以加速放射治疗计划的重新制定 | 头颈部危险器官(OARs) | 数字病理学 | 头颈癌 | 深度学习 | DL | 图像 | 未明确提及样本数量 |
914 | 2025-05-14 |
Insights into phosphorylation-induced influences on conformations and inhibitor binding of CDK6 through GaMD trajectory-based deep learning
2025-Mar-26, Physical chemistry chemical physics : PCCP
IF:2.9Q1
DOI:10.1039/d4cp04579c
PMID:40072875
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研究论文 | 通过GaMD轨迹深度学习方法研究磷酸化对CDK6构象及抑制剂结合的影响 | 结合高斯加速分子动力学(GaMD)模拟与深度学习(DL)技术,揭示了T177磷酸化对CDK6构象动态及抑制剂结合的分子机制 | 研究仅针对三种特定抑制剂(6ZV、6ZZ、0RS),未涵盖所有潜在CDK6抑制剂 | 探究磷酸化对CDK6构象动态及抑制剂结合的影响机制 | CDK6蛋白及其三种抑制剂(6ZV、6ZZ、0RS) | 计算生物学 | 癌症 | 高斯加速分子动力学(GaMD)、深度学习(DL)、MM-GBSA计算 | 深度学习模型 | 分子动力学轨迹数据 | CDK6蛋白与三种抑制剂的复合物体系 |
915 | 2025-05-14 |
Exploration of Novel Antimicrobial Agents against Foodborne Pathogens via a Deep Learning Approach
2025-Mar-26, Journal of agricultural and food chemistry
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jafc.5c00267
PMID:40080724
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研究论文 | 本研究利用深度学习方法探索新型抗菌剂以对抗食源性病原体 | 采用深度学习模型筛选具有抗菌活性和非致癌性的天然产物,并实验验证了两种化合物的抗菌效果 | 仅验证了两种化合物的抗菌活性,未对其他筛选出的化合物进行实验验证 | 寻找可应用于食品工业的新型抗菌剂 | 食源性病原体 | 机器学习 | 食源性疾病 | 深度学习 | NA | 化合物数据 | 从COCONUT数据库中筛选出130种化合物,实验验证了2种化合物 |
916 | 2025-05-14 |
Thermal Adaptation of Cytosolic Malate Dehydrogenase Revealed by Deep Learning and Coevolutionary Analysis
2025-Mar-25, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.4c01774
PMID:40079215
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研究论文 | 本研究通过深度学习和共进化分析揭示了胞质苹果酸脱氢酶(cMDH)的热适应机制 | 结合共进化模型与变分自编码器(VAE)生成cMDH序列空间的潜在生成景观(LGL),并通过AlphaFold结构预测和分子动力学模拟阐明热稳定性的分子基础 | 研究主要聚焦于cMDH,可能不适用于其他酶的热适应机制研究 | 探究序列变异和构象动力学如何共同影响cMDH的热适应机制 | 胞质苹果酸脱氢酶(cMDH)及其在不同温度环境下的变体 | 生物信息学 | NA | 深度学习、共进化分析、AlphaFold结构预测、分子动力学模拟 | 变分自编码器(VAE) | 蛋白质序列与结构数据 | NA |
917 | 2025-05-14 |
Imaging Intravoxel Vessel Size Distribution in the Brain Using Susceptibility Contrast Enhanced MRI
2025-Mar-25, ArXiv
PMID:40196141
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研究论文 | 本文提出了一种基于磁敏感对比增强MRI的新方法,用于非侵入性成像脑内体素内血管大小分布(VSD),以实现对血管重塑的更全面和定量评估 | 利用高分辨率光片荧光显微镜图像模拟GESFIDE MRI信号,并训练深度学习模型从GESFIDE信号预测脑血容量(CBV)和VSD | 需要进一步验证以确认其在临床前和临床应用中的转化潜力 | 开发一种非侵入性成像方法,以更全面和定量地评估血管重塑 | 啮齿动物脑部血管系统 | 医学影像 | 癌症、神经退行性疾病、纤维化、高血压和糖尿病 | 磁敏感对比增强MRI、光片荧光显微镜、深度学习 | 深度学习模型 | MRI信号、显微镜图像 | NA |
918 | 2025-05-14 |
How much data is enough? Optimization of data collection for artifact detection in EEG recordings
2025-Mar-21, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/adbebe
PMID:40064096
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research paper | 该研究提出了一种基于深度学习的优化程序,用于设计面向数据的脑电图(EEG)数据收集,以减少肌电图(EMG)伪影检测所需的数据量 | 提出了一种系统化和动态量化的方法,通过减少EMG伪影任务的数量和重复次数,优化数据收集过程 | 研究主要关注EMG伪影,可能不适用于其他类型的EEG伪影 | 优化EEG数据收集过程,减少数据收集成本并保持伪影清理效率 | EEG记录中的EMG伪影 | machine learning | NA | deep learning | neural architectures | EEG recordings | 减少了EMG伪影任务从12个到3个,等长收缩任务的重复次数从10次减少到3次或1次 |
919 | 2025-05-14 |
Fine-Tuned Deep Transfer Learning Models for Large Screenings of Safer Drugs Targeting Class A GPCRs
2025-Mar-18, Biochemistry
IF:2.9Q3
DOI:10.1021/acs.biochem.4c00832
PMID:40056143
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research paper | 该研究开发了两种微调的深度学习模型,用于预测针对A类GPCRs的低效激动剂或偏向激动剂,以促进更安全药物的筛选 | 利用迁移学习和结合目标序列自然语言处理的神经网络,针对A类GPCRs开发了两种预测模型,用于虚拟筛选大型化学库 | 高质量数据的有限可用性是开发可靠预测模型的主要挑战 | 预测针对A类GPCRs的低效激动剂或偏向激动剂,以促进更安全药物的开发 | A类G蛋白偶联受体(GPCRs)及其配体 | machine learning | NA | transfer learning, natural language processing | neural network | receptor sequences, ligand data sets | 所有A类GPCRs的受体序列和配体数据集 |
920 | 2025-05-14 |
Weight Differences-Based Multi-level Signal Profiling for Homogeneous and Ultrasensitive Intelligent Bioassays
2025-03-18, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c01436
PMID:40059671
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研究论文 | 提出了一种基于重量分析的同质化智能分析策略Mata,用于实现超高灵敏度的生物检测 | 利用纳米磁标记和多级信号分类器结合深度学习模型,实现了高灵敏度且操作简便的免疫信号检测 | 未提及具体样本类型或多样性,可能影响方法的普适性 | 开发高灵敏度且操作简便的免疫分析方法 | 白细胞介素-6(IL-6)等免疫信号分子 | 生物检测技术 | NA | 纳米磁标记、多级信号分类、深度学习 | 深度学习模型 | 光学成像数据 | 未明确说明具体样本数量 |