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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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9361 | 2025-01-07 |
Deep learning-based object detection algorithms in medical imaging: Systematic review
2025-Jan-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41137
PMID:39758372
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综述 | 本文综述了基于深度学习的医学图像中的目标检测算法,探讨了最新方法、不同成像技术和解剖学应用 | 通过PRISMA指南进行定量和定性分析,揭示了基于深度学习的对象检测模型在医学图像分析中的未开发潜力 | 数据集大小存在显著差异,许多数据集被标记为私有或内部,且前瞻性研究仍然稀缺 | 探讨基于深度学习的医学图像目标检测算法的应用和发展趋势 | 医学图像中的目标检测 | 计算机视觉 | NA | CR扫描、病理图像、内窥镜成像 | 深度学习 | 图像 | 数据集大小存在显著差异,许多数据集被标记为私有或内部 |
9362 | 2025-01-07 |
Automated Breast Density Assessment for Full-Field Digital Mammography and Digital Breast Tomosynthesis
2025-Jan-06, Cancer prevention research (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1158/1940-6207.CAPR-24-0338
PMID:39450526
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习模型,用于自动化评估全视野数字乳腺摄影(FFDM)和数字乳腺断层合成(DBT)的乳腺密度 | 提出了一种能够同时适用于FFDM和DBT的自动化乳腺密度评估模型,减少了评估中的观察者间差异 | 模型在外部验证中的表现虽好,但仍有改进空间,特别是在不同种族群体中的适用性 | 自动化评估乳腺密度,以辅助乳腺癌的风险预测和补充筛查决策 | 9,714名女性的前瞻性队列和18,360名女性的外部验证队列 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 9,714名女性的前瞻性队列和18,360名女性的外部验证队列 |
9363 | 2025-01-07 |
From Sequence to System: Enhancing IVT mRNA Vaccine Effectiveness through Cutting-Edge Technologies
2025-Jan-06, Molecular pharmaceutics
IF:4.5Q1
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综述 | 本文综述了IVT mRNA疫苗的最新研究进展和优化策略,包括AI模型和深度学习技术在IVT mRNA结构优化和递送系统设计中的应用 | 应用AI模型和深度学习技术优化IVT mRNA结构及递送系统设计,探讨了新型递送平台如脂质纳米颗粒、聚合物和外泌体的发展 | 未提及具体实验数据或样本量,主要基于现有研究的综述 | 提升IVT mRNA疫苗的有效性,克服现有挑战,如表达水平有限、非特异性靶向、快速降解和意外免疫激活 | IVT mRNA疫苗及其递送系统 | 生物信息学 | 传染病 | AI模型、深度学习 | 深度学习 | NA | NA |
9364 | 2025-01-07 |
Machine Learning Models for Predicting Monoclonal Antibody Biophysical Properties from Molecular Dynamics Simulations and Deep Learning-Based Surface Descriptors
2025-Jan-06, Molecular pharmaceutics
IF:4.5Q1
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研究论文 | 本研究利用分子动力学模拟和深度学习技术预测单克隆抗体的生物物理特性 | 开发了新的深度学习模型DeepSP,直接从序列预测抗体的动态和结构特性,显著减少计算时间 | 数据集仅包含137种抗体的12种生物物理特性,可能限制了模型的泛化能力 | 预测和优化单克隆抗体的生物物理特性,以提高其作为治疗药物的开发成功率 | 单克隆抗体 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟, 深度学习 | DeepSP, 机器学习模型 | 序列数据, 实验数据 | 137种抗体的12种生物物理特性 |
9365 | 2025-01-07 |
FormulationBCS: A Machine Learning Platform Based on Diverse Molecular Representations for Biopharmaceutical Classification System (BCS) Class Prediction
2025-Jan-06, Molecular pharmaceutics
IF:4.5Q1
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研究论文 | 本研究开发了一个基于机器学习的网络平台,用于高通量生物药剂学分类系统(BCS)分类,旨在提高药物开发和监管效率 | 首次开发了一个基于机器学习的BCS分类网络平台,结合多种分子表示和高性能机器学习模型,实现了快速准确的BCS分类 | 尽管模型在内部和外部验证中表现良好,但仍需进一步验证其在更广泛数据集上的适用性和准确性 | 开发一个基于机器学习的网络平台,用于高通量BCS分类,以支持药物候选物的早期开发和配方决策 | 药物候选物的BCS分类 | 机器学习 | NA | 机器学习算法和深度学习框架 | LightGBM, AttentiveFP, XGBoost | 分子表示(一维分子指纹、描述符、分子图、三维分子空间坐标) | 四个BCS相关分子属性数据集 |
9366 | 2025-01-07 |
An Artificial Intelligence-Driven Preoperative Radiomic Subtype for Predicting the Prognosis and Treatment Response of Patients with Papillary Thyroid Carcinoma
2025-Jan-06, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research
IF:10.0Q1
DOI:10.1158/1078-0432.CCR-24-2356
PMID:39535738
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的放射组学特征(DLRI),用于预测甲状腺乳头状癌(PTC)的炎症亚型及其预后和抗炎中药治疗效果 | 首次开发了一种非侵入性的放射组学特征(DLRI),用于预测PTC的炎症亚型及其预后和治疗反应,特别是抗炎中药的治疗效果 | 需要前瞻性研究来进一步验证这些发现 | 开发并验证一种非侵入性的放射组学特征,用于预测PTC患者的预后和治疗反应 | 甲状腺乳头状癌(PTC)患者 | 数字病理学 | 甲状腺癌 | 深度学习 | 深度学习放射组学特征(DLRI) | 超声图像 | 2,506例患者(来自两个独立中心) |
9367 | 2025-01-07 |
Neural Ordinary Differential Equations for Forecasting and Accelerating Photon Correlation Spectroscopy
2025-Jan-06, The journal of physical chemistry letters
IF:4.8Q1
DOI:10.1021/acs.jpclett.4c03234
PMID:39757890
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研究论文 | 本文提出了一种基于神经常微分方程模型g2NODE的方法,用于预测和加速光子相关光谱实验 | 使用神经常微分方程模型g2NODE,从少量噪声相关函数中预测完整的无噪声干涉实验,显著加速实验获取时间 | 需要进一步验证在更多实验数据上的适用性和稳定性 | 加速光子相关光谱实验,提高量子发射体材料的实验表征效率 | 固态单光子发射体的量子光学特性 | 机器学习 | NA | 光子相关傅里叶光谱(PCFS) | 神经常微分方程(NODE) | 光子相关函数 | 10-20个噪声测量的光子相关函数 |
9368 | 2025-01-07 |
Deep learning-based histopathological assessment of tubulo-interstitial injury in chronic kidney diseases
2025-Jan-05, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-024-00708-3
PMID:39757253
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的名为DLRS的方法,用于从肾活检标本的全切片图像中量化间质纤维化和炎症细胞浸润作为肾小管间质损伤评分 | DLRS方法能够自动分割全切片图像中的不同组织区域并检测间质核,从而量化肾小管间质损伤评分,且其评分与肾小球滤过率(eGFR)的相关性高于肾病学家的评估 | 研究样本主要来自日本和欧洲血统的患者,可能限制了结果的普遍性 | 开发一种自动化的深度学习方法,用于准确量化慢性肾脏病(CKD)患者的肾小管间质损伤 | 慢性肾脏病(CKD)患者的肾活检标本 | 数字病理学 | 慢性肾脏病 | 深度学习 | NA | 图像 | 71名日本CKD患者、28名日本肾小管间质性肾炎患者、49名欧洲血统的肾硬化患者以及238名日本CKD患者(包括来自另一家医院的167名患者) |
9369 | 2025-01-07 |
Pointer meters recognition method in the wild based on innovative deep learning techniques
2025-Jan-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-81248-7
PMID:39755689
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的创新方法,用于在现代工业场景中识别仪表及其指针 | 使用改进的卷积块注意力模块(CBAM)和对象热图-标量图模块,结合编码器网络和跳跃连接,提高了在低质量图像中识别仪表和指针的准确性和效率 | NA | 提高在复杂工业场景中低质量图像中仪表和指针的识别效率和准确性 | 仪表及其指针 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 改进的卷积块注意力模块(CBAM) | 图像 | NA |
9370 | 2025-01-07 |
Downscaling of ERA5 reanalysis land surface temperature based on attention mechanism and Google Earth Engine
2025-Jan-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-83944-w
PMID:39753651
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研究论文 | 本研究提出了一种基于注意力机制和Google Earth Engine的ERA5再分析地表温度降尺度方法,以提高ERA5-Land地表温度数据的空间分辨率 | 结合了注意力机制U-Net(AMUN)方法,并利用Google Earth Engine平台进行数据获取和预处理,提出了全球多因素交叉注意力(GMFCA)模块、特征融合残差密集块(FFRDB)连接模块和U-Net模块的有机结合 | NA | 提高ERA5-Land地表温度数据的空间分辨率,以支持更精细的生态研究 | ERA5-Land地表温度数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 地表温度数据 | 中国境内的ERA5-Land每小时月平均再分析地表温度数据 |
9371 | 2025-01-07 |
A review of deep learning for brain tumor analysis in MRI
2025-Jan-03, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-024-00789-2
PMID:39753730
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review | 本文综述了深度学习在MRI脑肿瘤分析中的应用,包括肿瘤分割、量化和分类 | 探讨了深度学习在脑肿瘤护理中的变革潜力,并讨论了现有应用、局限性和未来方向 | 讨论了现有深度学习在脑肿瘤分析中的局限性 | 探索深度学习在脑肿瘤MRI分析中的应用及其潜力 | 脑肿瘤的MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
9372 | 2025-01-07 |
Evaluation of an enhanced ResNet-18 classification model for rapid On-site diagnosis in respiratory cytology
2025-Jan-03, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-024-13402-3
PMID:39754166
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研究论文 | 本文评估了一种增强的ResNet-18分类模型,用于呼吸细胞学的快速现场诊断 | 开发了一种改进的深度学习模型,以辅助临床医生在快速现场评估(ROSE)过程中快速准确地评估Diff-Quik染色的细胞学样本 | 人类专业知识仍然是诊断过程中不可或缺的部分 | 开发一种改进的深度学习模型,以辅助临床医生在快速现场评估(ROSE)过程中快速准确地评估Diff-Quik染色的细胞学样本 | Diff-Quik染色的细胞学样本 | 数字病理学 | 肺癌 | Diff-Quik染色 | ResNet-18 | 图像 | 116张Diff-Quik染色的细胞学样本数字图像 |
9373 | 2025-01-07 |
Unveiling novel antimicrobial peptides from the ruminant gastrointestinal microbiomes: A deep learning-driven approach yields an anti-MRSA candidate
2025-Jan-03, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.01.005
PMID:39756573
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术从反刍动物胃肠道微生物组中识别新型抗菌肽,并评估其抗菌效果及作用机制 | 结合深度学习与微生物组研究,开发了一种有效的方法来识别新型抗菌肽,并成功发现了一种对MRSA具有高效抗菌活性的候选肽 | 研究主要基于反刍动物胃肠道微生物组,可能限制了结果的普适性 | 开发一种有效的方法来识别新型抗菌肽,并评估其抗菌效果及作用机制 | 反刍动物胃肠道微生物组 | 机器学习 | MRSA感染 | 深度学习,分子动力学模拟 | 深度学习模型 | 基因组数据 | 120个宏基因组和10,373个宏基因组组装基因组 |
9374 | 2025-01-07 |
The use of artificial intelligence in predicting maximal intercuspal position: A feasibility study
2025-Jan-03, Journal of prosthodontic research
IF:3.2Q1
DOI:10.2186/jpr.JPR_D_24_00112
PMID:39756870
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研究论文 | 本研究探讨了使用人工智能(AI)预测最大牙尖交错位的可行性,通过训练一个两阶段粗到细的牙齿对齐管道AI系统,基于对抗牙齿的咬合形态预测上下颌关系 | 开发了一种新的两阶段粗到细的牙齿对齐管道AI系统,用于预测上下颌关系,这在牙齿对数不足的情况下尤为重要 | 研究仅基于石模型扫描数据,未涉及实际患者数据,可能限制了结果的普适性 | 研究目的是探讨AI在预测上下颌关系中的可行性 | 上下颌石模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习对齐网络 | 图像 | 325对上下颌石模型,其中300对用于训练,25对用于验证 |
9375 | 2025-01-07 |
Exploring transition states of protein conformational changes via out-of-distribution detection in the hyperspherical latent space
2025-Jan-02, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-55228-4
PMID:39753544
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研究论文 | 本文介绍了一种名为TS-DAR的深度学习框架,用于从分子动力学模拟中识别蛋白质构象变化的过渡态 | TS-DAR框架通过将过渡态结构视为分布外数据,利用正则化的超球面嵌入在潜在空间中同时检测多个自由能最小值之间的所有过渡态 | NA | 研究蛋白质构象变化的过渡态识别 | 蛋白质构象变化 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 神经网络 | 分子动力学模拟数据 | 2D势能、丙氨酸二肽和DNA马达蛋白在DNA上的转位 |
9376 | 2025-01-07 |
Local corner smoothing based on deep learning for CNC machine tools
2025-Jan-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-84577-9
PMID:39753859
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的局部角平滑优化策略,用于提高CNC机床的加工路径平滑度和加工质量 | 提出了一种新的双ResNet局部平滑(DRLS)算法,用于优化NURBS控制点的位置和权重,从而生成更平滑的加工路径 | 未提及实际加工中的实验验证,仅通过仿真验证了方法的有效性 | 优化CNC机床的加工路径,提高加工质量和进给速度 | CNC机床的加工路径 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Double-ResNet | 加工路径数据 | NA |
9377 | 2025-01-07 |
Enhanced Detection of Colon Diseases via a Fused Deep Learning Model with an Auxiliary Fusion Layer and Residual Blocks on Endoscopic Images
2025-Jan-02, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 本文提出了一种融合深度学习模型,通过辅助融合层和残差块在结肠内镜图像上增强结肠疾病的检测 | 提出了一种结合EfficientNetB0、MobileNetV2和ResNet50V2架构的融合深度学习模型,通过辅助融合层和残差块提高分类准确性和鲁棒性 | 未提及具体的数据集大小和多样性,可能影响模型的泛化能力 | 提高结肠疾病的自动诊断准确性和鲁棒性 | 结肠内镜图像 | 计算机视觉 | 结肠疾病 | 深度学习 | CNN(EfficientNetB0、MobileNetV2、ResNet50V2) | 图像 | 未提及具体样本数量 |
9378 | 2025-01-07 |
Artificial intelligence-driven automated lung sizing from chest radiographs
2025-Jan, American journal of transplantation : official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons
IF:8.9Q1
DOI:10.1016/j.ajt.2024.08.015
PMID:39182615
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研究论文 | 本研究利用深度学习和计算机视觉技术开发了一种自动化系统,用于从便携式胸部X光片中生成标准化的肺部尺寸测量,以提高准确性、减少变异性并简化供体/受体匹配 | 开发了一个两步框架,包括从胸部X光片中提取肺部掩模和特征点检测,以生成6个不同的肺部高度和宽度测量值,并通过与放射科医生的测量结果进行验证 | 需要在更大的队列中进行验证 | 提高肺部尺寸测量的准确性,减少变异性,并简化供体/受体匹配 | 50名肺移植受者的胸部X光片 | 计算机视觉 | 肺移植 | 深度学习 | NA | 图像 | 50名肺移植受者的胸部X光片 |
9379 | 2025-01-07 |
Reconstructing and analyzing the invariances of low-dose CT image denoising networks
2025-Jan, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17413
PMID:39348044
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研究论文 | 本文提出了一种方法来重建和分析基于深度学习的低剂量CT图像去噪网络的不变性,以提高其可解释性 | 使用条件变分自编码器(cVAE)和条件可逆神经网络(cINN)来解耦去噪网络的不变性,并提出两种方法来分析这些不变性 | 方法主要针对低剂量CT图像去噪网络,可能不适用于其他类型的医学图像处理任务 | 提高基于深度学习的低剂量CT图像去噪网络的可解释性 | 低剂量CT图像去噪网络 | 医学影像 | NA | 条件变分自编码器(cVAE),条件可逆神经网络(cINN) | cVAE, cINN | 图像 | 应用于四种流行的低剂量CT图像去噪网络 |
9380 | 2025-01-07 |
SpaGRA: Graph augmentation facilitates domain identification for spatially resolved transcriptomics
2025-Jan, Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao
DOI:10.1016/j.jgg.2024.09.015
PMID:39362628
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研究论文 | 本文提出了一种名为SpaGRA的新方法,通过图增强技术自动构建多关系,用于空间分辨转录组学(SRT)中的空间域识别 | SpaGRA利用空间距离作为先验知识,并通过多头图注意力网络(GATs)动态调整边权重,从而揭示多样化的节点关系并增强几何对比学习中的信息传递 | 当前大多数方法仅通过空间距离定义细胞或点之间的邻接关系,忽视了基因表达相似性等关键生物相互作用,导致空间域识别不准确 | 提高空间分辨转录组学(SRT)数据中空间域识别的准确性 | 小鼠下丘脑的功能区域、小鼠胚胎心脏发育相关基因、最新Visium HD数据中的癌症相关成纤维细胞 | 空间转录组学 | 癌症 | 空间分辨转录组学(SRT) | 多头图注意力网络(GATs) | 空间转录组数据 | 多个不同协议生成的数据集 |