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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10701 | 2025-10-05 |
Artificial Intelligence and Machine Learning in Cancer Related Pain: A Systematic Review
2023-Dec-08, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.12.06.23299610
PMID:38105979
|
系统综述 | 系统回顾人工智能和机器学习在癌症相关疼痛领域的应用研究 | 首次系统评估AI/ML在癌症疼痛预测和管理决策中的应用现状与性能表现 | 大多数研究缺乏外部验证(14%)和临床应用(23%),模型校准报告不足(5%) | 探索人工智能/机器学习在预测癌症疼痛结局和支持疼痛管理决策中的应用 | 癌症患者的疼痛相关数据和疼痛管理过程 | 机器学习 | 癌症 | 系统文献综述方法 | 随机森林, Lasso, 支持向量机, 多种机器学习模型 | 临床研究数据 | 44项研究(2006-2023年) | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 10702 | 2025-10-05 |
Toward Automated Detection of Silent Cerebral Infarcts in Children and Young Adults With Sickle Cell Anemia
2023-08, Stroke
IF:7.8Q1
DOI:10.1161/STROKEAHA.123.042683
PMID:37387218
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化检测方法,用于识别镰状细胞贫血儿童和年轻成人中的无症状脑梗死 | 首次将UNet深度学习模型应用于镰状细胞贫血患者无症状脑梗死的自动化检测,解决了小病灶检测的难题 | 模型需要进一步训练优化,空间一致性指标(dice相似系数)仅为中等水平(0.48) | 开发自动化工具以辅助镰状细胞贫血患者无症状脑梗死的临床诊断和研究 | 镰状细胞贫血的儿童和年轻成人患者 | 医学影像分析 | 镰状细胞贫血 | 磁共振成像 | 深度学习 | 脑部磁共振图像 | 训练集926人(31%有SCI),外部验证集80人(50%有SCI) | NA | UNet | 灵敏度,准确率,dice相似系数,组内相关系数,Spearman相关性 | NA |
| 10703 | 2025-10-05 |
Longitudinal fundus imaging and its genome-wide association analysis provide evidence for a human retinal aging clock
2023-04-17, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.82364
PMID:36975205
|
研究论文 | 通过眼底图像开发视网膜衰老时钟eyeAge,能准确预测个体年龄并揭示衰老机制 | 首次基于纵向眼底图像建立视网膜衰老时钟,在短时间尺度上实现高精度年龄预测,并通过GWAS和果蝇实验验证其生物学机制 | 研究主要基于EyePACS和UK Biobank数据集,需要在更多样化人群中验证 | 开发高精度生物年龄预测模型并探索衰老机制 | 人类视网膜眼底图像 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 深度学习,全基因组关联分析(GWAS),基因敲除实验 | 深度学习模型 | 眼底图像 | EyePACS和UK Biobank数据库的眼底图像数据 | NA | NA | 平均绝对误差(MAE),风险比(HR) | NA |
| 10704 | 2025-10-05 |
Validation of Deep Learning-based Sleep State Classification
2022, microPublication biology
DOI:10.17912/micropub.biology.000643
PMID:36277479
|
研究论文 | 本研究验证了混合z-score标准化与深度学习结合在小鼠睡眠状态分类中的有效性 | 验证了混合z-score预处理方法结合深度学习在独立数据集上的睡眠状态分类性能 | 仅使用12个三小时EEG/EMG记录,样本量有限 | 验证混合z-score标准化与深度学习方法在睡眠状态分类中的有效性 | 小鼠脑电图(EEG)和肌电图(EMG)记录 | 机器学习 | 睡眠障碍 | EEG/EMG信号记录 | CNN | EEG/EMG信号 | 12个三小时EEG/EMG记录 | NA | 卷积神经网络 | 准确率, Cohen's κ | NA |
| 10705 | 2025-10-05 |
EyeMap: A fusion-based method for eye movement-based visual attention maps as predictive markers of parkinsonism
2025-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103607
PMID:40994894
|
研究论文 | 开发了一种名为EyeMap的融合方法,用于可视化眼动模式并作为帕金森症的预测标记 | 通过后期融合技术结合多种眼动可视化方式的预测结果,无需手动特征工程即可检测帕金森特异性凝视异常 | NA | 开发眼动视觉注意力地图作为帕金森症的预测标记 | 帕金森患者和健康对照组的眼动数据 | 计算机视觉 | 帕金森症 | 眼动追踪 | 机器学习,深度学习 | 眼动数据(扫描路径、注视热图、网格化感兴趣区域) | 包含PD患者和健康对照组的眼动追踪数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 10706 | 2025-10-05 |
AlzFormer: Video-based space-time attention model for early diagnosis of Alzheimer's disease
2025-Oct-15, Neuroscience
IF:2.9Q2
|
研究论文 | 提出基于视频时空注意力机制的AlzFormer深度学习框架,用于阿尔茨海默病的早期诊断 | 首次将T1加权MRI体积视为序列输入,利用时空自注意力机制建模切片间连续性,将切片对应为视频帧 | 仅使用ADNI数据集的1.5T MRI扫描,样本来源相对单一 | 开发用于阿尔茨海默病早期诊断的深度学习模型 | 阿尔茨海默病(AD)、轻度认知障碍(MCI)和认知正常(CN)个体 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 结构MRI扫描 | Transformer | 医学影像 | ADNI数据集的1.5T MRI扫描 | NA | AlzFormer | 准确率,F1-score,AUC | NA |
| 10707 | 2025-10-05 |
APD-FFNet: a novel explainable deep feature fusion network for automated periodontitis diagnosis on dental panoramic radiography
2025-Oct-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twaf034
PMID:40343455
|
研究论文 | 提出一种新型可解释深度特征融合网络APD-FFNet,用于牙科全景X光片的自动化牙周炎诊断 | 首次将卷积层和基于Transformer的层结合在深度特征融合框架中,专门为牙周炎诊断设计 | NA | 开发自动化牙周炎诊断系统 | 牙科全景X光片 | 医学影像分析 | 牙周炎 | 深度学习 | CNN, Transformer | X光影像 | 337张经牙周病专家标注的全景X光片 | NA | APD-FFNet(自定义卷积和Transformer层融合架构) | 准确率, F1分数, AUC, Jaccard相似系数, Matthews相关系数 | NA |
| 10708 | 2025-10-05 |
Impact of sarcopenia and obesity on mortality in older adults with SARS-CoV-2 infection: automated deep learning body composition analysis in the NAPKON-SUEP cohort
2025-Oct, Infection
IF:5.4Q1
DOI:10.1007/s15010-025-02555-3
PMID:40377852
|
研究论文 | 本研究通过深度学习自动分析老年COVID-19患者的身体成分,探讨肌肉减少症和肥胖对死亡率的影响 | 首次在国家级大流行病队列中应用预训练深度学习模型自动分析常规胸部CT的身体成分 | 样本量相对有限(157例患者),仅包含60岁以上重症COVID-19肺炎患者 | 比较肥胖和肌肉减少症对严重呼吸道感染老年患者死亡率的相对影响 | 60岁以上确诊重症COVID-19肺炎的住院患者 | 数字病理学 | COVID-19 | 胸部CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 157例住院患者(平均年龄70±8岁,41%女性)来自57个研究中心 | NA | 预训练深度学习模型 | p值, 比值比 | NA |
| 10709 | 2025-10-05 |
Machine learning to identify hypoxic-ischemic brain injury on early head CT after pediatric cardiac arrest
2025-Oct, Resuscitation
IF:6.5Q1
|
研究论文 | 使用深度学习模型检测儿童院外心脏骤停后早期CT扫描中的缺氧缺血性脑损伤 | 深度学习模型能够识别放射科医生视觉无法发现的缺氧缺血性脑损伤 | 样本量相对较小(117例OHCA病例),且为回顾性研究 | 开发能够早期检测儿童心脏骤停后缺氧缺血性脑损伤的深度学习模型 | 儿童院外心脏骤停患者和年龄匹配的对照组 | 医学影像分析 | 缺氧缺血性脑损伤 | CT扫描 | 深度学习 | CT图像 | 117例OHCA病例,年龄3.1[0.7-12.2]岁,43%死亡,58%预后不良 | NA | NA | AUC | NA |
| 10710 | 2025-10-05 |
Automatic identification of dental implant brands with deep learning algorithms
2025-Oct-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twaf054
PMID:40627380
|
研究论文 | 本研究使用深度学习算法在全景X光片上自动识别四种不同品牌的牙科种植体 | 首次将深度学习应用于牙科种植体品牌识别,并比较了多种主流算法的性能 | 仅包含四种种植体品牌,样本来源可能有限 | 解决无法识别牙科种植体品牌带来的问题,实现自动分类 | 牙科种植体品牌 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 对比度受限自适应直方图均衡化 | CNN | 图像 | 5375张裁剪后的全景X光片,包含四种种植体系统(NucleOSS、Medentika、Nobel、Implance) | NA | GoogleNet, ResNet-18, VGG16, ShuffleNet | 准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, ROC曲线, 混淆矩阵 | NA |
| 10711 | 2025-10-05 |
A deep learning framework for accurate mammographic mass classification using local context attention module
2025-Oct, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.18119
PMID:40985504
|
研究论文 | 提出一种结合局部上下文注意力模块的深度学习框架,用于基于双视图乳腺X线摄影的乳腺肿块准确分类 | 引入局部上下文注意力模块(LCAM),通过通道和空间两个维度自适应优化特征表示,提升对乳腺肿块恶性相关影像组学特征的区分能力 | NA | 提高乳腺X线摄影对乳腺癌BI-RADS分类的准确性和一致性 | 乳腺X线摄影图像中的乳腺肿块 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影 | CNN | 图像 | 3020名患者 | NA | 基于CNN的框架,包含局部上下文注意力模块(LCAM) | 灵敏度, 特异度 | NA |
| 10712 | 2025-10-05 |
Artificial intelligence for HIV care: a global systematic review of current studies and emerging trends
2025-Oct, Journal of the International AIDS Society
IF:4.6Q1
DOI:10.1002/jia2.70045
PMID:40990267
|
系统综述 | 本系统综述全面评估了人工智能在HIV护理连续过程中的应用现状和新兴趋势 | 首次系统性地将AI在HIV护理中的应用按四个主题领域进行分类分析,并识别了当前研究空白和未来方向 | 数据质量、基础设施限制和伦理考虑等挑战仍需解决,资源有限环境中的可扩展性AI解决方案研究不足 | 系统识别、绘制和综合AI方法在HIV护理连续过程中的应用研究 | HIV护理连续过程,包括HIV检测、治疗监测、护理保留和临床免疫学结果管理 | 机器学习 | HIV/艾滋病 | 机器学习方法 | 随机森林,神经网络,支持向量机,深度学习 | 医疗数据 | 47项研究(从3185条记录中筛选) | NA | NA | 灵敏度,特异性,准确率,AUC | NA |
| 10713 | 2025-10-05 |
DeepMaT: Prediction of Target Peptide Classification and Cleavage Site by Combining Mamba2 and Multiple Attention Mechanisms
2025-Sep-26, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01489
PMID:41004305
|
研究论文 | 提出了一种结合Mamba2和多重注意力机制的深度学习模型DeepMaT,用于预测目标肽分类和切割位点 | 首次将Mamba2与多头自注意力机制相结合,利用Mamba2的全局建模能力和自注意力的局部聚焦优势 | NA | 提高目标肽切割位点预测的准确性 | 信号肽和转运肽 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | Mamba2, 多头自注意力机制 | 氨基酸序列数据 | NA | NA | Mamba2, 多头自注意力机制 | 准确率 | NA |
| 10714 | 2025-10-05 |
Extending Multiscale Characterization of Heart Rate Variability via Deep Learning for Mortality Risk Prediction
2025-Sep-26, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3614714
PMID:41004366
|
研究论文 | 本研究结合去趋势移动平均分析和卷积神经网络,通过心率变异性信号改进死亡率风险预测 | 将去趋势移动平均分析与深度学习结合,捕捉传统线性分析忽略的非线性尺度模式 | 样本量相对有限,仅包含916名幸存者和70名非幸存者 | 改进基于心率变异性的死亡率风险预测 | 24小时动态心电图记录的心率变异性信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | 去趋势移动平均分析,动态心电图 | CNN | 心率变异性信号,DMA曲线 | 986名患者(916名幸存者,70名非幸存者) | NA | 卷积神经网络 | ROC-AUC, 调整后风险比 | NA |
| 10715 | 2025-10-05 |
Fusion Deep Learning for Predicting Conductivity in Electron-Doped Organic Polymers
2025-Sep-26, Journal of the American Chemical Society
IF:14.4Q1
DOI:10.1021/jacs.5c09172
PMID:41004423
|
研究论文 | 开发融合深度学习模型预测电子掺杂有机聚合物的电导率 | 提出融合卷积神经网络和全连接人工神经网络的深度学习模型,整合结构特征和物性特征进行电导率预测 | 模型预测结果与实验值在同一数量级内相符,但未达到精确匹配 | 加速高性能n型有机半导体材料的发现与设计 | n型导电聚合物 | 机器学习 | NA | 密度泛函理论计算 | CNN, ANN | 分子结构数据,电子性质数据 | 84种n型导电聚合物,外加含寡聚乙二醇侧链的测试集聚合物 | NA | 卷积神经网络,全连接人工神经网络 | 留一法交叉验证,双盲实验验证 | NA |
| 10716 | 2025-10-05 |
An explainable covariate compartmental model for predicting the spatio-temporal patterns of dengue in Sri Lanka
2025-Sep-26, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1013540
PMID:41004532
|
研究论文 | 应用可解释AI的协变量仓室模型预测斯里兰卡登革热时空传播模式 | 提出结合协变量驱动和动态反馈的可解释AI仓室模型,弥合动力学仓室模型与数据驱动模型之间的差距 | 未明确说明模型在其它地区或疾病的泛化能力 | 预测和解释登革热在斯里兰卡的时空发病模式 | 斯里兰卡登革热发病数据 | 机器学习 | 登革热 | 深度学习可解释AI(XAI) | SEIR仓室模型, 深度学习模型 | 时空流行病学数据 | NA | NA | 协变量仓室混合模型 | 模型性能比较 | NA |
| 10717 | 2025-10-05 |
BGTransform: a neurophysiologically informed EEG data augmentation framework
2025-Sep-26, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ae0c3a
PMID:41005322
|
研究论文 | 提出一种基于神经生理学原理的EEG数据增强框架BGTransform,通过选择性扰动背景EEG成分来生成新数据 | 首次利用任务相关活动与背景EEG的神经生理学分离原理进行数据增强,在保持任务相关信号的同时引入受控变异 | 仅在SSVEP和P300范式的公开数据集上验证,尚未在其他EEG范式或临床场景中测试 | 解决EEG-BCI训练数据稀缺和变异性问题,提高深度学习模型的泛化能力 | 脑电信号(EEG)和基于脑机接口(BCI)的神经解码任务 | 机器学习 | NA | 脑电图(EEG),稳态视觉诱发电位(SSVEP),P300范式 | 深度学习模型 | 脑电信号 | 三个公开EEG-BCI数据集 | NA | NA | 分类准确率 | NA |
| 10718 | 2025-10-05 |
Deep learning-driven contactless ECG in MRI via beat pilot tone for motion-resolved image reconstruction and heart rate monitoring
2025-Sep-26, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae0c52
PMID:41005349
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的方法,通过Beat Pilot Tone技术在MRI中实现无接触ECG测量,用于运动分辨图像重建和心率监测 | 首次将Beat Pilot Tone技术与深度学习相结合,在MRI环境中实现无接触ECG测量,解决了传统电极ECG的磁流体动力学失真、皮肤灼伤风险和患者不适等问题 | 在心律失常和患者运动等挑战性场景下的性能仍需进一步验证 | 开发一种无接触ECG测量方法,用于心脏磁共振成像同步和心率监测 | 心脏机械运动信号与ECG波形之间的映射关系 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | Beat Pilot Tone射频运动传感技术,心脏磁共振成像 | 深度神经网络 | 射频运动信号,ECG波形,MRI图像 | 未明确说明具体样本数量,但包含1.5T和3T磁场强度的数据 | NA | NA | Pearson相关系数,相对均方根误差,心脏触发时间精度,心率估计误差 | NA |
| 10719 | 2025-10-05 |
A Framework for Guiding DDPM-Based Reconstruction of Damaged CT Projections Using Traditional Methods
2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01697-y
PMID:41006722
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研究论文 | 提出一种结合传统重建方法与DDPM的混合框架PHIRF,用于从受损CT投影数据中重建高质量图像 | 首次将传统CT重建算法与DDPM架构集成,通过双阶段方法将传统重建特征作为条件约束嵌入反向扩散过程 | DDPM在细节保留方面的固有局限性可能影响实际应用效果 | 提升从受损CT投影数据中重建图像的质量和结构保真度 | CT投影数据和重建图像 | 医学影像重建 | NA | CT投影成像 | DDPM | CT投影数据, 图像 | 三种代表性病态投影场景(有限角度投影、稀疏视图采集、低剂量测量) | DDPM | DDPM | 定量指标, 视觉评估 | NA |
| 10720 | 2025-09-28 |
CADxPolydetect: a clinically explainable hybrid deep learning system for multi-class colorectal lesion detection using augmented colonoscopy images
2025-Sep-26, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-03176-4
PMID:41013565
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |