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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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1081 | 2025-08-31 |
Individual cognitive traits can be predicted from task-based dynamic functional connectivity with a deep convolutional-recurrent model
2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae412
PMID:39445422
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研究论文 | 使用深度卷积-循环模型从任务态动态功能连接中预测个体认知特质 | 结合多尺度卷积和LSTM层,首次证明任务态动态功能连接比静息态具有更高预测力,并发现智力构建在大脑中呈空间均匀分布 | 预测性能受混淆变量(如年龄、运动等)校正影响显著,且未发现特定皮层网络的显著相关性 | 从神经影像数据预测认知能力评分,探索智力的神经基础 | 874名人类连接组计划受试者的神经影像和行为数据 | 机器学习 | NA | 功能磁共振成像,多波段重建算法,多元线性回归 | CNN, LSTM | 神经影像数据 | 874名受试者 |
1082 | 2025-08-31 |
Investigating the role of auditory cues in modulating motor timing: insights from EEG and deep learning
2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae427
PMID:39475113
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研究论文 | 本研究利用EEG和深度学习探究听觉线索在调节运动节律中的作用,重点关注手指敲击任务中的神经机制 | 首次结合单试次EEG数据与深度学习方法区分节律协调模式,并揭示听觉输入对运动时序的关键调制作用 | 在去除听觉成分后,阶段区分变得不确定,突显了在缺乏听觉刺激时隔离运动激活的挑战 | 探究基于动作的时序神经机制,特别是听觉线索如何调制运动节律行为 | 12名健康参与者 | 机器学习 | NA | 脑电图(EEG) | 深度学习 | 脑电信号 | 12名健康参与者完成节律性手指敲击任务 |
1083 | 2025-08-31 |
Long axial-range double-helix point spread functions for 3D volumetric super-resolution imaging
2024-Aug-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.31.605907
PMID:39131321
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研究论文 | 本文提出并验证了长轴向范围双螺旋点扩散函数用于哺乳动物细胞全细胞三维超分辨率成像的方法 | 开发了长轴向范围DH-PSF实现无拼接的全细胞3D超分辨率成像,并结合深度学习算法定位密集发射体 | NA | 简化厚样本(如全哺乳动物细胞)的三维超分辨率成像的实验和分析流程 | 荧光微球、U-2 OS细胞中的核纤层蛋白lamin B1 | 显微成像 | NA | 单分子定位显微镜(SMLM)、DNA-PAINT成像、深度学习算法 | 深度学习 | 图像 | 荧光微球和U-2 OS细胞 |
1084 | 2025-08-31 |
In silico co-crystal design: Assessment of the latest advances
2023-11, Drug discovery today
IF:6.5Q1
DOI:10.1016/j.drudis.2023.103763
PMID:37689178
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综述 | 本文综述了机器学习、深度学习和基于网络的推荐方法在药物共晶设计中的应用,并比较了晶体结构预测作为替代方法 | 整合并评估了机器学习、深度学习及网络推荐系统在药物共晶设计中的最新进展,同时探讨了晶体结构预测的替代方案 | NA | 评估计算共晶设计领域的最新技术进展,特别是机器学习相关方法的应用 | 药物共晶体及其理化性质 | 药物发现 | NA | 机器学习、深度学习、网络推荐系统、晶体结构预测 | NA | 晶体结构数据 | NA |
1085 | 2025-08-31 |
Frequency-aware optical coherence tomography image super-resolution via conditional generative adversarial neural network
2023-Oct-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.494557
PMID:37854579
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研究论文 | 提出一种频率感知的光学相干断层扫描图像超分辨率框架,通过条件生成对抗网络整合频率模块以提升图像重建质量 | 首次在深度学习中引入频率保真度概念,设计三个频率模块(频率变换、频率跳跃连接、频率对齐)及频率损失函数,解决现有方法忽视频率分布导致的偏差问题 | NA | 提升光学相干断层扫描图像的超分辨率重建能力,改善形态结构解析精度 | 冠状动脉OCT图像、鱼类角膜图像和大鼠视网膜图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | 条件生成对抗网络(cGAN) | 图像 | 大规模冠状动脉OCT数据集(具体数量未注明),另包含鱼类角膜和大鼠视网膜图像验证 |
1086 | 2025-08-31 |
REVEALS: An Open Source Multi Camera GUI For Rodent Behavior Acquisition
2023-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.08.22.554365
PMID:37662188
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研究论文 | 介绍REVEALS,一个用于通过多摄像头采集啮齿类动物行为数据的开源图形用户界面软件 | 开发了用户友好、开源的多摄像头控制GUI,支持同步录制并简化数据采集流程,兼容深度学习分析流程 | NA | 提供有效、经济且易用的多摄像头行为数据采集方法,以支持大脑功能与疾病研究 | 啮齿类动物(小鼠)的行为数据 | 行为分析 | 神经疾病 | 多摄像头视频采集,DeepLabCut姿态估计 | 深度学习算法(如DeepLabCut) | 视频 | NA |
1087 | 2025-08-30 |
An automatic patient-specific quality assurance with a novel DVH scoring algorithm for volumetric modulated arc therapy of cervical cancer
2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine
IF:1.6Q3
DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112030
PMID:40628009
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研究论文 | 开发了一种基于新型DVH评分算法的自动患者特异性质量保证方法,用于宫颈癌容积旋转调强放疗 | 提出了一种新型权重基DVH评分(WDS)算法,结合U型跳跃连接网络(T-Net)自动预测和分类PSQA结果 | NA | 预测和自动分类容积旋转调强放疗(VMAT)的患者特异性质量保证(PSQA)结果 | 宫颈癌患者 | 医学物理 | 宫颈癌 | 容积旋转调强放疗(VMAT),深度学习 | U-Net类网络(T-Net),随机森林(RF),支持向量机(SVM) | CT图像,计划剂量分布 | 200例宫颈癌患者(109例Infinity加速器,91例Synergy加速器) |
1088 | 2025-08-30 |
Discovery of milk-derived antimicrobial peptides in human milk by DeepMAMP based on peptidomics technology and deep learning method
2025-Nov-01, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145174
PMID:40561758
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研究论文 | 本研究结合肽组学技术和深度学习方法,开发了DeepMAMP模型用于预测人乳中的抗菌肽 | 提出了新型MAMPs预测模型DeepMAMP,融合LightGBM、LSTM和注意力机制,准确率达81.4% | NA | 开发高通量靶向方法准确预测人乳源抗菌肽(HMAMPs) | 人乳中的乳源抗菌肽(MAMPs/HMAMPs) | 机器学习 | NA | 肽组学技术 | LightGBM, LSTM, attention mechanism | 肽序列数据 | 预测311种潜在HMAMPs,实验验证6种(其中5种确认有效) |
1089 | 2025-08-30 |
A Novel Two-step Classification Approach for Differentiating Bone Metastases From Benign Bone Lesions in SPECT/CT Imaging
2025-Sep, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.06.010
PMID:40610298
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研究论文 | 提出并验证了一种新颖的两步深度学习框架,用于SPECT/CT成像中骨转移瘤的自动检测、分割和分类,以区分恶性和良性病变 | 开发了结合多尺度注意力融合模块和三重注意力机制的分割模型BL-Seg,并采用基于放射组学的集成学习分类器整合代谢和纹理特征 | NA | 改进骨转移瘤的早期诊断并促进个性化治疗规划 | SPECT/CT图像中的骨转移瘤和良性骨病变 | 数字病理 | 骨转移瘤 | SPECT/CT成像,放射组学分析 | 深度学习分割模型,集成学习分类器 | 医学图像 | 来自同一机构的SPECT/CT病例数据集,分为训练集和测试集 |
1090 | 2025-08-30 |
Multimodal Deep Learning Model Based on Ultrasound and Cytological Images Predicts Risk Stratification of cN0 Papillary Thyroid Carcinoma
2025-Sep, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.06.043
PMID:40664556
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研究论文 | 开发并验证一种基于超声和细胞学图像的多模态深度学习模型,用于术前无创评估cN0甲状腺乳头状癌的风险分层 | 首次整合超声和细胞学图像构建多模态深度学习模型,用于术前非侵入性风险分层预测 | 回顾性多中心研究,样本量相对有限(总样本997例),外部验证需进一步扩展 | 术前准确评估cN0甲状腺乳头状癌风险分层以辅助治疗决策 | cN0甲状腺乳头状癌患者 | 数字病理 | 甲状腺癌 | 深度学习 | 多模态深度学习模型 | 超声图像、细胞学图像 | 890例训练验证患者(来自5个医疗中心),107例测试患者(来自1个医疗中心) |
1091 | 2025-08-30 |
From Faster Frames to Flawless Focus: Deep Learning HASTE in Postoperative Single Sequence MRI
2025-Sep, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.05.039
PMID:40562676
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研究论文 | 本研究评估深度学习加速的HASTE序列在术后腹部MRI中检测积液的应用效果 | 提出深度学习加速的HASTE序列(HASTE-DL),相比传统序列扫描时间减少46%且图像质量显著提升 | 回顾性研究,样本量有限(76例患者),需进一步多中心验证 | 评估深度学习加速MRI序列在术后积液检测中的可行性 | 腹部手术后疑似感染灶的76例患者(平均年龄65±11.69岁) | 医学影像分析 | 术后并发症 | 深度学习加速MRI序列(HASTE-DL),3-T MRI扫描 | 深度学习 | MRI图像 | 76例患者 |
1092 | 2025-08-30 |
Deep Learning Models Connecting Images and Text: A Primer for Radiologists
2025-09, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc
IF:5.2Q1
DOI:10.1148/rg.240103
PMID:40811083
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综述 | 介绍连接图像与文本的深度学习模型及其在放射学中的潜在应用 | 系统分类并总结了图像-文本连接模型的最新进展,包括自监督学习、零样本学习和基于Transformer的架构 | NA | 为放射科医生提供图像-文本连接深度学习模型的入门指南 | 放射学工作流程和医学图像报告 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer | 图像、文本 | NA |
1093 | 2025-06-13 |
Reassessment of deep learning-based surgical phase recognition in laparoscopic cholecystectomy
2025-Aug-31, Annals of hepato-biliary-pancreatic surgery
IF:1.1Q3
DOI:10.14701/ahbps.25-059
PMID:40499925
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
1094 | 2025-08-30 |
Deep Learning-Based Generation of DSC MRI Parameter Maps Using Dynamic Contrast-Enhanced MRI Data
2025-Aug-28, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8768
PMID:40194853
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研究论文 | 开发基于深度学习的方法,从动态对比增强MRI数据合成DSC MRI衍生的参数图 | 使用条件生成对抗网络(cGAN)首次实现从DCE MRI数据生成DSC参数图,避免重复使用钆对比剂 | NA | 通过深度学习减少MRI扫描中对比剂的使用剂量 | 脑肿瘤患者及无脑肿瘤的对照组参与者 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | DSC MRI, DCE MRI | cGAN (conditional Generative Adversarial Network) | MRI影像数据 | 64名参与者(包括脑肿瘤患者和对照组) |
1095 | 2025-08-30 |
Advancing Aqueous Solubility Prediction: A Machine Learning Approach for Organic Compounds Using a Curated Data Set
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c02399
PMID:40783839
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研究论文 | 本研究利用整合自四个来源的精选数据集,开发了一种用于预测有机化合物水溶性的机器学习模型 | 通过结合多种化学描述符、指纹和功能基团,采用机器学习和深度学习模型,在高度多样化的数据集上实现了优于现有方法的预测精度(R²=0.92,MAE=0.40) | NA | 提高有机化合物水溶性的预测准确性,以支持从药物开发到材料科学的应用 | 有机化合物 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习 | 多种ML和DL模型 | 化学描述符、指纹和功能基团数据 | 1282种独特有机化合物(来自Huuskonen数据集) |
1096 | 2025-08-30 |
The diagnostic performance of ultrasound features for biliary atresia: a systematic review and updated meta-analysis
2025-Aug-18, Pediatric surgery international
IF:1.5Q3
DOI:10.1007/s00383-025-06118-3
PMID:40824323
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系统综述与荟萃分析 | 评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能,特别关注囊性胆道闭锁的鉴别 | 首次专门针对囊性胆道闭锁与伴有黄疸和肝门囊肿婴儿的鉴别诊断准确性进行荟萃分析 | 超声引导PTCC的临床应用受技术复杂性和患者要求限制,胆囊异常相关特征的未检出比例变异较大 | 系统评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能 | 胆道闭锁患者和婴儿胆汁淤积症患者 | 医学影像诊断 | 胆道闭锁 | 超声检查、荟萃分析、人工智能 | 深度学习 | 医学影像数据 | 基于多数据库检索的文献数据(具体样本量未明确说明) |
1097 | 2025-08-30 |
Performance Evaluation of Deep Learning for the Detection and Segmentation of Thyroid Nodules: Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Aug-14, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/73516
PMID:40811738
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系统综述与荟萃分析 | 评估深度学习算法在甲状腺结节检测与分割中的诊断性能并进行系统综述与荟萃分析 | 首次通过系统评价和荟萃分析综合评估深度学习模型在甲状腺结节诊断中的性能,并对比临床医生诊断准确性 | 研究方法设计欠佳、数据集图像质量不一致、外部验证不足可能引入偏倚 | 评估深度学习算法诊断甲状腺结节恶性的性能,分析影响诊断效果的关键因素 | 甲状腺结节(TNs)的医学影像 | 医学影像分析 | 甲状腺癌 | 深度学习(DL) | 深度学习算法 | 医学影像 | 41项符合条件的研究(分割任务14项,检测任务27项) |
1098 | 2025-08-30 |
Multimodal Deep Learning for ARDS Detection
2025-Aug-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.08.08.25333333
PMID:40832385
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研究论文 | 开发了一种多模态深度学习模型,结合影像、通气波形和电子健康记录数据用于ARDS早期检测 | 首次整合胸部X光、呼吸机波形数据和电子健康记录表格数据,通过多模态深度学习提升ARDS检测性能 | 需要进一步研究各模态对检测效果的附加贡献,且数据集规模较小、异质性较强 | 通过多模态深度学习改善急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的早期诊断 | ICU收治的220名患者 | 医疗人工智能 | 急性呼吸窘迫综合征 | 深度学习,预训练编码器 | 多模态深度学习模型 | 影像(X光)、时间序列(通气波形)、表格(EHR数据) | 220名ICU患者 |
1099 | 2025-08-30 |
18F-FDG PET/CT-based deep radiomic models for enhancing chemotherapy response prediction in breast cancer
2025-Aug-11, Medical oncology (Northwood, London, England)
DOI:10.1007/s12032-025-02982-0
PMID:40790010
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研究论文 | 本研究开发了基于18F-FDG PET/CT的深度放射组学模型,用于提升乳腺癌化疗反应的早期预测精度 | 结合SENet深度学习模型从PET/CT图像中提取深度特征,并与传统放射组学特征融合,显著提高了化疗反应预测的准确性 | 研究样本量较小(60例患者),且为回顾性数据,可能存在选择偏差 | 提升乳腺癌患者化疗反应的早期预测能力,以优化个性化治疗策略 | 60例乳腺癌患者的18F-FDG PET/CT影像数据和临床记录 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 18F-FDG PET/CT成像,放射组学特征提取,深度学习 | XGBoost, RF, LR, SVM, SENet | 医学影像(PET/CT) | 60例乳腺癌患者 |
1100 | 2025-08-30 |
EDNTOM: An Ensemble Learning and Weight Mechanism-Based Nanopore Methylation Detection Tool
2025-Aug-05, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c01924
PMID:40787313
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研究论文 | 开发了一种基于集成学习和注意力权重机制的纳米孔测序甲基化检测工具EDNTOM | 采用集成学习整合多个预训练单模型预测,并引入注意力权重机制,在计算资源和检测性能间取得更好平衡 | NA | 提供更准确可靠的DNA甲基化检测解决方案 | DNA甲基化修饰 | 机器学习 | NA | 纳米孔测序 | 集成学习、注意力机制 | DNA测序数据 | NA |