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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11101 | 2025-10-07 |
Variational graph autoencoder for reconstructed transcriptomic data associated with NLRP3 mediated pyroptosis in periodontitis
2025-01-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86455-4
PMID:39809940
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研究论文 | 本研究评估了变分图自编码器在重建与牙周炎中NLRP3介导的细胞焦亡相关基因数据方面的效能 | 首次将变分图自编码器应用于牙周炎中NLRP3介导细胞焦亡的转录组数据重建,展示了深度学习模型在基因表达分析中的潜力 | 仅使用了3个样本的小数据集,存在5820个假阴性预测,表明模型采用较为保守的策略 | 评估变分图自编码器在重建牙周炎相关基因表达数据中的性能 | 与NLRP3介导细胞焦亡相关的转录组数据 | 机器学习 | 牙周炎 | 转录组测序 | VGAE | 基因表达数据 | 3个样本(来自NCBI GEO数据集GSE262663,包含缺氧暴露和正常条件) | NA | 变分图自编码器 | 准确率, 精确率 | NA |
| 11102 | 2025-10-07 |
Clinical Decision Support Using Speech Signal Analysis: Systematic Scoping Review of Neurological Disorders
2025-Jan-13, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/63004
PMID:39804693
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系统范围综述 | 本文通过系统范围综述探讨了语音信号分析在神经系统疾病临床决策支持中的技术发展和研究趋势 | 提出了一个结合设计科学研究方法的结构化研究框架,指导临床环境中的技术干预研究 | 仅关注神经系统疾病相关研究,可能忽略了其他疾病领域的相关进展 | 从临床和技术角度理解语音信号分析在临床决策支持中的关键概念和研究过程 | 神经系统疾病患者(包括帕金森病、阿尔茨海默病和认知障碍患者)的语音信号 | 数字病理学 | 神经系统疾病 | 语音信号分析,数字信号处理 | 传统机器学习,深度学习 | 语音信号,音频图像 | 389篇符合初始资格标准的文章,其中72篇(18.5%)纳入定性分析 | NA | NA | 分析验证 | NA |
| 11103 | 2025-10-07 |
Deep learning-based skin lesion analysis using hybrid ResUNet++ and modified AlexNet-Random Forest for enhanced segmentation and classification
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0315120
PMID:39820868
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研究论文 | 提出一种结合ResUNet++和改进AlexNet-随机森林的混合深度学习模型,用于皮肤病变的精确分割和分类 | 将ResUNet++的先进分割能力与改进的AlexNet-随机森林分类器相结合,形成混合深度学习框架 | 仅在Ham10000数据集上进行验证,未在其他数据集测试泛化能力 | 开发更准确的皮肤病变分割和分类方法以辅助皮肤癌诊断 | 皮肤病变图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 深度学习 | CNN, 随机森林 | 图像 | Ham10000数据集 | NA | ResUNet++, AlexNet | 分割精度, 分类准确率 | NA |
| 11104 | 2025-10-07 |
Prediction of mechanical characteristics of shearer intelligent cables under bending conditions
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0318767
PMID:39903714
|
研究论文 | 提出一种基于TCN-BiLSTM-SEAttention的采煤机光纤电缆力学特性预测模型 | 首次将TCN、BiLSTM和SEAttention机制结合用于电缆力学特性预测,通过SHAP量化特征贡献度 | 仅验证了6-10 m/min牵引速度下的性能,未涵盖更广泛工况 | 提高采煤机电缆在弯曲条件下的可靠性预测精度 | 采煤机智能电缆的力学特性 | 机器学习 | NA | 光纤监测技术 | TCN, BiLSTM, 注意力机制 | 时序力学数据 | 采煤机光纤电缆弯曲模拟数据集(含6/8/10 m/min三种牵引速度) | NA | TCN-BiLSTM-SEAttention | MSE, RMSE, MAE, R2 | NA |
| 11105 | 2025-10-07 |
Boostering diagnosis of frontotemporal lobar degeneration with AI-driven neuroimaging - A systematic review and meta-analysis
2025, NeuroImage. Clinical
DOI:10.1016/j.nicl.2025.103757
PMID:39983552
|
系统综述与荟萃分析 | 评估基于神经影像特征的人工智能算法在额颞叶变性诊断和预测中的效能 | 首次对AI驱动神经影像在FTLD诊断中的效能进行系统评估和量化分析 | 纳入研究存在异质性,多分类任务在较高类别区分时敏感性较低 | 评估神经影像特征AI算法对FTLD的诊断和预测效能 | 额颞叶变性患者及健康对照者 | 医学影像分析 | 神经退行性疾病 | 神经影像学 | 机器学习,深度学习 | 神经影像数据 | 75项研究共20,601名受试者,其中8,051名FTLD患者 | NA | NA | 敏感度,特异度 | NA |
| 11106 | 2025-05-28 |
A hybrid long short-term memory-convolutional neural network multi-stream deep learning model with Convolutional Block Attention Module incorporated for monkeypox detection
2025 Jan-Mar, Science progress
IF:2.6Q2
DOI:10.1177/00368504251331706
PMID:40152267
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研究论文 | 本文开发了一种结合LSTM-CNN多流深度学习模型与CBAM的混合模型,用于猴痘的早期检测 | 提出了一种结合LSTM、CNN和CBAM的混合多流深度学习模型,用于猴痘检测,并通过Grad-CAM和LIME提高了模型的可解释性 | 未提及模型在临床环境中的实际应用效果验证 | 开发一种可靠的深度学习模型,用于猴痘的早期检测 | 猴痘皮肤病变图像 | 计算机视觉 | 猴痘 | 深度学习 | LSTM-CNN混合模型 | 图像 | MSLD v2.0数据集(具体样本数量未提及) | NA | NA | NA | NA |
| 11107 | 2025-10-07 |
Status and Prospects of Research on Deep Learning-based De Novo Generation of Drug Molecules
2025, Current computer-aided drug design
IF:1.5Q3
|
综述 | 本文全面概述了基于深度学习的药物分子从头生成研究现状与发展前景 | 系统总结了深度学习在药物分子生成中的四大关键维度:分子数据库、分子表示方法、生成模型和评估指标 | NA | 探讨深度学习在药物设计中的应用现状和未来发展重点 | 药物分子生成方法 | 机器学习 | NA | 深度学习 | GAN, RNN, VAE, CNN, DM | 分子结构数据 | NA | NA | NA | 分子质量评估指标,适用性评估指标 | NA |
| 11108 | 2025-10-07 |
Learning a Hand Model From Dynamic Movements Using High-Density EMG and Convolutional Neural Networks
2024-12, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2024.3432800
PMID:39042539
|
研究论文 | 提出一种基于高密度表面肌电信号和卷积神经网络的深度学习方法来解码前臂肌肉电生理活动为手部运动 | 首次使用全带宽EMG信号和卷积神经网络构建手部运动模型,在潜在空间中发现编码手部解剖结构的神经嵌入 | 研究仅包含13名健康参与者,运动速度仅限于慢速和舒适速度 | 开发能够从肌电信号解码手部运动的深度学习模型 | 人类手部运动和前臂肌肉电生理活动 | 机器学习 | NA | 高密度表面肌电信号采集 | CNN | EMG信号,运动学和动力学数据 | 13名健康参与者,覆盖22个手部自由度的抓握和单个手指运动 | NA | 卷积神经网络 | 运动学和动力学连续估计精度 | NA |
| 11109 | 2025-10-07 |
Directional Characteristic Enhancement of an Omnidirectional Detection Sensor Enabled by Strain Partitioning Effects in a Periodic Composite Hole Substrate
2024-11-22, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c01097
PMID:39431947
|
研究论文 | 本研究通过应变分配调制策略开发了一种具有方向特性增强的全向可拉伸应变传感器 | 提出基于应变分配调制的灵敏度各向异性放大策略,通过定制化周期性孔阵列结构参数调制敏感导电网络的应力分布 | NA | 开发具有高方向识别能力的全向应变传感器,用于运动检测和人机交互 | 可拉伸应变传感器及其传感阵列 | 传感器技术 | NA | 应变分配调制,周期性孔阵列结构设计 | 深度学习网络 | 应变传感器数据 | NA | NA | 轻量级深度学习网络 | 识别率,灵敏度 | NA |
| 11110 | 2025-10-07 |
Smartphone-Assisted Nanozyme Colorimetric Sensor Array Combined "Image Segmentation-Feature Extraction" Deep Learning for Detecting Unsaturated Fatty Acids
2024-10-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c01142
PMID:39298721
|
研究论文 | 开发了一种结合智能手机辅助纳米酶比色传感器阵列和深度学习图像分割特征提取技术的智能平台,用于不饱和脂肪酸的检测 | 首次将MnO纳米酶比色传感器阵列与图像分割-特征提取深度学习技术相结合,模拟哺乳动物嗅觉系统进行不饱和脂肪酸检测 | α-亚麻酸(ALA)的测定系数相对较低(0.7393),模型性能有待进一步提升 | 开发一种简便低成本的不饱和脂肪酸智能检测方法 | 油酸(OA)、亚油酸(LA)、α-亚麻酸(ALA)及其混合物,各种食用植物油、不同茶油和掺假茶油 | 计算机视觉 | NA | 比色传感器阵列、密度泛函理论预测、掺杂实验 | 深度学习 | 图像 | 38,868张三种不饱和脂肪酸图像 | TensorFlow, PyTorch | MobileNetV3 small | 决定系数(R²) | 智能手机嵌入式计算 |
| 11111 | 2025-10-07 |
Olfactory Diagnosis Model for Lung Health Evaluation Based on Pyramid Pooling and SHAP-Based Dual Encoders
2024-09-27, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c01584
PMID:39248698
|
研究论文 | 提出一种基于金字塔池化和SHAP双编码器的深度学习框架,用于通过呼出气体评估肺部健康 | 结合金字塔池化结构和SHAP特征重要性的双编码器网络,通过多尺度特征聚合和特征重要性评估优化模型性能 | 未明确说明样本来源和数据集规模 | 开发肺部健康评估模型,区分吸烟者、COPD患者和健康对照 | 吸烟者、慢性阻塞性肺疾病患者、健康对照个体 | 机器学习 | 肺癌 | 呼出气体分析 | 深度学习,双编码器 | 传感器数据 | NA | NA | 金字塔池化,双编码器,Transformer卷积层 | 准确率 | NA |
| 11112 | 2025-10-07 |
Imputing Single-Cell Protein Abundance in Multiplex Tissue Imaging
2024-Jul-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.12.05.570058
PMID:38106203
|
研究论文 | 本研究利用机器学习方法对多重组织成像数据中的单细胞蛋白质丰度进行插补 | 首次系统比较多种机器学习方法在单细胞蛋白质丰度插补中的表现,并创新性地整合细胞空间信息提升插补性能 | 研究基于乳腺癌队列数据,方法在其他癌症类型中的适用性需要进一步验证 | 解决多重组织成像技术中蛋白质检测限制问题,提升单细胞蛋白质丰度数据的完整性 | 乳腺癌患者组织样本中的单细胞蛋白质表达数据 | 机器学习 | 乳腺癌 | 多重组织成像 | 正则化线性回归,梯度提升回归树,深度学习自编码器 | 蛋白质表达数据,空间位置数据 | 乳腺癌队列的多重组织成像数据集 | NA | 自编码器 | 平均绝对误差 | NA |
| 11113 | 2025-10-07 |
Deep learning guided design of dynamic proteins
2024-Jul-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.17.603962
PMID:39071443
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的动态蛋白质构象变化设计方法 | 首次实现了对蛋白质构象动态变化的精确设计,模拟自然界开关蛋白的信号传导机制 | NA | 设计具有可控构象动态变化的蛋白质 | 蛋白质构象变化和动态行为 | 机器学习 | NA | 深度学习,物理模拟 | 深度学习模型 | 蛋白质结构数据 | 4个验证结构 | NA | NA | 结构验证,微秒级转变观测 | NA |
| 11114 | 2025-10-07 |
Magnetic Resonance Imaging Images Based Brain Tumor Extraction, Segmentation and Detection Using Convolutional Neural Network and VGC 16 Model
2024-07-01, American journal of clinical oncology
DOI:10.1097/COC.0000000000001097
PMID:38632686
|
研究论文 | 使用卷积神经网络和VGC 16模型从磁共振成像图像中提取、分割和检测脑肿瘤 | 提出结合两种CNN模型的混合方法,并采用预测平均交并比来识别失败案例 | NA | 开发自动诊断和检测脑肿瘤的系统 | 脑肿瘤患者的磁共振成像图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 磁共振成像 | CNN | 医学图像 | NA | MATLAB | VGC 16 | 准确率, 验证准确率, 验证损失, 平均交并比 | NA |
| 11115 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence and machine learning in axial spondyloarthritis
2024-07-01, Current opinion in rheumatology
IF:5.2Q1
DOI:10.1097/BOR.0000000000001015
PMID:38533807
|
综述 | 评估人工智能和机器学习在中轴型脊柱关节炎诊断与管理中的当前应用与前景 | 深入探讨深度学习在axSpA影像分析中的突破性应用,部分模型在检测骶髂关节炎等标志物方面达到或超越放射科医生水平 | 研究设计差异大、样本量有限且以回顾性单中心研究为主,限制结果普适性 | 探索AI/ML在axSpA医疗影像、预测建模和患者监测中的应用潜力 | 中轴型脊柱关节炎(axSpA)患者 | 机器学习 | 中轴型脊柱关节炎 | X射线、计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI) | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11116 | 2025-10-07 |
Deep learning-based prediction of coronary artery calcium scoring in hemodialysis patients using radial artery calcification
2024 May-Jun, Seminars in dialysis
IF:1.4Q3
DOI:10.1111/sdi.13191
PMID:38178376
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研究论文 | 本研究开发基于桡动脉钙化的随机森林模型预测血液透析患者冠状动脉钙化评分 | 首次将桡动脉钙化指数与临床变量结合,使用随机森林模型预测冠状动脉钙化评分 | 样本量较小(118例患者),仅使用单一中心的患者数据 | 探索桡动脉钙化在预测血液透析患者冠状动脉钙化中的可行性 | 血液透析患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 超声检查、冠状动脉计算机断层扫描 | 随机森林, 逻辑回归 | 临床变量、影像数据 | 118例血液透析患者 | NA | 随机森林, 逻辑回归 | 敏感度, 特异度, 受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 11117 | 2025-10-07 |
Deep Learning Models for Predicting Hearing Thresholds Based on Swept-Tone Stimulus-Frequency Otoacoustic Emissions
2024 Mar-Apr 01, Ear and hearing
IF:2.6Q1
DOI:10.1097/AUD.0000000000001443
PMID:37990395
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研究论文 | 本研究开发了基于扫频刺激频率耳声发射的深度学习模型,用于定量预测听力阈值 | 首次将深度学习技术应用于扫频SFOAE数据来预测听力阈值,并设计了混合CNN与传统机器学习回归器的组合模型 | 样本量相对有限(562只耳朵),仅针对感音神经性听力损失进行研究 | 开发能够基于耳声发射定量预测听力阈值的深度学习模型 | 174只正常听力耳朵和388只感音神经性听力损失耳朵 | 机器学习 | 听力损失 | 扫频刺激频率耳声发射 | CNN, 混合模型 | 生物医学信号 | 562只耳朵(174正常听力,388听力损失) | NA | CNN, CNN-KNN, CNN-SVM, CNN-RF | 平均绝对误差, 标准误差 | NA |
| 11118 | 2025-10-07 |
Detection and position evaluation of chest percutaneous drainage catheter on chest radiographs using deep learning
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0305859
PMID:39133733
|
研究论文 | 开发基于深度学习的算法,用于在胸部X光片上自动检测经皮胸腔引流导管并评估导管位置 | 首次将深度学习应用于胸腔引流导管的自动检测和位置评估 | 回顾性研究,样本量相对有限(1217张X光片) | 开发自动检测和评估胸腔引流导管位置的AI算法 | 胸腔引流导管及其位置 | 计算机视觉 | 胸腔疾病 | 胸部X光摄影 | 深度学习 | 医学影像 | 1217张胸部X光片(960名患者),其中937张位置正确,280张位置错误 | NA | NA | 准确率, 敏感性, 特异性, mAP50, 精确率, 召回率 | NA |
| 11119 | 2025-05-28 |
A Novel Sentence Transformer-based Natural Language Processing Approach for Schema Mapping of Electronic Health Records to the OMOP Common Data Model
2024, AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium
PMID:40417570
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research paper | 该研究开发了一种基于Sentence Transformer的自然语言处理方法,用于将电子健康记录(EHR)中的药物相关概念映射到OMOP通用数据模型(CDM)中的标准概念 | 提出了一种基于transformer的NLP模型,在EHR到OMOP CDM的标准化映射任务中表现优于现有方法,包括最先进的大型语言模型和广泛使用的模式映射软件 | 仅针对药物相关概念进行了验证,未涉及其他类型的EHR数据 | 开发自动化方法以实现电子健康记录到通用数据模型的标准化映射 | 电子健康记录中的药物相关概念 | natural language processing | NA | transformer-based NLP | Sentence Transformer | text | 2个大型公开数据集,包括200种最常见药物和200种随机药物的映射验证 | NA | NA | NA | NA |
| 11120 | 2025-10-07 |
Update on muscle imaging in myositis
2023-11-01, Current opinion in rheumatology
IF:5.2Q1
DOI:10.1097/BOR.0000000000000975
PMID:37656661
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综述 | 本文综述了MRI、超声和PET/CT等影像技术在肌炎诊断和管理中的最新进展 | 重点介绍了从手动定性分析向定量分析的转变,以及人工智能和纹理分析等新兴技术的应用前景 | NA | 探讨影像技术在特发性炎症性肌病中的应用进展 | 肌炎或特发性炎症性肌病 | 数字病理 | 肌肉炎症性疾病 | MRI, 超声, PET/CT, 剪切波弹性成像 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |