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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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1221 | 2025-05-09 |
Unveiling fullerene formation and interconversion through molecular dynamics simulations with deep neural network potentials
2025-May-08, Physical chemistry chemical physics : PCCP
IF:2.9Q1
DOI:10.1039/d5cp00837a
PMID:40264288
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研究论文 | 通过结合深度神经网络势能的分子动力学模拟,研究揭示了富勒烯形成和相互转化的机制,特别是在退火过程的冷却阶段 | 采用深度神经网络势能增强分子动力学模拟,有效模拟了碳蒸气中富勒烯的形成过程,并揭示了碳密度在结构形成中的关键作用 | 研究主要关注铁-碳初级系统,可能不适用于其他金属-碳系统 | 探究富勒烯形成和相互转化的分子机制 | 富勒烯分子及其形成过程 | 计算化学 | NA | 分子动力学模拟结合深度神经网络势能 | 深度神经网络 | 模拟数据 | NA |
1222 | 2025-05-09 |
Disentangling Morphology and Conductance in Amorphous Graphene
2025-May-08, The journal of physical chemistry letters
IF:4.8Q1
DOI:10.1021/acs.jpclett.5c00458
PMID:40298244
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研究论文 | 本文结合深度学习增强的模拟技术和渗透理论,分析了三种形态不同的非晶石墨烯薄膜的电子传导特性 | 避免了周期性边界条件在这些非周期性系统中的错误应用,并探索了部分形态描述符在观察传导特性方面的局限性 | 部分形态描述符在观察传导特性方面存在局限性 | 研究非晶石墨烯薄膜的电子传导特性与形态的关系 | 三种形态不同的非晶石墨烯薄膜 | 材料科学 | NA | 深度学习增强的模拟技术、渗透理论 | NA | 模拟数据 | 三种形态不同的非晶石墨烯薄膜 |
1223 | 2025-05-09 |
Deep learning assisted identification of SCUBE2 and SLC16 A5 combination in RNA-sequencing data as a novel specific potential diagnostic biomarker in prostate cancer
2025-May-08, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03365-3
PMID:40335872
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型从三个转录组数据集中识别出10个关键基因,其中SCUBE2和SLC16A5的组合被提出作为前列腺癌的新型潜在诊断生物标志物 | 首次提出SCUBE2作为前列腺癌的潜在诊断生物标志物,并发现其与SLC16A5的组合能显著提高诊断准确性 | SCUBE2在前列腺癌中的作用机制尚未完全阐明,需要进一步实验验证 | 开发更精确的前列腺癌诊断方法 | 前列腺癌相关基因表达数据 | 数字病理学 | 前列腺癌 | RNA测序 | 深度学习模型 | 基因表达数据 | 三个转录组数据集(具体样本数未明确说明) |
1224 | 2025-05-09 |
Predicting fixations and gaze location from EEG
2025-May-08, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03362-6
PMID:40338479
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research paper | 该研究探讨了如何从脑电图(EEG)信号中预测注视点和估计视线位置,使用深度学习模型 | 提出了基于Transformer和LSTM的两种模型架构,探讨了EEG数据的空间和时间维度、局部与全局数据处理以及整体结构设计的关键标准 | Transformer模型对短信号长度和较少EEG通道更为敏感 | 探索从EEG信号中预测注视点和估计视线位置的可行性 | 脑电图(EEG)信号 | machine learning | NA | EEG | Transformer, LSTM | EEG信号 | NA |
1225 | 2025-05-09 |
Quantum-Chemical Simulation of Multiresonance Thermally Activated Delayed Fluorescence Materials Based on B,N-Heteroarenes Using Graph Neural Networks
2025-May-08, The journal of physical chemistry. A
DOI:10.1021/acs.jpca.5c01243
PMID:40338523
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研究论文 | 本研究开发了一种基于B,N-杂芳烃的多共振热激活延迟荧光(MR-TADF)材料的简单分子设计方法,并利用图神经网络进行量子化学模拟 | 提出了一种基于π扩展DABNA核心的MR-TADF材料设计方法,并开发了基于深度学习的加速搜索工具 | 未提及实验验证结果或实际应用效果 | 开发高效的MR-TADF发射体用于下一代电致发光器件 | 基于B,N-杂芳烃的MR-TADF材料 | 量子化学计算 | NA | 密度泛函理论(DFT) | 图神经网络(GNN) | 量子化学计算数据 | 4种框架类型(咔唑、吖啶、吩恶嗪、吩噻嗪)和18种环状系统修饰的化合物 |
1226 | 2025-05-09 |
A review of machine learning methods for imbalanced data challenges in chemistry
2025-May-07, Chemical science
IF:7.6Q1
DOI:10.1039/d5sc00270b
PMID:40271022
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review | 本文综述了化学领域中处理不平衡数据的机器学习方法 | 全面回顾了当前处理不平衡数据的方法,并探讨了未来研究方向,如数据增强、物理模型、大型语言模型和先进数学方法 | 未具体说明每种方法在特定化学子领域中的效果差异 | 解决化学领域中不平衡数据对机器学习和深度学习模型的影响 | 化学领域中的不平衡数据集 | machine learning | NA | resampling techniques, data augmentation techniques, algorithmic approaches, feature engineering strategies | ML, DL, LLMs | chemical data | NA |
1227 | 2025-05-09 |
A Flexible and Adhesive Strain Sensor Based on Deep Eutectic Solvents for Deep Learning-Assisted Signal Recognition
2025-May-07, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c20392
PMID:40274546
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研究论文 | 本文报道了一种基于聚丙烯酸的自粘超拉伸DGel的制备策略,及其在深度学习辅助信号识别中的应用 | 开发了一种具有超高拉伸性和高信号识别能力的自粘DGel,并通过与深度学习结合实现了高达99.33%的识别准确率 | NA | 设计新型凝胶用于可穿戴电子设备和传感应用 | 基于聚丙烯酸的DGel及其作为应变传感器的性能 | 可穿戴电子设备 | NA | 深度学习 | NA | 应变信号 | NA |
1228 | 2025-05-09 |
Multistage Diffusion Model With Phase Error Correction for Fast PET Imaging
2025-May-07, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3567645
PMID:40333105
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research paper | 提出了一种针对快速PET成像的新型多阶段扩散框架,通过相位误差校正网络减少迭代次数并提高成像质量 | 设计了一个多阶段结构来近似PET降解过程,并引入相位误差校正网络(PECNet)确保阶段间一致性,同时采用确定性冷扩散机制显著减少重建迭代次数 | 未提及具体的数据集规模或多样性限制 | 解决快速PET成像中的运动伪影和患者舒适度问题 | PET成像 | 医学影像处理 | NA | 扩散模型 | PECNet | PET图像 | 使用[Ga]FAPI和[F]FDG PET数据集进行评估 |
1229 | 2025-05-09 |
Enhancing ECG Classification in Cardiac Diagnostics: A Novel Approach Using Adaptive Focal Cross-Entropy Loss Function
2025-May-07, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3566531
PMID:40333100
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研究论文 | 提出了一种基于深度可分离残差注意力(DRA-ECG)和自适应焦点交叉熵(AFCE)损失函数的新型深度学习算法,用于心电图(ECG)分类 | 提出DRA-ECG模型和AFCE损失函数,结合连续小波变换(CWT)和边缘特征检测技术,有效解决了类别不平衡问题并提升了模型性能 | 模型的解释性、计算成本和类别不平衡问题仍需进一步改进 | 提高心电图分类的准确性和效率,以辅助心脏疾病的诊断 | 心电图(ECG)信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | 连续小波变换(CWT)、边缘特征检测 | DRA-ECG(深度可分离残差注意力模型) | 1D ECG信号转换为2D scalograms | NA |
1230 | 2025-05-09 |
A General Framework for Augmenting Lossy Compressors with Topological Guarantees
2025-May-07, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2025.3567054
PMID:40333107
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research paper | 提出了一种通用框架,用于增强有损压缩器以在压缩过程中保留数据的拓扑结构 | 引入了一种通用框架,能够量化调整以保留轮廓树,并采用自定义可变精度编码方案存储这些调整 | 未明确提及具体限制 | 在科学数据压缩中保留拓扑描述符 | 科学数据中的拓扑描述符(如轮廓树) | 科学数据可视化与分析 | NA | 可变精度编码方案 | NA | 体积数据 | NA |
1231 | 2025-05-09 |
RadField3D: A Data Generator and Data Format for Deep Learning in Radiation-Protection Dosimetry for Medical Applications
2025-May-07, Journal of radiological protection : official journal of the Society for Radiological Protection
IF:1.4Q3
DOI:10.1088/1361-6498/add53d
PMID:40334671
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研究论文 | 介绍了一个基于Geant4的开源蒙特卡洛模拟应用RadField3D,用于生成三维辐射场数据集,并提出了一个快速、机器可解释的数据格式RadFiled3D | 开发了RadField3D模拟应用和RadFiled3D数据格式,支持深度学习在辐射防护剂量学中的研究 | 未提及具体的数据集规模或实验验证的详细结果 | 研究使用深度学习的替代辐射模拟方法 | 三维辐射场数据集 | 机器学习 | NA | 蒙特卡洛模拟 | NA | 三维辐射场数据 | NA |
1232 | 2025-05-09 |
Quantitative dynamics of neural uncertainty in sensory processing and decision-making during discriminative learning
2025-May-07, Experimental & molecular medicine
DOI:10.1038/s12276-025-01456-7
PMID:40335633
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研究论文 | 本研究使用深度学习方法量化了在振动频率辨别任务中初级体感皮层前肢区(fS1)神经活动的不确定性 | 引入了一种transformer模型来解码随时间不一致跟踪的神经数据,揭示了fS1神经表征不仅编码振动刺激的不确定性,还编码决策过程中的不确定性 | 研究仅关注了fS1区域,未涉及其他可能参与不确定性处理的脑区 | 探究感觉皮层中不确定性神经表征的定量动态及其在辨别学习中的作用 | 初级体感皮层前肢区(fS1)的神经活动 | 神经科学 | NA | 深度学习 | transformer | 神经活动数据 | NA |
1233 | 2025-05-09 |
Radiological evaluation and clinical implications of deep learning- and MRI-based synthetic CT for the assessment of cervical spine injuries
2025-May-07, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11644-8
PMID:40335658
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研究论文 | 评估基于深度学习和MRI的合成CT(sCT)在颈椎损伤诊断中的有效性 | sCT作为一种无辐射成像技术,在颈椎损伤诊断中表现出与传统CT相似的准确性 | 样本量较小(37名患者),且研究局限于颈椎损伤 | 评估MRI-based sCT在颈椎损伤诊断中的有效性 | 颈椎损伤患者 | 数字病理学 | 颈椎损伤 | MRI-based synthetic CT (sCT) | 深度学习 | 图像 | 37名患者(44处颈椎骨折) |
1234 | 2025-05-09 |
Evolution-guided protein design of IscB for persistent epigenome editing in vivo
2025-May-07, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02655-3
PMID:40335752
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research paper | 通过进化引导的蛋白质工程设计IscB,用于体内持久的表观基因组编辑 | 结合直系同源筛选、结构引导的蛋白质域设计、RNA工程和基于深度学习的结构预测,开发了改进的NovaIscB变体,实现了更高的活性和特异性 | 未提及具体的应用限制或潜在问题 | 设计增强型酶用于分子生物学应用 | IscB RNA引导的内切酶及其引导RNA(ωRNA) | 分子生物学 | NA | ortholog screening, structure-guided protein domain design, RNA engineering, deep learning-based structure prediction | NA | NA | NA |
1235 | 2025-05-09 |
iEnhancer-GDM: A Deep Learning Framework Based on Generative Adversarial Network and Multi-head Attention Mechanism to Identify Enhancers and Their Strength
2025-May-07, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00703-9
PMID:40335860
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研究论文 | 开发了一个名为iEnhancer-GDM的两层预测器,用于识别增强子并预测其强度 | 引入了Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)来扩充数据集,并整合了多尺度卷积神经网络、双向长短期记忆网络和多头注意力机制进行特征表示和分类 | 增强子训练数据集的规模有限,可能导致模型过拟合和分类准确率低的问题 | 识别增强子并预测其强度,以帮助理解增强子的功能及其在基因组学中的关联 | 增强子DNA片段 | 机器学习 | NA | WGAN-GP, dna2vec嵌入层, 多尺度CNN, 双向LSTM, 多头注意力机制 | GAN, CNN, LSTM | DNA序列 | NA |
1236 | 2025-05-09 |
From image to insight deep learning solutions for accurate identification and object detection of Acorus species slices
2025-May-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-00038-x
PMID:40325052
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术实现高精度的石菖蒲和白菖蒲分类与快速目标检测,以提高中药鉴别的准确性和效率 | 创新性地将通道注意力(SE模块)和空间注意力分别整合到ResNet50和YOLOv8架构中,增强模型对石菖蒲切片区分特征的捕捉能力,为实时混合状态检测提供新方案 | NA | 提高石菖蒲和白菖蒲的分类与目标检测精度,以解决市场混用问题 | 石菖蒲和白菖蒲的切片 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResNet50, YOLOv8 | 图像 | 1,928张经过严格预处理和标注的石菖蒲和白菖蒲标本图像 |
1237 | 2025-05-09 |
Anti-drift pose tracker (ADPT), a transformer-based network for robust animal pose estimation cross-species
2025-May-06, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.95709
PMID:40326557
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research paper | 提出了一种基于transformer的抗漂移姿态跟踪器(ADPT),用于跨物种动物姿态估计 | ADPT通过transformer架构有效减少跟踪漂移,提高姿态估计的准确性和可靠性 | 未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求 | 开发一种抗漂移的动物姿态估计工具,用于行为分析 | 跨物种动物(如小鼠和猴子)的姿态估计 | computer vision | NA | transformer-based network | transformer | video | 包括专有和公开的小鼠和猴子数据集,具体数量未明确 |
1238 | 2025-05-07 |
Code Error in "Diagnostic Classification and Prognostic Prediction Using Common Genetic Variants in Autism Spectrum Disorder: Genotype-Based Deep Learning"
2025-05-06, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/66556
PMID:40327366
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
1239 | 2025-05-09 |
InclusiViz: Visual Analytics of Human Mobility Data for Understanding and Mitigating Urban Segregation
2025-May-06, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2025.3567117
PMID:40327496
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research paper | 介绍了一个名为InclusiViz的可视化分析系统,用于多层次分析城市隔离,并促进制定有针对性的数据驱动干预措施 | 开发了一个深度学习模型来预测不同社会群体的移动模式,并结合可解释AI揭示环境特征如何影响隔离 | 未提及具体样本量或数据来源的局限性 | 理解和缓解城市隔离,促进更包容的城市规划 | 人类移动数据和城市隔离模式 | visual analytics | NA | deep learning, explainable AI | 深度学习模型 | human mobility data | NA |
1240 | 2025-05-08 |
Retraction: "Diagnostic Classification and Prognostic Prediction Using Common Genetic Variants in Autism Spectrum Disorder: Genotype-Based Deep Learning"
2025-05-06, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/76833
PMID:40331761
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |