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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1681 | 2026-05-31 |
Deep learning-based non-contrast cine CMR for optimized prediction of left ventricular adverse remodeling after ST-elevation myocardial infarction
2026-08-15, International journal of cardiology
IF:3.2Q2
DOI:10.1016/j.ijcard.2026.134499
PMID:42031064
|
研究论文 | 基于非对比剂心脏磁共振的深度学习模型用于预测ST段抬高型心肌梗死后左心室不良重构 | 首次评估基于非对比剂心脏磁共振的深度学习模型预测STEMI患者左心室不良重构的可行性,并整合成像、形态和运动特征,无需使用钆对比剂 | 研究为回顾性设计,样本量相对有限(252例),且深度学习模型决策过程的解释性仍需进一步验证 | 评估非对比剂心脏磁共振的深度学习模型预测急性ST段抬高型心肌梗死后左心室不良重构的性能 | 急性ST段抬高型心肌梗死患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 心脏磁共振 | 3D U形网络及分类模型 | 图像 | 252名STEMI患者,来自两个医疗中心,训练集176例,测试集76例 | NA | 3D U形网络 | AUC、准确率、敏感性、特异性、F1分数 | NA |
| 1682 | 2026-05-31 |
How receptor conformation depends on lipid nanodisc size: Adenosine A2A receptor and implications for class-A GPCR proteins
2026-Jul, Biochimica et biophysica acta. Biomembranes
DOI:10.1016/j.bbamem.2026.184535
PMID:42061733
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研究论文 | 通过原子级模拟比较膜蛋白在脂质纳米盘和无应变平面膜中的环境差异,聚焦腺苷A2A受体,探究纳米盘尺寸对受体构象的影响 | 首次揭示脂质纳米盘尺寸对GPCR受体构象分布的调节作用,发现直径约19nm的纳米盘能更好模拟无应变平面膜环境 | 仅基于简单脂质组成模拟,未考虑真实细胞膜复杂成分及膜支架蛋白的潜在影响 | 评估脂质纳米盘环境对膜蛋白构象行为的影响,为优化纳米盘实验设计提供指导 | 腺苷A2A受体(GPCR蛋白家族)的构象状态与脂质纳米盘环境的关系 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 深度学习 | 模拟轨迹数据 | 两种纳米盘尺寸(直径约11nm和19nm)及平面膜系统 | NA | NA | NA | 原子级分子动力学模拟(具体GPU型号未说明) |
| 1683 | 2026-05-31 |
Artificial intelligence for marine oil spill management: Recent advances and future directions
2026-Jul, Marine environmental research
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.marenvres.2026.108108
PMID:42119407
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综述 | 系统综述人工智能在海洋溢油全生命周期管理中的最新进展,涵盖检测、评估和应急响应等环节 | 首次从溢油管理全生命周期视角整合AI赋能的多种技术方法,包括物理信息驱动建模、深度学习轨迹预测、不确定性量化及自主机器人遥感集成系统 | 数据可用性不足、模型泛化能力有限、可解释性欠缺以及系统集成困难等关键挑战尚未解决 | 总结AI在海洋溢油风险管理中的现有进展与实践,识别关键挑战并提出未来研究方向 | 海洋溢油事件及其管理全过程中的AI技术应用 | machine learning, computer vision | NA | 机器学习、计算机视觉、智能传感、机器人技术 | 深度学习 | 多源遥感数据、溢油轨迹数据、环境监测数据 | NA | NA | 物理信息神经网络、深度学习轨迹预测架构 | 轨迹预测精度、不确定性量化指标 | NA |
| 1684 | 2026-05-31 |
LRF-CNN: An explainable lightweight receptive field-based CNN for colorectal cancer histopathological image classification
2026-Jun-19, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.115997
PMID:42211130
|
研究论文 | 提出了一种轻量级可解释感受野卷积神经网络(LRF-CNN),用于结直肠癌组织病理图像分类 | 集成了多分支轻量级感受野模块和注意力模块,并通过事后激活量化和多阶段特征图可视化提升模型可解释性 | 未提及具体局限性 | 开发一种准确、高效且可解释的深度学习模型,用于结直肠癌组织病理图像分类 | 结直肠癌组织病理图像 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 组织病理学图像分析 | 卷积神经网络 | 图像 | 公共五类结直肠组织病理图像数据集 | NA | 轻量级感受野卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 1685 | 2026-05-31 |
Distinguishing lumpy skin disease from coat patterns using morphological priors in deep learning
2026-Jun, Veterinary journal (London, England : 1997)
DOI:10.1016/j.tvjl.2026.106630
PMID:41780580
|
研究论文 | 开发基于形态学先验的深度学习模型,用于区分牛结节性皮肤病与皮毛图案 | 提出形态学驱动的图像分析框架,包含局部纹理细化模块和全局形态一致性模块,模拟兽医视觉判断过程,有效区分结节病变与复杂的皮毛纹理 | 输出为图像级分类(健康/病变),不能替代临床检查和实验室检测,仅作为辅助筛查工具 | 开发实用的形态学驱动筛查工具,用于牛群层面的图像监测,及早发现牛结节性皮肤病病变 | 牛结节性皮肤病(LSD)的图像检测 | 计算机视觉, 数字病理学 | 牛结节性皮肤病 | 形态学驱动的图像分析 | CNN | 图像 | 基于典型农场条件的多个数据集 | NA | 包含局部纹理细化模块和全局形态一致性模块的特定架构 | 图像级分类准确率 | NA |
| 1686 | 2026-03-23 |
Deep learning-driven MRI segmentation of choroid plexus volume: a novel biomarker for cognitive impairment in type 2 diabetes mellitus
2026-Jun, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-025-01944-w
PMID:41863666
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1687 | 2026-05-31 |
iPalmT: a new paradigm for palmitoyltransferase discovery via end-to-end deep learning
2026-Jun, Oncogene
IF:6.9Q1
DOI:10.1038/s41388-026-03802-z
PMID:42000924
|
研究论文 | 提出iPalmT,一个端到端深度学习框架,直接从氨基酸序列中鉴定棕榈酰转移酶 | 无需手工特征或先验结构域注释,直接从氨基酸序列端到端识别棕榈酰转移酶 | 仅基于序列信息,可能遗漏依赖于构象或翻译后修饰的酶活性;实验验证仅限于两个候选蛋白 | 开发可扩展的序列驱动方法,系统发现非典型和进化分化的棕榈酰转移酶 | 棕榈酰转移酶 | 机器学习 | 癌症 | NA | 卷积神经网络 | 氨基酸序列 | 独立测试集(具体数量未提及);大规模预测涉及147,847,003个蛋白质序列,来自33,285个物种组 | PyTorch | 卷积层结合挤压-激发模块 | 准确率、精确率、召回率、F1分数 | NA |
| 1688 | 2026-05-31 |
LLM predicts human behavior: A BERT-based approach for conscientiousness personality trait detection from online content
2026-Jun, Acta psychologica
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.actpsy.2026.106832
PMID:42025613
|
研究论文 | 利用BERT模型从社交媒体内容中预测尽责性人格特质 | 采用BERT大型语言模型从在线文本中自动预测尽责性人格特质,准确率达97%,优于传统机器学习和深度学习结合特征工程的方法 | NA | 从社交媒体内容中自动识别尽责性人格特质,以分析用户行为 | 社交媒体用户的尽责性人格特质(判断型或感知型) | 自然语言处理 | NA | NA | BERT | 文本 | MBTI数据集 | NA | BERT | 准确率 | NA |
| 1689 | 2026-05-31 |
MALICoT: A pilot cross-sectional study analyzing the effects of power training and age on endomysium content and fiber area in the soleus muscle of adult males
2026-Jun, Physiological reports
IF:2.2Q3
DOI:10.14814/phy2.70933
PMID:42210728
|
研究论文 | 通过横断面研究分析力量训练和年龄对成年男性比目鱼肌内膜含量和肌纤维面积的影响 | 首次利用深度学习图像分析结合定量蛋白质组学方法系统评估运动训练和年龄对人体比目鱼肌结缔组织内膜的影响 | 样本量较小且仅包含男性参与者,无法推广至女性或不同运动类型人群 | 探究力量训练和年龄对人体比目鱼肌内膜含量及肌纤维面积的影响 | 43名临床健康男性参与者,分为年轻非活跃对照组、年轻力量训练运动员组、老年非活跃对照组和老年力量训练运动员组 | 数字病理学 | NA | 组织学染色、深度学习图像分析、免疫荧光成像、定量蛋白质组学 | 深度学习模型 | 组织病理图像 | 43名男性参与者,包括比目鱼肌活检样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1690 | 2026-05-31 |
A century of coffee and tea research in cognitive health and Alzheimer's disease: Structural, thematic, and translational insights (1911-2025)
2026-May-30, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.1177/13872877261450996
PMID:42216624
|
综述 | 该研究通过文献计量分析,绘制了咖啡与茶在认知健康及阿尔茨海默病研究领域的百年发展图谱,涵盖结构、主题及转化视角 | 首次在统一的一级证据框架下,对咖啡与茶在认知衰老领域的研究进行了横跨1911至2025年的百年尺度联合分析,并整合了主题演化、合作网络及最新趋势的可视化 | 作为文献计量分析,可能受限于数据库收录范围(仅Scopus索引的英文文章),且未深入评估个别研究的方法学质量或因果证据 | 绘制咖啡与茶研究在认知衰老领域的结构、主题及时间演化图谱,识别核心文献、合作模式及新兴方向 | 咖啡与茶在认知健康及阿尔茨海默病相关研究中的文献数据 | 自然语言处理 | 阿尔茨海默病, 认知衰老 | 文献计量分析 | NA | 文本 | 2873篇文献,来自1285个来源 | NA | NA | 年增长率(4.96%), 平均引用次数(40.17次/篇) | NA |
| 1691 | 2026-05-31 |
RADIANT: A fully configurable radiotherapy dose prediction framework
2026-May-29, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae7090
PMID:42161288
|
研究论文 | 介绍了一个完全可配置的放射治疗剂量预测开源框架RADIANT,基于医学影像分割工具包,支持多种网络架构、损失函数和训练策略 | 提出一个完全可配置、开源且可复现的放射治疗剂量预测框架,支持多种网络架构和灵活配置,并在多个癌种上进行了基准测试 | 未明确指出局限性 | 开发一个可扩展、可配置的开源框架,用于深度学习驱动的放射治疗剂量预测,并实现可复现的实验 | 宫颈癌、前列腺癌和头颈癌患者的放射治疗剂量分布 | 数字病理学 | 宫颈癌, 前列腺癌, 头颈癌 | 放射治疗剂量预测 | 深度学习模型 | 3D医学影像 | 使用RPA生成的宫颈癌和前列腺治疗计划,以及AAPM OpenKBP挑战赛的头颈癌数据 | Medical Imaging Segmentation Toolkit, RADIANT | nnU-Net, FMG-Net, W-Net, ddU-Net, Swin UNETR | 剂量分数,均匀性指数,D95、D98、D99误差百分比,剂量体积直方图分数 | NA |
| 1692 | 2026-05-31 |
Synchrotron-Based Deep Learning Network of the Inner Ear: Development and Expert Validation
2026-May-29, The Laryngoscope
DOI:10.1002/lary.70637
PMID:42212468
|
研究论文 | 开发并外部验证了一种基于深度学习的内耳分割网络,能在多种分辨率和协议的临床CT图像中自动分割内耳 | 首个在性能上超越领域专家手动分割的内耳自动分割算法,建立了新的临床金标准 | NA | 开发并验证一种内耳自动分割深度学习网络 | 内耳在术前临床CT扫描中的分割 | 深度学习、医学图像分割 | 耳科疾病 | 同步辐射相衬成像、临床CT扫描 | 深度学习分割网络 | CT图像(锥束CT、螺旋CT) | 100具尸体标本,共4784对同步辐射相衬成像和临床三维数据集 | NA | NA | Dice相似系数、最大绝对豪斯多夫距离、平均豪斯多夫距离 | NA |
| 1693 | 2026-05-31 |
Bioinspired Ultrastretchable Aramid Triboelectric Aerogels for Intelligent Vehicle Seat
2026-May-29, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.73549
PMID:42212808
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研究论文 | 受肌肉纤维取向启发,开发出超可拉伸芳纶摩擦电气凝胶,用于智能车辆座椅传感器 | 通过编程冰晶生长实现98%纤维取向拟合度,是传统冻铸法的2.6倍;首次在单一传感器界面结合深度学习实现驾驶行为实时监测和振动反馈报警 | 未提及长期稳定性测试或实际车辆环境中的耐久性评估 | 开发可拉伸气凝胶传感器用于智能驾驶系统中不安全驾驶行为的识别和缓解 | 芳纶摩擦电气凝胶材料及其传感阵列 | 机器学习 | NA | 编程冰晶生长法 | 深度学习模型 | 传感器信号 | NA | NA | NA | 应变值 (539%) | NA |
| 1694 | 2026-05-31 |
Beyond Correlation: Causal Intervention for Multi-Label Medical Image Diagnosis
2026-May-29, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2026.3698052
PMID:42213561
|
研究论文 | 提出一种结合因果干预的多标签医学影像诊断框架,解决共病检测中虚假关联问题 | 首次在医学影像多标签诊断中引入因果干预,通过后门调整分离疾病共现导致的虚假关联与真实因果信号 | 依赖潜在混杂变量的隐式建模,可能无法完全覆盖所有临床混杂因素;实验仅涵盖四种影像模态,泛化性需进一步验证 | 提升多标签医学影像诊断的准确性和可解释性,消除共病条件下的相关偏误 | 多标签医学影像诊断中的共病关系建模与因果解耦 | 计算机视觉, 数字病理学 | 多种共病(眼病、结肠病变、胸肺疾病) | N/A | 因果干预模型 | 医学影像(彩色眼底照相、眼底荧光血管造影、结肠镜、X光) | ODIR, LID-FFA, Endo, Chestpert四个数据集(具体样本数未说明) | PyTorch | N/A | 准确率、AUC、可解释性指标 | NA |
| 1695 | 2026-05-31 |
PRAD++: Towards Robust Periapical Radiograph Analysis through Dataset and Model Advancements
2026-May-29, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2026.3698273
PMID:42213562
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研究论文 | 提出PRAD++大规模根尖周X光片数据集及PRNet++分析网络,提升深度学习在牙科图像分析中的鲁棒性与可解释性 | 引入多尺度小波卷积网络和通道融合注意力机制,并设计专家先验注入损失函数,将牙科领域知识融入学习过程 | 未提及模型在外部数据集或真实临床环境中的验证,且对异常投影和伪影的处理能力有待进一步探索 | 解决根尖周X光片高质量标注数据稀缺问题,开发鲁棒的深度学习分析模型 | 根尖周X光片图像及对应的像素级分割和图像级分类任务 | 计算机视觉, 数字病理学 | 牙科疾病 | NA | CNN | 图像 | 10,000张根尖周X光片图像 | PyTorch | 多尺度小波卷积网络, 通道融合注意力机制 | DSC, PR-AUC | NA |
| 1696 | 2026-05-31 |
MuSL: Multimodal deep learning for generalizable prediction of synthetic lethality from sequence, transcriptomic, and network data
2026-May-29, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2026.3698476
PMID:42213569
|
研究论文 | 提出一种名为MuSL的多模态深度学习框架,整合转录组直方图、统计表达特征和蛋白质互作网络信息,用于预测合成致死性 | 首次将粗粒度表达谱转化为二维直方图并利用卷积神经网络直接学习共表达缺失和互斥性等分布模式,通过对比学习对齐多模态特征并结合交叉注意力和自适应门控机制进行集成 | 未明确提及 | 实现可泛化到未知基因的合成致死性预测,克服传统方法依赖手工表达摘要或单一数据模态的局限性 | 基因对之间的合成致死性关系 | 机器学习 | 癌症 | RNA-seq, 蛋白质互作网络分析 | CNN, 对比学习, 交叉注意力, 自适应门控 | 转录组直方图, 统计表达特征, 蛋白质互作网络, ESM2蛋白质嵌入 | 未明确提及 | PyTorch | CNN, 图神经网络, 注意力机制 | 随机、转导和归纳评估设置下的基线性能比较 | NA |
| 1697 | 2026-05-31 |
Compliance with the CONSORT AI Extension in Orthopaedic Randomized Controlled Trials
2026-May-29, The Journal of bone and joint surgery. American volume
DOI:10.2106/JBJS.25.01439
PMID:42213819
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研究论文 | 评估骨科随机对照试验中对CONSORT AI扩展指南的遵守情况 | 首次系统评估骨科领域涉及AI的随机对照试验对CONSORT AI扩展指南的遵守程度 | 仅纳入11篇文献,样本量有限;可能遗漏未发表或非英文文献 | 评估骨科随机对照试验中对CONSORT AI扩展指南的遵守情况 | 骨科领域涉及AI的随机对照试验 | 机器学习 | 骨科疾病 | NA | NA | 文本 | 11篇文献 | NA | NA | 遵守率 | NA |
| 1698 | 2026-05-31 |
The impact of competition mechanisms on primary school students' digital game-based mathematics learning
2026-May-29, Acta psychologica
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.actpsy.2026.107175
PMID:42214168
|
研究论文 | 研究竞争机制对小学生数字化游戏数学学习的影响 | 采用增值设计,随机分配135名小学生至基线组、个人竞争组和组间竞争组,揭示竞争能促进深层认知策略和真实知识掌握,而非短期表现提升 | 未说明明确局限性 | 探讨数字化游戏学习中的竞争机制对小学生分数概念学习结果、过程和情感态度的影响 | 小学生,具体为135名参与分数概念学习的学生 | 机器学习 | NA | NA | NA | NA | 135名小学生 | NA | NA | 准确率、自我效能感 | NA |
| 1699 | 2026-05-31 |
EEG-based dataset explicitly targets the transitions between sitting and standing for exploring neural activation patterns in Motor Imagery and execution
2026-May-29, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giag065
PMID:42214321
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研究论文 | 该研究提出了首个公开可用的脑电图数据集,专门针对坐立和立坐转换过程中的运动执行和运动想象任务,并探索了相关神经激活模式 | 首次公开提供明确针对坐立转换任务的脑电图数据集,涵盖运动执行和运动想象两种条件,并同步记录了眼电图和肌电图信号 | 未明确提及限制 | 探索下肢运动相关的神经激活模式,支持基于脑电图的脑机接口算法开发,用于移动辅助和康复 | 22名健康参与者,进行了坐立和立坐转换实验 | 脑电图分析 | 不适用 | 脑电图、眼电图、肌电图 | 深度学习(CTNet、EEGNet、TCANet) | 信号 | 22名健康参与者 | NA | CTNet、EEGNet、TCANet | 平均准确率(运动执行约81%,运动想象约73%) | NA |
| 1700 | 2026-05-31 |
Enhancing brain tumor classification with a simplified CNN through hyperparameter optimization
2026-May-29, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae74d5
PMID:42214387
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研究论文 | 该研究通过超参数优化策略(遗传算法、贝叶斯优化和HyperBand)提升一种轻量级卷积神经网络在脑肿瘤MRI图像分类中的性能,并在公开数据集上验证其有效性 | 首次系统比较三种超参数优化方法对轻量级CNN在脑肿瘤分类中的影响,采用十次独立重复实验保证统计可靠性,并注重计算效率与模型性能的平衡 | 未提及 | 探索不同超参数优化策略对简化CNN模型在脑肿瘤MRI分类任务中的性能影响,同时保持计算效率 | 脑肿瘤MRI图像(包含胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤及健康受试者) | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI | CNN | 图像 | 公开脑MRI数据集(具体数量未提及) | NA | 轻量级CNN | 准确率、标准差 | 未提及 |