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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 17501 | 2025-10-07 |
Enhancing consistency and mitigating bias: A data replay approach for incremental learning
2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.107053
PMID:39732067
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研究论文 | 提出一种增强一致性和减轻偏见的增量学习方法CwD,通过数据回放和分类器去偏技术解决灾难性遗忘问题 | 提出定量测量数据一致性的方法,并设计新型损失函数减少倒置数据与真实数据间的不一致性;提出正则化项平衡类别权重 | 基于绑定的多元高斯分布假设,可能无法完全反映真实数据分布;实验仅限于图像分类任务 | 解决深度学习系统在连续学习中的灾难性遗忘问题 | 增量学习系统中的数据一致性和分类器偏见 | 机器学习 | NA | 数据回放方法 | 深度学习 | 图像 | CIFAR-100、Tiny-ImageNet和ImageNet100数据集 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 17502 | 2025-10-07 |
DFCL: Dual-pathway fusion contrastive learning for blind single-image visible watermark removal
2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.107077
PMID:39793490
|
研究论文 | 提出一种双路径融合对比学习方法用于盲单图像可见水印去除 | 通过双路径训练图像和梯度图,结合特征融合增强高频特征获取和水印空间定位精度,并利用对比学习确保结果接近原始无水印图像 | 未提及具体计算资源需求和模型规模限制 | 解决盲可见水印去除中的水印检测精度和去除后视觉质量问题 | 带有可见水印的数字图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 对比学习 | 图像 | 三个具有挑战性的基准数据集 | NA | 双路径融合架构 | 水印检测精度,视觉质量 | NA |
| 17503 | 2025-10-07 |
ICH-PRNet: a cross-modal intracerebral haemorrhage prognostic prediction method using joint-attention interaction mechanism
2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.107096
PMID:39798349
|
研究论文 | 提出一种基于联合注意力交互机制的跨模态脑出血预后预测方法ICH-PRNet | 设计了联合注意力交互编码器,在统一表征空间中整合CT图像和临床文本,并采用自适应动态优先级算法平衡多损失函数训练 | NA | 提高脑出血预后预测的准确性 | 脑出血患者 | 计算机视觉,自然语言处理 | 脑出血 | 深度学习 | 跨模态神经网络 | CT图像,临床文本 | 内部数据集和公开数据集 | NA | ICH-PRNet | NA | NA |
| 17504 | 2025-10-07 |
A Fine-grained Hemispheric Asymmetry Network for accurate and interpretable EEG-based emotion classification
2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107127
PMID:39809039
|
研究论文 | 提出一种基于脑电图信号的细粒度半球不对称网络,用于准确且可解释的情绪分类 | 首次在2Hz窄频带内利用半球不对称特征进行情绪分类,并设计三阶段训练流程增强模型性能 | 仅在两个公开数据集上进行验证,需要更多样化的数据验证泛化能力 | 开发基于脑电图的准确可解释情绪分类方法 | 人类情绪状态 | 机器学习 | NA | 脑电图(EEG) | 深度学习 | 脑电图信号 | SEED和SEED-IV两个公开数据集 | NA | FG-HANet | 准确率 | NA |
| 17505 | 2025-10-07 |
Using deep learning for ultrasound images to diagnose chronic lateral ankle instability with high accuracy
2025-Apr, Asia-Pacific journal of sports medicine, arthroscopy, rehabilitation and technology
DOI:10.1016/j.asmart.2025.01.001
PMID:39911312
|
研究论文 | 本研究使用深度学习分析踝关节超声图像,实现慢性外侧踝关节不稳的高精度诊断 | 首次将深度学习应用于超声图像诊断慢性外侧踝关节不稳,并采用遮挡敏感性方法可视化模型关注的关键区域 | 样本量较小(仅60个踝关节),需更大规模研究验证 | 评估深度学习在超声图像上诊断慢性外侧踝关节不稳的准确性 | 慢性外侧踝关节不稳患者的距腓前韧带 | 计算机视觉 | 运动系统疾病 | 超声成像 | 深度学习 | 图像 | 60个踝关节(30个对照组,30个损伤组),共4000张图像 | NA | 三种预训练深度学习模型 | 准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数, AUC | NA |
| 17506 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Artificial Intelligence Can Differentiate Treatment-Resistant and Responsive Depression Cases with High Accuracy
2025-Mar, Clinical EEG and neuroscience
IF:1.6Q3
DOI:10.1177/15500594241273181
PMID:39251228
|
研究论文 | 本研究使用基于GoogleNet卷积神经网络的深度学习方法和EEG信号数据,实现了对治疗抵抗性抑郁症与治疗敏感性抑郁症的高精度分类 | 首次将深度学习方法和EEG信号结合用于治疗抵抗性抑郁症的检测,并采用类激活映射技术识别分类的关键脑区特征 | 临床样本量有限且研究为回顾性设计 | 开发能够区分治疗抵抗性抑郁症和治疗敏感性抑郁症的人工智能系统 | 77名治疗抵抗性抑郁症患者、43名非治疗抵抗性抑郁症患者和40名健康对照者 | 机器学习 | 抑郁症 | EEG信号分析 | CNN | EEG信号 | 160名参与者(77名TRD患者、43名非TRD患者、40名健康对照) | NA | GoogleNet | 准确率 | NA |
| 17507 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence for left ventricular hypertrophy detection and differentiation on echocardiography, cardiac magnetic resonance and cardiac computed tomography: A systematic review
2025-Mar-01, International journal of cardiology
IF:3.2Q2
DOI:10.1016/j.ijcard.2025.132979
PMID:39798885
|
系统性综述 | 本文系统综述了人工智能在心脏影像中检测和鉴别左心室肥厚的诊断性能 | 首次系统评估AI在三种心脏影像技术(超声心动图、心脏磁共振、心脏CT)中检测和鉴别左心室肥厚的应用现状 | 纳入研究数量有限(30项),缺乏真实世界验证和成本效益分析 | 评估AI模型在诊断左心室肥厚及其常见病因方面的诊断性能 | 心脏影像数据(超声心动图、心脏磁共振、心脏CT) | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 心脏影像技术(超声心动图、心脏磁共振、心脏CT) | 深度学习,传统机器学习,CNN | 医学影像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 17508 | 2025-10-07 |
Evaluation of GPT-4 concordance with north American spine society guidelines for lumbar fusion surgery
2025-Mar, North American Spine Society journal
DOI:10.1016/j.xnsj.2024.100580
PMID:39911377
|
研究论文 | 评估GPT-4与北美脊柱协会腰椎融合手术指南的一致性 | 首次系统评估GPT-4在脊柱外科临床决策中与循证医学指南的符合程度 | 仅使用17个临床案例,样本量有限;仅针对腰椎融合手术单一术式 | 评估人工智能模型在脊柱外科临床决策中遵循循证医学指南的能力 | GPT-4模型对腰椎融合手术适应证的判断 | 自然语言处理 | 脊柱疾病 | 深度学习 | GPT-4 | 文本临床案例 | 17个经过验证的临床案例 | NA | Transformer | 卡方检验, Fleiss' Kappa统计量 | NA |
| 17509 | 2025-10-07 |
Flexible Tail of Antimicrobial Peptide PGLa Facilitates Water Pore Formation in Membranes
2025-Feb-06, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.4c06190
PMID:39847609
|
研究论文 | 通过全原子模拟研究抗菌肽PGLa诱导膜水孔形成的分子机制 | 首次阐明PGLa C端尾部结构柔性在肽插入和寡聚化过程中的关键作用 | 研究基于特定脂质组成的模型膜体系,与实际生物膜存在差异 | 揭示抗菌肽PGLa诱导膜水孔形成的分子机制 | 抗菌肽PGLa与阴离子细胞膜的相互作用 | 计算生物学 | 细菌感染 | 全原子分子动力学模拟 | 深度学习 | 分子模拟轨迹数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17510 | 2025-10-07 |
Comparison of data augmentation and classification algorithms based on plastic spectroscopy
2025-Feb-06, Analytical methods : advancing methods and applications
IF:2.7Q1
DOI:10.1039/d4ay01759e
PMID:39817628
|
研究论文 | 本文提出基于条件生成对抗网络的塑料光谱生成模型,并通过数据增强系统比较了多种分类算法在塑料光谱识别中的性能 | 提出基于C-GAN的塑料光谱生成模型解决样本不足问题,并首次系统比较传统机器学习与深度学习算法在不同数据条件下的分类性能 | 研究仅基于公开数据集,未涉及实际现场采集数据的验证 | 解决塑料光谱数据样本不足问题并比较不同分类算法的性能 | 塑料光谱数据 | 机器学习 | NA | 傅里叶变换红外光谱(FTIR), 拉曼光谱(RAMAN), 激光诱导击穿光谱(LIBS) | C-GAN, SVM, BP神经网络, KNN, 随机森林, 决策树, GoogleNet, ResNet | 光谱数据 | NA | NA | GoogleNet, ResNet, 1D-ResNet | 准确率, MMD, t-SNE, PCA可视化, Grad-CAM可视化 | NA |
| 17511 | 2025-10-07 |
Advancing Optical Coherence Tomography Diagnostic Capabilities: Machine Learning Approaches to Detect Autoimmune Inflammatory Diseases
2025-Feb-06, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society
IF:2.0Q2
DOI:10.1097/WNO.0000000000002322
PMID:39910704
|
研究论文 | 本研究利用机器学习方法分析光学相干断层扫描图像,以区分不同自身免疫性炎症疾病患者、其他眼部疾病患者和健康对照 | 首次将支持向量机模型应用于OCT测量的视网膜层参数,用于区分多种自身免疫性炎症疾病 | 样本量相对有限,特别是其他眼部疾病组样本较少;MS与NMOSD区分准确率较低 | 探索机器学习分析OCT测量参数在区分自身免疫性炎症疾病中的可行性 | 多发性硬化症、视神经脊髓炎谱系疾病、MOG抗体相关疾病患者、其他眼部疾病患者和健康对照 | 机器学习 | 自身免疫性炎症疾病 | 光学相干断层扫描 | SVM | 图像测量参数 | 283名患者(MS 99人,NMOSD 40人,MOGAD 74人,其他眼部疾病16人,健康对照54人) | Scikit-learn | 支持向量机 | 准确率,AUC | NA |
| 17512 | 2025-10-07 |
Automating Prostate Cancer Grading: A Novel Deep Learning Framework for Automatic Prostate Cancer Grade Assessment using Classification and Segmentation
2025-Feb-06, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01429-2
PMID:39913023
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的三阶段框架,用于自动评估前列腺癌分级 | 采用基于Self-ONN的DeepLabV3架构增强分割性能,结合分类和分割结果通过机器学习分类器预测最终ISUP分级 | 需要进一步评估框架在不同临床场景中的适应性和有效性 | 开发自动化前列腺癌分级系统以提高诊断精度 | 前列腺癌组织样本 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 全切片图像分析 | DNN, CNN | 病理图像 | 2699个可用病例(从初始5160个病例经过数据清理后) | TensorFlow, PyTorch | EfficientNet_b0, DeepLabV3, Self-ONN | F1-score, Dice Similarity Coefficient, quadratic weighted kappa | NA |
| 17513 | 2025-10-07 |
Automatic Identification of Fetal Abdominal Planes from Ultrasound Images Based on Deep Learning
2025-Feb-05, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01409-6
PMID:39909994
|
研究论文 | 本研究基于深度学习技术开发自动识别胎儿腹部超声标准扫描平面的方法 | 首次将Xception和MobileNetV3Large等六种深度学习网络应用于胎儿腹部超声平面自动识别,并采用OCR技术预处理图像 | 数据集分布非正态,需要依赖中心极限定理进行统计分析,且需要进一步与传统方法比较验证 | 探索人工智能在自动识别胎儿腹部标准扫描平面和结构方面的潜力 | 胎儿腹部超声图像 | 计算机视觉 | 妇产科疾病 | 超声成像,光学字符识别 | CNN | 图像 | 包含9个类别的超声图像数据集 | Keras-OCR,CV2 | Xception,MobileNetV3Large,EfficientV2S | 准确率 | NA |
| 17514 | 2025-10-07 |
MtCro: multi-task deep learning framework improves multi-trait genomic prediction of crops
2025-Feb-05, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-024-01321-0
PMID:39910577
|
研究论文 | 提出一种多任务深度学习框架MtCro,用于改进作物的多性状基因组预测 | 首次将多任务学习应用于作物基因组预测,通过共享参数空间同时捕获不同植物表型间的互相关关系 | NA | 提高作物多性状基因组预测的准确性和效率 | 小麦和玉米作物 | 机器学习 | NA | 基因组选择 | 深度学习,多任务学习 | 基因组标记数据,表型数据 | Wheat2000数据集,Wheat599数据集,Maize8652数据集 | NA | MtCro | 预测准确率 | NA |
| 17515 | 2025-10-07 |
VisionMD: an open-source tool for video-based analysis of motor function in movement disorders
2025-Feb-04, NPJ Parkinson's disease
DOI:10.1038/s41531-025-00876-6
PMID:39900649
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研究论文 | 介绍VisionMD——一款用于运动障碍患者运动功能视频分析的开源软件工具 | 开发了首个开源、基于视频的自动化MDS-UPDRS Part III运动任务分析工具,无需专用硬件即可实现精确、客观的运动症状评估 | NA | 开发用于运动障碍患者运动症状客观评估和纵向监测的自动化工具 | 帕金森病和其他运动障碍患者 | 计算机视觉 | 帕金森病, 运动障碍 | 视频分析 | 深度学习 | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17516 | 2025-10-07 |
Enabling high-throughput quantitative wood anatomy through a dedicated pipeline
2025-Feb-04, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-025-01330-7
PMID:39905535
|
研究论文 | 开发了一个半自动高通量管道,用于木材样品制备、十亿像素成像和木材解剖结构分析 | 整合协作机器人进行样品制备、定制开源机器人进行十亿像素成像,以及基于深度学习的自动化分析,实现了木材解剖结构分析的全流程自动化 | 目前仅展示了山毛榉木材的分析,需要验证在其他树种上的适用性 | 开发高通量定量木材解剖学分析方法 | 木材横切面(圆盘和生长锥样本) | 计算机视觉 | NA | 十亿像素成像、深度学习分析 | YOLOv8 | 图像 | 山毛榉圆盘(直径30-35厘米)和5个30厘米长的山毛榉生长锥 | Python | YOLOv8 | 导管数量量化(高达1300万)、射线数量量化、导管密度剖面 | NA |
| 17517 | 2025-10-07 |
Annotation-free deep learning for predicting gene mutations from whole slide images of acute myeloid leukemia
2025-Feb-03, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-00804-0
PMID:39900774
|
研究论文 | 提出基于多示例学习和集成技术的深度学习模型,从急性髓系白血病全切片图像中预测基因突变 | 无需手动标注即可从全切片图像预测基因突变,采用多示例学习和集成技术 | NA | 从急性髓系白血病全切片图像中预测NPM1和FLT3-ITD基因突变 | 急性髓系白血病患者 | 数字病理学 | 急性髓系白血病 | 全切片图像分析 | 多示例学习 | 全切片图像 | 572个全切片图像 | NA | 多示例学习 | AUC | NA |
| 17518 | 2025-10-07 |
A novel early stage drip irrigation system cost estimation model based on management and environmental variables
2025-Feb-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-88446-x
PMID:39900997
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于管理和环境变量的滴灌系统早期成本估算模型 | 首次结合多种特征选择算法和机器学习模型对滴灌系统早期成本进行建模分析 | 研究基于515个项目的数据集,样本来源和规模可能存在局限性 | 建立滴灌系统早期成本估算模型 | 滴灌系统成本数据(包括泵站、田间设备、安装运营和总成本) | 机器学习 | NA | 成本估算建模 | Multivariate Linear Regression, Support Vector Regression, Artificial Neural Networks, Gene Expression Programming, Genetic Algorithms, Deep Learning, Decision Trees | 结构化数据 | 515个滴灌项目 | NA | SVM with RBF Kernel, ANN(MLP) | RMSE, R, VE | NA |
| 17519 | 2025-10-07 |
AI-driven video summarization for optimizing content retrieval and management through deep learning techniques
2025-Feb-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-87824-9
PMID:39901035
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的视频摘要方法,用于优化大型媒体档案的内容检索和管理 | 结合卷积神经网络和长短期记忆网络提取帧级和时序视频特征,集成ResNet50增强内容表示,采用双帧视频流提升系统性能 | 未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力 | 解决大型异构媒体档案中视频内容的组织和检索挑战 | 视频内容 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, LSTM | 视频 | YouTube、EPFL和TVSum数据集 | NA | ResNet50 | 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 17520 | 2025-10-07 |
Achieving high accuracy in meniscus tear detection using advanced deep learning models with a relatively small data set
2025-Feb, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA
DOI:10.1002/ksa.12369
PMID:39015056
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研究论文 | 本研究评估了YOLOv8和EfficientNetV2深度学习模型在相对小规模数据集上检测半月板撕裂的有效性 | 在相对小规模数据集(642个膝盖)上结合YOLOv8和EfficientNetV2模型实现高精度的半月板定位和撕裂检测 | 数据集规模相对较小,证据等级为III级 | 评估先进深度学习模型在MRI图像中检测半月板撕裂的性能 | 642个膝盖的MRI研究图像 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | 磁共振成像(MRI) | CNN | 医学图像 | 642个膝盖的MRI扫描 | NA | YOLOv8, EfficientNetV2 | mAP@50, AUC | NA |