本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得,供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ,每日自动更新(使用关键词“['deep learning']”过滤),已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理,可能存在错误或遗漏,请使用时务必注意核实!
如有建议或合作意向,欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布,欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错,还请不吝 给我打赏,你的支持是我继续创新的重要动力!


除通过在线浏览外,为方便用户离线查阅,本站也提供 付费下载(定价19.9元)。之所以考虑收费,是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的,还请理解并多多支持。本站数据会持续更新,而仅需一次付费,未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 61 | 2025-10-05 |
Impact of AlphaFold on structure prediction of protein complexes: The CASP15-CAPRI experiment
2023-12, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.26609
PMID:37905971
|
研究论文 | 本文介绍了CASP15-CAPRI蛋白质复合物结构预测挑战赛的结果,评估了AlphaFold对蛋白质复合物结构预测的影响 | 首次系统评估AlphaFold2和AlphaFold2-Multimer在蛋白质复合物结构预测中的表现,展示了深度学习方法的显著进步 | 对缺乏结合伴侣间进化关系的抗体/纳米抗体复合物以及具有构象灵活性的复合物预测性能仍然较差 | 评估蛋白质复合物结构预测的最新进展,特别是AlphaFold技术的影响 | 37个蛋白质复合物靶标,包括同源二聚体、同源三聚体、异源二聚体和大型组装体 | 计算生物学 | NA | 蛋白质结构预测,深度学习 | AlphaFold2, AlphaFold2-Multimer | 蛋白质序列和结构数据 | 37个靶标,21,941个模型,60+参与组 | AlphaFold | AlphaFold2, AlphaFold2-Multimer | CAPRI模型质量指标,DockQ评分 | NA |
| 62 | 2025-10-05 |
Estimation of model accuracy in CASP15 using the ModFOLDdock server
2023-12, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.26532
PMID:37314190
|
研究论文 | 介绍CASP15竞赛中用于多聚体模型质量评估的ModFOLDdock服务器及其三种变体的性能表现 | 开发了三种针对不同质量评估维度的ModFOLDdock变体,在CASP15的EMA类别中均取得领先排名 | NA | 优化多聚体蛋白质结构模型的质量评估方法 | 多聚体蛋白质结构模型 | 生物信息学 | NA | 深度学习, 聚类分析 | 深度学习模型 | 蛋白质结构模型 | 41个组装结构(来自CASP15竞赛) | NA | NA | Pearson相关系数, 寡聚体-lDDT | NA |
| 63 | 2025-10-05 |
Estimating protein complex model accuracy based on ultrafast shape recognition and deep learning in CASP15
2023-12, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.26564
PMID:37553848
|
研究论文 | 本文报告了在CASP15中基于超快形状识别和深度学习的蛋白质复合物模型精度估计方法的研究成果 | 提出了基于三级特征集成与深度残差/图神经网络的多聚体复合物模型精度估计新方法,设计了整体和单体间超快形状识别特征 | NA | 开发蛋白质复合物模型精度估计方法 | 蛋白质复合物模型 | 生物信息学 | NA | 超快形状识别, 深度学习 | 深度残差网络, 图神经网络 | 蛋白质结构数据 | 39个目标蛋白质 | NA | 深度残差网络, 图神经网络 | Pearson相关系数, lDDT, TM-score | NA |
| 64 | 2025-10-05 |
zPoseScore model for accurate and robust protein-ligand docking pose scoring in CASP15
2023-12, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.26573
PMID:37606194
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的配体构象评分模型zPoseScore,用于蛋白质-配体复合物结构预测 | 重新设计了受AlphaFold2启发的zFormer模块,开发了数据增强和采样方法,实现了原子级别的蛋白质-配体特征编码和融合 | NA | 开发准确的蛋白质-配体对接构象评分方法 | 蛋白质-配体复合物 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | Transformer | 蛋白质结构数据,配体构象数据 | CASP15和CASF-2016数据集 | NA | zFormer | Pearson相关系数,局部距离差异测试(lDDT) | NA |
| 65 | 2025-10-05 |
Breaking the conformational ensemble barrier: Ensemble structure modeling challenges in CASP15
2023-12, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.26584
PMID:37872703
|
研究论文 | 本文评估了CASP15实验中蛋白质和RNA结构多构象建模的挑战与成果 | 首次在CASP社区实验中系统评估多构象建模方法,展示了AlphaFold2增强采样在蛋白质构象预测中的突破性表现 | 存在处理稀疏或低分辨率实验数据的困难,且目前缺乏有效的RNA/蛋白质复合物建模方法 | 评估蛋白质和RNA结构多构象建模方法的有效性与挑战 | 蛋白质和RNA的三维结构构象 | 计算生物学 | NA | 深度学习增强采样 | AlphaFold2 | 蛋白质和RNA结构数据 | 9个靶标结构 | AlphaFold2 | AlphaFold2 | 构象重现成功率 | NA |
| 66 | 2025-10-05 |
Critical assessment of methods of protein structure prediction (CASP)-Round XV
2023-12, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.26617
PMID:37920879
|
研究论文 | 总结了CASP15蛋白质结构预测社区实验的结果,重点分析了深度学习方法的进展 | 首次在CASP实验中纳入RNA结构和蛋白质-配体复合物的计算评估 | 深度学习在蛋白质复合物预测中的性能尚未完全达到单蛋白质水平,界面区域准确性估计略不可靠 | 评估蛋白质结构预测方法的最新进展 | 蛋白质结构、蛋白质复合物、RNA结构、蛋白质-配体复合物 | 计算结构生物学 | NA | 深度学习 | 深度学习 | 氨基酸序列、蛋白质结构数据 | CASP15实验目标蛋白质 | NA | AlphaFold2 | 结构准确性、局部和全局准确性估计 | NA |
| 67 | 2025-10-05 |
Seizure forecasting using minimally invasive, ultra-long-term subcutaneous electroencephalography: Individualized intrapatient models
2023-12, Epilepsia
IF:6.6Q1
DOI:10.1111/epi.17252
PMID:35395101
|
研究论文 | 本研究通过超长期皮下脑电图记录,开发了个体化患者特异性癫痫发作预测模型 | 首次使用微创皮下脑电图设备进行超长期家庭记录,实现个体化癫痫发作预测 | 样本量较小(仅6名患者),需要在更大规模的前瞻性试验中验证 | 评估使用远程微创超长期皮下脑电图进行患者特异性癫痫发作预测的可行性 | 药物难治性局灶性癫痫患者 | 医疗人工智能 | 癫痫 | 皮下脑电图记录 | LSTM | 脑电图信号 | 6名患者,记录时间46-230天,总记录时间>11000小时 | NA | 长短期记忆网络 | AUC, 敏感度, 预警时间 | NA |
| 68 | 2025-10-05 |
Artificial Intelligence and Machine Learning in Cancer Related Pain: A Systematic Review
2023-Dec-08, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.12.06.23299610
PMID:38105979
|
系统综述 | 系统回顾人工智能和机器学习在癌症相关疼痛领域的应用研究 | 首次系统评估AI/ML在癌症疼痛预测和管理决策中的应用现状与性能表现 | 大多数研究缺乏外部验证(14%)和临床应用(23%),模型校准报告不足(5%) | 探索人工智能/机器学习在预测癌症疼痛结局和支持疼痛管理决策中的应用 | 癌症患者的疼痛相关数据和疼痛管理过程 | 机器学习 | 癌症 | 系统文献综述方法 | 随机森林, Lasso, 支持向量机, 多种机器学习模型 | 临床研究数据 | 44项研究(2006-2023年) | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 69 | 2025-10-05 |
Artificial Intelligence-Triaged 3-Dimensional Pathology to Improve Detection of Esophageal Neoplasia While Reducing Pathologist Workloads
2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2023.100322
PMID:37657711
|
研究论文 | 提出基于深度学习的人工智能分诊三维病理方法,用于提高食管肿瘤检测灵敏度并减少病理医生工作量 | 开发了能够自动识别三维病理数据集中最关键二维图像切片的深度学习方法,通过生成三维新生瘤风险热图并对图像切片按风险排序 | NA | 改善Barrett食管患者食管肿瘤的早期检测效率 | 食管活检组织 | 数字病理 | 食管肿瘤 | 三维病理学 | 深度学习 | 三维病理图像 | NA | NA | NA | 检测灵敏度 | NA |
| 70 | 2025-10-05 |
Pathomic Features Reveal Immune and Molecular Evolution From Lung Preneoplasia to Invasive Adenocarcinoma
2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2023.100326
PMID:37678674
|
研究论文 | 本研究通过深度学习技术分析病理图像特征,揭示肺腺癌从癌前病变到浸润性腺癌的免疫和分子演化过程 | 首次利用人工智能技术从常规H&E染色病理图像中提取生物学相关特征,解析肺腺癌癌前病变的演化规律 | 样本量相对有限(98例患者),且仅基于H&E染色图像分析 | 研究肺腺癌早期癌变过程中的免疫和分子演化机制 | 肺腺癌癌前病变至浸润性腺癌的病理组织 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习,人工智能,H&E染色 | 深度学习模型 | 病理图像 | 98例患者,162张切片,669个感兴趣区域(包括143正常组织,129非典型腺瘤样增生,94原位腺癌,98微浸润腺癌,205浸润性腺癌) | NA | NA | NA | NA |
| 71 | 2025-10-05 |
Can artificial intelligence help decision-making in arthroscopy? Part 2: The IA-RTRHO model - a decision-making aid for long head of the biceps diagnoses in small rotator cuff tears
2023-12, Orthopaedics & traumatology, surgery & research : OTSR
DOI:10.1016/j.otsr.2023.103652
PMID:37380127
|
研究论文 | 开发用于辅助诊断肩袖小撕裂中肱二头肌长头腱健康状态的AI决策模型 | 首个评估AI分析关节镜图像能力的研究,结合CNN图像分析和MLP临床数据整合 | 需要更多输入数据来限制过拟合,结果需通过进一步研究确认 | 构建能够诊断肱二头肌长头腱健康状态的AI模型 | 肩袖小撕裂患者的肱二头肌长头腱 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | 关节镜视频分析 | CNN, MLP | 图像, 临床数据, 影像数据 | 199名患者 | NA | Inception V3, MultiLayer Perceptron | 准确率 | NA |
| 72 | 2025-10-05 |
Predicting Lymph Node Metastasis From Primary Cervical Squamous Cell Carcinoma Based on Deep Learning in Histopathologic Images
2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2023.100316
PMID:37634868
|
研究论文 | 基于深度学习开发了一种通过原发性宫颈鳞癌组织病理图像预测淋巴结转移状态的框架 | 首次提出基于多尺度注意力机制的多实例深度卷积神经网络,仅通过原发灶H&E染色病理切片预测宫颈癌淋巴结转移状态 | 回顾性概念验证研究,需要宫颈活检标本和多中心大样本数据进一步验证 | 开发深度学习模型预测宫颈癌淋巴结转移状态 | 宫颈鳞癌患者的原发性肿瘤组织病理图像 | 数字病理 | 宫颈癌 | H&E染色全玻片图像分析 | CNN | 病理图像 | 564名患者的1524张全玻片图像(内部数据集405名患者1161张图像,外部验证集159名患者363张图像) | NA | 多实例深度卷积神经网络(基于多尺度注意力机制) | AUC | NA |
| 73 | 2025-10-05 |
A Novel Deep Learning Algorithm for Human Papillomavirus Infection Prediction in Head and Neck Cancers Using Routine Histology Images
2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2023.100320
PMID:37652399
|
研究论文 | 提出一种基于常规H&E染色全切片图像的深度学习算法,用于预测头颈癌中HPV感染状态 | 首次开发仅使用常规H&E染色切片即可预测HPV感染状态的深度学习流程,并生成具有预后价值的Digital-HPV评分 | NA | 开发头颈鳞状细胞癌中HPV感染状态的无创预测方法 | 头颈鳞状细胞癌患者的组织切片 | 数字病理学 | 头颈癌 | 苏木精-伊红染色 | 深度学习 | 全切片图像 | NA | NA | NA | 总体生存率、疾病特异性生存率 | NA |
| 74 | 2025-10-05 |
Automating Ground Truth Annotations for Gland Segmentation Through Immunohistochemistry
2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2023.100331
PMID:37716506
|
研究论文 | 提出一种通过免疫组织化学自动生成腺体分割真实标签的方法,用于结直肠活检标本的深度学习模型训练 | 利用IHC标记自动生成腺体分割的真实标签,替代耗时的手动标注,并提出跨数据源适应的简单采样技术 | 方法依赖于IHC与H&E图像的配准质量,且需要特定IHC标记物的可用性 | 开发自动化腺体分割标注方法以降低深度学习模型训练成本 | 结直肠活检标本中的腺体组织 | 数字病理学 | 结直肠癌,炎症性肠病 | 免疫组织化学,苏木精-伊红染色 | 深度学习模型 | 组织病理学图像 | 内部保留的活检标本集和2个公共数据集 | NA | NA | Dice系数 | NA |
| 75 | 2025-10-05 |
Deep-learning prostate cancer detection and segmentation on biparametric versus multiparametric magnetic resonance imaging: Added value of dynamic contrast-enhanced imaging
2023-12, International journal of urology : official journal of the Japanese Urological Association
IF:1.8Q3
DOI:10.1111/iju.15280
PMID:37605627
|
研究论文 | 开发基于深度学习的多序列前列腺MRI癌症检测与分割算法,并比较双参数与多参数成像的性能差异 | 首次系统比较双参数与多参数MRI在深度学习前列腺癌检测中的性能差异,特别评估了动态对比增强成像的附加价值 | 样本量相对有限(332例患者),未进行外部验证 | 开发前列腺癌的深度学习检测与分割算法,评估动态对比增强成像在多参数MRI中的价值 | 前列腺癌患者和非癌患者的前列腺MRI影像 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | 磁共振成像(MRI),包括T2加权、动态对比增强成像 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | 332例患者的3227个多参数影像集,包括218例癌症患者(291个活检证实病灶)和114例非癌患者 | NA | NA | 灵敏度,阳性预测值,特异性,阴性预测值 | NA |
| 76 | 2025-10-05 |
Privacy-preserving techniques for decentralized and secure machine learning in drug discovery
2023-12, Drug discovery today
IF:6.5Q1
DOI:10.1016/j.drudis.2023.103820
PMID:37935330
|
综述 | 本文概述了药物发现领域中保护隐私的去中心化机器学习技术 | 系统性地总结了多种隐私保护技术在药物发现领域的应用与组合方法 | 仅提供技术概述,缺乏具体实验验证和性能比较 | 探讨如何在保护数据隐私的前提下提升药物发现中机器学习的性能效率 | 药物发现领域的敏感/私有数据 | 机器学习 | NA | 安全多方计算,分布式深度学习,同态加密,区块链点对点网络,差分隐私,联邦学习 | NA | 敏感/私有数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 77 | 2025-10-05 |
Accelerated Diffusion-Weighted Imaging in 3 T Breast MRI Using a Deep Learning Reconstruction Algorithm With Superresolution Processing: A Prospective Comparative Study
2023-12-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000000997
PMID:37428618
|
研究论文 | 本研究评估了采用深度学习重建算法结合超分辨率处理的扩散加权成像在3T乳腺MRI中的应用,与传统标准成像相比显著缩短了采集时间并改善了图像质量 | 首次在前瞻性临床研究中将深度学习重建算法与超分辨率处理相结合应用于乳腺DWI,实现了扫描时间减半的同时保持图像质量 | 单中心研究,样本量相对有限(65名参与者),需要更大规模的多中心研究验证 | 评估深度学习加速的扩散加权成像序列在乳腺MRI中的采集时间和图像质量 | 浸润性乳腺癌、良性病变和囊肿 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 扩散加权成像,深度学习重建,超分辨率处理 | 深度学习 | 医学影像 | 65名参与者(64名女性,平均年龄54±13岁) | NA | NA | 信噪比,表观扩散系数,对比噪声比,对比度,病变显着性评分 | NA |
| 78 | 2025-10-05 |
Amplifying the Effects of Contrast Agents on Magnetic Resonance Images Using a Deep Learning Method Trained on Synthetic Data
2023-12-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000000998
PMID:37378418
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的磁共振图像对比度增强方法,通过合成数据训练AI模型来放大对比剂效果 | 使用物理模型生成合成数据训练深度学习网络,实现在标准剂量下获得更高对比度的磁共振图像 | 方法依赖于物理模型的准确性,且需要进一步验证在不同疾病类型和扫描仪间的泛化能力 | 开发一种能够增强磁共振图像对比度的AI方法,提高小脑病变的检测灵敏度 | 小鼠脑胶质瘤模型和1990例临床脑部疾病患者(包括胶质瘤、多发性硬化症和转移癌) | 医学影像分析 | 脑部疾病 | 磁共振成像,钆基对比剂 | 神经网络 | 磁共振图像 | 临床研究包含1990例检查,临床前研究使用小鼠模型 | NA | NA | 峰值信噪比,结构相似性指数,对比噪声比,病变-脑比率,定性评分 | NA |
| 79 | 2025-10-05 |
Displacement of the Lamina Cribrosa With Acute Intraocular Pressure Increase in Brain-Dead Organ Donors
2023-12-01, Investigative ophthalmology & visual science
IF:5.0Q1
DOI:10.1167/iovs.64.15.19
PMID:38099735
|
研究论文 | 本研究通过光学相干断层扫描技术探究脑死亡器官捐献者眼压急性升高时视神经头深层组织的变形情况 | 首次在脑死亡器官捐献者中系统量化不同参考平面对筛板位移测量的影响,并发现筛板位移随年龄增长而减小的现象 | 样本量有限(26只眼),研究对象为脑死亡器官捐献者,可能不能完全代表健康人群的生理反应 | 研究急性眼压升高对视神经头深层组织变形的影响 | 脑死亡器官捐献者的眼睛 | 医学影像分析 | 眼科疾病 | 光谱域光学相干断层扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 20名脑死亡器官捐献者的26只眼睛(年龄范围22-62岁,中位年龄43岁) | NA | NA | P值 | NA |
| 80 | 2025-10-06 |
A deep learning image analysis method for renal perfusion estimation in pseudo-continuous arterial spin labelling MRI
2023-12, Magnetic resonance imaging
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.mri.2023.09.007
PMID:37776961
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习图像分析的肾脏灌注自动估计方法 | 使用无对比剂伪连续动脉自旋标记MRI图像进行肾脏移植评估和灌注估计 | 仅使用16名移植患者数据进行实验,样本量较小 | 开发肾脏灌注自动估计方法用于移植后评估 | 肾脏移植患者的肾脏组织 | 医学影像分析 | 肾脏疾病 | 伪连续动脉自旋标记(PCASL) MRI,T加权MRI | 深度学习 | MRI图像 | 16名移植患者 | NA | NA | Dice相似系数 | NA |