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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7081 | 2024-10-07 |
Enhanced image quality and lesion detection in FLAIR MRI of white matter hyperintensity through deep learning-based reconstruction
2024-Oct-04, Asian journal of surgery
IF:3.5Q1
DOI:10.1016/j.asjsur.2024.09.156
PMID:39368951
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研究论文 | 研究深度学习重建(DLR)在3.0T扫描仪上对白质高信号(WMH)的评估是否能提高图像质量和病灶检测能力,并与传统重建(CR)进行比较 | 深度学习重建(DLR)在图像质量和病灶检测敏感性方面显著优于传统重建(CR) | NA | 研究深度学习重建(DLR)在白质高信号(WMH)评估中的应用效果 | 白质高信号(WMH)的图像质量和病灶检测能力 | 计算机视觉 | NA | 深度学习重建(DLR) | NA | 图像 | 131名参与者(平均年龄46岁±17;46名男性) | NA | NA | NA | NA |
| 7082 | 2024-10-07 |
Computer vision and deep transfer learning for automatic gauge reading detection
2024-10-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71270-0
PMID:39362865
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研究论文 | 本文提出了一种使用深度学习和图像处理技术的自动模拟仪表读数检测系统 | 采用DenseNet 169、InceptionNet V3和VGG19等深度迁移学习模型进行自动读数检测,并展示了DenseNet 169在精度和泛化能力上的优势 | VGG19模型存在过拟合问题,训练精度高但测试精度较低 | 开发一种自动化的模拟仪表读数检测系统,提高读数的准确性和效率 | 模拟仪表的读数检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习、机器学习、图像处理 | DenseNet 169、InceptionNet V3、VGG19 | 图像 | 1011张标注图片,9个类别,读数范围从0到8 | NA | NA | NA | NA |
| 7083 | 2024-10-07 |
ChemAP: predicting drug approval with chemical structures before clinical trial phase by leveraging multi-modal embedding space and knowledge distillation
2024-10-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-72868-0
PMID:39362916
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研究论文 | 本文介绍了一种名为ChemAP的新型深度学习方案,用于在药物发现早期阶段预测药物批准 | 首次展示了仅使用药物结构信息通过深度学习技术定义批准和未批准药物的化学空间,从而预测药物批准的可能性 | NA | 开发一种仅使用化学结构数据在药物开发早期阶段进行决策的计算模型 | 药物批准预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 化学结构数据 | 使用了药物批准基准数据集和包含2023年FDA批准药物及2024年临床试验失败药物的外部数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 7084 | 2024-10-07 |
Enhancing human computer interaction with coot optimization and deep learning for multi language identification
2024-10-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-74327-2
PMID:39362948
|
研究论文 | 本文提出了一种结合Coot优化算法和深度学习的多语言识别技术,用于增强人机交互 | 开发了一种新的Coot优化算法与深度学习驱动的多语言识别和检测技术(COADL-MSLID),用于人机交互应用 | NA | 提高人机交互系统中多语言识别的准确性和效率 | 多语言识别技术在人机交互中的应用 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络(CNN) | 音频 | 基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 7085 | 2024-10-07 |
Synergistic application of digital outcrop characterization techniques and deep learning algorithms in geological exploration
2024-Oct-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-74903-6
PMID:39363057
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研究论文 | 本研究开发了一个基于Cesium的野外数字露头可视化平台,结合改进的VGG19算法模型,提高了岩石纹理和复杂结构的识别精度 | 首次将数字露头表征技术与深度学习算法结合,提供了一种更快、更全面的野外地质条件理解手段 | NA | 开发一种新的技术平台,以提高地质学家在野外对露头数据的分析效率和易用性 | 地质露头数据及其在野外的可视化和分析 | 数字病理学 | NA | UAV倾斜摄影 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7086 | 2024-10-07 |
Accuracy of deep learning in the differential diagnosis of coronary artery stenosis: a systematic review and meta-analysis
2024-Sep-16, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01403-4
PMID:39285323
|
meta-analysis | 本研究系统评价和荟萃分析了基于冠状动脉造影(CAG)或冠状动脉CT造影(CCTA)图像的深度学习模型在诊断冠状动脉狭窄中的准确性 | 首次系统性地评估了深度学习在冠状动脉狭窄诊断中的准确性 | 对于不同程度的狭窄,深度学习模型的准确性仍需进一步提高 | 评估基于CAG和CCTA图像的深度学习模型在诊断冠状动脉狭窄中的准确性 | 冠状动脉狭窄的诊断 | machine learning | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | image | 3568名患者和13,362张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 7087 | 2024-10-07 |
Inferring single-cell spatial gene expression with tissue morphology via explainable deep learning
2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.12.598686
PMID:38915550
|
研究论文 | 开发了一种基于视觉变换器(ViT)的框架,用于从组织形态学图像推断单细胞空间基因表达 | 提出了名为SPiRiT的框架,通过整合交叉验证和模型解释在超参数调优中,显著提高了预测准确性 | NA | 探索利用组织形态学图像推断单细胞空间基因表达的可行性 | 人类乳腺癌和小鼠幼崽的组织形态学图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | NA | 视觉变换器(ViT) | 图像 | 人类乳腺癌和小鼠幼崽的组织样本 | NA | NA | NA | NA |
| 7088 | 2024-10-07 |
Deep learned representations of the resting 12-lead electrocardiogram to predict at peak exercise
2024-Jan-25, European journal of preventive cardiology
IF:8.4Q1
DOI:10.1093/eurjpc/zwad321
PMID:37798122
|
研究论文 | 利用深度学习分析静息12导联心电图以预测峰值运动氧消耗 | 首次使用深度学习从静息12导联心电图中估计峰值氧消耗,无需进行心肺运动测试 | 研究样本主要来自马萨诸塞州总医院,外部验证样本较少,可能影响结果的普适性 | 利用深度学习技术从静息12导联心电图中估计峰值氧消耗,以实现高效的心血管风险分层 | 静息12导联心电图和峰值氧消耗 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 线性模型 | 心电图数据 | 1891名进行心肺运动测试的个体,验证集448人,外部样本1076人 | NA | NA | NA | NA |
| 7089 | 2024-10-07 |
A novel mean shape based post-processing method for enhancing deep learning lower-limb muscle segmentation accuracy
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0308664
PMID:39365764
|
研究论文 | 本文提出了一种基于平均形状的后处理方法,用于提高深度学习在磁共振成像(MRI)扫描中下肢肌肉分割的准确性 | 本文提出了一种新颖的基于平均形状(MS)的后处理方法,利用统计形状建模(SSM)来微调分割输出,考虑肌肉解剖形状 | NA | 提高基于MRI扫描的下肢肌肉分割的准确性,这对肌肉骨骼疾病的诊断和治疗过程至关重要 | 下肢肌肉的分割 | 计算机视觉 | NA | MRI扫描 | U-Net深度学习神经网络 | 图像 | 两个队列的绝经后女性(10个训练样本,8个测试样本,体素大小1.0x1.0x1.0 mm³) | NA | NA | NA | NA |
| 7090 | 2024-10-06 |
Deep learning-based analysis of EGFR mutation prevalence in lung adenocarcinoma H&E whole slide images
2024-Nov, The journal of pathology. Clinical research
DOI:10.1002/2056-4538.70004
PMID:39358807
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的模型,用于预测肺腺癌全切片图像中的EGFR突变,并引入了EGFR突变流行度(EMP)评分来量化EGFR突变在全切片图像中的流行度 | 引入了EGFR突变流行度(EMP)评分,通过多实例学习方法对全切片图像进行分区,并使用补丁掩码调度训练策略来学习EGFR的多种病理学模式 | 深度学习模型在反映肿瘤异质性和解释性方面存在局限性 | 开发一种能够预测肺腺癌全切片图像中EGFR突变的深度学习模型,并评估其解释性和实用性 | 肺腺癌患者的全切片图像中的EGFR突变 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 868个全切片图像样本,其中197个用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 7091 | 2024-10-06 |
High-sensitivity acceleration sensor detecting micro-mechanomyogram and deep learning approach for parkinson's disease classification
2024-10-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-74526-x
PMID:39358456
|
研究论文 | 本研究使用高灵敏度加速度传感器检测帕金森病患者的高频微振动,并利用深度学习模型进行疾病分类 | 首次使用高灵敏度加速度传感器检测帕金森病患者肌肉纤维中的高频微振动(微机械肌动图),并开发了基于深度学习的分类模型 | NA | 开发一种基于高频微振动检测的帕金森病诊断方法 | 帕金森病患者和健康对照组的拇指伸肌 | 机器学习 | 帕金森病 | 高灵敏度加速度传感器 | 深度学习模型 | 微机械肌动图 | 帕金森病患者和健康对照组 | NA | NA | NA | NA |
| 7092 | 2024-10-06 |
Deep learning-based multi-frequency denoising for myocardial perfusion SPECT
2024-Oct-02, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-024-00680-w
PMID:39356406
|
研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的集成多频去噪网络,用于增强低剂量心肌灌注SPECT去噪效果 | 提出了一种3D集成注意力引导的多频条件生成对抗网络(AttMFGAN),并与传统的AttGAN和多频带AttGAN(AttGAN-MF)进行了比较 | NA | 开发一种集成多频去噪网络,以进一步增强低剂量心肌灌注SPECT的去噪效果 | 低剂量心肌灌注SPECT图像的去噪效果 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 生成对抗网络(GAN) | 生成对抗网络(GAN) | 图像 | 50名匿名患者的数据,分为训练集(35名)、验证集(5名)和测试集(10名) | NA | NA | NA | NA |
| 7093 | 2024-10-06 |
Improving predictions of rock tunnel squeezing with ensemble Q-learning and online Markov chain
2024-Oct-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-72998-5
PMID:39358373
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研究论文 | 本文提出了一种结合集成学习、Q学习和在线马尔可夫链的方法,用于提高岩石隧道挤压预测的准确性和可靠性 | 本文的创新点在于将集成学习技术与Q学习和在线马尔可夫链相结合,以捕捉隧道参数的多样性并优化预测性能 | NA | 本文的研究目的是提高岩石隧道挤压预测的准确性和可靠性 | 本文的研究对象是岩石隧道挤压预测 | 计算机视觉 | NA | 集成学习、Q学习、在线马尔可夫链 | 深度学习模型(CNN、RNN) | 隧道参数数据 | 多个隧道建设项目的综合数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 7094 | 2024-10-06 |
Comparison of DNA methylation based classification models for precision diagnostics of central nervous system tumors
2024-Oct-02, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-024-00718-3
PMID:39358389
|
研究论文 | 本文开发了三种基于DNA甲基化数据的分类模型,用于中枢神经系统肿瘤的精准诊断 | 本文首次比较了深度学习神经网络、k近邻和随机森林三种模型在中枢神经系统肿瘤分类中的表现,并评估了它们在肿瘤纯度降低时的鲁棒性 | 本文未详细讨论模型的训练时间和计算资源需求 | 提高中枢神经系统肿瘤分类的精准度,为临床治疗决策提供支持 | 中枢神经系统肿瘤的分类 | 机器学习 | 中枢神经系统肿瘤 | DNA甲基化分析 | 深度学习神经网络 | DNA甲基化数据 | 2054个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 7095 | 2024-10-06 |
Deep learning-derived optimal aviation strategies to control pandemics
2024-10-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-73639-7
PMID:39358428
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研究论文 | 研究了国际商业航班对全球COVID-19感染动态的影响,并提出了基于图神经网络的航空策略优化框架 | 开发了基于图神经网络的Dynamic Weighted GraphSAGE框架,用于分析动态变化的航班信息对疫情传播的影响 | NA | 研究航空交通对COVID-19疫情传播的影响,并提出有效的航空策略以控制疫情 | 国际商业航班对COVID-19感染动态的影响 | 机器学习 | NA | 图神经网络 | 图神经网络 | 时空图 | 全球范围 | NA | NA | NA | NA |
| 7096 | 2024-10-06 |
Association between myosteatosis and impaired glucose metabolism: A deep learning whole-body magnetic resonance imaging population phenotyping approach
2024-Oct, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle
DOI:10.1002/jcsm.13527
PMID:39009381
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研究论文 | 本文研究了肌肉脂肪变性与葡萄糖代谢受损之间的关系,并开发了一种基于深度学习的全身磁共振成像方法来自动量化肌肉脂肪变性 | 本文创新性地使用深度学习模型来自动量化肌肉脂肪变性,并发现量化骨骼肌脂肪分数(SMFF)是葡萄糖代谢受损的独立预测因子 | 本文仅在两个前瞻性队列研究的数据上进行了验证,未来需要在更多样化的数据集上进行验证 | 研究肌肉脂肪变性与葡萄糖代谢受损之间的关系,并开发一种自动化的方法来量化肌肉脂肪变性 | 肌肉脂肪变性(IMAT和SMFF)与葡萄糖代谢受损之间的关系 | 机器学习 | 代谢性疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 380名KORA参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 7097 | 2024-10-06 |
s2MRI-ADNet: an interpretable deep learning framework integrating Euclidean-graph representations of Alzheimer's disease solely from structural MRI
2024-Oct, Magma (New York, N.Y.)
DOI:10.1007/s10334-024-01178-3
PMID:38869733
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研究论文 | 提出了一种仅基于结构MRI的阿尔茨海默病早期诊断的多维表示深度学习框架 | 整合了欧几里得空间和图空间的多维表示,采用双通道学习策略,分别从灰质体积和区域放射组学相似网络中提取特征 | NA | 开发一种仅基于结构MRI的阿尔茨海默病早期诊断方法 | 阿尔茨海默病 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 3377名参与者的结构MRI数据 | NA | NA | NA | NA |
| 7098 | 2024-10-06 |
A deep learning approach to identify the fetal head position using transperineal ultrasound during labor
2024-Oct, European journal of obstetrics, gynecology, and reproductive biology
DOI:10.1016/j.ejogrb.2024.08.012
PMID:39137593
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研究论文 | 开发了一种基于卷积神经网络的深度学习模型,用于在分娩第二阶段通过会阴超声自动识别胎儿头部位置 | 首次使用深度学习技术自动识别分娩第二阶段胎儿头部位置,并展示了高准确性和敏感性 | 需要在大规模数据集和实时患者中进一步验证模型,才能引入常规临床实践 | 开发一种自动识别分娩第二阶段胎儿头部位置的深度学习模型 | 胎儿头部位置的识别 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 2154张会阴超声图像,来自16个合作中心的合格参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 7099 | 2024-10-06 |
A systematic review of few-shot learning in medical imaging
2024-10, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102949
PMID:39178621
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综述 | 本文系统回顾了医学影像中的少样本学习方法 | 本文通过分析80篇相关文献,提出了一个标准的方法学流程,并为未来的研究提供了参考 | 本文讨论了现有方法的局限性,并指出了最有前景的研究方向 | 旨在为医学影像分析中的少样本学习方法建立一个标准的方法学流程 | 医学影像分析中的少样本学习方法 | 计算机视觉 | NA | 少样本学习 | NA | 图像 | 80篇相关文献 | NA | NA | NA | NA |
| 7100 | 2024-10-06 |
Automatic two-dimensional & three-dimensional video analysis with deep learning for movement disorders: A systematic review
2024-10, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102952
PMID:39180925
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综述 | 本文综述了使用深度学习进行二维和三维视频分析在运动障碍诊断和分析中的最新进展 | 探讨了深度学习在客观视频分析运动障碍中的应用,提供了实用的低成本解决方案 | 主要集中在文献综述,未进行新的实验或数据分析 | 系统综述深度学习在运动障碍视频分析中的最新进展,提供一个综合的知识库 | 运动障碍,如帕金森病、共济失调、运动障碍和妥瑞氏综合征 | 计算机视觉 | 神经退行性疾病 | 深度学习 | NA | 视频 | 68项相关研究 | NA | NA | NA | NA |