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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1421 | 2025-10-07 |
Development and validation of a deep learning system for detection of small bowel pathologies in capsule endoscopy: a pilot study in a Singapore institution
2024-03-01, Singapore medical journal
IF:1.7Q2
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研究论文 | 开发并验证用于胶囊内窥镜中小肠病理检测的深度学习系统 | 首次针对新加坡医疗场景开发的胶囊内窥镜深度学习检测系统,结合了开源数据和本地数据 | 样本量较小(总72例),属于初步研究阶段 | 开发能够自动检测小肠胶囊内窥镜图像中异常的深度学习系统 | 胶囊内窥镜图像中的小肠病理异常 | 计算机视觉 | 小肠疾病 | 胶囊内窥镜成像 | CNN | 图像 | 开源数据43例 + 本地数据29例 = 总72例 | NA | ResNet50 | AUC, PR曲线, top-1准确率, top-2准确率 | NA |
| 1422 | 2025-04-29 |
Deep learning-based classification of gallbladder lesions in patients with non-diagnostic (GB-RADS 0) ultrasound
2024-Dec, Clinical and experimental hepatology
IF:1.5Q3
DOI:10.5114/ceh.2024.145424
PMID:40290528
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研究论文 | 本研究评估了深度学习模型在非诊断性超声图像中对胆囊病变进行分类的诊断性能 | 首次在非诊断性胆囊超声图像中应用多种深度学习模型(包括CNN、Transformer及混合模型)进行良恶性分类 | 模型性能仍需进一步提升以达到临床应用标准,测试样本量较小(26名患者) | 提高非诊断性胆囊超声(GB-RADS 0)中病变的良恶性分类准确性 | 因胆囊因素导致超声检查非诊断性的患者 | 数字病理 | 胆囊疾病 | 超声成像 | ResNet50, GBCNet, ViT, RadFormer, MedViT | 图像 | 训练集1004张图像,验证集251张图像,测试集26名患者(304张图像) | NA | NA | NA | NA |
| 1423 | 2025-10-07 |
Autoencoder-based phenotyping of ophthalmic images highlights genetic loci influencing retinal morphology and provides informative biomarkers
2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae732
PMID:39657956
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研究论文 | 本研究利用自编码器从视网膜光学相干断层扫描图像中提取表型特征,并通过全基因组关联分析识别影响视网膜形态的遗传位点 | 首次将自编码器深度学习方法应用于视网膜OCT图像的表型分析,发现了传统临床特征未能捕捉的遗传关联 | 研究样本仅来自UK Biobank数据库,可能存在人群代表性限制 | 探索深度学习能否检测视网膜图像中更细微的变异模式,并识别相关的遗传因素 | 31,135名UK Biobank参与者的视网膜OCT图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | 自编码器 | 医学图像 | 31,135名参与者 | NA | 自编码器 | 统计显著性 | NA |
| 1424 | 2025-10-07 |
Classification of rib fracture types from postmortem computed tomography images using deep learning
2024-Dec, Forensic science, medicine, and pathology
DOI:10.1007/s12024-023-00751-x
PMID:37968549
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研究论文 | 本研究开发基于深度学习的模型,用于从死后计算机断层扫描图像中分类肋骨骨折类型 | 首次将ResNet50架构应用于PMCT图像的肋骨骨折多级分类,并采用分层分类方法 | 对'ad latus'类型骨折的识别率较低(17-18%),在较低层级分类时性能下降 | 开发辅助临床医生进行医学图像诊断的深度学习系统 | 死后计算机断层扫描(PMCT)图像中的肋骨骨折 | 计算机视觉 | 骨骼损伤 | 计算机断层扫描(CT) | CNN | 图像 | NA | NA | ResNet50 | 准确率 | NA |
| 1425 | 2025-10-07 |
BEAS-Net: A Shape-Prior-Based Deep Convolutional Neural Network for Robust Left Ventricular Segmentation in 2-D Echocardiography
2024-Nov, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2024.3418030
PMID:38913532
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研究论文 | 提出一种基于形状先验的深度卷积神经网络BEAS-Net,用于2D超声心动图中左心室的鲁棒分割 | 将BEAS算法生成的解剖形状先验信息与卷积层编码的图像特征相结合,提升对伪影或低质量图像的分割鲁棒性 | 未明确说明模型在极端图像质量下的性能边界和计算效率 | 开发能够处理低质量超声图像的左心室自动分割方法 | 2D超声心动图中的左心室结构 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声心动图 | CNN | 图像 | 三个不同的体内数据集 | NA | BEAS-Net, U-Net | 分割精度 | NA |
| 1426 | 2025-10-07 |
Single-Molecule Identification and Quantification of Steviol Glycosides with a Deep Learning-Powered Nanopore Sensor
2024-09-10, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.4c07038
PMID:39189792
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的气溶素纳米孔传感器,用于单分子水平识别和定量甜菊糖苷 | 利用野生型气溶素纳米孔通过调节电压产生的电渗流效应区分不同甜菊糖苷物种,并首次结合深度学习模型实现单分子自动识别 | 仅测试了15种甜菊糖苷物种,样本规模有限 | 开发精确识别和定量复杂甜菊糖苷结构的方法 | 甜菊糖苷(一类高甜度无热量天然甜味剂) | 生物传感 | NA | 纳米孔传感技术 | 深度学习模型 | 纳米孔电信号数据 | 15种甜菊糖苷物种 | NA | NA | 识别精度,定量准确性 | NA |
| 1427 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Kinetic Analysis in Paper-Based Analytical Cartridges Integrated with Field-Effect Transistors
2024-09-10, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.4c02897
PMID:39252606
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研究论文 | 本研究结合场效应晶体管、纸基分析盒和深度学习技术,开发了一种用于定量生物传感的动力学分析方法 | 首次将场效应晶体管、纸基分析盒与深度学习相结合,通过动力学分析解决传统生物传感器的灵敏度低和样品基质干扰问题 | 目前仅为概念验证研究,需要进一步验证其在更广泛应用场景中的性能 | 开发一种经济高效、易于使用的即时诊断和家庭检测生物传感平台 | 胆固醇检测 | 机器学习 | 心血管疾病 | 场效应晶体管传感,纸基分析技术 | 深度学习 | 动力学电信号数据 | NA | NA | NA | 变异系数,相关系数(r值) | NA |
| 1428 | 2025-10-07 |
High-Throughput and Integrated CRISPR/Cas12a-Based Molecular Diagnosis Using a Deep Learning Enabled Microfluidic System
2024-09-03, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.4c05734
PMID:39173188
|
研究论文 | 开发了一种基于CRISPR/Cas12a和深度学习的高通量微流控系统,用于快速检测SARS-CoV-2及其变异株 | 结合微流控技术、自研试剂和深度学习原型设备,实现了96样本/轮次的高通量检测,检测限低至250拷贝/mL | 样本规模有限(72个临床样本),需进一步验证系统普适性 | 开发高效集成的病原体分子诊断系统 | SARS-CoV-2病毒及其变异株 | 数字病理 | COVID-19 | CRISPR/Cas12a, RT-LAMP, 微流控技术 | 深度学习 | 分子检测数据 | 72个临床样本(22个野生型,26个突变型,24个阴性) | NA | NA | 准确率 | NA |
| 1429 | 2025-04-27 |
CT-Based Lung Size Matching in Delayed Chest Closure for Systemic Sclerosis Lung Transplantation
2024-Dec, Clinical transplantation
IF:1.9Q3
DOI:10.1111/ctr.70041
PMID:39601250
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research paper | 本研究探讨了系统性硬化症患者肺移植中延迟胸廓闭合的临床结果、风险因素及基于CT的肺大小匹配参数 | 首次在系统性硬化症患者中研究延迟胸廓闭合的临床结果,并利用深度学习算法自动计算CT影像中的肺和胸腔体积 | 研究为回顾性设计,样本量相对较小(92例患者) | 评估系统性硬化症患者肺移植中延迟胸廓闭合的临床效果和预测因素 | 92例接受双侧肺移植的系统性硬化症患者 | digital pathology | systemic sclerosis | CT成像和深度学习算法 | 深度学习算法(未指定具体模型) | CT影像和临床数据 | 92例系统性硬化症患者(年龄51±10岁,61%为女性) | NA | NA | NA | NA |
| 1430 | 2025-10-07 |
High-throughput optimized prime editing mediated endogenous protein tagging for pooled imaging of protein localization
2024-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.16.613361
PMID:39345511
|
研究论文 | 开发了一种基于prime editing的高通量内源蛋白标记方法,用于并行研究蛋白质亚细胞定位 | 首次将prime editing与光学读出和测序结合,实现大规模蛋白质亚细胞定位的准确测量 | 仅验证了60种蛋白质的标记效率,尚未在不同细胞类型和环境扰动中广泛验证 | 开发能够大规模测量蛋白质亚细胞定位的技术方法 | 60种具有不同定位模式的内源蛋白质 | 计算生物学 | NA | prime editing, 原位pegRNA测序, 高通量深度学习图像分析 | 深度学习 | 图像, 测序数据 | 17,280个pegRNAs设计的文库,覆盖60种蛋白质 | NA | NA | 标记效率预测准确性 | NA |
| 1431 | 2025-10-07 |
A Multicenter Evaluation of the Impact of Therapies on Deep Learning-based Electrocardiographic Hypertrophic Cardiomyopathy Markers
2024-Mar-03, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.01.15.24301011
PMID:38293023
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研究论文 | 本研究评估了两种肥厚型心肌病治疗方法对基于深度学习的AI-ECG检测指标的影响 | 首次使用AI-ECG模型评估不同HCM治疗方法(手术/经皮室间隔减容术与口服药物马瓦卡坦)对心电图生物标志物的影响 | 样本量相对有限,特别是马瓦卡坦治疗组仅36例患者,且为观察性研究 | 评估室间隔减容术和马瓦卡坦治疗对AI-ECG肥厚型心肌病检测指标的影响 | 接受室间隔减容术或马瓦卡坦治疗的肥厚型心肌病患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 人工智能增强心电图 | 深度学习 | 心电图图像 | SRT组:耶鲁70例,克利夫兰100例,大西洋健康系统145例;马瓦卡坦组:耶鲁36例 | NA | NA | AI-ECG HCM评分,Wilcoxon符号秩检验 | NA |
| 1432 | 2025-10-07 |
EvoAI enables extreme compression and reconstruction of the protein sequence space
2024-Feb-23, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-3930833/v1
PMID:38464127
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研究论文 | 开发了一种名为EvoAI的混合实验计算方法,能够极端压缩和重建蛋白质序列空间 | 结合EvoScan方法获取锚点和深度学习模型重建序列空间,无需同源或结构信息即可预测新型高适应性序列 | 方法依赖于能够与转录输出耦合的生物分子功能 | 探索蛋白质序列与功能关系,实现蛋白质序列空间的压缩和重建 | 阻遏蛋白及其高适应性序列空间 | 机器学习 | NA | 转录输出耦合技术 | 深度学习模型,大语言模型 | 蛋白质序列数据 | 82个锚点 | NA | NA | 压缩比 | NA |
| 1433 | 2025-10-07 |
What makes human cortical pyramidal neurons functionally complex
2024-Dec-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.17.628883
PMID:39763809
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研究论文 | 提出功能性复杂度指数(FCI)框架,通过比较人类和大鼠皮层锥体神经元的功能复杂度,揭示人类神经元功能复杂性增强的结构-生物物理基础 | 首次提出基于深度学习的标准化功能性复杂度指数(FCI)来量化神经元输入输出复杂度,并系统比较不同物种神经元的功能差异 | 研究主要聚焦于皮层锥体神经元,未涵盖其他类型神经元;FCI框架需要进一步验证其普适性 | 探究人类皮层神经元功能复杂性的结构基础及其与认知能力的关系 | 人类和大鼠的皮层锥体神经元 | 计算神经科学 | NA | 深度学习,电生理记录,形态学分析 | 深度学习框架 | 神经元形态数据,电生理数据 | 人类和大鼠不同皮层层的锥体神经元 | 深度学习框架 | NA | 功能性复杂度指数(FCI) | NA |
| 1434 | 2025-10-07 |
Advances in artificial intelligence-based technologies for increasing the quality of medical products
2024-Nov-30, Daru : journal of Faculty of Pharmacy, Tehran University of Medical Sciences
IF:2.5Q3
DOI:10.1007/s40199-024-00548-5
PMID:39613923
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综述 | 概述人工智能技术在提高医疗产品质量方面的最新进展和应用 | 系统整合了AI在药物靶点预测、产品开发加速和质量提升等方面的创新应用 | 未涉及具体实施案例和量化效果分析 | 探讨AI技术在医疗产品质量提升和开发效率优化中的应用 | 医疗产品开发流程和质量控制 | 机器学习 | NA | 机器学习,深度学习 | NA | 生物医学数据,健康统计数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1435 | 2025-10-07 |
Evaluating Performance of Different RNA Secondary Structure Prediction Programs Using Self-cleaving Ribozymes
2024-Sep-13, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzae043
PMID:39317944
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研究论文 | 比较七种RNA二级结构预测工具在自切割核酶序列上的预测准确性 | 首次系统评估包括深度学习方法在内的多种RNA结构预测工具在不同复杂度任务中的表现 | 仅针对特定类别的自切割核酶序列进行评估,结果可能不适用于其他RNA类型 | 评估不同计算工具在预测RNA二级结构方面的性能差异 | 自切割核酶序列的RNA二级结构 | 生物信息学 | NA | RNA二级结构预测 | 深度学习,传统计算方法 | RNA序列数据 | 数十个自切割核酶序列 | NA | NA | 预测准确性 | NA |
| 1436 | 2025-10-07 |
Quantitative Three-Dimensional Imaging Analysis of HfO2 Nanoparticles in Single Cells via Deep Learning Aided X-ray Nano-Computed Tomography
2024-08-20, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.4c06953
PMID:39115329
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研究论文 | 开发基于深度学习的X射线纳米计算机断层扫描方法,用于单细胞内HfO2纳米颗粒的三维定量分析 | 建立了针对单细胞3D纳米CT图像的超小物体分割方法,能够高灵敏度分析微小纳米颗粒 | 方法需要专业知识且耗时,传统批量数据分析准确性不确定 | 开发自动化深度学习辅助的纳米CT方法,用于定量分析癌细胞对超小金属纳米颗粒的摄取 | 人乳腺癌细胞系MCF-7和HfO2纳米颗粒 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | X射线纳米计算机断层扫描 | 深度学习 | 3D图像 | 单细胞水平的纳米颗粒分析 | NA | NA | 灵敏度,准确性 | NA |
| 1437 | 2025-10-07 |
Sága, a Deep Learning Spectral Analysis Tool for Fungal Detection in Grains-A Case Study to Detect Fusarium in Winter Wheat
2024-08-13, Toxins
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/toxins16080354
PMID:39195764
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研究论文 | 开发了一种基于成像光谱和深度学习的镰刀菌感染小麦早期检测工具Sága | 结合预训练的YOLOv5和DeepMAC模型进行小麦穗部分割,并利用XGBoost分析高光谱信息实现镰刀菌感染检测 | 研究仅基于2021年单个实验田的数据,样本规模有限 | 开发可靠的现场特异性镰刀菌感染早期预警模型,确保粮食和饲料安全 | 冬小麦中的镰刀菌感染检测 | 计算机视觉 | 植物病害 | 成像光谱技术(高光谱成像) | YOLOv5, DeepMAC, XGBoost | 高光谱图像 | 两个实验田(接种镰刀菌的实验田52.5m×3m和对照组52.5m×3m) | NA | YOLOv5, DeepMAC | 准确率, F1分数 | NA |
| 1438 | 2025-10-07 |
Precision in Prevention and Health Surveillance: How Artificial Intelligence May Improve the Time of Identification of Health Concerns through Social Media Content Analysis
2024-Aug, Yearbook of medical informatics
DOI:10.1055/s-0044-1800736
PMID:40199301
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综述 | 探讨人工智能通过社交媒体内容分析提升预防和健康监测精准度的潜力 | 系统评估AI技术在社交媒体健康监测中的创新应用,包括基于Transformer的主题建模和联邦学习等先进技术 | 仅纳入2023年发表的文献,样本量有限(最终筛选10篇文献),可能存在发表偏倚 | 提升健康监测的及时性和准确性,实现更主动有效的健康干预 | 社交媒体健康相关内容,包括自杀预防、心理健康、电子烟使用等公共卫生议题 | 自然语言处理 | 公共卫生 | 文献计量分析,社交媒体内容分析 | 机器学习,深度学习,自然语言处理 | 文本数据(社交媒体内容) | 89篇文献初步分析,最终筛选10篇相关研究 | Bibliometrix | Transformer | NA | NA |
| 1439 | 2025-10-07 |
Year 2023 in Biomedical Natural Language Processing: a Tribute to Large Language Models and Generative AI
2024-Aug, Yearbook of medical informatics
DOI:10.1055/s-0044-1800751
PMID:40199311
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综述 | 对2023年生物医学自然语言处理领域的研究进展进行总结,重点分析大语言模型和生成式AI的应用趋势 | 系统梳理了2023年生物医学NLP领域的最佳论文评选过程,揭示了大语言模型在数据增强、领域适应和模型蒸馏方面的创新应用 | 仅基于两个文献数据库(Medline和ACL)进行分析,可能未覆盖该领域所有重要研究成果 | 总结2023年生物医学自然语言处理领域的研究趋势和最佳论文 | 2023年发表的2,148篇生物医学NLP研究论文 | 自然语言处理 | COVID-19, 癌症, 精神健康 | 自然语言处理, 深度学习 | 大语言模型, ChatGPT | 社交媒体内容, 电子健康记录 | 2,148篇论文 | NA | NA | NA | NA |
| 1440 | 2025-10-07 |
Molybdenum Disulfide-Assisted Spontaneous Formation of Multistacked Gold Nanoparticles for Deep Learning-Integrated Surface-Enhanced Raman Scattering
2024-07-09, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.4c00978
PMID:38913718
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研究论文 | 开发了一种结合深度学习和表面增强拉曼散射的生物传感平台,用于通过人类泪液进行COVID-19现场筛查 | 利用二硫化钼辅助自发形成紧密堆积的三维金纳米颗粒结构,无需还原剂即可合成部分金纳米颗粒 | NA | 开发用于极低分析物浓度快速、低损伤、高通量无标记检测的生物传感平台 | 人类泪液中的冠状病毒疾病(COVID-19) | 生物传感 | COVID-19 | 表面增强拉曼散射(SERS) | CNN | 拉曼光谱数据 | NA | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |