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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 |
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141 | 2025-07-26 |
Motion-resolved 3D Pulmonary MRI Reconstruction using Sinusoidal Representation Networks
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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research paper | 提出了一种基于正弦表示网络(SIREN)的运动解析3D肺部MRI重建方案 | 使用SIREN学习配准映射,仅依赖特定受试者的欠采样数据进行无监督学习,实现了内存高效的算法 | 仅针对欠采样数据进行训练,可能在某些情况下性能受限 | 提高自由呼吸状态下肺部MRI的重建效率和准确性 | 肺部MRI数据 | medical imaging | lung disease | MRI reconstruction | SIREN | 3D MRI images | 十个数据集 |
142 | 2025-07-26 |
An Evaluation Analysis for Computed Tomography Image Quality of Primary Liver Cancer Lesions Based on Deep Learning Image Reconstruction
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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research paper | 评估基于深度学习图像重建(DLIR)的原发性肝癌病灶计算机断层扫描(CT)图像质量 | 比较了DLIR与传统的滤波反投影(FBP)和自适应统计迭代重建-V(ASIR-V)在动态增强CT成像质量上的影响,发现DLIR在门静脉期图像噪声更低,病灶结构显示更优 | 样本量较小(48例肝癌患者),且仅评估了原发性肝癌,未涉及其他肝脏疾病 | 评估DLIR在原发性肝癌动态增强CT成像中的图像质量 | 原发性肝癌患者的CT图像 | digital pathology | liver cancer | CT, deep learning image reconstruction (DLIR), filtered back projection (FBP), adaptive statistical iterative reconstruction-V (ASIR-V) | NA | image | 48例肝癌患者 |
143 | 2025-07-26 |
Machine Learning in Magnetic Resonance Images of Glioblastoma: A Review
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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综述 | 本文回顾了过去五年中机器学习和磁共振成像在胶质母细胞瘤(GBM)问题中的应用,总结了相关研究的结果、局限性和趋势 | 提出了一个基于机器学习的GBM问题分类法,并分析了深度学习在GBM问题中呈指数增长的应用趋势 | 机器学习方法的可解释性和泛化能力存在局限 | 识别哪些胶质母细胞瘤问题可以通过磁共振成像和机器学习技术处理 | 胶质母细胞瘤(GBM) | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤 | MRI | SVM, Random Forest, CNN | 医学影像 | 50篇相关论文 |
144 | 2025-07-26 |
Automated Diagnosis of Bone Metastasis by Classifying Bone Scintigrams Using a Self-defined Deep Learning Model
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的自动分类模型,用于通过骨闪烁扫描图像自动诊断骨转移 | 开发了一个自定义的卷积神经网络,包含特征提取和分类子网络,用于自动检测肺癌骨转移,并通过像素级加法融合图像提高诊断准确性 | 尿膀胱中99mTc MDP的高积累对骨转移的自动诊断有负面影响,建议在自动分析前去除尿膀胱 | 自动诊断骨转移,以支持早期治疗决策和提高生存率 | 肺癌患者的骨转移情况 | 数字病理 | 肺癌 | SPECT骨闪烁扫描 | 自定义CNN | 图像 | 临床SPECT骨闪烁扫描数据 |
145 | 2025-07-26 |
Computational Model for the Detection of Diabetic Retinopathy in 2-D Color Fundus Retina Scan
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 提出了一种基于卷积神经网络的计算模型(DRCNN),用于通过2D彩色眼底视网膜扫描检测糖尿病视网膜病变 | 使用CNN结合VGG-16模型和自适应矩估计优化器,提高了糖尿病视网膜病变的检测准确率 | 模型在80%训练数据集下达到最高准确率90%,仍有提升空间 | 开发一种有效检测糖尿病视网膜病变的计算模型 | 糖尿病视网膜病变患者的2D彩色眼底视网膜扫描图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | CNN, VGG-16 | 图像 | 不同比例的训练和测试数据集(50%-90%) |
146 | 2025-07-26 |
Research Progress in Tumor Diagnosis Based on Raman Spectroscopy
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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review | 本文综述了拉曼光谱在肿瘤诊断中的应用及其研究进展 | 探讨了深度学习与拉曼光谱结合在肿瘤诊断中的优势 | 指出了基于拉曼光谱的肿瘤诊断方法存在的相关问题 | 介绍拉曼光谱在肿瘤检测中的应用 | 恶性肿瘤 | 数字病理 | 肿瘤 | 拉曼光谱 | 深度学习 | 光谱数据 | NA |
147 | 2025-07-26 |
Application Exploration of Medical Image-aided Diagnosis of Breast Tumour Based on Deep Learning
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的医学影像辅助诊断在乳腺肿瘤中的应用 | 结合二维CNN训练模式训练3D CNN模型,并建立了诊断结果的评价指标 | NA | 利用深度学习技术研究医学影像辅助诊断 | 乳腺肿瘤的医学影像 | 数字病理 | 乳腺癌 | MRI | 3D CNN | 图像 | NA |
148 | 2025-07-25 |
An Ensemble Deep Learning Algorithm for Structural Heart Disease Screening Using Electrocardiographic Images: PRESENT SHD
2024-Dec-27, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.10.06.24314939
PMID:39417095
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研究论文 | 开发了一种名为PRESENT-SHD的集成深度学习算法,用于通过心电图图像自动检测和预测结构性心脏病 | 利用12导联心电图图像进行多种结构性心脏病的自动化检测和预测,提出了一种集成XGBoost模型PRESENT-SHD | 研究依赖于特定医院和人群的数据,可能在其他人群中表现不同 | 开发一种自动化工具,用于结构性心脏病的早期筛查和风险分层 | 结构性心脏病患者的心电图图像 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | CNN, XGBoost | 图像 | 261,228份心电图来自93,693名患者,并在11,023名个体中进行了验证 |
149 | 2025-07-25 |
Enhancing the diagnostic capacity of [18F]PSMA-1007 PET/MRI in primary prostate cancer staging with artificial intelligence and semi-quantitative DCE: an exploratory study
2024-Nov-08, EJNMMI reports
DOI:10.1186/s41824-024-00225-5
PMID:39510993
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研究论文 | 探讨基于人工智能和半定量动态对比增强MRI在[18F]-PSMA-1007 PET/MRI中区分前列腺良恶性组织的能力 | 结合人工智能和半定量DCE分析提高前列腺癌诊断准确性 | 样本量较小(仅7例患者),需进一步验证 | 提高[18F]PSMA-1007 PET/MRI在前列腺癌原发灶分期中的诊断能力 | 原发性前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | PET/MRI, 动态对比增强MRI (DCE-MRI), 深度学习 | 深度学习管道 (DL pipeline) | 医学影像 (PET/MRI图像) | 7例前列腺癌患者 |
150 | 2025-07-25 |
Multimodal Artificial Intelligence in Medicine
2024-Nov-01, Kidney360
IF:3.2Q1
DOI:10.34067/KID.0000000000000556
PMID:39167446
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研究论文 | 本文探讨了多模态人工智能在医学中的应用及其挑战 | 介绍了多模态Transformer模型在医疗领域的应用,能够处理文本、图像和结构化数据等多种数据形式 | 多模态深度学习模型的整合需要考虑伴随的伦理和环境挑战 | 研究多模态人工智能在医学诊断和治疗中的适用性和挑战 | 多模态医疗数据(如文本、图像和结构化数据) | 人工智能 | NA | 多模态Transformer模型 | Transformer | 多模态数据(文本、图像、结构化数据) | NA |
151 | 2025-07-25 |
Bone scintigraphy based on deep learning model and modified growth optimizer
2024-10-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-73991-8
PMID:39465262
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研究论文 | 提出一种基于深度学习和改进生长优化器的骨闪烁扫描技术,用于自动分析全身骨扫描图像 | 结合MobileViT模型和改进的Growth Optimizer算法进行特征提取和选择,提出名为GOAOA的新特征选择算法 | 仅使用了2800张骨扫描图像进行验证,样本量相对有限 | 开发自动分析全身骨扫描图像的机器学习方法,减轻医生工作负担 | 骨扫描图像 | 医学影像分析 | 骨转移癌 | 深度学习 | MobileViT, GOAOA | 医学图像 | 2800张骨扫描图像(1400正常,1400异常) |
152 | 2025-07-25 |
Calculating Protein-Ligand Residence Times through State Predictive Information Bottleneck Based Enhanced Sampling
2024-Jul-23, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.4c00503
PMID:38991145
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研究论文 | 本文提出了一种半自动化协议,用于计算蛋白质-配体停留时间,跨越12个数量级的时间尺度 | 结合深度学习方法和增强采样技术,首次实现了在原子水平上定量预测蛋白质-配体停留时间 | 方法仅在6种蛋白质-配体复合物上进行了验证,需要更广泛的测试 | 提高药物疗效和理解生物化学中的靶标识别 | 蛋白质-配体复合物 | 计算生物化学 | 癌症 | 分子动力学模拟(MD)、状态预测信息瓶颈(SPIB)、元动力学 | 深度学习 | 分子模拟数据 | 6种不同的蛋白质-配体复合物 |
153 | 2025-07-25 |
qMAP enabled microanatomical mapping of human skin aging
2024-Jul-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.04.03.588011
PMID:39005293
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研究论文 | 本研究开发了一种名为qMAP的组织图像分析工作流程,用于定量分析人类皮肤衰老的微解剖变化 | 首次利用深度学习和机器视觉技术全面标记组织切片中的组织和细胞区室,建立了可解释的特征集来定量分析衰老相关的微解剖变化 | 研究仅针对皮肤组织,未涉及其他组织类型的衰老特征 | 识别与衰老相关的组织水平特征,发现新型衰老生物标志物 | 人类皮肤组织 | 数字病理学 | 老年疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 99名年龄在14至92岁之间的捐赠者 |
154 | 2025-07-25 |
Enhancing Molecular Property Prediction through Task-Oriented Transfer Learning: Integrating Universal Structural Insights and Domain-Specific Knowledge
2024-06-13, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c00692
PMID:38748846
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research paper | 提出了一种基于BERT的双层次预训练框架TOML-BERT,用于分子属性预测,结合了结构模式和领域知识 | 引入了双层次预训练框架TOML-BERT,结合了分子结构模式和领域知识,提升了分子属性预测性能 | 未提及具体的数据稀缺性如何影响模型性能,以及在不同分子类型上的泛化能力 | 提升分子属性预测的准确性,以支持药物发现 | 分子属性预测 | machine learning | NA | BERT, 自监督预训练 | TOML-BERT | 分子结构数据 | 10个药物数据集 |
155 | 2025-07-25 |
Advancements and Applications of Artificial Intelligence in Pharmaceutical Sciences: A Comprehensive Review
2024 Jan-Dec, Iranian journal of pharmaceutical research : IJPR
IF:1.8Q3
DOI:10.5812/ijpr-150510
PMID:39895671
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综述 | 本文全面回顾了人工智能在药物科学中的进展与应用 | 详细探讨了AI在药物发现、开发及个性化患者护理中的多种应用及其潜力 | 未提及具体的技术实施细节或案例研究的局限性 | 阐明AI在药物科学各领域的实际应用及其潜力 | 药物科学的多个子领域,包括药物化学、药剂学、药理学与毒理学等 | 药物科学 | NA | 机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人自动化 | NA | NA | NA |
156 | 2025-07-24 |
Space-for-time substitutions exaggerate urban bird-habitat ecological relationships
2024-12, The Journal of animal ecology
IF:3.5Q1
DOI:10.1111/1365-2656.14194
PMID:39506196
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research paper | 该研究探讨了北美城市中鸟类数量下降与当地土地覆盖变化之间的关系,并测试了空间替代时间方法的有效性 | 通过纵向城市鸟类调查和深度学习模型,揭示了空间替代时间方法在非稳态环境中的局限性,并确定了土地覆盖变化对鸟类数量的部分影响 | 研究仅基于加拿大温哥华大都市区的数据,可能无法完全推广到其他地区 | 评估城市中土地覆盖变化对鸟类数量下降的影响,并验证空间替代时间方法的有效性 | 北美城市中的鸟类种群及其栖息地 | 生态学 | NA | 深度学习模型、遥感数据分类、贝叶斯多物种丰度模型 | 深度学习模型、boosted回归树 | 遥感数据、鸟类调查数据 | 1997年至2020年加拿大温哥华大都市区的鸟类调查数据 |
157 | 2025-07-24 |
Accurate de novo design of high-affinity protein binding macrocycles using deep learning
2024-Nov-18, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.11.18.622547
PMID:39605685
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research paper | 介绍了一种基于深度学习的去噪扩散管道RFpeptides,用于设计针对特定蛋白质靶点的大环肽结合物 | 首次提出了一种稳健的方法来设计蛋白质结合大环肽,无需依赖大规模筛选方法 | 研究中仅测试了四种蛋白质靶点,样本量较小 | 开发一种能够高效设计高亲和力大环肽结合物的方法 | 大环肽结合物及其与目标蛋白质的相互作用 | machine learning | NA | deep learning, denoising diffusion | diffusion-based model | protein sequence and structure data | 20 or fewer designed macrocycles against each of four diverse proteins |
158 | 2025-07-24 |
Promoted production of Fe(IV)/Fe(V) intermediates in the calcium peroxide/ferrate(VI) process for low-damage removal of algal contaminants and membrane fouling control
2024-11-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.135709
PMID:39236536
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研究论文 | 本文创新性地将过氧化钙(CaO)与高铁酸盐(Fe(VI))耦合,用于超滤(UF)过程中低损伤去除藻类污染物和控制膜污染 | 首次将CaO与Fe(VI)耦合用于UF过程,促进Fe(IV)/Fe(V)中间体的生成,有效控制藻类膜污染 | 未提及具体的研究局限性 | 开发一种低损伤去除藻类污染物并控制超滤膜污染的新方法 | 藻类污染物和超滤膜污染 | 环境工程 | NA | 超滤(UF)、钙过氧化物/高铁酸盐处理 | LSTM深度学习网络 | 实验数据 | 未明确提及具体样本数量 |
159 | 2025-07-24 |
Automatic detection of midfacial fractures in facial bone CT images using deep learning-based object detection models
2024-10, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2024.101914
PMID:38750725
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研究论文 | 本研究利用基于深度学习的物体检测模型,开发了一种自动检测面部骨CT图像中面部中部骨折的系统 | 首次将深度学习技术应用于面部中部骨折的自动检测,提高了诊断的准确性和速度 | 样本量较小(100例CT图像),可能影响模型的泛化能力 | 开发一种快速准确的面部中部骨折自动检测系统,以改善急诊医疗环境中的诊断效率 | 面部中部骨折(如上颌骨、颧骨、鼻骨和眼眶骨折) | 计算机视觉 | 面部骨折 | 深度学习 | SSD, YOLOv8 | CT图像 | 100例CT图像(80例训练集含3736张切片,20例验证集含883张切片) |
160 | 2025-07-24 |
Automated image transcription for perinatal blood pressure monitoring using mobile health technology
2024-Oct, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0000588
PMID:39356720
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研究论文 | 本文介绍了一种自动化图像转录技术,用于将血压数据从示波设备转录到医疗健康记录或数据库中,特别是在低识字率人群中 | 开发了一种基于深度学习的自动化图像转录技术,结合YOLO对象检测模型和CNN数字识别模型,有效提高了血压数据的可访问性和可用性 | 研究主要针对特定设备和低资源环境,可能在其他设备或环境中的适用性有限 | 解决血压数据从示波设备到医疗记录的转录问题,特别是在低识字率人群和低资源环境中 | 孕妇和产后妇女的血压数据 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习,图像处理 | YOLO, CNN | 图像 | 来自危地马拉的1697名和584名孕妇,以及来自乔治亚州的23名和49名非洲裔美国产后妇女 |