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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 921 | 2024-09-10 |
High-quality AFM image acquisition of living cells by modified residual encoder-decoder network
2024-Sep, Journal of structural biology
IF:3.0Q3
DOI:10.1016/j.jsb.2024.108107
PMID:38906499
|
研究论文 | 提出了一种基于残差编码器-解码器的自适应注意力图像重建网络,用于提高原子力显微镜成像质量 | 结合深度学习技术和原子力显微镜成像,提出了一种新的网络结构,显著提高了图像重建质量和细胞识别率 | 未提及 | 提高原子力显微镜成像质量,以便更好地进行细胞研究和分析 | 活细胞的原子力显微镜图像 | 计算机视觉 | NA | 原子力显微镜 | 残差编码器-解码器网络 | 图像 | 未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 922 | 2024-09-10 |
Challenges and opportunities in the development and clinical implementation of artificial intelligence based synthetic computed tomography for magnetic resonance only radiotherapy
2024-09, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2024.110387
PMID:38885905
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研究论文 | 本文讨论了基于人工智能的合成计算机断层扫描(sCT)在仅使用磁共振成像(MRI)的放射治疗中的开发和临床实施的挑战与机遇 | 本文提出了在没有共识的情况下,如何通过专家讨论来解决sCT在不同医院中的实施差异问题 | 本文主要集中在sCT的开发和实施方面,未深入探讨具体的算法和技术细节 | 探讨sCT在放射治疗中的临床应用及其面临的挑战 | 合成计算机断层扫描(sCT)在仅使用磁共振成像(MRI)的放射治疗中的应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习(DL) | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 923 | 2024-09-10 |
Artificial intelligence-assisted quantitative CT analysis of airway changes following SABR for central lung tumors
2024-09, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2024.110376
PMID:38857700
|
研究论文 | 本文评估了一种基于人工智能的自动化评分方法,用于量化中央肺肿瘤患者接受立体定向消融放疗(SABR)后支气管变化 | 本文的创新点在于使用基于人工智能的气道自动分割技术,能够更早地检测到支气管狭窄/闭塞,并提高了检测率 | 本文的局限性在于仅在两个数据集上进行了验证,且样本量相对较小 | 研究目的是评估一种基于人工智能的自动化评分方法,用于量化中央肺肿瘤患者接受SABR后支气管变化 | 研究对象是接受SABR治疗的中央肺肿瘤患者 | 计算机视觉 | 肺癌 | 立体定向消融放疗(SABR) | 深度学习模型(MEDPSeg) | CT扫描图像 | 共59名患者,其中26名来自阿姆斯特丹大学医学中心(AUMC),33名来自彼得·麦克卡勒姆癌症中心(PMCC) | NA | NA | NA | NA |
| 924 | 2024-08-26 |
Correction: PSMA‑positive prostatic volume prediction with deep learning based on T2‑weighted MRI
2024-Sep, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-024-01829-4
PMID:39180615
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 925 | 2024-09-10 |
Ambulatory ECG noise reduction algorithm for conditional diffusion model based on multi-kernel convolutional transformer
2024-Sep-01, The Review of scientific instruments
DOI:10.1063/5.0222123
PMID:39248622
|
研究论文 | 本文提出了一种基于多核卷积变压器的条件扩散模型,用于动态心电图噪声抑制 | 引入条件噪声增强扩散模型网络,设计多核卷积变压器网络结构,并整合扩散模型逆过程实现噪声抑制 | NA | 提高动态心电图信号的清晰度,以便更准确地分析心血管疾病 | 动态心电图信号及其噪声干扰 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 卷积变压器网络 | 心电图信号 | QT数据库和MIT-BIH噪声应激测试数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 926 | 2024-09-09 |
AI-based seagrass morphology measurement
2024-Sep-05, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2024.122246
PMID:39241598
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研究论文 | 本文开发了一种基于人工智能的机器学习模型,用于自动测量海草的形态参数 | 利用YOLO-v6深度学习模型自动分类和测量海草的形态参数,提高了测量效率和准确性 | NA | 研究海草的表型可塑性及其对环境压力的形态适应能力,以评估生态系统健康并制定保护策略 | 海草的形态参数,包括叶片、根茎和根的长度和宽度 | 计算机视觉 | NA | 机器学习 | YOLO-v6 | 图像 | 三种不同类型的海草对象 | NA | NA | NA | NA |
| 927 | 2024-09-09 |
Deep learning meets histones at the replication fork
2024-Sep-05, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2024.07.055
PMID:39241742
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研究论文 | 本文探讨了在复制叉处,异染色质的表观遗传继承需要将亲代H3-H4四聚体转移到两个子代双链中,并揭示了复制体组件Mrc1/CLASPIN作为H3-H4四聚体伴侣在亲代组蛋白向子代转移中的重要作用 | 利用酵母遗传学与继承分析以及AlphaFold2-多聚体预测与生物化学相结合的方法,揭示了Mrc1/CLASPIN在组蛋白转移中的新角色 | NA | 探讨异染色质表观遗传继承的机制 | H3-H4四聚体在复制过程中的转移 | 数字病理学 | NA | AlphaFold2-多聚体预测 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 928 | 2024-09-09 |
Recent trends in AI applications for pelvic MRI: a comprehensive review
2024-Sep, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-024-01861-4
PMID:39096356
|
综述 | 本文综述了人工智能在盆腔MRI中的应用及其在诊断路径各个阶段的发展 | 重点介绍了多中心研究的趋势,以提高AI的通用性 | NA | 探讨人工智能在盆腔MRI诊断中的应用及其进展 | 盆腔MRI在前列腺、膀胱、子宫、卵巢和直肠等器官的诊断 | 计算机视觉 | NA | MRI | 机器学习和深度学习算法 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 929 | 2024-09-09 |
Classification of gait variation under mental workload in big five personalities
2024-Sep, Gait & posture
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.gaitpost.2024.06.004
PMID:38878610
|
研究论文 | 研究通过惯性传感器捕捉步态变化,揭示人格、心理负荷与步态模式之间的关系 | 首次通过深度学习模型对不同人格维度和心理负荷下的步态进行分类,并评估了不同身体部位传感器数据对分类性能的影响 | 研究样本量较小,且仅限于走廊行走场景,未来需在更多样化的环境中验证模型性能 | 揭示人格、心理负荷与步态模式之间的相互关系,并构建步态分类模型 | 60名参与者在不同心理负荷下的步态数据及其五大人格特质 | 机器学习 | NA | 惯性测量单元 (IMU) | 滑动窗口长短期记忆网络 (LSTM) | 步态数据 | 60名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 930 | 2024-09-09 |
Development and validation of a fully automated tool to quantify 3D foot and ankle alignment using weight-bearing CT
2024-Sep, Gait & posture
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.gaitpost.2024.05.029
PMID:38850852
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研究论文 | 开发并验证了一种全自动工具,用于使用负重CT量化3D足踝对齐 | 结合负重CT成像和深度学习技术,自动化并增强3D足踝对齐的量化 | 在某些角度(如距舟覆盖角和远端跖骨关节角)的测量中存在一定的误差 | 开发一种全自动工具,用于量化3D足踝对齐,并验证其准确性和可靠性 | 32名接受足踝负重CT的患者 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 3D nnU-Net | 图像 | 45例用于模型训练和验证,32例用于研究 | NA | NA | NA | NA |
| 931 | 2024-09-09 |
Fully Automated Hippocampus Segmentation using T2-informed Deep Convolutional Neural Networks
2024-Sep, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120767
PMID:39103064
|
研究论文 | 本文提出了一种利用T2加权MR图像和深度卷积神经网络实现全自动海马体分割的方法 | 本文创新性地利用高分辨率T2加权图像来增强临床T1加权图像的海马体分割效果 | 本文未提及具体的局限性 | 旨在提高海马体分割的准确性和可靠性,以便在阿尔茨海默病临床试验中更精确地估计海马体体积和追踪其体积损失 | 海马体及其在阿尔茨海默病中的萎缩情况 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 3D卷积神经网络 | 医学影像 | 包含T1和T2加权图像的多对比度数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 932 | 2024-09-09 |
RS2-Net: An end-to-end deep learning framework for rodent skull stripping in multi-center brain MRI
2024-Sep, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120769
PMID:39122056
|
研究论文 | 本文提出了一种基于Swin-UNETR的轻量级深度学习框架RS2-Net,用于自动化小鼠和大鼠脑部MRI扫描中的颅骨剥离 | 该框架旨在消除预处理需求,减少工作量,并提供一个能够适应各种MRI图像分辨率的即插即用解决方案 | NA | 开发一种自动化的小鼠和大鼠脑部MRI扫描颅骨剥离方法 | 小鼠和大鼠的脑部MRI图像 | 计算机视觉 | NA | MRI | Swin-UNETR | 图像 | 1,037只啮齿动物和1,142张图像,来自89个中心 | NA | NA | NA | NA |
| 933 | 2024-09-09 |
A comprehensive overview of diffuse correlation spectroscopy: Theoretical framework, recent advances in hardware, analysis, and applications
2024-Sep, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120793
PMID:39153520
|
综述 | 本文全面概述了扩散相关光谱(DCS)的理论框架、硬件、分析方法和应用的最新进展 | 介绍了高度集成的硅单光子雪崩二极管(SPAD)传感器在DCS中的新应用,并比较了SPAD与现有传感器的性能 | NA | 帮助新进入者更好地理解和应用扩散相关光谱技术 | 扩散相关光谱(DCS)的理论框架、硬件架构、数据分析工具及其在医学诊断中的应用 | 生物医学工程 | NA | 扩散相关光谱(DCS) | NA | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 934 | 2024-09-08 |
Real-world video superresolution enhancement method based on the adaptive down-sampling model
2024-Sep-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69674-z
PMID:39231992
|
研究论文 | 本文提出了一种基于自适应下采样模型的真实世界视频超分辨率增强方法 | 结合了传统的BM3D算法和自适应下采样模型,提高了视频超分辨率的效果 | 未提及具体的局限性 | 提高视频超分辨率技术的性能和真实感 | 视频超分辨率技术 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | GAN | 视频 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 935 | 2024-09-08 |
Optimal techno-economic assessment of isolated microgrid integrated with fast charging stations using radial basis deep learning
2024-Sep-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70063-9
PMID:39232001
|
研究论文 | 本文提出了一种优化模型,用于评估与快速充电站集成的孤立微电网的技术经济性能 | 采用基于径向基网络的深度学习方法,相比传统优化方法,能在较短时间内获得最优解 | NA | 评估快速充电站的技术经济性能,并优化其组件和容量选择 | 快速充电站、光伏和风力发电机、各种储能设备 | 机器学习 | NA | 径向基网络 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 936 | 2024-09-08 |
APIS: a paired CT-MRI dataset for ischemic stroke segmentation - methods and challenges
2024-09-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71273-x
PMID:39232010
|
研究论文 | 本文介绍了一个公开挑战,科学家们应用顶级计算策略在CT扫描上描绘中风病变,利用配对的ADC信息 | 首次构建了一个包含急性缺血性中风患者的NCCT和ADC研究的配对数据集 | 尽管所有团队都使用了专门的深度学习工具,但结果显示计算方法在支持异质密度小病变分割方面的局限性 | 研究如何通过整合ADC中风病变发现到CT中,以增强分析并加速中风患者的管理 | 急性缺血性中风患者的CT和MRI图像 | 计算机视觉 | 中风 | 深度学习 | NA | 图像 | 36名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 937 | 2024-09-08 |
Skin cancer classification leveraging multi-directional compact convolutional neural network ensembles and gabor wavelets
2024-09-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69954-8
PMID:39232043
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为SCaLiNG的创新计算机辅助诊断工具,用于皮肤癌分类 | SCaLiNG利用多方向紧凑型卷积神经网络集合和Gabor小波,获取包含空间-纹理-频率属性的综合特征向量,并通过特征选择方法进一步提高模型性能 | NA | 开发一种能够提高皮肤癌分类准确性的计算机辅助诊断工具 | 皮肤癌及其亚类 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | Gabor小波 | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 938 | 2024-09-08 |
Deep learning approach for detecting tomato flowers and buds in greenhouses on 3P2R gantry robot
2024-09-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71013-1
PMID:39232065
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法,用于在温室中的3P2R龙门机器人上检测番茄花和花蕾 | 本文首次将YOLOv8模型应用于番茄花和花蕾的检测,并展示了其在检测精度和速度上的优势 | 研究主要在实验室环境中进行,尚未在实际温室环境中验证其有效性 | 开发一种适用于机器人授粉的番茄花和花蕾检测方法 | 番茄花和花蕾 | 计算机视觉 | NA | 迁移学习 | YOLOv8 | 图像 | 使用了早晨和傍晚时段采集的图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 939 | 2024-09-08 |
Flying foxes optimization with reinforcement learning for vehicle detection in UAV imagery
2024-Sep-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71582-1
PMID:39232093
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研究论文 | 本文提出了一种基于飞狐优化和强化学习的无人机图像车辆检测与分类模型 | 本文创新性地结合了飞狐优化算法和深度Q网络强化学习技术,用于优化车辆检测和分类模型 | 本文未详细讨论模型的计算复杂度和实时性能 | 研究目的是自动化并准确分类无人机图像中的车辆 | 研究对象是无人机图像中的车辆 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO-GD, DQN | 图像 | 使用了PSU和Stanford数据集进行性能验证 | NA | NA | NA | NA |
| 940 | 2024-09-08 |
Computer-aided diagnosis for lung cancer using waterwheel plant algorithm with deep learning
2024-09-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71551-8
PMID:39232180
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研究论文 | 本文介绍了一种利用水车植物算法和深度学习进行计算机辅助肺癌诊断的方法 | 本文创新性地结合了水车植物算法和深度学习技术,提出了一种新的计算机辅助肺癌诊断方法CADLC-WWPADL | 本文未详细讨论该方法在实际临床应用中的可行性和潜在挑战 | 开发一种能够通过CT扫描图像准确检测和分类肺癌的计算机辅助诊断方法 | 肺癌及其在CT扫描图像中的表现 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | MobileNet、对称自编码器(SAE) | 图像 | 基准CT图像数据集 | NA | NA | NA | NA |