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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | 2025-10-06 |
Prediction of extraction difficulty for impacted maxillary third molars with deep learning approach
2024-09, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2024.101817
PMID:38458545
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型,用于通过全景X光片预测上颌阻生第三磨牙的手术难度 | 首次使用YoloV5x架构对阻生上颌第三磨牙进行自动分割和手术难度分类 | 数据集仅包含708张全景X光片,样本量相对有限 | 评估深度学习模型在预测上颌阻生第三磨牙手术难度方面的有效性 | 上颌阻生第三磨牙 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 全景X光成像 | 深度学习 | 医学图像 | 708张全景X光片 | YoloV5 | YoloV5x | 灵敏度,精确度,F1分数 | NA |
| 102 | 2025-10-06 |
Clinical Translation of a Deep Learning Model of Radiation-Induced Lymphopenia for Esophageal Cancer
2024-Sep, International journal of particle therapy
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.ijpt.2024.100624
PMID:39228692
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研究论文 | 本研究将深度学习模型应用于食管癌放疗中预测辐射诱导淋巴细胞减少症风险,并提出将免疫系统作为风险器官纳入放疗计划优化的策略 | 首次提出将免疫系统作为风险器官的概念,并开发深度学习模型指导放疗计划优化以减轻辐射诱导淋巴细胞减少症 | 研究基于回顾性数据和小样本量(20例患者),需要前瞻性临床试验验证 | 开发并验证深度学习模型在预测和减轻食管癌放疗中辐射诱导淋巴细胞减少症风险的应用 | 食管癌患者 | 数字病理 | 食管癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 放疗计划数据、剂量学参数、淋巴细胞计数 | 20例食管癌患者(10例接受调强放疗,10例接受被动散射质子治疗) | NA | NA | 绝对淋巴细胞计数最低值预测准确性 | NA |
| 103 | 2025-10-06 |
Investigating the relationship between radiographic joint space width loss and deep learning-derived magnetic resonance imaging-based cartilage thickness loss in the medial weight-bearing region of the tibiofemoral joint
2024-Sep, Osteoarthritis and cartilage open
DOI:10.1016/j.ocarto.2024.100508
PMID:39238657
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研究论文 | 研究膝关节X射线关节间隙宽度损失与深度学习衍生的MRI软骨厚度损失之间的关系 | 首次使用深度学习定量分析MRI软骨厚度损失,并与传统X射线测量方法进行对比分析 | 样本量相对有限(n=256),仅关注膝关节内侧承重区域,观察时间较短(12-24个月) | 评估X射线关节间隙宽度损失是否能有效代表MRI测量的软骨厚度损失 | 骨关节炎倡议(OAI)研究中可能处于早期骨关节炎阶段的膝关节 | 医学影像分析 | 骨关节炎 | 磁共振成像, X射线成像, 深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像(MRI和X射线) | 256个膝关节 | NA | NA | Pearson相关系数, p值, 线性混合效应模型系数 | NA |
| 104 | 2025-10-06 |
Permethrin exposure primes neuroinflammatory stress response to drive depression-like behavior through microglial activation in a mouse model of Gulf War Illness
2024-Sep-13, Journal of neuroinflammation
IF:9.3Q1
DOI:10.1186/s12974-024-03215-3
PMID:39272155
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研究论文 | 本研究通过建立海湾战争疾病小鼠模型,探讨了氯菊酯暴露如何通过小胶质细胞激活引发神经炎症应激反应并导致抑郁样行为 | 首次揭示了氯菊酯暴露通过启动小胶质细胞炎症激活状态,在心理应激触发下导致抑郁样行为的机制 | 研究基于小鼠模型,结果向人类临床转化的有效性需要进一步验证 | 评估氯菊酯暴露是否能够启动神经炎症应激反应并引发与海湾战争疾病相关的精神症状 | 海湾战争疾病小鼠模型 | 神经科学 | 海湾战争疾病 | 单细胞RNA测序,Gi抑制性DREADD受体技术 | 动物模型 | 基因表达数据,行为数据 | 从小鼠海马体收集的21,566个单细胞核 | NA | UniCell Deconvolve | NA | NA |
| 105 | 2025-10-06 |
Deep Learning Model for Predicting Lung Adenocarcinoma Recurrence from Whole Slide Images
2024-Sep-06, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers16173097
PMID:39272955
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研究论文 | 开发基于深度学习的模型从全切片图像预测肺腺癌术后5年复发风险 | 提出创新的双重注意力架构显著提升计算效率,在复发风险分层中表现优异 | NA | 准确预测肺腺癌患者手术切除后的5年复发风险 | 肺腺癌患者的全切片图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 全切片图像分析 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | 双重注意力架构 | 风险比 | NA |
| 106 | 2025-10-06 |
Derivation, external and clinical validation of a deep learning approach for detecting intracranial hypertension
2024-Sep-05, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-024-01227-0
PMID:39237755
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研究论文 | 开发并验证一种基于深度学习的无创颅内高压检测方法 | 首次利用常规采集的颅外波形数据开发人工智能生物标志物(aICP)来检测颅内高压,减少对侵入性监测的需求 | NA | 开发无创检测颅内高压的人工智能方法 | 成年患者 | 医疗人工智能 | 神经系统疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 波形数据 | MIMIC-III波形数据库(2000-2013)和西奈山医院独立数据集(2020-2022) | NA | NA | AUROC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 107 | 2025-10-06 |
Automatic detection of the third molar and mandibular canal on panoramic radiographs based on deep learning
2024-09, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2024.101946
PMID:38857691
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研究论文 | 开发基于深度学习的全景X光片中下颌第三磨牙与下颌管位置关系自动检测框架 | 提出RPIFormer分割模型和结合CycleGAN图像增强的端到端检测框架,无需手动裁剪即可实现自动检测 | 数据集规模有限(共450张全景X光片),仅在两套数据集上验证 | 辅助医生评估和规划下颌第三磨牙手术干预方案 | 下颌第三磨牙(M3)和下颌管(MC) | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 全景X光成像 | Transformer, GAN | 医学影像 | 450张全景X光片(253张来自医院,197张来自在线平台) | PyTorch | RPIFormer, CycleGAN | Dice系数, IoU, 召回率, 精确率 | NA |
| 108 | 2025-10-06 |
Deep Learning Estimation of Small Airways Disease from Inspiratory Chest CT is Associated with FEV1 Decline in COPD
2024-Sep-11, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.09.10.24313079
PMID:39314974
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AI模型,仅通过吸气相胸部CT扫描即可估算功能性小气道疾病,并验证其与COPD患者肺功能下降的关联 | 首次提出仅使用吸气相CT扫描(无需呼气相扫描)通过生成式模型估算功能性小气道疾病的方法 | 研究依赖于特定队列数据(SPIROMICS和COPDGene),需要在更广泛人群中验证 | 开发并验证基于AI的功能性小气道疾病估算方法及其临床关联 | 慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者 | 医学影像分析 | 慢性阻塞性肺疾病 | 计算机断层扫描(CT) | 生成模型 | 医学影像(胸部CT扫描) | SPIROMICS研究2513名参与者(1055名用于模型开发,1458名用于验证),COPDGene研究458名参与者用于外部验证 | NA | NA | Pearson相关系数,组内相关系数,多元回归系数 | NA |
| 109 | 2025-10-06 |
Automated deep learning segmentation of neuritic plaques and neurofibrillary tangles in Alzheimer disease brain sections using a proprietary software
2024-09-01, Journal of neuropathology and experimental neurology
IF:3.2Q2
DOI:10.1093/jnen/nlae048
PMID:38812098
|
研究论文 | 开发基于深度学习的自动化工作流程,用于阿尔茨海默病脑切片中神经炎斑块和神经纤维缠结的注释与分割 | 采用AI驱动的迭代程序显著提升注释质量超过50%,并创建了包含5013个NPs和5143个NFTs的专家验证注释数据库 | 仅使用15张全切片图像,样本量有限,且来自不同生物库的组织质量、染色强度和扫描格式存在差异 | 开发自动化深度学习工作流程以改进阿尔茨海默病神经病理学诊断 | 阿尔茨海默病患者脑切片中的神经炎斑块和神经纤维缠结 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | AT8免疫染色 | CNN | 图像 | 15张来自4个生物库的额叶皮层全切片图像 | Visiopharm | U-Net | Dice相似系数 | NA |
| 110 | 2025-10-06 |
Deep learning in the diagnosis of maxillary sinus diseases: a systematic review
2024-09-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twae031
PMID:38995816
|
系统综述 | 系统评估深度学习在上颌窦疾病诊断中的性能表现 | 首次系统综述深度学习在上颌窦疾病检测、分类和分割任务中的应用效果 | 仅纳入14项研究,样本量有限,且所有研究均基于放射影像数据 | 评估深度学习在上颌窦疾病诊断中的性能 | 上颌窦疾病 | 计算机视觉 | 上颌窦疾病 | 放射影像技术 | 深度学习模型 | 放射影像 | 14项研究(从1167项研究中筛选) | NA | NA | 准确率, AUC | NA |
| 111 | 2025-10-06 |
Improved Dementia Prediction in Cerebral Small Vessel Disease Using Deep Learning-Derived Diffusion Scalar Maps From T1
2024-09, Stroke
IF:7.8Q1
DOI:10.1161/STROKEAHA.124.047449
PMID:39145386
|
研究论文 | 开发了一种从T1图像合成扩散张量成像标量图(FA/MD)的深度学习方法,用于改善脑小血管病患者的痴呆预测 | 首次提出从常规T1图像合成扩散张量成像标量图的方法,解决了扩散张量成像采集时间长且临床不常规可用的问题 | 在SCANS数据集上的结构相似性指数相对较低,合成FA图的质量有待进一步提升 | 提高脑小血管病患者痴呆预测的准确性 | 脑小血管病患者和正常对照人群 | 医学影像分析 | 脑小血管病 | 扩散张量成像,磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 训练集:4998名UK Biobank参与者;验证集:4个外部数据集共753名患者和1000名正常对照 | NA | NA | 结构相似性指数,c-index | NA |
| 112 | 2025-10-06 |
Integrative deep learning with prior assisted feature selection
2024-09-10, Statistics in medicine
IF:1.8Q1
DOI:10.1002/sim.10148
PMID:38923006
|
研究论文 | 提出了一种结合先验信息的集成深度学习特征选择方法(PANDA),用于生物医学数据的整合分析 | 在整合分析框架中引入专用特征选择层,并利用集成学习方法从先前研究中提取先验信息来辅助特征选择 | NA | 开发能够处理生物医学数据中'小样本大特征'挑战的整合分析方法 | 基因与疾病关系的复杂模式 | 机器学习 | 皮肤黑色素瘤 | 深度学习 | 深度学习 | 基因数据 | NA | NA | PANDA | 特征选择性能, 结果预测准确性 | NA |
| 113 | 2025-10-06 |
Considerations on Image Preprocessing Techniques Required by Deep Learning Models. The Case of the Knee MRIs
2024-Sep, Maedica
DOI:10.26574/maedica.2024.19.3.526
PMID:39553362
|
研究论文 | 本研究探讨膝关节MRI图像预处理技术对深度学习模型检测半月板损伤的重要性 | 提出了针对膝关节MRI的创新型预处理方法,包括模态特定调整、空间重采样和强度标准化等技术 | 研究仅针对188例患者样本,样本量相对有限 | 开发适用于深度学习模型的膝关节MRI图像预处理流程 | 膝关节MRI图像,特别是半月板损伤区域 | 医学影像分析 | 膝关节疾病 | 磁共振成像 | 深度学习分割模型 | 医学影像 | 188例患者的PD矢状面图像 | PyDicom, SimpleITK | NA | NA | NA |
| 114 | 2025-10-06 |
An efficient model for extracting respiratory and blood oxygen saturation data from photoplethysmogram signals by removing motion artifacts using heuristic-aided ensemble learning model
2024-09, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108911
PMID:39089111
|
研究论文 | 开发了一种基于启发式集成学习模型的光电容积脉搏波信号呼吸频率和血氧饱和度数据提取方法 | 提出结合先进金龟子优化器的集成学习网络,通过多模型融合和优化特征选择提高信号处理精度 | 未提及模型在实时监测环境下的性能表现和计算效率 | 从光电容积脉搏波信号中准确提取呼吸频率和血氧饱和度数据 | 光电容积脉搏波信号 | 机器学习 | 心肺疾病 | 信号处理,特征提取 | 集成学习,MLP,AdaBoost,A-LSTM | 生理信号数据 | NA | NA | MLP,AdaBoost,Attention-based LSTM | 准确率 | NA |
| 115 | 2025-10-06 |
Using deep learning for predicting the dynamic evolution of breast cancer migration
2024-09, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108890
PMID:39068903
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的预测框架PWPF,用于预测乳腺癌细胞迁移的动态演化过程 | 提出结合人工数据生成和真实数据微调的深度学习框架,解决了传统伤口愈合实验数据稀缺和可扩展性问题 | 主要基于二维模型研究,可能无法完全反映体内三维环境中的细胞迁移行为 | 改进乳腺癌细胞迁移分析方法,提高传统伤口愈合实验的可扩展性和预测能力 | MCF-7乳腺癌细胞单层和球体 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 伤口愈合实验,人工数据生成 | 深度学习 | 细胞迁移图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 116 | 2025-10-06 |
Multi-granularity prior networks for uncertainty-informed patient-specific quality assurance
2024-09, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108925
PMID:39067284
|
研究论文 | 提出一种多粒度不确定性量化框架,用于放射治疗中患者特定质量保证的剂量差异预测和Gamma通过率预测 | 首次在PSQA中引入多粒度不确定性量化,提出双流网络架构和包含粒度特定损失与一致性损失的多粒度损失函数 | 方法仅在单一医疗机构数据集上进行验证,需要更多外部验证 | 提高深度学习在患者特定质量保证中的可信度和安全性 | 放射治疗中的剂量分布和Gamma通过率 | 医学影像分析 | 放射治疗相关疾病 | 深度学习,贝叶斯方法 | 贝叶斯神经网络 | 剂量分布数据 | 北京协和医学院医院数据集 | NA | 双流网络架构 | MAE, 临床准确率 | NA |
| 117 | 2025-10-06 |
Model-based federated learning for accurate MR image reconstruction from undersampled k-space data
2024-09, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108905
PMID:39067156
|
研究论文 | 提出一种基于模型的联邦学习框架ModFed,用于从欠采样k空间数据中精确重建磁共振图像 | 设计了注意力辅助的基于模型神经网络、自适应动态聚合方案以及空间拉普拉斯注意力机制和个性化客户端损失正则化 | NA | 解决多中心数据异构性挑战,提高磁共振图像重建的准确性和泛化能力 | 磁共振图像重建 | 医学影像分析 | NA | 磁共振成像 | 深度学习 | k空间数据,磁共振图像 | 三个体内数据集 | NA | 注意力辅助的基于模型神经网络 | 重建性能,泛化能力 | NA |
| 118 | 2025-10-06 |
PIDiff: Physics informed diffusion model for protein pocket-specific 3D molecular generation
2024-09, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108865
PMID:39067153
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研究论文 | 提出一种考虑物理化学原理的蛋白质口袋特异性3D分子生成扩散模型 | 首次在3D分子生成中同时考虑几何结构和蛋白质-配体结合的物理化学原理,特别是结合自由能最小化 | 未明确说明模型在处理复杂蛋白质结构或大规模药物筛选时的计算效率限制 | 开发能够生成与特定蛋白质口袋结合的配体分子的计算方法 | 蛋白质-配体复合物 | 计算化学, 几何深度学习 | NA | 扩散模型, 几何深度学习 | 扩散模型 | 3D分子结构数据 | CrossDocked2020基准数据集 | NA | PIDiff | 多种评估指标(具体未在摘要中说明) | NA |
| 119 | 2025-10-06 |
SYSTCM: A systemic web platform for objective identification of pharmacological effects based on interplay of "traditional Chinese Medicine-components-targets"
2024-09, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108878
PMID:39043107
|
研究论文 | 开发了一个基于深度学习和机器学习的系统性网络平台SYSTCM,用于客观识别中药药理作用 | 首次构建了包含424个分子描述符和465个药理靶点的相互作用网络图,并集成卷积神经网络和支持向量机建立药理作用识别模型 | 数据集规模有限,仅包含636种中药和8190个成分,模型泛化能力需要进一步验证 | 开发客观的中药药理作用识别方法,减少传统方法对专家经验的主观依赖 | 中药成分、药理靶点、药理作用和中药功效 | 机器学习 | NA | 深度学习、机器学习 | CNN, SVM | 网络图数据、分子描述符数据 | 70,961个术语,包括636种中药、8190个成分、40种药理作用和18种功效 | NA | GoogLeNet | AUC, MCC, ACC | NA |
| 120 | 2025-10-06 |
Random effects during training: Implications for deep learning-based medical image segmentation
2024-09, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108944
PMID:39096609
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研究论文 | 评估训练过程中随机效应对深度学习医学图像分割模型性能比较可靠性的影响 | 首次系统量化分析训练随机性对医学图像分割模型性能比较的影响,揭示了统计显著性检验在算法比较中的局限性 | 仅使用nnU-Net算法和三种医学图像分割任务,结果可能不适用于其他算法或任务类型 | 评估训练随机性对深度学习分割模型性能比较方法可靠性的影响 | 脑肿瘤、海马体和心脏的三维医学图像分割 | 医学图像分析 | 脑肿瘤、心脏疾病 | 深度学习 | nnU-Net | 3D医学图像 | 三种分割任务各50次不同随机种子的训练 | PyTorch | U-Net | Dice系数, 配对t检验, Wilcoxon符号秩检验 | NA |