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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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1 | 2025-09-25 |
Computer vision analysis of luteal color Doppler ultrasonography for early and automated pregnancy diagnosis in Bos taurus beef cows
2025-Jan-04, Journal of animal science
IF:2.7Q1
DOI:10.1093/jas/skaf166
PMID:40355396
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研究论文 | 本研究评估了深度学习算法在肉牛黄体彩色多普勒超声图像上进行早期实时妊娠诊断的可行性 | 首次将监督式深度学习应用于牛黄体彩色多普勒超声的早期妊娠诊断,实现了比行业标准方法更早的自动化诊断 | 样本量相对有限(390头母牛),且仅针对特定品种(Bos taurus肉牛)进行验证 | 开发基于计算机视觉的自动化早期妊娠诊断方法 | 肉牛(Bos taurus)黄体彩色多普勒超声图像 | 计算机视觉 | NA | 彩色多普勒超声成像 | CNN(VGG19、Xception、ResNet50) | 超声视频帧图像 | 390头母牛,D20日10,533帧图像,D22日10,413帧图像 |
2 | 2025-09-25 |
A plaque recognition algorithm for coronary OCT images by Dense Atrous Convolution and attention mechanism
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325911
PMID:40493701
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研究论文 | 提出一种结合密集空洞卷积和注意力机制的深度学习算法,用于冠状动脉OCT图像中斑块的自动分割与分类 | 首次将密集空洞卷积与注意力机制结合应用于冠状动脉斑块分割,在三种斑块类型的分割精度上均超越传统医学图像分割网络 | NA | 开发高精度的冠状动脉OCT图像斑块自动分割与分类算法 | 冠状动脉光学相干断层扫描图像中的钙化、纤维和脂质斑块 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描 | 深度学习(含密集空洞卷积和注意力机制) | 医学图像 | 760张原始图像通过数据增强扩展至8000张 |
3 | 2025-09-25 |
The British-Israeli Project for Algorithm-Based Management of Age-Related Macular Degeneration: Deep Learning Integration for Real-World Data Management and Analysis
2025, Ophthalmologica. Journal international d'ophtalmologie. International journal of ophthalmology. Zeitschrift fur Augenheilkunde
DOI:10.1159/000547161
PMID:40582342
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研究论文 | 本研究开发了结合临床和OCT影像数据的集成数据集,应用深度学习算法对新生血管性年龄相关性黄斑变性患者进行自动化定量分析 | 首次在两个大型真实世界nAMD数据集中应用深度学习算法实现OCT扫描的自动化、客观和全面量化 | 回顾性研究设计,两个中心的治疗标准存在差异 | 建立整合临床和影像数据的数据集,为nAMD的个性化决策提供基础 | 4,265名nAMD患者的5,207只眼睛 | 数字病理学 | 老年性疾病 | 光学相干断层扫描(OCT),深度学习算法 | 深度学习 | 影像数据,临床数据 | 来自英国和以色列两个中心的4,265名患者的5,207只眼睛,包含134,340次视力测量、79,457次OCT扫描和73,218次抗VEGF注射 |
4 | 2025-09-25 |
UPFP-SG: A New Benchmark for Unilateral Peripheral Facial Paralysis Severity Grading
2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2025.3608463
PMID:40928920
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研究论文 | 提出用于单侧周围性面瘫严重程度分级的新基准UPFP-SG,包含改进的主观评估系统和集成多特征的分级方法 | 建立了首个公开的面瘫数据集并改进评估体系,提出能分析不同面神经分支的集成特征方法,设计增强回归模块提升评估精度 | NA | 开发自动化的面瘫严重程度分级系统以替代主观临床诊断 | 单侧周围性面瘫患者的面部神经功能 | 计算机视觉 | 面瘫 | 深度学习 | 回归模块 | 面部图像数据 | 通过公开数据集获取(具体数量未说明) |
5 | 2025-09-25 |
Multi-parameter MRI-based model for the prediction of early recurrence of hepatitis B-associated hepatocellular carcinoma after microwave ablation
2025, Frontiers in cellular and infection microbiology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcimb.2025.1638779
PMID:40937437
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研究论文 | 开发并验证基于多参数MRI的深度学习模型,用于预测乙型肝炎相关肝细胞癌微波消融术后早期复发 | 首次将Transformer网络应用于多序列MRI图像融合,并结合临床特征构建联合预测模型 | 回顾性研究设计,样本量有限(166例患者) | 预测乙型肝炎相关肝细胞癌微波消融术后1年内早期复发 | 乙型肝炎相关肝细胞癌患者 | 数字病理 | 肝癌 | 磁共振成像(MRI) | Transformer-based深度学习网络 | 医学影像(MRI) | 166例患者(训练集116例,验证集50例) |
6 | 2025-09-25 |
Artificial intelligence applications facilitate decision-making in cataract surgery for highly myopic patients
2025, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2025.1613634
PMID:40977894
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研究论文 | 开发基于深度学习的人工智能模型辅助高度近视白内障患者的手术决策 | 首次将白内障分级和术后视力预测两个深度学习模型整合,构建专门针对高度近视白内障的AI决策系统 | 外部验证数据集规模较小(55例),且外部数据集的皮质分级准确率相对较低(61.82%) | 开发人工智能辅助决策系统以改善高度近视白内障患者的手术治疗方案 | 高度近视白内障患者 | 医疗人工智能 | 白内障 | 深度学习 | 深度学习模型(具体架构未说明) | 医学影像数据 | 内部测试集107例(复旦眼耳鼻喉医院),外部测试集55例(武汉爱尔眼科医院) |
7 | 2025-09-25 |
Precision to plate: AI-driven innovations in fermentation and hyper-personalized diets
2025, Frontiers in nutrition
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fnut.2025.1659511
PMID:40977977
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综述 | 探讨人工智能在精准发酵和超个性化营养领域的创新应用与伦理挑战 | 首次系统整合AI驱动的CRISPR微生物优化与强化学习技术,实现生物活性化合物合成效率的突破性提升 | 存在数据隐私风险(72% GDPR不合规)和算法偏见可能加剧营养不平等问题 | 通过AI技术应对全球粮食系统面临的气候变化、营养不良等挑战 | 微生物发酵过程、个性化营养方案、食品感官属性 | 机器学习 | NA | CRISPR基因编辑、强化学习、深度学习、自然语言处理 | 预测模型、深度学习模型 | 基因组数据、代谢数据、文化偏好数据、传感器数据 | 涉及儿童贫血干预研究(具体样本数未明确) |
8 | 2025-09-25 |
Better performance of cerebral blood volume images synthesized from arterial spin labeling and standard MRI in separating glioblastoma recurrence from treatment response than arterial spin labeling
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1647254
PMID:40978027
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研究论文 | 本研究利用深度学习从动脉自旋标记和标准MRI序列合成脑血容量图,用于胶质母细胞瘤复发与治疗反应的鉴别诊断 | 开发了适用于不对称样本量的三维增量编码器-解码器网络,首次实现无需高注射速度的CBV图合成 | 回顾性单中心研究,样本量有限(364例患者) | 验证合成CBV图在胶质母细胞瘤复发与治疗反应鉴别诊断中的价值 | 胶质母细胞瘤患者 | 医学影像分析 | 胶质母细胞瘤 | 动脉自旋标记(ASL)、磁共振成像(MRI) | 3D增量编码器-解码器网络(IEDN) | 医学影像 | 364名患者的744次MRI扫描 |
9 | 2025-09-25 |
Who moved my scan? Early adopter experiences with pre- and post-market healthcare AI regulation challenges
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1651934
PMID:40978717
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研究论文 | 探讨医疗AI在现实临床应用中面临的监管挑战及实施问题 | 从部署者视角分析生命周期监管与实施的差距,聚焦预警性监管、可解释AI和临床团队协作三个维度 | NA | 研究医疗AI在临床实践中的监管与实施矛盾 | 早期采用医疗AI的医疗机构及部署流程 | 医疗人工智能 | NA | 深度学习 | NA | 临床实践数据 | NA |
10 | 2025-09-25 |
Advances in intelligent recognition and diagnosis of skin scar images: concepts, methods, challenges, and future trends
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1667087
PMID:40978739
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综述 | 本文系统综述了皮肤疤痕图像智能识别与诊断的概念、方法、挑战及未来趋势 | 对比传统机器学习与深度学习架构,系统分析多模态融合、注意力机制等先进算法在疤痕诊断中的应用 | 面临数据稀缺、领域偏移和隐私法规等关键挑战 | 为智能疤痕诊断系统的未来研究和临床转化提供路线图 | 皮肤疤痕图像 | 计算机视觉 | 皮肤疾病 | 机器学习、深度学习 | CNN、自监督学习、生成模型 | 图像 | 基于公开皮肤病数据集(具体数量未提及) |
11 | 2025-09-25 |
Innovative opportunities for gene editing technology in crop breeding: from the perspective of literature analysis
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1636024
PMID:40978781
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研究论文 | 基于文献挖掘视角,利用自然语言处理和深度学习技术分析基因编辑技术在作物育种领域的创新机会 | 首次从文献内容挖掘角度构建基因编辑技术的文献技术图谱,识别技术空白点和技术组合创新机会 | 研究基于2020-2024年文献数据,时间范围有限;缺乏实验验证 | 识别基因编辑技术在作物育种领域的未来研究和创新机会 | 基因编辑技术在作物育种领域的相关学术文献 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理、深度学习、生成拓扑映射(GTM) | 深度学习 | 文本 | 2020-2024年期间的相关文献数据 |
12 | 2025-09-25 |
Tomato seedling stem and leaf segmentation method based on an improved ResNet architecture
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1571445
PMID:40978790
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研究论文 | 提出一种基于改进ResNet架构的番茄幼苗茎叶点云分割方法 | 通过集成瓶颈模块和下采样技术优化传统残差块,结合曲率特征和几何特性设计专用卷积层,提升分割精度 | NA | 解决传统深度学习模型在点云分割任务中参数过多、复杂度高和易过拟合的问题 | 番茄幼苗的茎和叶点云数据 | 计算机视觉 | NA | 3D点云技术 | 改进的ResNet架构(X-ResNet) | 点云数据 | NA |
13 | 2025-09-25 |
Automatic differentiation of Parkinson's disease motor subtypes based on deep learning and radiomics
2025, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2025.1650985
PMID:40979208
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研究论文 | 基于深度学习和影像组学技术建立帕金森病运动亚型自动分类方法 | 首次结合深度学习与影像组学技术,从8个深部脑核团提取2264个特征实现帕金森病运动亚型的全自动分类 | 样本量有限(135例患者),需更大规模数据验证模型泛化能力 | 建立帕金森病运动亚型的自动分类模型辅助临床诊断 | 135名帕金森病患者(43例PIGD亚型,92例TD亚型)的MRI影像数据 | 医学影像分析 | 帕金森病 | 影像组学分析、机器学习分类 | BDT(Bagging Decision Tree)、AdaBoost、GP、LR、RF | MRI影像 | 135例帕金森病患者(来自PPMI数据库) |
14 | 2025-09-25 |
Technical and clinical validation of a novel deep learning-based white matter hyperintensity segmentation tool
2025, Cerebral circulation - cognition and behavior
DOI:10.1016/j.cccb.2025.100393
PMID:40979673
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研究论文 | 开发并验证两种基于深度学习的新型白质高信号分割算法 | 采用MD-GRU和nnU-Net深度学习算法,在异质性数据集上训练,具备卓越的泛化能力和临床实用性 | NA | 解决现有白质高信号分割工具的局限性,开发更精准的分割算法 | 脑小血管疾病患者的白质高信号区域 | 医学影像分析 | 脑小血管疾病 | 深度学习,MRI影像分析 | MD-GRU, nnU-Net | MRI影像数据 | 使用MarkVCID联盟、SWISS-AF和DiViNAS研究等多个数据集进行验证 |
15 | 2025-09-25 |
Exploration of chaos game representation and integrative deep learning approaches for whole-genome sequencing-based grapevine genetic testing
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf193
PMID:40980553
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研究论文 | 本研究探索利用混沌游戏表示和深度学习进行全基因组测序的葡萄遗传鉴定 | 首次将混沌游戏表示与深度学习结合应用于葡萄全基因组测序数据,实现物种和品种的高精度分类 | 研究尚处于初步阶段,品种分类准确率(80%)有待提升,且仅针对有限样本量进行验证 | 开发基于全基因组测序的葡萄遗传鉴定新方法 | 葡萄的5个物种和41个栽培品种 | 生物信息学 | NA | 全基因组测序(WGS)、混沌游戏表示(CGR) | 深度学习 | 基因组序列数据、图像数据(CGR表示) | 涉及5个物种和41个栽培品种的基因组数据 |
16 | 2025-09-25 |
Core fucose identification in glycoproteomics: an ML approach addressing fucose migration in mass spectrometry
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf186
PMID:40980549
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研究论文 | 本研究开发了机器学习模型来解决糖蛋白质组学中核心岩藻糖鉴定的技术难题 | 首次联合使用半监督模型和自监督模型处理质谱中的岩藻糖迁移现象,并利用10个核心相关特征离子的相对强度作为特征向量 | 研究主要基于小鼠脑组织数据,在人类样本中的应用仍需进一步验证 | 开发高可靠性、高准确性的核心岩藻糖鉴定方法 | 小鼠脑组织糖肽、人类IgG和人类血清样本 | 生物信息学 | NA | 质谱分析、糖蛋白质组学 | 半监督模型、自监督模型 | 质谱数据 | FUT8敲除小鼠脑组织数据、野生型小鼠脑组织、人类IgG和血清样本 |
17 | 2025-09-25 |
Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow
2025, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)
DOI:10.1162/IMAG.a.9
PMID:40800831
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研究论文 | 开发动态模型和物理驱动的深度学习框架来量化fMRI中的脑脊液流动信号 | 首次建立基于时变流速的fMRI流入信号动态模型,并开发物理驱动的深度学习反演框架实现流速直接估计 | 模型验证仅使用人体和幻影数据,需要进一步临床验证 | 量化fMRI脑脊液流动信号并实现物理可解释的流速估计 | 人脑脑脊液流动系统 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | fMRI、深度学习 | 动态模型、物理驱动深度学习框架 | fMRI影像数据 | 人体数据和幻影数据(具体样本量未明确说明) |
18 | 2025-09-25 |
Multimodal data driven deep learning based seismic impedance inversion optimization
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0331952
PMID:40982555
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研究论文 | 本研究采用深度学习模型优化地震波阻抗反演技术,提高地下属性预测精度 | 首次将LeNet、AlexNet等CNN架构应用于地震数据反演,通过CWT特征提取实现多模态数据融合 | 未提及模型在复杂地质条件下的泛化能力及实际钻井验证结果 | 提升地震波阻抗反演的分辨率和合成地震记录生成质量 | 地震数据和测井数据 | 地球物理 | NA | 连续小波变换(CWT)、深度学习 | LeNet、AlexNet、CNN | 地震数据、测井数据 | NA |
19 | 2025-09-25 |
Harnessing interpretable novel combination of GloVe embedding with deep CNN-BiLSTM neural network for fake news detection
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0330154
PMID:40982565
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研究论文 | 本研究提出一种结合GloVe嵌入与CNN-BiLSTM神经网络的可解释性假新闻检测方法 | 首次将GloVe嵌入与CNN-BiLSTM神经网络组合,并集成可解释人工智能技术提升模型透明度 | NA | 开发高精度且可解释的假新闻检测系统 | 假新闻文本数据 | 自然语言处理 | NA | GloVe嵌入、FastText、TF-IDF、LIME可解释性分析 | CNN-BiLSTM混合神经网络、逻辑回归 | 文本数据 | 使用公开假新闻数据集(具体数量未说明) |
20 | 2025-09-25 |
Sentiment analysis of classical Chinese literature: An unsupervised deep learning model with BERT and graph attention networks
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0330919
PMID:40986623
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研究论文 | 提出一种融合BERT、情感词典和图注意力网络的无监督深度学习框架,用于古典文学的情感分析 | 首次将BERT嵌入、情感词典增强和图注意力网络结合,专门针对古典中文文本的复杂语言特征进行无监督情感分析 | 未明确说明训练数据的具体规模和来源,且主要针对古典文本可能限制模型在现代文本上的泛化能力 | 开发适用于古典中文文学的无监督情感分析方法 | 古典中文文学作品 | 自然语言处理 | NA | 无监督深度学习、情感分析 | BERT、GAT(图注意力网络)、K-Means聚类 | 文本 | 未明确具体样本数量,但提及使用NTUSD情感词典和古典文学文本 |