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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6341 | 2025-10-06 |
Pathway information on methylation analysis using deep neural network (PROMINENT): An interpretable deep learning method with pathway prior for phenotype prediction using gene-level DNA methylation
2025-Aug-29, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103236
PMID:40972407
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研究论文 | 提出一种名为PROMINENT的可解释深度学习新方法,整合基因水平DNA甲基化数据和生物通路信息进行表型预测 | 首次将基因和通路水平先验知识整合到DNA甲基化分析的深度神经网络中,同时提高预测准确性和可解释性 | NA | 开发能够准确预测表型并具有良好可解释性的DNA甲基化数据分析方法 | 儿童哮喘、特发性肺纤维化(IPF)和首发精神病(FEP)患者的DNA甲基化数据 | 机器学习 | 呼吸系统疾病,精神疾病 | DNA甲基化分析 | 深度神经网络 | 基因水平DNA甲基化数据 | NA | NA | 深度神经网络 | 预测准确性,计算效率 | NA |
| 6342 | 2025-10-05 |
Evaluation of calcaneal inclusion angle in the diagnosis of pes planus with pretrained deep learning networks: An observational study
2025-Aug-01, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000043639
PMID:40760538
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研究论文 | 本研究使用预训练深度学习网络通过跟骨包容角评估扁平足诊断 | 首次将预训练深度学习模型应用于扁平足的X射线图像自动诊断,实现了高精度分类 | 研究人群在年龄和性别方面同质化,缺乏足够异质性代表一般人群 | 开发基于深度学习的扁平足自动诊断方法 | 289名患者的左右足部侧位X射线图像 | 计算机视觉 | 足部畸形 | X射线成像 | CNN | 图像 | 289名患者的足部X射线图像 | NA | AlexNet, GoogleNet, SqueezeNet | 准确率 | NA |
| 6343 | 2025-10-05 |
Specific Contribution of the Cerebellar Inferior Posterior Lobe to Motor Learning in Degenerative Cerebellar Ataxia
2025-Jul-16, Cerebellum (London, England)
DOI:10.1007/s12311-025-01887-y
PMID:40668493
|
研究论文 | 本研究利用深度学习算法CerebNet探究小脑亚区体积与退行性小脑共济失调患者运动学习能力的关系 | 首次使用深度学习算法CerebNet精确分割小脑亚区,并发现小脑后下叶体积与运动学习能力存在特异性关联 | 样本量较小(37例患者和18例健康对照),且为横断面研究无法确定因果关系 | 探究小脑不同亚区体积与运动学习能力及共济失调严重程度的关系 | 退行性小脑共济失调患者和健康对照者 | 医学影像分析 | 退行性小脑共济失调 | 深度学习分割算法 | 深度学习 | 医学影像数据 | 37例患者和18例健康对照 | NA | CerebNet | 回归系数(B值), 置信区间(CI) | NA |
| 6344 | 2025-10-05 |
Preserving noise texture through training data curation for deep learning denoising of high-resolution cardiac EID-CT
2025-Jul, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17938
PMID:40660962
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研究论文 | 本研究开发了基于图像的噪声估计方法训练U-net CNN模型,用于高分辨率心脏EID-CT图像去噪并保持噪声纹理 | 提出了两种直接从患者图像估计噪声的方法来监督CNN训练,无需专用软件或专有信息,有效保留了去噪后CT图像的天然噪声纹理 | 相邻切片相减训练模型有时会移除小的解剖结构,样本量相对较小(7例患者cCTA检查) | 开发图像去噪方法以提升能量积分探测器CT的高空间分辨率重建图像质量,使其噪声水平与光子计数探测器CT相当 | 心脏EID-CT冠状动脉CT血管造影图像和均匀水模CT图像 | 医学影像处理 | 心血管疾病 | CT成像,冠状动脉CT血管造影 | CNN | 医学影像 | 7例患者cCTA检查和水模数据 | NA | U-net | 噪声功率谱,噪声幅度,峰值频率,平均频率,10%峰值频率 | NA |
| 6345 | 2025-10-05 |
Structural assembly of the PAS domain drives the catalytic activation of metazoan PASK
2025-Mar-25, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2409685122
PMID:40106358
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研究论文 | 本研究揭示了后生动物PASK激酶中PAS结构域通过结构组装驱动催化激活的新机制 | 发现PASK激酶中PAS-C结构域的PAS折叠和PAC基序被非结构化连接子空间分离,但通过分子内相互作用组装成功能性模块 | NA | 阐明后生动物PASK激酶的PAS结构域组装机制及其对催化活性的调控作用 | 后生动物PAS结构域调控激酶(PASK) | 结构生物学 | NA | 进化尺度结构域定位、深度学习结构建模 | 深度学习 | 结构数据、序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6346 | 2025-10-05 |
Fine-Tuned Deep Transfer Learning Models for Large Screenings of Safer Drugs Targeting Class A GPCRs
2025-03-18, Biochemistry
IF:2.9Q3
DOI:10.1021/acs.biochem.4c00832
PMID:40056143
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研究论文 | 开发基于深度迁移学习的模型用于筛选靶向A类GPCRs的安全药物 | 采用迁移学习策略,结合靶点序列自然语言处理和受体突变效应,构建可预测低效能化合物和偏向性激动剂的专用模型 | 高质量数据可用性有限可能影响模型性能 | 预测具有改善安全性特征的GPCR配体,推进药物开发 | A类G蛋白偶联受体及其配体 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 深度迁移学习, 自然语言处理 | 神经网络 | 蛋白质序列, 配体数据, 突变效应数据 | 所有A类GPCRs的受体序列和配体数据集 | NA | 神经网络 | NA | NA |
| 6347 | 2025-10-05 |
A deep learning pipeline for three-dimensional brain-wide mapping of local neuronal ensembles in teravoxel light-sheet microscopy
2025-Mar, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02583-1
PMID:39870865
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的端到端计算流程,用于在太体素光片显微镜图像中实现全脑局部神经元集群的三维映射 | 提出了ACE管道,结合三维深度学习分割模型和先进的聚类统计算法,能够实现无偏见的局部神经元活动和连接性映射,超越了基于图谱定义区域的分析方法 | NA | 开发能够泛化不同实验协议的计算管道,在层状和亚群特异性水平上映射神经元活动 | 清除的啮齿类动物大脑图像中的神经元活动 | 数字病理学 | NA | 光片荧光显微镜 | 深度学习分割模型 | 三维图像 | NA | NA | NA | 泛化性, 性能 | NA |
| 6348 | 2025-10-05 |
Characteristics of left ventricular dysfunction in repaired tetralogy of Fallot: A multi-institutional deep learning analysis of regional strain and dyssynchrony
2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101886
PMID:40122390
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研究论文 | 本研究使用深度学习合成应变技术分析修复型法洛四联症患者的左心室功能障碍模式 | 首次应用深度学习算法自动测量区域左心室应变和不同步性,并识别出四种独特的左心室收缩模式 | 回顾性研究设计,样本量相对有限(198例患者) | 表征修复型法洛四联症患者左心室功能障碍的特征模式 | 修复型法洛四联症患者(198例)和健康对照者(21例) | 数字病理 | 心血管疾病 | 心血管磁共振成像,稳态自由进动电影MRI | 深度学习算法 | MRI图像 | 198例rTOF患者和21例健康对照 | NA | 深度学习合成应变 | 应变值,应变率,不同步性测量,心室容积,射血分数 | NA |
| 6349 | 2025-10-05 |
Automatic flow planning for fetal cardiovascular magnetic resonance imaging
2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101888
PMID:40180124
|
研究论文 | 开发用于胎儿心血管磁共振成像的自动流程规划系统OWL | 首次实现胎儿二维相位对比血流成像的实时自动规划 | 仅在7例前瞻性病例中测试,样本量有限 | 通过自动化流程扩大胎儿血流成像的可及性 | 胎儿心血管系统 | 医学影像分析 | 胎儿心血管疾病 | 二维相位对比血流成像,心血管磁共振成像 | 深度学习网络 | 磁共振图像 | 167个胎儿数据集用于身体定位,71个用于心脏标志点检测,10个回顾性数据集,7个前瞻性病例 | NA | NA | Dice系数,定位精度(mm),规划质量评分,流量测量差异百分比 | NA |
| 6350 | 2025-10-06 |
Intelligent Alzheimer's diagnosis and disability assessment: robust medical imaging analysis using ensemble learning with ResNet-50 and EfficientNet-B3
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1619228
PMID:40963573
|
研究论文 | 提出一种基于ResNet-50和EfficientNet-B3集成学习的医学影像分析系统,用于阿尔茨海默病的智能诊断和残疾评估 | 首次将ResNet-50特征提取与EfficientNet-B3分类器结合的集成学习框架应用于阿尔茨海默病诊断,在大型MRI数据集上实现高精度分类 | 需要在更多临床环境中验证模型性能以满足真实世界诊断需求 | 开发自动化阿尔茨海默病诊断和残疾评估系统 | 阿尔茨海默病患者MRI影像 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 磁共振成像(MRI) | 集成学习,CNN | 医学影像 | 33,984张MRI图像,涵盖轻度、中度、非痴呆和极轻度痴呆四个疾病阶段 | NA | ResNet-50,EfficientNet-B3 | 准确率,精确率,召回率,F1分数,ROC曲线面积 | NA |
| 6351 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in ADHD assessment: a comprehensive review of research progress from early screening to precise differential diagnosis
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1624485
PMID:40964142
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综述 | 本文综述人工智能在ADHD评估中的应用进展,涵盖从早期筛查到精准鉴别诊断的全过程 | 系统梳理AI在ADHD客观评估中的完整应用链条,包括风险预测、症状量化和异质亚型识别等创新方向 | 面临标准化数据不足、泛化能力有限、可解释性问题、潜在偏见和缺乏严格临床验证等挑战 | 探讨人工智能在ADHD客观评估中的应用现状与发展前景 | 注意力缺陷多动障碍(ADHD)患者 | 机器学习 | 神经发育障碍 | 多模态数据融合分析 | 机器学习,深度学习 | 行为数据,神经生理数据,神经影像数据,遗传数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6352 | 2025-10-06 |
Deep learning model using cross-sequence learning to identify orbital fractures in radiographs of patients under 20 Years
2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2025.1613417
PMID:40964434
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研究论文 | 开发并验证一种基于深度学习的多输入模型,通过创新的跨序列学习方法在年轻患者X光片中检测眼眶骨折 | 提出新型跨序列学习方法的深度学习多输入模型,在性能上优于传统单输入模型 | 回顾性研究设计,样本仅来自两家医院 | 开发能够通过X光片检测眼眶骨折的深度学习模型,减少不必要的CT扫描 | 20岁以下面部创伤患者的眼眶X光片和CT影像 | 计算机视觉 | 眼眶骨折 | 放射线摄影,CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 来自两家医院的1814名患者(904+910) | NA | 多输入模型 | AUROC,敏感性,特异性,阳性预测值,阴性预测值,95%置信区间 | NA |
| 6353 | 2025-10-06 |
Application of Raman Spectroscopy Coupled With Chemometrics for the Detection and Quantification of Mancozeb Residues in Collard Green
2025-Dec, Analytical science advances
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/ansa.70045
PMID:40959212
|
研究论文 | 本研究利用拉曼光谱结合化学计量学方法检测和定量羽衣甘蓝中的代森锰锌农药残留 | 首次将拉曼光谱与机器学习模型结合用于代森锰锌农药残留的检测和定量分析 | 研究仅在特定浓度范围(0.01-0.5 ppm)内验证,未涵盖所有可能的残留浓度 | 评估拉曼光谱结合数据分析技术在叶菜类蔬菜农药残留监测中的可行性 | 羽衣甘蓝中的代森锰锌农药残留 | 光谱分析 | NA | 拉曼光谱 | 支持向量机,卷积神经网络,集成学习 | 光谱数据 | NA | NA | CNN | 准确率,精确率,训练准确率,测试准确率 | NA |
| 6354 | 2025-10-06 |
Generalizable deep learning for photoplethysmography-based blood pressure estimation-A benchmarking study
2025-Dec-01, Machine Learning. Health
DOI:10.1088/3049-477X/ae01a8
PMID:40959521
|
研究论文 | 本研究通过基准测试评估深度学习模型在光电容积脉搏波血压估计中的泛化能力 | 首次系统评估深度学习模型在光电容积脉搏波血压估计中的分布外泛化性能,并提出基于样本的域适应方法 | 模型性能受不同数据集间血压分布差异的显著影响,泛化能力仍有待提升 | 研究基于光电容积脉搏波的深度学习血压估计模型的泛化能力 | 光电容积脉搏波信号和对应的血压测量值 | 机器学习 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波 | 深度学习 | 波形信号 | PulseDB数据集及多个外部数据集 | NA | XResNet1d101 | 平均绝对误差 | NA |
| 6355 | 2025-10-06 |
AI automated radiographic scoring in rheumatoid arthritis: Shedding light on barriers to implementation through comprehensive evaluation
2025-Oct, Seminars in arthritis and rheumatism
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.semarthrit.2025.152761
PMID:40513204
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研究论文 | 开发并验证用于类风湿关节炎影像学评分自动化的深度学习模型 | 使用两个外部测试集对深度学习模型进行严格验证,并通过探索性误差分析阐明临床实施障碍 | AI系统性能低于人工评分,无法满足研究或临床应用需求 | 自动化类风湿关节炎的影像学评分 | 类风湿关节炎患者的手部和足部X光片 | 医学影像分析 | 类风湿关节炎 | 深度学习 | 深度学习模型 | X光影像 | 训练集:157名患者,1470张X光片;测试集:253名患者,589张X光片 | NA | NA | 组内相关系数, Spearman相关系数 | NA |
| 6356 | 2025-10-06 |
Mycophenolate mofetil-induced colitis versus colonic graft-versus-host disease: a comparative histologic study with artificial intelligence model development
2025-Oct, Histopathology
IF:3.9Q1
DOI:10.1111/his.15521
PMID:40703053
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研究论文 | 比较霉酚酸酯诱导性结肠炎与结肠移植物抗宿主病的组织病理学特征并开发用于嗜酸性粒细胞定量的深度学习模型 | 首次开发基于深度学习卷积神经网络的数字工具用于半自动化定量嗜酸性粒细胞,并系统比较两种疾病的组织学差异 | 样本量相对较小(95例患者),MMF诱导性结肠炎在干细胞移植患者中罕见 | 比较MMF诱导性结肠炎与结肠GVHD的组织病理学特征并开发AI辅助诊断工具 | 结肠活检组织样本 | 数字病理学 | 结肠炎 | 组织病理学分析 | CNN | 病理图像 | 95例患者(GVHD 37例,MMF 25例,GVHD vs MMF 33例) | NA | 卷积神经网络 | 嗜酸性粒细胞计数,凋亡细胞计数 | NA |
| 6357 | 2025-10-06 |
Muti-band Morlet mutual information functional connectivity for classifying Alzheimer's disease and frontotemporal dementia with a deep learning technique
2025-Oct, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111041
PMID:40902468
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研究论文 | 提出一种基于多频段Morlet小波互信息功能连接和3D-CNN的深度学习框架,用于区分阿尔茨海默病、额颞叶痴呆和健康对照 | 首次将多频段Morlet小波互信息功能连接与改进VGG架构的3D-CNN相结合,并识别出默认模式网络中基于EEG的特定生物标志物 | NA | 通过脑电图功能连接特征准确区分阿尔茨海默病、额颞叶痴呆和健康对照 | 阿尔茨海默病患者、额颞叶痴呆患者和健康对照者 | 数字病理 | 老年疾病 | 脑电图,多频段Morlet小波互信息功能连接 | 3D-CNN | 脑电图功能连接矩阵 | NA | NA | 改进的VGG架构 | 准确率,敏感性,特异性 | NA |
| 6358 | 2025-10-06 |
CISCA and CytoDArk0: A cell instance segmentation and classification method for histo(patho)logical image Analyses and a new, open, Nissl-stained dataset for brain cytoarchitecture studies
2025-Oct, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111018
PMID:40902464
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研究论文 | 提出一种用于组织病理学图像细胞实例分割与分类的深度学习框架CISCA,并发布新的尼氏染色脑组织数据集CytoDArk0 | 提出具有三头解码器的轻量级U-Net架构,通过边界分类和距离图回归的独特组合实现细胞分割,同时发布首个哺乳动物脑尼氏染色标注数据集 | 方法在多种数据集上验证但未提及特定疾病的临床应用验证 | 开发自动细胞实例分割与分类方法以推动数字病理和脑细胞架构研究 | 组织切片中的单个细胞 | 数字病理 | 神经系统疾病 | 组织染色技术(H&E染色、尼氏染色) | CNN | 图像 | 四个公共数据集(CoNIC、PanNuke、MoNuSeg)及包含近40,000个标注神经元和胶质细胞的CytoDArk0数据集 | NA | U-Net | NA | NA |
| 6359 | 2025-10-06 |
Automated detection of lameness in dairy cattle through computer vision analysis of back shape characteristics
2025-Oct, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111038
PMID:40915069
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研究论文 | 通过计算机视觉分析奶牛背部形状特征实现跛行自动检测 | 首次将关键点检测算法与深度学习模型相结合,系统分析奶牛背部三个区域(颅部、中部、尾部)的曲率特征与跛行严重程度的关联 | 研究样本仅包含260头荷斯坦-弗里斯兰奶牛,未验证在其他牛种或更大规模群体中的适用性 | 开发基于计算机视觉的自动化奶牛跛行检测方法 | 260头荷斯坦-弗里斯兰奶牛 | 计算机视觉 | 奶牛跛行 | 关键点检测算法、曲率分析 | 深度学习模型 | 图像 | 260头奶牛 | NA | NA | 分类准确率 | 单视角侧视摄像头 |
| 6360 | 2025-10-06 |
Emulating visual evaluations in the microscopic agglutination test with deep learning
2025-Oct, Journal of microbiological methods
IF:1.7Q4
DOI:10.1016/j.mimet.2025.107249
PMID:40915619
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研究论文 | 本研究使用深度学习模拟显微镜凝集试验中的人类专家评估,将主观判断转化为可重复的数值输出 | 首次使用预训练DenseNet121网络模拟MAT测试中的专家视觉评估,并通过UMAP可视化技术增强模型可解释性 | 仅使用内部数据集进行验证,缺乏外部验证 | 提高显微镜凝集试验的客观性和可重复性 | 钩端螺旋体病诊断中的显微镜凝集试验图像 | 计算机视觉 | 钩端螺旋体病 | 显微镜凝集试验 | CNN | 图像 | 内部数据集 | NA | DenseNet121 | 凝集率估计准确度 | NA |