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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 741 | 2025-10-07 |
A New Pes Planus Automatic Diagnosis Method: ViT-OELM Hybrid Modeling
2025-Mar-28, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15070867
PMID:40218217
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研究论文 | 提出一种基于Vision Transformer和优化极限学习机的混合模型,用于扁平足的自动诊断 | 首次将Vision Transformer与优化极限学习机结合用于扁平足诊断,通过注意力机制提取特征并解决传统CNN模型无法捕捉长期依赖关系的问题 | 仅使用单一公开数据集进行验证,未在其他数据集上测试模型泛化能力 | 开发自动化的扁平足诊断方法 | 足部图像 | 计算机视觉 | 足部疾病 | 深度学习 | Vision Transformer, 优化极限学习机 | 图像 | Kaggle数据库中公开的扁平足数据集 | NA | Vision Transformer, OELM | 准确率, 召回率, 精确率, F1分数 | NA |
| 742 | 2025-10-07 |
Capturing Dynamic Finger Gesturing with High-resolution Surface Electromyography and Computer Vision
2025-Mar-28, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/67766
PMID:40227996
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研究论文 | 提出一种结合高分辨率表面肌电和计算机视觉的动态手指手势识别方法 | 将可穿戴表面肌电系统与手指追踪技术相结合,能够捕捉动态手部运动期间的肌肉活动模式 | 未明确说明样本规模和研究对象的详细特征 | 开发直观且响应迅速的手势识别系统,应用于假肢、康复和交互技术 | 人类手指手势和相应的前臂肌肉活动 | 计算机视觉 | NA | 表面肌电(sEMG)、手指追踪技术 | 深度学习 | 肌电信号、视觉位置数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 743 | 2025-10-07 |
The Application of Deep Learning Tools on Medical Reports to Optimize the Input of an Atrial-Fibrillation-Recurrence Predictive Model
2025-Mar-27, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14072297
PMID:40217746
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研究论文 | 本研究利用深度学习和自然语言处理技术从医疗报告中提取关键预测变量,优化心房颤动复发预测模型的输入数据质量 | 提出结合前馈神经网络与tf-idf的自动化系统处理非结构化医疗报告,将房颤识别错误率降低50% | 未明确说明模型在其他医疗机构的泛化能力及对不同类型的医疗报告的适应性 | 通过提高数据集可靠性来增强心房颤动复发预测模型的准确性 | 电子健康记录和非结构化医疗报告 | 自然语言处理 | 心血管疾病 | 深度学习,自然语言处理 | 前馈神经网络 | 文本 | 超过一百万份出院报告 | NA | 前馈神经网络 | 准确率 | NA |
| 744 | 2025-10-07 |
Lung Segmentation with Lightweight Convolutional Attention Residual U-Net
2025-Mar-27, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15070854
PMID:40218203
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研究论文 | 提出一种轻量级卷积注意力残差U-Net模型用于胸部X光图像的肺部分割 | 结合卷积块注意力模块(CBAM)、空洞空间金字塔池化(ASPP)块和注意力模块,仅包含324万个可训练参数 | NA | 通过深度学习技术提高肺部分割的准确性和效率,辅助放射科医生识别高风险肺部疾病的早期迹象 | 胸部X光图像(CXR)中的肺部区域分割 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | U-Net | 图像 | 三个基准数据集:JSRT、SZ和MC | NA | Lightweight Residual U-Net, CBAM, ASPP | Dice系数 | NA |
| 745 | 2025-10-07 |
Integrating Deep Learning Models with Genome-Wide Association Study-Based Identification Enhanced Phenotype Predictions in Group A Streptococcus
2025-Mar-26, Journal of microbiology and biotechnology
IF:2.5Q3
DOI:10.4014/jmb.2411.11010
PMID:40147921
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研究论文 | 本研究整合深度学习模型与全基因组关联分析数据,用于预测A族链球菌的致病表型 | 首次将深度学习模型与GWAS衍生的遗传变异整合用于GAS表型预测,并比较了不同模型在完整和精简基因型数据集上的表现 | 模型性能受数据维度影响显著,在精简基因型数据集上ResNet18和LSTM表现不佳 | 开发准确预测A族链球菌致病表型的计算方法 | A族链球菌(GAS)及其遗传变异与表型关联 | 机器学习 | 细菌感染疾病 | 全基因组关联研究(GWAS) | CNN, ResNet18, LSTM, 集成模型 | 基因型数据 | 4722个完整基因型数据集和175个精简基因型数据集 | NA | CNN, ResNet18, LSTM | 预测准确率 | NA |
| 746 | 2025-10-07 |
Transformer and Attention-Based Architectures for Segmentation of Coronary Arterial Walls in Intravascular Ultrasound: A Narrative Review
2025-Mar-26, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15070848
PMID:40218198
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综述 | 本文综述了基于Transformer和注意力机制的架构在血管内超声图像中冠状动脉壁分割的应用 | 首次研究深度学习系统在IVUS扫描壁分割中的偏见问题,并将可解释AI概念融入深度学习结构 | 缺乏采用可解释AI和剪枝AI模型的激励措施,没有UNet系统实现无偏配置,从理论研究到实际应用存在差距 | 探索Transformer模型在IVUS扫描壁分割中的应用,评估人工智能系统的内在偏见以提高诊断准确性 | 冠状动脉壁分割 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 血管内超声(IVUS) | Transformer, 注意力机制 | 医学图像 | NA | NA | UNet, Transformer | NA | NA |
| 747 | 2025-10-07 |
Artificial Intelligence Applications in Pediatric Craniofacial Surgery
2025-Mar-25, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15070829
PMID:40218180
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综述 | 本文综述人工智能在儿科颅面外科中的应用,涵盖诊断、手术规划和术后护理等方面 | 系统阐述AI在多种儿科颅面疾病(如颅缝早闭、唇腭裂)中的创新应用,包括自动形态分类、手术导航和个性化治疗策略 | NA | 探讨人工智能如何提升儿科颅面外科的诊疗精度和临床决策水平 | 儿科颅面疾病患者,包括颅缝早闭、唇腭裂、颅面短小症和小耳畸形患者 | 医学人工智能 | 儿科颅面疾病 | 医学影像分析 | 机器学习,深度学习 | 颅面影像数据 | NA | NA | NA | 诊断准确性,手术精度,预测结果建模 | NA |
| 748 | 2025-10-07 |
Multiphase Computed Tomography Scan Findings for Artificial Intelligence Training in the Differentiation of Hepatocellular Carcinoma and Intrahepatic Cholangiocarcinoma Based on Interobserver Agreement of Expert Abdominal Radiologists
2025-Mar-24, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15070821
PMID:40218171
|
研究论文 | 本研究通过多期相CT扫描特征评估肝细胞癌和肝内胆管癌的鉴别诊断,为人工智能训练提供依据 | 基于放射科专家间观察者一致性确定可用于AI训练的CT影像特征 | 样本量较小(74例患者),回顾性研究设计 | 确定区分肝细胞癌和肝内胆管癌的潜在CT特征 | 经病理证实的肝细胞癌和肝内胆管癌患者 | 放射学 | 肝癌 | 多期相计算机断层扫描 | NA | CT影像 | 74例患者(48例肝细胞癌,26例肝内胆管癌) | NA | NA | 敏感性,特异性,似然比,Cohen's kappa统计量 | NA |
| 749 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Glaucoma Detection Using Clinical Notes: A Comparative Study of Long Short-Term Memory and Convolutional Neural Network Models
2025-Mar-22, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15070807
PMID:40218157
|
研究论文 | 本研究比较了多种深度学习模型在利用临床笔记检测青光眼方面的性能 | 首次系统评估深度学习模型在青光眼临床笔记分析中的应用,并比较了不同模型在人口统计学群体间的性能差异 | 研究仅基于单一数据集,模型在不同种族群体间仍存在性能差异和偏差 | 探索深度学习模型从临床笔记中检测青光眼的能力 | 10,000名患者的临床笔记数据 | 自然语言处理 | 青光眼 | 临床文本分析 | LSTM, CNN, Transformer | 文本 | 10,000名患者 | NA | LSTM, CNN, BERT, BioBERT | AUC | NA |
| 750 | 2025-10-07 |
Harnessing Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning for Sustainable Forestry Management and Conservation: Transformative Potential and Future Perspectives
2025-Mar-22, Plants (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/plants14070998
PMID:40219066
|
综述 | 探讨人工智能、机器学习和深度学习技术在可持续林业管理与保护中的变革潜力及应用前景 | 系统整合AI/ML/DL技术在林业管理中的最新应用,提出未来发展方向并弥合知识鸿沟 | 未涉及具体实施案例的技术细节和实际部署挑战 | 分析智能技术在可持续林业管理中的转化潜力 | 森林生态系统及可持续管理策略 | 机器学习 | NA | 预测分析、建模技术 | 深度学习 | 图像、视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 751 | 2025-10-07 |
Diagnostic Accuracy of Deep Learning Models in Predicting Glioma Molecular Markers: A Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Mar-21, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15070797
PMID:40218147
|
系统综述与荟萃分析 | 通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型在预测胶质瘤分子标志物方面的诊断准确性 | 首次对深度学习模型预测胶质瘤分子标志物的诊断准确性进行系统性评估和定量综合 | 研究间存在显著异质性,临床转化受到研究设置变异性的限制 | 评估深度学习模型使用MRI预测胶质瘤分子标志物的诊断准确性 | 胶质瘤患者及其分子标志物(MGMT甲基化、ATRX和TERT突变) | 医学影像分析 | 胶质瘤 | MRI序列分析 | 深度学习模型 | 医学影像(MRI) | 43项研究纳入定性分析,30项研究纳入荟萃分析 | NA | NA | 灵敏度, 特异性 | NA |
| 752 | 2025-10-07 |
Enhanced Superpixel-Guided ResNet Framework with Optimized Deep-Weighted Averaging-Based Feature Fusion for Lung Cancer Detection in Histopathological Images
2025-Mar-21, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15070805
PMID:40218155
|
研究论文 | 提出一种基于超像素引导的ResNet框架,通过深度加权平均特征融合和优化技术实现肺癌组织病理图像的自动检测 | 结合改进的SLIC超像素分割、多ResNet架构特征提取、深度加权平均特征融合技术以及粒子群和红鹿优化算法的特征选择 | 未提及数据集的具体来源和规模,未来需要进一步优化和探索混合模型 | 通过深度学习技术提高肺癌组织病理图像分类的准确性和效率 | 肺癌组织病理图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 组织病理图像分析 | CNN, SVM, DT, RF, KNN, MLP | 图像 | NA | NA | ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152 | 准确率 | NA |
| 753 | 2025-10-07 |
NucleoSeeker-precision filtering of RNA databases to curate high-quality datasets
2025-03, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqaf021
PMID:40104673
|
研究论文 | 开发了名为NucleoSeeker的工具,用于从蛋白质数据库(PDB)中筛选高质量RNA结构数据集 | 提出了首个统一框架,结合多种工具简化RNA结构数据筛选流程,提供结构、序列和注释级别的多重过滤功能 | 未明确说明工具处理的数据规模上限和计算效率 | 解决RNA结构预测中数据质量差和冗余问题,提升深度学习模型训练效果 | 蛋白质数据库(PDB)中的RNA结构数据 | 生物信息学 | NA | 数据筛选与质量控制 | NA | RNA结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 754 | 2025-10-07 |
Reconstructing 3D chromosome structures from single-cell Hi-C data with SO(3)-equivariant graph neural networks
2025-03, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqaf027
PMID:40124711
|
研究论文 | 提出一种基于SO(3)-等变图神经网络的机器学习方法,用于从单细胞Hi-C数据重建染色体三维结构 | 首次将SO(3)-等变图神经网络应用于单细胞Hi-C数据的三维染色体结构重建 | 未明确说明方法在极低信噪比数据下的性能表现 | 从稀疏的单细胞Hi-C数据中准确重建染色体的三维空间结构 | 单细胞染色体三维结构 | 机器学习 | NA | 单细胞Hi-C技术 | 图神经网络 | 染色体接触数据 | NA | NA | SO(3)-等变图神经网络 | NA | NA |
| 755 | 2025-10-07 |
Wave-Net: A Marine Raft Aquaculture Area Extraction Framework Based on Feature Aggregation and Feature Dispersion for Synthetic Aperture Radar Images
2025-Mar-31, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25072207
PMID:40218720
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研究论文 | 提出一种基于特征聚合和特征分散的Wave-Net框架,用于从合成孔径雷达图像中提取海洋筏式养殖区域 | 采用非对称V形子网络进行特征聚合和非对称Ʌ形子网络进行特征分散,解决了多尺度结构边界模糊问题 | 在有限样本条件下进行实验 | 提高海洋筏式养殖区域的边界分割精度 | 合成孔径雷达图像中的海洋筏式养殖区域 | 计算机视觉 | NA | 合成孔径雷达成像 | 深度学习语义分割 | 合成孔径雷达图像 | 有限样本 | NA | Wave-Net, 非对称V形子网络, 非对称Ʌ形子网络 | 分割精度 | NA |
| 756 | 2025-10-07 |
A Decade of Progress in Wearable Sensors for Fall Detection (2015-2024): A Network-Based Visualization Review
2025-Mar-31, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25072205
PMID:40218718
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综述 | 本文采用网络可视化方法分析2015-2024年可穿戴跌倒检测传感器的研究趋势、关键技术与合作网络 | 首次运用CiteSpace工具对可穿戴跌倒检测领域进行网络可视化分析,揭示研究趋势与合作模式 | 主要基于SCI和SSCI索引期刊,可能未涵盖其他重要文献;分析结果受限于所选数据库 | 系统回顾可穿戴跌倒检测传感器十年发展历程,识别研究热点与未来方向 | 582篇研究论文和65篇综述文献 | 机器学习 | 老年疾病 | 网络可视化分析 | 传统机器学习方法,深度学习框架 | 文献元数据 | 647篇文献(582篇研究论文+65篇综述) | CiteSpace | NA | 准确率,F1分数,灵敏度,特异性 | NA |
| 757 | 2025-10-07 |
A Robust Method Based on Deep Learning for Compressive Spectrum Sensing
2025-Mar-30, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25072187
PMID:40218700
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的压缩频谱感知方法,通过BEISTA-Net和BSWSS-Net网络联合提升宽频带频谱信号的重建与感知性能 | 将迭代收缩阈值算法与深度学习相结合,有效提取和增强宽频带频谱信号的块稀疏特征,并提出轻量级网络BSWSS-Net优化频谱感知性能 | 未明确说明方法在极端噪声环境下的鲁棒性及计算复杂度分析 | 解决认知无线电中压缩频谱感知的重建精度和效率问题 | 宽频带频谱信号 | 机器学习 | NA | 压缩频谱感知 | 深度学习 | 频谱信号 | NA | NA | BEISTA-Net, BSWSS-Net | 重建精度 | NA |
| 758 | 2025-10-07 |
Performance Analysis of Data Augmentation Approaches for Improving Wrist-Based Fall Detection System
2025-Mar-29, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25072168
PMID:40218681
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研究论文 | 分析不同数据增强方法对基于手腕的跌倒检测系统性能的提升效果 | 首次将条件扩散模型应用于手腕跌倒检测数据增强,仅使用25%真实数据即可提升F1分数6.58% | 未详细说明实验数据集的具体规模和来源限制 | 通过数据增强方法解决手腕跌倒检测系统中的类别不平衡和数据稀缺问题 | 老年人跌倒检测数据 | 机器学习 | 老年疾病 | 数据增强技术 | 条件扩散模型 | 传感器时序数据 | 仅使用25%实际数据的条件下进行实验 | NA | 条件扩散模型 | F1分数 | NA |
| 759 | 2025-10-07 |
Edge_MVSFormer: Edge-Aware Multi-View Stereo Plant Reconstruction Based on Transformer Networks
2025-Mar-29, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25072177
PMID:40218688
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研究论文 | 提出基于Transformer网络的边缘感知多视角立体植物重建方法Edge_MVSFormer | 集成边缘检测算法增强边缘信息输入,并引入边缘感知损失函数以提升植物叶片边缘重建精度 | 仅使用10种模型植物进行测试,样本规模有限 | 提升多视角立体植物三维重建的精度,特别是边缘区域的重建质量 | 植物叶片边缘和整体三维结构 | 计算机视觉 | NA | 多视角立体视觉(MVS) | Transformer | RGB图像,深度图像,点云 | 10种模型植物的私有数据 | NA | TransMVSNet,Edge_MVSFormer | 边缘误差,整体重建误差 | NA |
| 760 | 2025-10-07 |
Real-Time American Sign Language Interpretation Using Deep Learning and Keypoint Tracking
2025-Mar-28, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25072138
PMID:40218651
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研究论文 | 提出了一种结合深度学习和关键点跟踪的实时美国手语解释系统 | 将YOLOv11手势识别模型与MediaPipe手部跟踪技术相结合,实现高精度实时ASL字母识别 | NA | 开发实时美国手语解释系统以增强可访问性和促进包容性 | 美国手语字母表 | 计算机视觉 | NA | 关键点跟踪 | CNN | 图像 | NA | MediaPipe | YOLOv11 | mAP@0.5 | NA |