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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1341 | 2025-02-28 |
Identification of an ANCA-associated vasculitis cohort using deep learning and electronic health records
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105797
PMID:39864108
|
研究论文 | 本研究利用深度学习和电子健康记录(EHR)识别ANCA相关性血管炎(AAV)病例,提出了一种比传统方法更准确的病例识别模型 | 首次使用深度学习模型分析EHR数据来识别AAV病例,相比传统基于规则的方法,能够发现更多遗漏的病例 | 模型在测试队列中的阳性预测值(PPV)较低(0.262),可能影响其在实际应用中的可靠性 | 开发一种基于深度学习的模型,用于从电子健康记录中准确识别ANCA相关性血管炎(AAV)病例 | 电子健康记录(EHR)中的临床文档 | 自然语言处理 | 血管炎 | 深度学习 | 分层注意力网络(HAN) | 文本 | 三个数据集分别包含6000、3008和7500个注释部分,测试队列包含2000个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1342 | 2025-02-28 |
Hip prosthesis failure prediction through radiological deep sequence learning
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105802
PMID:39884035
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研究论文 | 本研究开发了基于多张连续X光片的人工智能模型,用于预测髋关节假体失败 | 首次结合时间序列和空间信息,利用多张连续X光片进行髋关节假体失败预测 | 外部验证集的样本量较小(14例患者),可能影响模型的泛化能力 | 开发基于多张连续X光片的人工智能模型,用于预测髋关节假体失败 | 224名患者的髋关节X光片序列 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | 深度学习 | CNN(卷积神经网络)与GRU(门控循环单元)或LSTM(长短期记忆网络)结合 | X光片图像 | 224名患者的X光片序列,其中14名用于外部验证 | NA | NA | NA | NA |
| 1343 | 2025-02-28 |
Deep learning based prediction of depression and anxiety in patients with type 2 diabetes mellitus using regional electronic health records
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105801
PMID:39889672
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个深度学习模型REDAPM,利用区域电子健康记录(EHR)数据预测2型糖尿病患者中的抑郁和焦虑 | REDAPM模型首次整合了区域异构EHR数据,包括结构化和非结构化数据,捕捉临床事件的时间依赖性,显著提升了预测性能 | 研究依赖于特定区域(南京)的EHR数据,可能限制了模型的普适性 | 开发并验证一个深度学习模型,用于预测2型糖尿病患者中的抑郁和焦虑 | 2型糖尿病患者 | 机器学习 | 糖尿病 | 深度学习 | REDAPM | 电子健康记录(EHR)数据 | 内部验证数据集包含24,724名患者,外部验证数据集包含34,340名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1344 | 2025-02-03 |
A deep learning model for QRS delineation in organized rhythms during in-hospital cardiac arrest
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105803
PMID:39891984
|
研究论文 | 本文介绍了一种新的深度学习模型,用于在院内心脏骤停期间准确描绘有组织心律中的QRS复合波 | 提出了一种基于U-Net模型的深度学习方法,首次在心脏骤停心律中测试并准确描绘QRS复合波 | 未提及具体局限性 | 提高在院内心脏骤停期间QRS复合波的准确描绘,以支持临床诊断和治疗策略优化 | 院内心脏骤停患者和血流动力学稳定的患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | U-Net | ECG信号 | 332次院内心脏骤停事件(151815个QRS复合波)和105名血流动力学稳定的患者(112497个QRS复合波) | NA | NA | NA | NA |
| 1345 | 2025-10-07 |
Improving binding affinity prediction by emphasizing local features of drug and protein
2025-Apr, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出一种强调药物和蛋白质局部特征的深度学习模型以改进结合亲和力预测 | 首次同时从药物分子子图和蛋白质序列子序列中全面提取局部特征,通过多流CNN和GCN架构保留微观结构特征 | 仅使用Davis和KIBA两个数据集进行验证,未在其他数据集上测试泛化能力 | 提高药物-蛋白质结合亲和力预测的准确性 | 药物分子和靶蛋白 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, GCN | 蛋白质序列,药物分子图结构 | Davis和KIBA数据集 | NA | Multi-Stream CNN, Multi-Stream GCN | NA | NA |
| 1346 | 2025-10-07 |
Hybrid optimization enabled DenseNet for autism spectrum disorders using MRI image
2025-Apr, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出一种基于混合优化算法的DenseNet模型,用于通过MRI图像检测自闭症谱系障碍 | 结合Jaya算法和缝纫训练优化算法提出新型JSTO优化方法,并应用于DenseNet模型训练 | 仅使用Abide 1数据集进行验证,未在其他数据集测试泛化能力 | 开发高效准确的ASD早期检测方法 | 自闭症谱系障碍患者的脑部MRI图像 | 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | MRI | DenseNet | 图像 | 基于Abide 1数据集的样本(具体数量未明确说明) | NA | DenseNet | 准确率, 真阳性率, 真阴性率, 未加权平均召回率, 假阴性率, 假阳性率 | NA |
| 1347 | 2025-10-07 |
Deep learning and radiomics-based vascular calcification characterization in dental cone beam computed tomography as a predictive tool for cardiovascular disease: a proof-of-concept study
2025-Apr, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
DOI:10.1016/j.oooo.2024.12.010
PMID:39827035
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习和影像组学的自动化方法,用于在牙科锥形束CT扫描中检测血管钙化并预测心血管疾病 | 首次将深度学习和影像组学结合应用于牙科CBCT扫描,实现血管钙化的自动检测和心血管疾病预测 | 样本量较小(148例扫描),椎动脉钙化检测性能较低(0.53) | 开发自动化工具用于血管钙化检测和心血管疾病风险预测 | 颅外颈动脉钙化、颅内颈动脉钙化和椎动脉钙化 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 锥形束计算机断层扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 148例CBCT扫描,135个钙化区域 | nnU-Net | nnU-Net | 边界框准确度,AUC-ROC | NA |
| 1348 | 2025-10-07 |
Using statistical analysis to explore the influencing factors of data imbalance for machine learning identification methods of human transcriptome m6A modification sites
2025-Apr, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 本研究通过统计分析方法探索数据不平衡对机器学习识别人类转录组m6A修饰位点的影响因素 | 从特征编码表示、深度学习模型和数据重采样策略三个关键角度系统解决RNA甲基化位点数据不平衡问题,并提出mLSTM集成模型的最佳组合方案 | 研究主要关注m6A修饰位点,可能不适用于其他类型的RNA修饰 | 解决生物信息学中RNA甲基化位点识别面临的数据不平衡问题 | 人类转录组m6A修饰位点 | 生物信息学 | NA | RNA序列分析 | LSTM, mLSTM, SeqGAN | RNA序列数据 | NA | NA | LSTM, Multiplicative LSTM, 集成模型 | Wilcoxon检验, 多元线性回归分析 | NA |
| 1349 | 2025-02-26 |
IDBGL: A unique image dataset of black gram (Vigna mungo) leaves for disease detection and classification
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111347
PMID:39990119
|
研究论文 | 本文介绍了一个独特的黑豆(Vigna mungo)叶片图像数据集,用于疾病检测和分类 | 创建了一个包含4038张图像的黑豆叶片疾病数据集,涵盖五种不同类别,为全球研究人员提供了一个用于早期检测和分类黑豆叶片疾病的深度学习自动化系统的基础 | 收集健康样本存在困难,且数据集仅来自孟加拉国的两个地区 | 开发一个深度学习自动化系统,用于早期检测和分类黑豆叶片疾病,以帮助农民和提高农业利益相关者的意识 | 黑豆(Vigna mungo)叶片 | 计算机视觉 | 植物疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 4038张图像,来自孟加拉国的Sirajganj和Solonga地区 | NA | NA | NA | NA |
| 1350 | 2025-02-26 |
A dataset of annotated African plum images from Cameroon for AI-based quality assessment
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111351
PMID:39990129
|
研究论文 | 本文介绍了一个包含4507张非洲李子注释图像的数据集,专为AI驱动的李子质量评估设计 | 这是首个专门用于非洲李子质量评估的AI数据集,涵盖了六个质量等级,并在自然光下使用智能手机拍摄 | 数据集仅涵盖非洲李子,可能不适用于其他水果的质量评估 | 开发用于农业中计算机视觉和深度学习系统的数据集,以实现李子质量的自动化评估 | 非洲李子 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习 | 图像 | 4507张非洲李子图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1351 | 2025-02-26 |
ElectroCom61: A multiclass dataset for detection of electronic components
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111331
PMID:39990128
|
研究论文 | 本文介绍了ElectroCom61,一个包含61种常用电子元件的多类目标检测数据集,旨在提高自动化和效率 | 提出了一个包含61种电子元件的多类目标检测数据集,涵盖了真实世界中的多种条件,如不同的光照、背景、距离和相机角度 | 数据集仅来源于一个大学的电子元件收藏,可能无法涵盖所有类型的电子元件 | 开发一个用于电子元件检测的先进系统,应用于教育和工业领域 | 61种常用电子元件 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 2121张经过精心标注的图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1352 | 2025-10-07 |
ARGai 1.0: A GAN augmented in silico approach for identifying resistant genes and strains in E. coli using vision transformer
2025-Apr, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出一种结合GAN和数据增强的深度学习方法ARGai 1.0,用于识别大肠杆菌中的耐药基因和菌株 | 首次将生成对抗网络与视觉变换器结合,通过生成合成数据解决数据稀缺问题,并采用特征选择方法提升耐药基因识别性能 | NA | 开发计算基因组学方法以识别大肠杆菌中的耐药基因和菌株 | 大肠杆菌的耐药基因和菌株 | 计算基因组学 | 细菌感染 | 全基因组测序, 下一代测序 | GAN, Vision Transformer | 基因组测序数据 | NA | NA | DCGAN, Vision Transformer | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 1353 | 2025-02-26 |
UAlpha40: A comprehensive dataset of Urdu alphabet for Pakistan sign language
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111342
PMID:39996049
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研究论文 | 本文介绍了一个名为UAlpha40的综合数据集,用于巴基斯坦手语中的乌尔都语字母 | 该数据集不仅包含36个静态手势,还包括4个动态手势,填补了之前研究的空白 | 数据集主要基于巴基斯坦的乌尔都语手语,可能不适用于其他地区的手语 | 开发一个全面的数据集以支持乌尔都语手语的深度学习模型训练 | 乌尔都语手语的40个字母,包括36个静态手势和4个动态手势 | 计算机视觉 | NA | 图像和视频数据采集与增强 | 深度学习模型 | 图像和视频 | 22,280张图像(其中2,897张为原始图像,19,383张通过噪声或增强生成)和393个视频 | NA | NA | NA | NA |
| 1354 | 2025-02-25 |
Spatial-frequency aware zero-centric residual unfolding network for MRI reconstruction
2025-Apr, Magnetic resonance imaging
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.mri.2025.110334
PMID:39863026
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研究论文 | 本文提出了一种空间频率感知的零中心残差展开网络,用于MRI重建,旨在通过深度学习技术减少k空间欠采样引起的图像域伪影,并提高图像质量 | 提出了一种可学习的空间频率差异感知模块,补充了可学习的数据一致性层,将k空间域差异映射到空间图像域进行感知补偿,并引入了小波分解的显式先验,通过将图像分解为均值和残差分量,对残差施加精细的零均值约束,同时保持计算效率 | 未明确提及具体局限性 | 提高MRI重建的图像质量,减少k空间欠采样引起的伪影 | MRI图像 | 医学影像处理 | NA | 深度学习 | 零中心残差展开网络 | MRI图像数据 | FastMRI和Calgary-Campinas数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1355 | 2025-02-25 |
Intelligent recognition of subsurface utilities and voids: A ground penetrating radar dataset for deep learning applications
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111338
PMID:39990121
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研究论文 | 本文介绍了一个专门为深度学习应用设计的GPR数据集,用于自动检测地下设施和空洞 | 创建了一个包含2,239张JPEG格式的Radargram图像的数据集,填补了GPR数据集的空白,并具有通用性 | GPR调查成本高且处理耗时 | 开发自动化系统,有效检测地下异常,减少人工错误 | 地下设施(如管道、电缆)和地下空洞 | 计算机视觉 | NA | GPR | 深度学习模型 | 图像 | 2,239张Radargram图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1356 | 2025-10-07 |
MCTASmRNA: A deep learning framework for alternative splicing events classification
2025-Apr, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.139941
PMID:39842565
|
研究论文 | 开发了一个基于多尺度卷积和Transformer的深度学习框架MCTASmRNA,用于mRNA序列中可变剪接事件的分类 | 提出结合多尺度卷积和Transformer的混合模型,引入高效通道注意力机制和新设计的联合损失函数,无需参考基因组即可分类可变剪接事件 | 未明确说明模型在更广泛物种上的泛化能力,未来需要进一步优化和扩展模型 | 解决现有可变剪接事件识别方法效率低、处理时间长和难以捕捉RNA序列复杂性的问题 | mRNA序列中的可变剪接事件 | 自然语言处理 | NA | RNA测序 | CNN, Transformer | 序列数据 | NA | NA | 多尺度卷积神经网络, Transformer | 准确率 | NA |
| 1357 | 2025-10-07 |
Polysaccharide degradation in an Antarctic bacterium: Discovery of glycoside hydrolases from remote regions of the sequence space
2025-Apr, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140113
PMID:39842586
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研究论文 | 通过计算生物学方法发现南极细菌中两种新型糖苷水解酶并预测其底物特异性 | 结合AlphaFold 3D模型的深度学习动态对接与分子动力学模拟,开发计算流程预测位于序列空间偏远区域的酶功能 | 序列空间偏远区域的功能预测不可靠,需要依赖计算模拟验证 | 发现南极细菌中位于序列空间偏远区域的新型糖苷水解酶并确定其功能 | 南极细菌Pseudomonas sp. ef1中的Ps_GH5和Ps_GH50糖苷水解酶 | 计算生物学 | NA | AlphaFold 3D建模,动态对接,分子动力学模拟 | 深度学习 | 蛋白质序列,三维结构模型,寡糖底物 | 两种糖苷水解酶(Ps_GH5和Ps_GH50) | AlphaFold | NA | 底物特异性预测准确性 | NA |
| 1358 | 2025-10-07 |
Rational design and synthesis of pyrazole derivatives as potential SARS-CoV-2 Mpro inhibitors: An integrated approach merging combinatorial chemistry, molecular docking, and deep learning
2025-Apr-01, Bioorganic & medicinal chemistry
IF:3.3Q1
DOI:10.1016/j.bmc.2025.118095
PMID:39929031
|
研究论文 | 本研究通过组合化学、分子对接和深度学习相结合的方法,设计并合成了作为SARS-CoV-2主要蛋白酶潜在抑制剂的吡唑衍生物 | 整合组合化学、分子对接和深度学习(DeepPurpose)的多学科方法,通过共识排名策略筛选候选化合物 | NA | 加速发现SARS-CoV-2主要蛋白酶抑制剂,为未来抗病毒药物开发提供框架 | 吡唑衍生物化合物库 | 机器学习 | COVID-19 | 组合化学、分子对接、深度学习 | 深度学习 | 化学结构数据 | 超过60,000个吡唑基结构 | DeepPurpose | NA | ChemPLP评分、结合自由能计算 | NA |
| 1359 | 2025-02-21 |
Severity grading of hypertensive retinopathy using hybrid deep learning architecture
2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108585
PMID:39862474
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研究论文 | 本文提出了一种混合深度学习架构,用于高血压视网膜病变(HR)的严重程度分级 | 引入了一种结合预训练ResNet-50和修改后的Vision Transformer(ViT)架构的混合模型,通过全局和局部自注意力机制增强模型性能,并提出了基于解耦表示和分类器(DRC)的训练方法以解决类别不平衡问题 | 缺乏公开可用的HR分级数据集,且存在高类别不平衡问题 | 开发一种准确的高血压视网膜病变严重程度分级方法 | 高血压视网膜病变(HR)的严重程度分级 | 计算机视觉 | 高血压视网膜病变 | 深度学习 | 混合模型(ResNet-50 + 修改后的Vision Transformer) | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1360 | 2025-02-21 |
A bio-lattice deep learning framework for modeling discrete biological materials
2025-Apr, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials
IF:3.3Q3
DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.106900
PMID:39891961
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研究论文 | 本文提出了一种基于机器学习的多尺度框架,结合深度神经网络(DNNs)、有限元方法(FEM)和受晶格弹簧模型(LSM)启发的微观结构描述,用于研究离散、空间异质材料的行为 | 提出了一种新颖的机器学习多尺度框架,结合DNNs、FEM和LSM,用于研究离散、空间异质材料的行为,并开发了一个无假设的晶格框架 | 未明确提及具体局限性 | 研究离散、空间异质材料的力学行为 | 生物组织的微观结构和宏观材料行为 | 机器学习 | NA | 深度神经网络(DNNs)、有限元方法(FEM)、晶格弹簧模型(LSM) | 深度神经网络(DNNs) | 微观结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |