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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 781 | 2025-10-06 |
Evaluating the robustness of deep learning models trained to diagnose idiopathic pulmonary fibrosis using a retrospective study
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17752
PMID:40111345
|
研究论文 | 评估基于深度学习的特发性肺纤维化诊断模型在不同CT成像协议下的鲁棒性 | 首次系统评估深度学习模型在多种CT成像协议下对IPF诊断的稳定性 | 回顾性研究设计,数据来源有限 | 评估深度学习模型在不同CT成像协议下的诊断性能稳定性 | 间质性肺病患者CT扫描数据 | 医学影像分析 | 特发性肺纤维化 | CT成像 | 2D CNN, 3D CNN | CT图像 | 389例IPF患者和700例非IPF ILD患者的CT数据,其中343例患者同时具有参考条件和非参考条件的CT数据 | NA | NA | 特异性, p值 | NA |
| 782 | 2025-10-06 |
Improving realism in abdominal ultrasound simulation combining a segmentation-guided loss and polar coordinates training
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17801
PMID:40159565
|
研究论文 | 提出一种结合分割引导损失和极坐标训练的腹部超声模拟方法,以提高图像真实感和解剖一致性 | 引入分割引导损失和极坐标训练来减少GAN在超声模拟中的幻觉,提高解剖准确性和真实感 | 仅针对腹部超声图像进行验证,未涉及其他器官或超声模式 | 提高基于物理模拟的腹部超声图像的真实感和解剖一致性 | 腹部超声图像 | 医学图像处理 | 腹部疾病 | 超声成像 | GAN, CycleGAN | 图像 | 617张真实腹部超声图像和971张模拟扫描图像 | PyTorch | U-Net, CycleGAN | FID, KID, χ²直方图距离, 用户研究准确率 | NA |
| 783 | 2025-10-06 |
Uncertainty quantification for CT dosimetry based on 10 281 subjects using automatic image segmentation and fast Monte Carlo calculations
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17796
PMID:40167139
|
研究论文 | 本研究结合自动图像分割和GPU加速蒙特卡罗模拟,对10281名受试者的CT器官剂量进行不确定性量化分析 | 首次将深度学习自动分割与GPU加速蒙特卡罗模拟相结合,处理超大规模患者特异性器官剂量数据集 | 研究仅基于单家医院数据,未涉及多中心验证 | 量化CT剂量学中的个体间变异性不确定性 | 10281名接受CT检查的个体(6419名男性,3862名女性) | 医学影像分析 | NA | CT扫描,蒙特卡罗模拟,深度学习分割 | 深度学习 | CT图像,健康指标数据 | 10281名受试者 | DeepContour | NA | 相对误差,统计相关性分析 | NVIDIA RTX 3080 GPU |
| 784 | 2025-10-06 |
Towards real-time conformal palliative treatment of spine metastases: A deep learning approach for Hounsfield Unit recovery of cone beam CT images
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17838
PMID:40257079
|
研究论文 | 开发了一种用于从锥束CT图像生成合成CT的两阶段深度学习模型,旨在实现脊柱转移瘤的实时适形姑息治疗 | 提出两阶段生成对抗网络方法,无需先验CT知识即可在整个脊柱区域生成高质量合成CT图像 | 研究样本量相对有限(220名患者),且专门针对脊柱转移瘤患者 | 实现基于机载成像的实时姑息放疗治疗规划,消除对CT模拟的依赖 | 脊柱转移瘤患者 | 医学影像分析 | 脊柱转移瘤 | 锥束CT, 扇形束CT | GAN, CycleGAN | CT图像 | 220名患者的CBCT和计划CT图像,其中33名患者用于独立测试 | NA | 条件生成对抗网络, 循环一致生成对抗网络 | 平均绝对误差, 平均误差, 剂量差异, gamma通过率 | NA |
| 785 | 2025-10-06 |
Unsupervised non-small cell lung cancer tumor segmentation using cycled generative adversarial network with similarity-based discriminator
2025-Jun, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70107
PMID:40266997
|
研究论文 | 提出一种基于相似性判别器的循环生成对抗网络smic-GAN,用于非小细胞肺癌肿瘤的无监督分割 | 采用相似性驱动的生成对抗网络结合循环训练策略,无需任何人工标注即可实现肿瘤分割 | NA | 开发无需人工标注的肺癌肿瘤自动分割方法 | 非小细胞肺癌患者的CT扫描图像 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT扫描 | GAN | 医学图像 | 609例肺癌患者CT扫描(504训练,35验证,70测试) | NA | smic-GAN, cycle-GAN | Dice相似系数, 阳性预测值, 敏感度, 95% Hausdorff距离, 平均表面距离 | NA |
| 786 | 2025-06-11 |
A novel dose calculation system implemented in image domain
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17903
PMID:40400114
|
研究论文 | 提出了一种名为DeepBEVdose的新型图像域剂量计算系统,用于从计算机断层扫描图像和辐射场注量图中自动计算剂量分布 | 引入了新颖的束眼视图计算方案,替代了传统无法去除的射线追踪过程,使用通用的二维卷积神经网络进行精确剂量计算 | 仅在鼻咽和肺部两种肿瘤部位的数据集上进行了验证 | 提高放射治疗中剂量计算的准确性和效率 | 计算机断层扫描图像和辐射场注量图 | 数字病理 | 癌症 | 深度学习 | CNN | 图像 | 多机构获取的数据集,包含鼻咽和肺部两种肿瘤部位 | NA | NA | NA | NA |
| 787 | 2025-06-11 |
Artificial Intelligence for Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: From Diagnosis to Treatment
2025-Jun, American Society of Clinical Oncology educational book. American Society of Clinical Oncology. Annual Meeting
DOI:10.1200/EDBK-25-472464
PMID:40489724
|
综述 | 本文综述了人工智能在头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)从诊断到治疗全过程中的应用进展 | 整合复杂的放射学、病理学和分子数据,为个性化HNSCC管理提供可操作的信息见解 | 临床转化仍存在障碍,需进一步发展可解释模型、前瞻性试验并无缝集成到临床工作流程中 | 改善HNSCC的个性化管理 | 头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)患者 | 数字病理学 | 头颈部鳞状细胞癌 | 深度学习 | 多模态AI模型 | 影像学、组织病理学和电子健康记录 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 788 | 2025-10-06 |
Deep-Learning-Based Integration of Sequence and Structure Information for Efficiently Predicting miRNA-Drug Associations
2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00038
PMID:40380921
|
研究论文 | 提出一种整合序列和结构信息的深度学习方法DLST-MDA,用于预测miRNA-药物关联 | 创新性地使用miRNA和药物的属性信息而非传统的相互作用图信息,通过多尺度CNN和图神经网络整合序列与结构特征 | 未明确说明模型的计算复杂度或可扩展性限制 | 开发计算方法来预测miRNA与药物之间的关联关系 | microRNAs(miRNAs)和药物分子 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习方法 | CNN, 图神经网络 | 序列数据, 分子图结构数据 | 基于最新数据库构建的基准数据集(具体数量未说明) | NA | 多尺度卷积神经网络 | 与现有先进方法比较的性能表现 | NA |
| 789 | 2025-10-06 |
EMOCPD: Efficient Attention-Based Models for Computational Protein Design Using Amino Acid Microenvironment
2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00378
PMID:40418077
|
研究论文 | 提出一种基于注意力机制的高效计算蛋白质设计模型EMOCPD,通过分析氨基酸微环境进行蛋白质设计 | 采用多头注意力机制关注稀疏蛋白质微环境中的重要特征,并使用逆残差结构优化网络架构 | 模型预测结果受20种氨基酸含量影响,更适用于设计负向氨基酸含量较低的蛋白质 | 开发高效的计算蛋白质设计方法以提高蛋白质设计的准确性和效率 | 蛋白质氨基酸序列及其三维原子微环境 | 计算生物学 | NA | 蛋白质三维结构分析 | 注意力机制模型 | 蛋白质三维结构数据 | NA | NA | 多头注意力机制, 逆残差结构 | 热稳定性, 蛋白质表达水平 | NA |
| 790 | 2025-10-06 |
GICL: A Cross-Modal Drug Property Prediction Framework Based on Knowledge Enhancement of Large Language Models
2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00895
PMID:40432191
|
研究论文 | 提出一种基于大语言模型知识增强的跨模态药物性质预测框架GICL,通过对比学习整合文本和图像表示 | 首次将大语言模型生成的分子嵌入与分子图像表示通过跨模态对比学习相结合,实现更全面的分子特征理解 | 未具体说明数据质量问题和结构复杂性的具体解决程度 | 提升药物性质预测的准确性和可解释性,促进高效药物设计与发现 | 药物分子 | 机器学习 | NA | 跨模态对比学习 | 大语言模型 | SMILES字符串,分子图像 | NA | NA | GICL | ADMET任务性能指标 | NA |
| 791 | 2025-10-06 |
Femtosecond Laser Treatment of Ti Surfaces: Antibacterial Mechanisms and Deep Learning-Based Surface Recognition
2025-Jun-09, ACS biomaterials science & engineering
IF:5.4Q2
DOI:10.1021/acsbiomaterials.5c00155
PMID:40435514
|
研究论文 | 本研究通过飞秒激光处理钛表面并开发深度学习模型,探究其抗菌性能和表面识别能力 | 结合飞秒激光表面改性和深度学习表面识别技术,开发了ResNet50-TL模型用于钛表面结构分类 | 使用的小规模扫描电镜图像数据集可能限制模型泛化能力 | 研究钛表面飞秒激光处理对抗菌性能和成骨细胞粘附的影响,并开发表面识别方法 | 钛基板表面、细菌粘附、成骨细胞粘附 | 计算机视觉, 材料科学 | 植入物感染 | 飞秒激光加工, 扫描电子显微镜, 转录组分析 | CNN | 图像 | 小规模钛表面扫描电镜图像数据集 | NA | ResNet50 | 分类准确率, 抗菌效率 | NA |
| 792 | 2025-10-06 |
ADC-MambaNet: a lightweight U-shaped architecture with mamba and multi-dimensional priority attention for medical image segmentation
2025-Jun-09, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/adde66
PMID:40441168
|
研究论文 | 提出一种轻量级U形架构ADC-MambaNet,结合Mamba算法和多维优先级注意力机制用于医学图像分割 | 提出和谐Mamba-卷积块和多维优先级注意力块,结合深度卷积与Mamba算法解决Transformer计算复杂度问题,并引入平衡归一化交叉熵损失函数 | NA | 开发轻量级且计算效率高的医学图像分割模型 | 医学图像分割 | 计算机视觉 | NA | NA | U-Net, Mamba | 医学图像 | 五个公共医学图像数据集:ISIC 2018病变分割、PH2、Data Science Bowl 2018、GlaS和肺部X射线 | NA | ADC-MambaNet, U形架构, HMC块, MDPA块 | 评估分数 | 资源受限或边缘计算环境 |
| 793 | 2025-10-06 |
Decoding the Structure-Activity Relationship of the Dopamine D3 Receptor-Selective Ligands Using Machine and Deep Learning Approaches
2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00575
PMID:40442044
|
研究论文 | 本研究利用机器学习和深度学习方法解码多巴胺D3受体选择性配体的构效关系 | 开发了包含新型超参数优化协议的深度神经网络模型,并首次将多种算法集成到共识指标中以提高预测准确性 | 数据来源于公开数据库,可能存在数据质量限制;模型主要基于配体结构特征 | 开发能够预测多巴胺D2和D3受体结合亲和力及D3选择性的定量构效关系模型 | 多巴胺D2和D3受体选择性配体 | 机器学习 | 物质使用障碍 | 定量构效关系建模 | XGBoost,随机森林,深度神经网络 | 化学结构数据 | 来自ChEMBL数据库的配体数据 | NA | 深度神经网络 | 预测准确性,鲁棒性 | NA |
| 794 | 2025-06-10 |
Colloidoscope: detecting dense colloids in 3D with deep learning
2025-Jun-09, Soft matter
IF:2.9Q2
DOI:10.1039/d4sm01307g
PMID:40488586
|
研究论文 | 介绍了一种名为Colloidoscope的深度学习流程,用于通过共聚焦显微镜增强密集胶体悬浮液的3D追踪 | 采用3D残差U-net架构,利用模拟训练数据集反映多种真实成像条件,特别是在高胶体体积分数和低对比度场景下优于传统检测方法 | NA | 提升密集胶体悬浮液的3D追踪能力 | 密集胶体悬浮液 | 计算机视觉 | NA | 共聚焦显微镜 | 3D残差U-net | 3D图像 | 模拟和实验数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 795 | 2025-06-10 |
From Aphrodite to Algorithm: Assessing the Unassessable
2025-Jun-09, The Journal of craniofacial surgery
IF:1.0Q3
DOI:10.1097/SCS.0000000000011542
PMID:40488729
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research paper | 本文探讨了从神话理想到现代算法量化美的演变历程 | 研究了从神话到现代算法对美的量化尝试,并揭示了算法评估的局限性 | 算法评估可能同质化审美标准,忽视种族多样性,并引发不切实际的期望 | 探讨美是否可以通过科学方法精确评估 | 美的量化历史和现代算法评估 | machine learning | NA | deep learning | CNN | image | SCUT-FBP5500数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 796 | 2025-10-06 |
Deep learning-based applicator selection between Syed and T&O in high-dose-rate brachytherapy for locally advanced cervical cancer: a retrospective study
2025-Jun-06, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/addea5
PMID:40444332
|
研究论文 | 开发基于深度学习的施源器选择决策支持工具,用于局部晚期宫颈癌高剂量率近距离放疗中Syed施源器和T&O施源器的选择 | 首次将深度学习应用于宫颈癌近距离放疗施源器选择,替代传统依赖医生临床经验的方法 | 回顾性研究,样本量有限,需要更多数据进一步验证 | 提高局部晚期宫颈癌高剂量率近距离放疗中施源器选择的准确性和一致性 | 局部晚期宫颈癌患者 | 医学影像分析 | 宫颈癌 | 高剂量率近距离放疗 | 3D CNN | 3D医学影像数据 | 184名患者,422次施源器置入 | NA | 3D卷积-池化-ReLU块 | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 797 | 2025-06-10 |
RBPseg: Toward a complete phage tail fiber structure atlas
2025-Jun-06, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adv0870
PMID:40479047
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研究论文 | 本文介绍了一种名为RBPseg的方法,用于研究噬菌体尾部纤维的完整结构 | 结合单体ESMFold预测和基于结构的域识别方法,将尾部纤维序列分割为可管理的部分,以便用AF2M进行高置信度建模 | 尾部纤维的完整结构难以通过实验解析,且研究仅覆盖了已知尾部纤维宇宙的24% | 研究噬菌体尾部纤维的结构多样性和进化功能 | 噬菌体尾部纤维 | 蛋白质结构预测 | NA | AlphaFold2-multimer (AF2M), ESMFold, 单颗粒冷冻电子显微镜 | ESMFold, AF2M | 蛋白质序列和结构数据 | 67种尾部纤维,包括来自3种噬菌体的5种纤维的冷冻电镜验证 | NA | NA | NA | NA |
| 798 | 2025-10-06 |
Exploring deep learning in third-year undergraduate nursing students: a mixed methods study
2025-Jun-05, BMC nursing
IF:3.1Q1
DOI:10.1186/s12912-025-03303-6
PMID:40474169
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研究论文 | 本研究通过混合方法探讨基于CoI框架的展开案例学习对护理本科生深度学习的影响 | 首次将CoI框架与展开案例学习相结合应用于护理教育,并采用混合研究方法评估干预效果 | 样本量有限(132名学生),研究时间较短(2023年9月至2024年1月),仅针对单一院校学生 | 开发基于CoI框架的展开案例学习干预方案,并评估其对护理本科生深度学习的影响 | 三年级护理本科学生 | 教育技术 | NA | 混合研究方法(定量与定性相结合) | NA | 问卷调查数据、学业评估成绩、半结构化访谈记录 | 132名护理本科生(定量研究)+ 12名访谈学生(定性研究) | NA | NA | 深度学习评分、学业评估成绩、统计显著性(P值) | NA |
| 799 | 2025-10-06 |
Construction of a deep learning-based predictive model to evaluate the influence of mechanical stretching stimuli on MMP-2 gene expression levels in fibroblasts
2025-Jun-05, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-025-01399-0
PMID:40474209
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研究论文 | 构建基于深度学习的预测模型,评估机械拉伸刺激对成纤维细胞MMP-2基因表达水平的影响 | 首次开发基于反向传播神经网络的人工智能预测框架,解析机械拉伸对MMP-2基因表达的调控机制 | 模型基于有限数据集开发,需要进一步实验验证其临床适用性 | 研究机械拉伸刺激对MMP-2基因表达的调控机制,为慢性难愈性伤口治疗提供新策略 | 成纤维细胞 | 机器学习 | 慢性难愈性伤口 | RT-PCR,机械拉伸刺激 | 反向传播神经网络 | 基因表达数据 | 336个MMP-2基因表达数据点 | NA | 反向传播神经网络 | R2, RMSE, MAE | NA |
| 800 | 2025-10-06 |
A hybrid steganography framework using DCT and GAN for secure data communication in the big data era
2025-Jun-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-01054-7
PMID:40467689
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研究论文 | 提出一种结合离散余弦变换和生成对抗网络的混合隐写框架,用于大数据时代的安全数据通信 | 将传统DCT变换与深度学习GAN算法相结合,在空间域和频域同时利用深度学习技术,提供更灵活有效的隐写解决方案 | NA | 开发安全数据通信的隐写技术,确保数据传输的安全性 | 数字图像和敏感信息的安全隐藏与传输 | 计算机视觉 | NA | 离散余弦变换,生成对抗网络 | GAN | 图像 | NA | NA | Xu Net, SR Net | 均方误差,峰值信噪比,结构相似性指数,均方根误差,重建准确率 | NA |