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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1841 | 2025-10-31 |
Human‒machine interaction based on real-time explainable deep learning for higher accurate grading of carotid stenosis from transverse B-mode scan videos
2025-Dec, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112441
PMID:40997634
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研究论文 | 开发基于实时可解释深度学习的颈动脉狭窄分级系统,通过人机交互提高诊断准确性 | 将可解释性深度学习模型集成到用户友好的Web界面,实现人机协同决策 | 研究仅纳入三家医院的311名患者,样本量有限 | 辅助放射科医生进行颈动脉狭窄分类 | 疑似≥50%颈动脉狭窄的患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声成像 | 深度学习 | 视频 | 311名患者(247名男性,平均年龄71.3±8.3岁) | NA | CaroNet-Dynamic 2.0 | AUROC | NA |
| 1842 | 2025-10-31 |
Reduced-dose dual-energy CT with deep learning image reconstruction for detection and characterization of liver metastases
2025-Dec, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112452
PMID:41033013
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研究论文 | 比较降剂量双能CT结合深度学习图像重建与标准剂量单能CT在肝转移瘤检测中的图像质量和诊断性能 | 首次将深度学习图像重建技术应用于降剂量双能CT,实现45%辐射剂量降低的同时保持诊断准确性 | 样本量相对有限(80例),需更大规模研究验证 | 评估降剂量双能CT结合深度学习重建在肝转移瘤检测和鉴别诊断中的价值 | 已知或疑似肝转移瘤的患者 | 医学影像分析 | 肝转移瘤 | 双能CT,虚拟单能图像,深度学习图像重建 | 深度学习 | CT图像 | 80例患者(标准剂量组40例,降剂量组40例) | NA | NA | 对比噪声比,信噪比,肝病灶对比噪声比,受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 1843 | 2025-10-31 |
Deep-learning reconstructed 3D MRI for comprehensive knee assessment: Comparison with a multisequence 2D protocol at 1.5 T
2025-Dec, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112458
PMID:41045731
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研究论文 | 比较使用深度学习重建的3D MRI与标准2D多序列协议在膝关节MRI中的综合评估性能 | 首次将深度学习重建技术应用于单次各向同性3D PD加权脂肪抑制序列,并与传统2D多序列协议进行系统性比较 | 样本量相对较小(95例患者),仅使用1.5T MRI设备,部分结构评估存在显著差异 | 评估深度学习重建的3D MRI在膝关节综合评估中的临床应用价值 | 接受膝关节MRI检查的成年患者 | 医学影像分析 | 膝关节疾病 | MRI, 深度学习重建 | 深度学习模型 | 医学影像 | 95例患者(女性39%,平均年龄52.7±14.5岁) | NA | NA | Likert量表评分, 二元分级, Cohen's kappa, Wilcoxon符号秩检验, McNemar检验 | NA |
| 1844 | 2025-10-31 |
Machine learning outperforms deep learning in adhesive capsulitis diagnosis: a clinical-radiomics model bridging PD-T2 MRI and multimodal data fusion
2025-Dec, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112470
PMID:41092750
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研究论文 | 本研究开发了一种结合临床数据和MRI影像组学的临床-多序列影像组学模型,用于提高粘连性关节囊炎的诊断准确性,并比较了机器学习和深度学习方法的性能 | 首次将质子密度加权冠状位和T2加权矢状位MRI序列的影像组学特征与临床数据融合,构建诊断模型,并系统比较传统机器学习与深度学习方法在ACS诊断中的表现 | 研究样本量相对有限,深度学习模型在外部验证中表现下降,需要更大数据集和更先进的融合技术来优化诊断效果 | 提高粘连性关节囊炎的早期诊断准确性 | 来自两个医疗中心的444名疑似ACS患者 | 医学影像分析 | 粘连性关节囊炎 | 磁共振成像,影像组学分析 | SVM, XGBoost, LightGBM, CNN, Transformer | 医学影像,临床数据 | 444名患者(主要队列387名,外部测试队列57名) | PyRadiomics, PyTorch/TensorFlow(基于使用的ResNet和ViT模型推断) | ResNet-200, Vision Transformer (ViT) | AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, Brier Score | NA |
| 1845 | 2025-10-30 |
Cortico-cortical evoked potentials: Automated localization and classification of early and late responses
2025-Dec, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110571
PMID:40915390
|
研究论文 | 开发基于YOLO v10的深度学习框架,用于自动定位和分类皮层-皮层诱发电位的早期和晚期响应 | 首次使用深度学习框架同时定位和分类CCEP的N1和N2成分,解决了传统方法在变异性条件下识别困难的问题 | 样本量相对较小,仅在特定患者群体中验证 | 开发自动化的脑网络映射方法 | 药物抵抗性癫痫患者的颅内脑电图数据 | 计算机视觉 | 癫痫 | 颅内脑电图,单脉冲电刺激 | CNN | 图像,时间序列数据 | 9名患者用于训练验证,15名患者用于泛化评估,超过4000个未标注时段 | PyTorch, Matplotlib | YOLO v10 | mAP, IoU | NA |
| 1846 | 2025-10-30 |
TEDNet: Cascaded CNN-transformer with dual attentions for taste EEG decoding
2025-Dec, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110594
PMID:41022309
|
研究论文 | 提出了一种结合CNN和Transformer的双注意力网络TEDNet,用于解码味觉刺激诱发的脑电图信号 | 首次将CNN与Transformer结合,通过双注意力机制和多尺度特征融合来解码复杂味觉神经模式 | 仅针对四种基本味觉(酸、甜、苦、咸)进行测试,未验证其他味觉或混合味觉 | 开发客观的味觉感知解码方法以克服传统味觉评估的主观偏差 | 味觉刺激诱发的脑电图信号 | 脑机接口 | NA | 脑电图 | CNN, Transformer | 脑电图信号 | 30名受试者的2400个脑电图样本 | NA | TEDNet(包含TSCM、TSAM和LGFM模块) | 准确率, F1分数, Kappa系数 | NA |
| 1847 | 2025-10-30 |
Vocal features based Parkinson's detection: An ensemble learning approach
2025-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103662
PMID:41140618
|
研究论文 | 本研究通过集成学习方法基于语音特征进行帕金森病检测 | 使用集成学习方法比较多种机器学习算法在帕金森病检测中的性能,发现梯度提升算法在召回率、对数损失和过拟合抵抗方面表现最优 | NA | 为医疗中心提供最优的机器学习技术以实现帕金森病的早期检测 | 帕金森病患者 | 机器学习 | 帕金森病 | 语音特征分析 | 集成学习,随机森林,K近邻,朴素贝叶斯,梯度提升,XGBoost | 语音特征 | NA | NA | 梯度提升 | 召回率,对数损失 | NA |
| 1848 | 2025-10-30 |
Self-supervised learning with BYOL for anterior cruciate ligament tear detection from knee MRI
2025-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103664
PMID:41140616
|
研究论文 | 本研究评估了自监督学习框架BYOL在膝关节MRI前交叉韧带撕裂检测中的应用 | 首次将BYOL自监督学习方法应用于膝关节MRI前交叉韧带撕裂检测任务 | NA | 通过自监督学习提升前交叉韧带撕裂检测的准确性 | 膝关节MRI扫描图像 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | MRI | CNN | 医学影像 | NA | NA | ResNet-18 | 分类准确率 | NA |
| 1849 | 2025-10-30 |
CISCS: Classification of inter-class similarity based medicinal plant species groups with machine learning
2025-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103652
PMID:41140625
|
研究论文 | 提出一种基于多级特征融合的机器学习方法,用于解决具有高度类间相似性的药用植物物种分类问题 | 创新性地融合了3D归一化颜色直方图、扩展均匀LBP、多方向Gabor滤波器和HOG特征,结合SMOTE数据增强和软投票集成分类器 | 主要针对印度药用植物物种,在其他地区植物分类中的泛化能力有待验证 | 开发一种在类间相似性高和数据集不平衡条件下更鲁棒的药用植物物种分类方法 | 印度药用植物物种 | 计算机视觉 | NA | 图像分析 | 集成学习 | 图像 | 印度药用植物数据集 | Scikit-learn | 多级特征融合模型 | 准确率 | NA |
| 1850 | 2025-10-30 |
HER2-SISH40x: Annotated histopathology image dataset for HER2 amplification assessment in breast cancer
2025-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111941
PMID:41140847
|
研究论文 | 介绍用于乳腺癌HER2扩增评估的标注组织病理学图像数据集HER2-SISH40x | 基于VENTANA HER2双探针ISH染色构建首个包含明确HER2扩增状态标注的40倍放大病理图像数据集 | 数据集规模相对有限,仅包含50张全切片图像和537个感兴趣区域 | 开发用于自动HER2评分的计算病理学方法 | 乳腺癌组织样本 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 原位杂交(ISH),VENTANA HER2双探针ISH染色 | 深度学习模型 | 病理图像 | 50张全切片图像,237个癌症ROIs(含HER2扩增和非扩增),300个正常组织ROIs | NA | NA | NA | NA |
| 1851 | 2025-10-30 |
A labeled image dataset of common tomato diseases for classification and object detection
2025-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112032
PMID:41140870
|
研究论文 | 本研究介绍了一个用于番茄病害分类和目标检测的标注图像数据集 | 提供了在真实温室条件下采集的多角度、多尺度番茄病害图像数据集,并包含专业病理学家的手动标注 | 数据集仅包含三种番茄病害类型,样本数量相对有限 | 开发高质量的作物病害图像数据集以支持计算机视觉在农业中的应用 | 番茄病害图像数据 | 计算机视觉 | 番茄病害 | 图像采集与标注 | NA | 图像 | 1026张高分辨率图像(病毒病417张、灰霉病82张、青枯病527张) | LabelImg | NA | NA | NA |
| 1852 | 2025-10-30 |
A dataset for splenomegaly and its related findings in CT imaging
2025-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112114
PMID:41140855
|
研究论文 | 本文介绍了一个专门用于研究脾肿大及其相关发现的多样化CT影像数据集 | 提供了首个专门针对脾肿大研究的公开多样化CT数据集,填补了该领域公开数据资源的空白 | 数据集规模相对有限(248例),仅来自单一医疗中心,可能影响模型的泛化能力 | 开发基于人工智能的脾肿大诊断模型,支持脾肿大的检测、严重程度评估和病因识别 | 248名成年患者的CT扫描和临床数据 | 数字病理学 | 脾肿大相关疾病 | CT成像 | NA | CT影像 | 248例成年患者CT扫描(42%女性),平均年龄48.2岁(范围18-91岁) | NA | NA | NA | NA |
| 1853 | 2025-10-30 |
A comprehensive annotated image dataset for deep learning analysis of eggplant leaf diseases
2025-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112140
PMID:41140868
|
研究论文 | 开发了一个用于茄子叶片病害深度学习分析的全面标注图像数据集,并提出了CBAM-EfficientNetB0分类模型 | 创建了目前最全面的茄子病害数据集,包含10种不同病害类别,并提出结合通道和空间注意力的CBAM-EfficientNetB0模型 | 数据仅来自孟加拉国的两个农业区域,可能缺乏地理多样性 | 实现茄子叶片病害的准确识别和分类,支持精准农业中的早期病害检测 | 茄子叶片病害图像 | 计算机视觉 | 植物病害 | 图像采集、数据增强 | CNN | 图像 | 3116张原始高分辨率图像,通过数据增强扩展到10000张 | NA | CBAM-EfficientNetB0, ResNet50, VGG16, VGG19 | 准确率 | NA |
| 1854 | 2025-10-30 |
Spectral-distortion-suppressed deep learning for fiber sensor photoacoustic microscopy
2025-Dec, Photoacoustics
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.pacs.2025.100774
PMID:41142359
|
研究论文 | 提出一种抑制光谱畸变的深度学习框架,用于光纤传感器光声显微镜,以提高血氧饱和度计算的准确性 | 开发了两阶段深度学习框架,第一阶段将3D数据降维为2D图像并抑制噪声,第二阶段整合双波长图像并抑制光谱畸变 | 使用传统高信噪比光声显微镜系统采集的数据集进行验证,未在真实临床环境中验证 | 解决光纤传感器光声显微镜在扩大视场时信噪比下降导致血氧饱和度计算不准确的问题 | 光纤传感器光声显微镜系统采集的光声信号和图像数据 | 医学影像处理 | NA | 光声显微镜,光纤激光传感器 | 深度学习 | 3D光声数据,2D图像 | NA | NA | NA | 信噪比,血氧饱和度计算准确性,图像保真度 | NA |
| 1855 | 2025-10-30 |
Enhancing accuracy of detecting left atrial dilatation on CT pulmonary angiography
2025-Dec, European journal of radiology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.ejro.2025.100696
PMID:41142702
|
研究论文 | 本研究评估人工智能分割模型在CT肺动脉造影中检测左心房扩张的性能 | 首次在非心电图门控CTPA中使用深度学习模型自动测量左心房体积,并与心脏MRI金标准及放射科医生报告进行对比 | 单中心回顾性研究,样本主要来自白人群体(85.8%),可能限制结果的普适性 | 提高在CT肺动脉造影中检测左心房扩张的准确性 | 疑似肺动脉高压患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | CT肺动脉造影(CTPA),心脏MRI(CMR) | 深度学习分割模型 | 医学影像(CT和MRI) | 451名患者(平均年龄64±13岁,62.5%女性,85.8%白人) | NA | NA | 敏感性,特异性,阳性预测值,阴性预测值,相关系数,Kappa系数,Bland-Altman分析 | NA |
| 1856 | 2025-10-30 |
PlantCity: A comprehensive image based on multi crop leaves in Pakistan
2025-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112130
PMID:41140863
|
研究论文 | 本文介绍了PlantCity数据集,这是一个包含巴基斯坦12种主要作物叶片的高分辨率图像数据集,用于植物病害分类 | 创建了首个针对巴基斯坦多种作物的综合植物病害图像数据集,包含真实田间条件下的高温环境数据 | 数据收集仅限于巴基斯坦两个特定地区,可能无法代表其他地理区域的环境条件 | 开发用于自动化植物病害分类的深度学习模型,支持精准农业和可持续农业 | 12种主要作物叶片:苹果、杏、豆类、樱桃、玉米、无花果、葡萄、枇杷、梨、番茄、核桃和柿子 | 计算机视觉 | 植物病害 | 智能手机计算机视觉 | 深度学习模型 | 图像 | 原始图像10,667张,增强后总计52,273张图像,涵盖52个类别(41个病害类和11个健康类) | NA | NA | NA | NA |
| 1857 | 2025-10-30 |
Cotton leaf image dataset for disease classification and health monitoring
2025-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112142
PMID:41159111
|
研究论文 | 本文提出了一个用于棉花叶部疾病分类和健康监测的精心策划图像数据集 | 创建了包含原始和增强高分辨率图像的棉花叶部疾病数据集,涵盖四种常见疾病类型,支持精准农业研究 | 数据仅来自孟加拉国达卡的一个农业大学的植物,地理多样性有限 | 开发早期自动化疾病检测和棉花植物健康监测方法 | 棉花叶部疾病图像 | 计算机视觉 | 植物疾病 | 图像采集 | 深度学习模型 | 图像 | 1373张原始图像和4963张增强图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1858 | 2025-10-29 |
Dataset of two-phase flow in a horizontal pipe: synchronized measurements of acceleration, pressure, void fraction and high-velocity camera
2025-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112117
PMID:41140862
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研究论文 | 本文提供了一个水平管道中气水两相流的同步测量数据集,包含加速度、压力、空隙率和高速摄像数据 | 通过同步采集多传感器数据与高速摄像,并应用深度学习算法进行气泡分割和跟踪,实现了对多相流动力学的综合分析 | 数据集仅包含23个实验点,覆盖三种流型(分层流、段塞流和分散气泡流),样本规模有限 | 研究管道中两相流和流致振动现象 | 水平管道中的气水混合两相流 | 流体力学 | NA | 高速摄像、传感器同步测量、图像处理 | 深度学习算法 | 时间序列传感器数据、视频图像 | 23个实验点,600秒传感器数据(25.6 kHz采样率),15秒高速视频(800 fps) | NA | NA | NA | NA |
| 1859 | 2025-10-29 |
Unravelling emotions: exploring deep learning approaches for EEG-based emotion recognition with current challenges and future recommendations
2025-Dec, Cognitive neurodynamics
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s11571-025-10328-9
PMID:41141240
|
综述 | 本文系统综述了基于脑电图信号和深度学习的情绪识别研究现状,并比较了不同模型的性能 | 系统比较了多种深度学习模型与传统机器学习模型在脑电图情绪识别中的性能,并提出了未来研究路线图 | 仅基于PRISMA指南筛选了2018-2024年间120篇文献,可能存在文献覆盖不全的局限性 | 探索深度学习在基于脑电图的情绪识别中的应用效果 | 脑电图信号和情绪识别 | 机器学习 | NA | 脑电图 | CNN, LSTM, GRU, BiLSTM, 双向GRU, 卷积循环神经网络, EEG-Conformer | 脑电图信号 | 基于SEED和GAMEEMO两个数据集 | NA | 卷积循环神经网络, EEG-Conformer | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 1860 | 2025-10-27 |
MCA-GAN: A lightweight Multi-scale Context-Aware Generative Adversarial Network for MRI reconstruction
2025-Dec, Magnetic resonance imaging
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.mri.2025.110465
PMID:40780320
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研究论文 | 提出一种轻量级多尺度上下文感知生成对抗网络MCA-GAN,用于加速MRI重建 | 通过双域生成器协同优化k空间和图像域表示,集成多个轻量级模块实现高效多尺度特征提取和全局上下文建模 | NA | 提高MRI重建质量同时显著降低计算成本 | MRI图像重建 | 医学影像处理 | NA | 磁共振成像 | GAN | MRI图像 | IXI、MICCAI 2013和MRNet膝关节数据集 | NA | MCA-GAN, 包含DWLA、AGRB、MSCMB、CSMS模块 | PSNR, SSIM | NA |