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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 61 | 2026-06-22 |
Machine learning-based prediction of antibiotic resistance gene distribution in agricultural soils under different climate change scenarios
2026-Aug-01, The Science of the total environment
DOI:10.1016/j.scitotenv.2026.181905
PMID:42224874
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研究论文 | 利用机器学习预测不同气候变化情景下农业土壤中抗生素抗性基因的分布 | 首次综合全球2301个土壤样本,使用六种机器学习模型(含LightGBM)预测ARG分布,并耦合气候情景进行未来风险制图,发现梯度提升方法优于深度学习 | NA | 预测未来气候变化情景下农业土壤中抗生素抗性基因的分布模式,支持One Health策略 | 农业土壤中的抗生素抗性基因(ARGs)及其环境驱动因子 | 机器学习 | 抗生素耐药性 | 宏基因组测序 | 机器学习模型(LightGBM、XGBoost、随机森林、支持向量机、深度神经网络、逻辑回归) | 宏基因组序列数据、环境变量 | 2301份土壤样本,来自67个国家 | LightGBM, XGBoost, Scikit-learn, 深度学习框架 | LightGBM, XGBoost, 随机森林, 支持向量机, 深度神经网络, 逻辑回归 | AUC-ROC、精确率、召回率、F1分数、马修斯相关系数 | NA |
| 62 | 2026-06-21 |
Heritability of the olfactory bulb and its associated brain network
2026-08-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.122021
PMID:42235655
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研究论文 | 研究了嗅球体积及其相关脑网络的遗传度 | 首次在大型双胞胎样本中,结合深度学习分割和支持向量机框架,探讨嗅球及嗅觉网络结构特征的遗传度 | 未说明 | 探究嗅球体积及其在嗅觉网络中的整合程度是否受遗传决定 | 健康年轻成年双胞胎(单卵和异卵) | 机器学习 | NA | NA | 深度学习分割模型、支持向量机 | 脑结构磁共振成像 | 941名健康年轻成年人(22-35岁),包括单卵和异卵双胞胎 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 63 | 2026-06-21 |
MicroKAN: Mapping human brain microstructure using diffusion MRI and adaptive nonlinear modeling
2026-08-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.122032
PMID:42259478
|
研究论文 | 提出基于Kolmogorov-Arnold网络的MicroKAN框架,用于从扩散磁共振成像高效映射人脑微观结构 | 首次将Kolmogorov-Arnold网络与自适应样条激活函数应用于扩散磁共振成像微观结构建模,支持有监督和自监督两种范式,自监督版本无需真实标签即可估计模型参数 | 未提及具体局限性 | 开发一种高效、灵活的框架,用于从扩散磁共振成像数据中快速、准确地估计大脑微观结构参数 | 人脑微观结构 | 机器学习 | NA | 扩散磁共振成像,扩散张量成像,神经突方向分散和密度成像 | Kolmogorov-Arnold网络 | 图像 | 多个扩散磁共振成像数据集 | PyTorch | Kolmogorov-Arnold网络 | 准确性 | NA |
| 64 | 2026-06-21 |
UGP-RAP: A DI-QDa-MS powered deep learning platform for automated identification of ultrafine granular powders
2026-Aug, Phytomedicine : international journal of phytotherapy and phytopharmacology
IF:6.7Q1
DOI:10.1016/j.phymed.2026.158387
PMID:42275880
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研究论文 | 开发了一种基于DI-QDa-MS和深度学习超细粉末快速自动化识别平台UGP-RAP | 首次将一维卷积神经网络与全离子余弦相似度及二元余弦相似度集成在统一框架中,用于中药超细粉末的快速自动识别 | 未提及 | 建立快速自动化的超细粉末鉴定平台,解决传统方法在分析通量与可靠性间的平衡问题 | 中药来源的超细粉末 | 机器学习 | 不适用 | DI-QDa质谱分析 | 一维卷积神经网络(1D-CNN) | 质谱数据 | 530批样品用于模型开发,63批外部验证样品 | PyTorch | 1D-CNN | 准确率, 预测置信度 | NA |
| 65 | 2026-06-19 |
SPIRAL: A probabilistic deep learning framework for Chinese liquor (Baijiu) classification via near-infrared hyperspectral imaging
2026-Aug-01, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2026.149583
PMID:42176475
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研究论文 | 提出SPIRAL概率深度学习框架,结合近红外高光谱成像技术,用于白酒的酒精含量、香气类型和品牌快速无损分类 | 首次将概率深度学习与近红外高光谱成像结合用于白酒分类,通过自适应方差学习处理化学基质复杂性和测量变异性带来的光谱不确定性 | 未提及模型的泛化能力验证和实际工业部署中的挑战 | 开发快速、非破坏性的白酒分析方法,用于食品安全和质量控制 | 中国白酒(白酒) | 机器学习 | NA | 近红外高光谱成像 | 概率深度学习框架(SPIRAL) | 高光谱图像 | 1000张近红外高光谱图像,涵盖49种白酒、9种酒精含量、5种香气类型和30多个品牌 | PyTorch | NA | F1分数 | NA |
| 66 | 2026-06-19 |
Non-invasive predictive model for incidental gallbladder carcinoma based on multimodal features: Integrating clinical data, MRI radiomics, and deep transfer learning features
2026-Aug, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102826
PMID:42172792
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研究论文 | 基于临床数据、MRI放射组学及深度学习特征建立无创预测模型,用于偶发性胆囊癌的术前风险评估 | 首次整合多模态特征(临床数据、MRI放射组学与深度学习特征)构建预测模型,且显著优于单模态模型 | NA | 开发偶发性胆囊癌的无创术前预测模型,实现风险分层 | 偶发性胆囊癌患者及良性胆囊疾病患者 | 机器学习 | 胆囊癌 | MRI | 深度学习模型 | 图像数据(MRI) | 299例良性胆囊疾病患者和106例偶发性胆囊癌患者 | NA | NA | AUC | NA |
| 67 | 2026-06-18 |
Contemporary strategies for active learning in oral and maxillofacial surgery education
2026-Aug, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
DOI:10.1016/j.oooo.2026.01.002
PMID:41672806
|
综述 | 本文回顾并倡导在口腔颌面外科教育中采用当代主动学习策略 | 系统总结了团队学习、翻转课堂、模拟训练等主动学习方法在口腔颌面外科教育中的具体应用 | 未提供实证数据支持各教学策略的有效性比较 | 探讨主动学习在口腔颌面外科住院医师培训中的应用价值 | 口腔颌面外科住院医师及教育工作者 | 医学教育 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 68 | 2026-06-18 |
Deep Learning Analysis of Indocyanine Green Fluoroscopy of Ureters in Robotic Cystectomy: Toward Reducing Ureteroenteric Strictures
2026-Aug, Journal of endourology
IF:2.9Q1
DOI:10.1177/08927790261450709
PMID:42159157
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研究论文 | 开发一种基于深度学习的方法,在机器人辅助根治性膀胱切除术中通过吲哚菁绿荧光镜定量评估输尿管灌注情况,旨在减少输尿管肠吻合口狭窄的发生 | 首次利用手术基础模型SurgeNetXL对ICG荧光镜中的输尿管进行分割和灌注参数定量计算,实现了从主观视觉判断到数据驱动的客观评估的转变 | 单中心回顾性研究,样本量较小(96个视频),且需要进一步改进技术以实现完全自动化的强度测量,并研究其与输尿管肠吻合口狭窄结果的相关性 | 开发一种定量评估输尿管灌注的深度学习方法,以数据驱动方式减少机器人辅助根治性膀胱切除术后的输尿管肠吻合口狭窄 | 机器人辅助根治性膀胱切除术中的输尿管在吲哚菁绿荧光镜下的影像 | 计算机视觉 | 泌尿系统疾病(输尿管肠吻合口狭窄) | 吲哚菁绿荧光镜 | 深度学习模型(卷积神经网络) | 视频帧(全彩和ICG帧) | 96个视频(251张全彩帧和358张ICG帧) | NA | SurgeNetXL | Dice相似系数(DSC)、Hausdorff距离(HD) | NA |
| 69 | 2026-06-18 |
Artificial Intelligence-Powered Cystoscopy Diagnostic Support System: Clinical Application of Multiarchitecture Deep Learning Models
2026-Aug, Journal of endourology
IF:2.9Q1
DOI:10.1177/08927790261450807
PMID:42206801
|
研究论文 | 开发并评估两种基于深度学习的膀胱镜图像分析系统,用于增强膀胱疾病的诊断效率 | 使用多种深度学习架构(包括CNN、Vision Transformer和Vision Mamba)构建分类和分割模型,实现膀胱病变的自动识别与定位,提升了临床诊断准确率 | 未提及外部验证数据集或实时部署中的性能表现,可能受限于数据集的多样性和泛化能力 | 提高膀胱镜诊断的准确性和效率,减少操作者经验依赖导致的观察者间变异 | 膀胱肿瘤、膀胱炎及术后疤痕的膀胱镜图像 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 膀胱镜检查 | CNN, Vision Transformer, Vision Mamba | 图像 | 2056次检查中的9362张图像 | NA | 卷积神经网络, Vision Transformer, Vision Mamba | AUC, Dice相似系数 | NA |
| 70 | 2026-06-17 |
Enhanced Quantitative Phosphocreatine MR Imaging of Skeletal Muscle Using a Global-Local Two-Branch Deep Learning Model
2026-Aug, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70386
PMID:41964083
|
研究论文 | 提出了一种全局-局部双分支深度学习模型,用于增强骨骼肌中磷酸肌酸的定量磁共振成像 | 首次使用全局-局部双分支深度学习模型,有效消除组织中的混淆效应并捕捉PCr CEST效应的微小变化;采用部分合成数据进行训练,兼顾模拟灵活性和数据保真度 | 模型主要验证于健康大鼠和ALS大鼠的骨骼肌,未在人类数据上进行测试;部分合成数据可能无法完全模拟真实组织复杂性 | 提高低场强下磷酸肌酸交换饱和转移MRI的定量准确性,特别是针对PCr的交换率(ksw)和相对浓度(fs) | 大鼠骨骼肌组织 | 机器视觉, 深度学习 | 肌萎缩侧索硬化症 | 化学交换饱和转移磁共振成像 | 深度学习模型(双分支架构) | 图像 | 健康大鼠和肌萎缩侧索硬化症(ALS)大鼠的骨骼肌样本 | NA | 全局-局部双分支网络 | 模型准确率(与数字和物理体模实验对比) | NA |
| 71 | 2026-06-17 |
On the Utility of Foundation Models for Fast MRI: Vision-Language-Guided Image Reconstruction
2026-Aug, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70374
PMID:41947281
|
研究论文 | 本研究探讨了视觉语言基础模型在加速MRI重建中通过提供高层上下文信息提升图像质量的方法 | 提出了语义分布引导的重建框架,利用预训练的视觉语言基础模型将重建图像和辅助信息编码为高层语义特征,并通过对比学习目标确保重建表示与目标语义分布一致 | 未提及具体限制 | 研究视觉语言基础模型是否能通过提供超越传统先验的高层上下文信息来增强欠采样MRI重建 | 膝盖和大脑MRI数据集 | 计算机视觉 | NA | MRI | 视觉语言基础模型 | 图像 | 膝盖和大脑数据集,但未提供具体样本数量 | PyTorch | 对比学习 | LPIPS, Tenengrad分数, 读者研究评分 | 未提及具体计算资源 |
| 72 | 2026-06-16 |
Developmental profile of physiological high-frequency oscillations in the human brain
2026-Aug-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.122017
PMID:42177955
|
研究论文 | 利用185名儿童患者颅内脑电图数据,构建生理性高频振荡的发育规范图谱,揭示其随年龄变化的分布特征 | 首次在大规模多机构儿童队列中构建生理性高频振荡的发育规范图谱,明确其年龄依赖性空间分布变化 | 未提及样本的性别、病因等潜在混杂因素影响;非癫痫通道可能仍包含病理生理性振荡 | 描述儿童大脑生理性高频振荡的发育特征,为提升其在癫痫手术中的生物标志物解读精度提供依据 | 185名年龄0-18岁进行颅内脑电图监测的儿童患者 | 数字病理学、机器学习 | 儿童癫痫 | 颅内脑电图、深度学习、自动高频振荡检测 | 深度学习模型(用于伪迹去除和尖波-高频振荡分类) | 脑电图信号 | 185名儿童患者(0-18岁) | NA | NA | NA | NA |
| 73 | 2026-06-16 |
Intelligent monitoring of coastal outfalls via multi-source remote sensing image fusion
2026-Aug, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2026.119776
PMID:42026447
|
研究论文 | 提出一种结合多源遥感图像融合与深度学习目标检测模型的智能识别方法,用于监测沿海排污口 | 整合无人机高分辨率多光谱图像与多种融合算法,提升深度学习模型在沿海排污口识别中的精度和鲁棒性 | 未明确讨论模型在不同环境条件下的泛化能力及实际部署中的计算资源需求 | 开发基于遥感图像融合的智能排污口监测方法,支持海洋环境智能监控 | 沿海排污口,分为四种形态类型 | 计算机视觉 | NA | 无人机多光谱成像、遥感图像融合 | 深度学习目标检测模型 | 图像 | 1657张高分辨率多光谱图像 | NA | NA | 准确率、鲁棒性、效率 | NA |
| 74 | 2026-06-16 |
Anatomical deformation prediction using artificial intelligence for fusion imaging during aortic endovascular procedures
2026-Aug, Journal of vascular surgery cases and innovative techniques
DOI:10.1016/j.jvscit.2026.102297
PMID:42291701
|
研究论文 | 利用人工智能预测主动脉腔内手术中的解剖变形,以提高融合成像的准确性 | 提出了一种基于深度学习的变形感知融合掩膜生成方法,无需额外采集时间,即可显著改善肾动脉开口定位、髂动脉对齐和导丝定位的准确性 | NA | 预测主动脉支架植入引起的解剖变形,提高腔内手术中融合导航的准确性 | 31例主动脉腔内手术患者的术中数据 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 术中血管造影 | 深度学习 | 图像 | 31例患者 | NA | NA | 融合准确性 | NA |
| 75 | 2026-06-16 |
A high-resolution beach imagery dataset with COCO annotations for deep learning-based Sargassum monitoring in coastal environments
2026-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2026.112910
PMID:42293438
|
研究论文 | 提出一个高分辨率海滩图像数据集,并用COCO注释格式支持基于深度学习的马尾藻监测 | 首个提供像素级多类分割掩码并转换为COCO兼容JSON格式的高分辨率海滩图像数据集,用于自动化马尾藻生物量估算和海岸清理物流 | 未明确提及 | 支持沿海管理的计算机视觉工具开发,实现马尾藻的自动化监测 | 墨西哥金塔纳罗奥州沿海的高分辨率海滩图像 | 计算机视觉 | NA | NA | U-Net, Mask R-CNN | RGB图像 | 高分辨率图像数据集,包含像素级多类分割掩码 | NA | U-Net, Mask R-CNN | NA | NA |
| 76 | 2026-06-16 |
A dataset and a benchmark model for simultaneous detection of oil well drill pipes and their coupling gaps
2026-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2026.112917
PMID:42293434
|
研究论文 | 提出了一个包含1000张标注图像的油井钻杆及耦合间隙数据集,并构建了基于两个YOLOv11模块的级联分割模型用于同时检测钻杆和耦合间隙 | 首次公开了该领域相对最大的油井钻杆及耦合间隙标注数据集,并提出了级联YOLOv11分割模型实现同步检测 | NA | 实现油井钻杆及其耦合间隙的实时自动视觉检测,提升钻井效率 | 油井钻杆及其耦合间隙的视觉检测 | 计算机视觉 | NA | NA | YOLOv11 | 图像 | 1000张标注图像(500张原始钻杆图像和500张裁剪后的钻杆区域图像) | NA | YOLOv11 | NA | NA |
| 77 | 2026-06-16 |
Field-based and close-range multispectral imaging dataset for Huanglongbing (HLB) detection in orange trees: A resource for machine learning and digital agriculture
2026-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2026.112899
PMID:42293443
|
research paper | 本研究提供了一个多光谱成像数据集,用于训练机器学习算法以原位检测柑橘黄龙病(HLB) | 提供了用于HLB检测的田间多光谱成像数据集,包含14个窄谱带的高分辨率图像,并同时提供TIFF和HDF5格式以支持高效数据处理和机器学习应用 | NA | 开发并基准测试用于柑橘黄龙病(HLB)检测的机器学习模型,包括深度学习方法 | 甜橙树(Pera Rio品种)的树冠部分,包括健康叶片和HLB感染的叶片 | machine learning, digital pathology | 柑橘黄龙病(HLB) | multispectral imaging | NA | image | 2,978张多光谱图像(1,681张阳性,1,297张阴性),采集于2023和2024年 | NA | NA | NA | NA |
| 78 | 2026-06-09 |
Zero-shot arbitrary-scale super resolution in susceptibility-weighted imaging for cerebral microbleed analysis
2026-Aug-15, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109433
PMID:42155350
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研究论文 | 提出MagNeRF框架,实现零样本任意尺度超分辨率,用于磁敏感加权成像中的脑微出血分析 | 在无外部配对训练数据的情况下,从单张低分辨率体积学习隐式先验,并引入扩张补丁采样、球面采样和自适应损失函数三项创新 | 未知 | 提高磁敏感加权成像中脑微出血的诊断准确性,降低患者负担并扩大临床适用性 | 脑微出血 | 计算机视觉 | 脑血管疾病,神经退行性疾病 | 磁敏感加权成像 | 隐式神经表示 | 图像 | 两个磁敏感加权成像数据集,一个T1加权数据集,一个真实低分辨率T2*加权数据集 | PyTorch | NeRF(神经辐射场)变体 | 视觉保真度、结构相似性、病变分割性能 | NA |
| 79 | 2026-06-09 |
Detecting cardiovascular diseases using ECG scans and explainable artificial intelligence
2026-Aug-15, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109428
PMID:42155349
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研究论文 | 本研究提出一种可解释人工智能框架,用于量化深度学习模型在心电图图像扰动下的稳定性,并识别模型弱点 | 首次结合可解释性分析与放射组学特征,系统评估深度学习模型在不同图像扰动下的稳定性,并准确识别底层模型 | 合成数据与实际临床数据可能存在差异,且仅评估了有限类型的图像扰动 | 开发一种可解释人工智能框架,以增强深度学习模型在心血管疾病检测中的透明度和鲁棒性 | 心电图打印图像及其扰动版本(如变色、手写、纸张褶皱) | 计算机视觉, 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图扫描 | 卷积神经网络 | 图像 | 基于PTB-XL基准数据集合成的大规模心电图打印图像数据集,包含干净和污染版本 | PyTorch | EfficientNet, InceptionNet | AUC, 交并比, 准确率 | NA |
| 80 | 2026-06-09 |
The latent shape space of intracranial saccular aneurysms
2026-Aug-15, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109445
PMID:42161036
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研究论文 | 开发了一个统一框架,学习颅内囊状动脉瘤形态的紧凑且表达力强的潜在表征,用于生成建模和破裂标签分类 | 将对应映射、生成建模和判别分析统一在一个工作流中,学习二维潜在空间,可解释地捕获临床相关几何信息,优于现有手工特征及降维基线 | 未提及外部验证或前瞻性临床数据测试;潜在空间可能受限于数据集中已有的形状变异 | 开发可扩展且可解释的定量动脉瘤形态测量框架,统一形状生成与破裂风险分类 | 958个来自五个公共数据集的颅内囊状动脉瘤表面(338个破裂) | 计算机视觉 | 颅内动脉瘤 | 三维表面网格对应映射 | 自编码器、变分自编码器 | 三维表面网格 | 958个动脉瘤表面(338个破裂) | PyTorch | 自编码器、变分自编码器 | 均方误差、体积误差、豪斯多夫距离、AUC、准确率 | NA |