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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2201 | 2025-11-30 |
Exploring the role of artificial intelligence toward management of HIV and TB co-infection in Nigeria: a comprehensive narrative review
2025 Jan-Dec, Therapeutic advances in infectious disease
IF:3.8Q2
DOI:10.1177/20499361251395916
PMID:41306468
|
综述 | 本文探讨人工智能在尼日利亚HIV与结核病共感染管理中的应用现状与潜力 | 系统评估AI技术在尼日利亚HIV/TB共感染管理中的具体应用场景和实施障碍 | 依赖文献综述方法,未进行原始数据收集和实证分析 | 探索人工智能在改善尼日利亚HIV与结核病共感染管理中的作用 | 尼日利亚HIV与结核病共感染患者群体及相关医疗管理系统 | 医疗人工智能 | HIV与结核病共感染 | 文献综述方法 | 深度学习, 机器学习, 计算机辅助检测, 模糊认知图, 逻辑回归, Twin模型 | 医学文献数据 | 2014-2022年间发表的相关研究文献 | NA | NA | NA | NA |
| 2202 | 2025-11-30 |
A Dual-input deep learning architecture for classification and latency estimation in ABR signals
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1693921
PMID:41306502
|
研究论文 | 提出一种双输入深度学习架构,用于听觉脑干反应信号的分类和潜伏期估计 | 首次采用配对信号方法和多任务学习框架,同时进行波V存在性分类和潜伏期预测 | NA | 开发自动化ABR信号分析方法以替代耗时且主观的人工解读 | 听觉脑干反应信号中的波V特征 | 生物医学信号处理 | 听觉障碍 | 听觉脑干反应检测 | CNN | 生物电信号 | NA | NA | 具有主干网络和双分支的多任务架构 | F1-score, R平方 | NA |
| 2203 | 2025-11-30 |
Artificial intelligence for algorithmic trading digital assets: evidence from the Counter-Strike 2 skin market
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1702924
PMID:41306520
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研究论文 | 本研究开发并评估了基于深度学习的自动化交易系统,用于预测《反恐精英2》游戏皮肤价格并指导交易决策 | 首次系统研究人工智能在游戏皮肤交易中的应用,针对高波动性、低流动性的虚拟资产市场开发专门的交易策略 | 研究仅基于Steam市场数据,未考虑外部市场因素;交易策略受限于平台规定的7天持有期和10%交易成本 | 探索人工智能在虚拟资产交易中的可行性和有效性 | 《反恐精英2》游戏皮肤市场 | 机器学习 | NA | 深度学习时间序列预测 | LSTM, Neural Hierarchical Interpolation for Time Series | 时间序列价格数据 | 12,000个独特皮肤,时间跨度为2024年5月至2025年4月 | NA | LSTM, Neural Hierarchical Interpolation for Time Series | 夏普比率, 索提诺比率, 投资回报率 | NA |
| 2204 | 2025-11-30 |
Deep learning based on MRI for assessing the prognostic value of lateral lymph nodes in rectal cancer
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1681939
PMID:41306533
|
研究论文 | 本研究开发基于MRI的深度学习模型用于评估直肠癌侧方淋巴结的预后价值 | 首次将深度学习应用于直肠癌侧方淋巴结的自动识别和分割,相比传统MRI T2WI方法提高了诊断效率和准确性 | 回顾性研究设计,样本量相对有限,需要进一步前瞻性验证 | 优化直肠癌术前治疗策略,提高侧方淋巴结阳性评估的准确性 | 直肠癌患者的MRI影像和临床预后数据 | 医学影像分析 | 直肠癌 | MRI T2加权成像 | 深度学习模型 | 医学影像 | 1,000例患者用于训练,480例患者用于验证,来自5个医疗中心 | NA | NA | 准确率, 特异性 | NA |
| 2205 | 2025-11-30 |
Exploring meaning in life from social network content in the sleep scenario
2025, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2025.1642085
PMID:41306873
|
研究论文 | 本研究利用社交媒体数据探索睡眠场景中生命意义的表现及其相关因素 | 结合社交媒体大数据与深度学习模型分析生命意义,并整合两种基础MIL理论 | 数据主要来自单一社交媒体平台,样本代表性可能有限 | 探索生命意义在社交媒体中的表现及其与心理因素的关系 | 微博用户及其发布内容 | 自然语言处理 | 心理健康 | 社交媒体数据分析,深度学习,语义依赖图算法 | 深度学习模型 | 文本,调查问卷 | 微博帖子7,588,597条,用户调查问卷448份 | NA | NA | NA | NA |
| 2206 | 2025-11-30 |
Artificial intelligence in healthcare: applications, challenges, and future directions. A narrative review informed by international, multidisciplinary expertise
2025, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2025.1644041
PMID:41306935
|
综述 | 本文通过国际多学科专业知识对人工智能在医疗保健领域的应用、挑战和未来方向进行叙述性综述 | 强调生成式AI和辅助医疗专业等未充分探索领域,提供整合的多学科视角 | 叙述性综述方法可能存在选择偏倚,未进行系统性质量评估 | 评估人工智能在医疗保健中的作用,总结其历史演变、当前应用及对医疗专业和生物医学研究的影响 | 医疗和外科专业中的AI应用,辅助医疗专业,生物医学研究 | 医疗人工智能 | NA | 文献综述 | NA | 文献数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2207 | 2025-11-30 |
How do chemical epistemological beliefs affect Chinese students' chemistry disciplinary competence? A structural equation modeling analysis
2025, Frontiers in psychology
IF:2.6Q2
DOI:10.3389/fpsyg.2025.1599442
PMID:41307014
|
研究论文 | 探讨化学认识论信念如何通过批判性思维倾向和化学学习方式影响中国学生的化学学科能力 | 首次通过结构方程模型分析化学认识论信念对学科能力的影响机制,揭示批判性思维倾向和学习方式的中介作用 | 样本量较小(182名11年级学生),仅针对中国学生群体,缺乏跨文化比较 | 探索化学认识论信念对学生化学学科能力的影响机制,为培养化学学科能力提供建议 | 中国11年级学生 | 教育研究 | NA | 结构方程模型 | 结构方程模型 | 问卷调查数据 | 182名11年级学生 | NA | NA | NA | NA |
| 2208 | 2025-11-30 |
AI and emerging technologies for diagnosis
2025, Progress in brain research
DOI:10.1016/bs.pbr.2025.08.004
PMID:41314747
|
综述 | 本章探讨人工智能在医学诊断领域的变革性作用及其应用前景 | 系统阐述AI技术通过机器学习和深度学习在医学影像解读与疾病早期识别中的突破性应用 | 未提及具体技术实施细节和临床验证数据 | 分析人工智能在医疗诊断中的应用价值与发展挑战 | 医学诊断流程与疾病检测方法 | 医疗人工智能 | 癌症, 神经系统疾病, 心脏疾病, 眼科疾病 | 机器学习, 深度学习 | NA | 医学影像(MRI, CT, X射线) | NA | NA | NA | 诊断准确率, 假阳性率, 假阴性率 | NA |
| 2209 | 2025-11-30 |
A comparison of methods for fully automatic segmentation of tumors and involved nodes in PET/CT of head and neck cancers
2021-03-04, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/abe553
PMID:33666176
|
研究论文 | 比较传统PET阈值方法、经典机器学习算法和2D U-Net卷积神经网络在头颈癌PET/CT图像中自动分割肿瘤体积的性能 | 首次系统比较传统阈值法、经典机器学习和深度学习在头颈癌多模态影像分割中的表现,并评估单模态与多模态输入对分割质量的影响 | 仅使用2D U-Net架构,未探索3D或其他更先进的深度学习模型 | 开发头颈癌放疗中自动肿瘤体积分割方法,提高分割准确性和效率 | 头颈癌患者的PET/CT影像数据 | 数字病理 | 头颈癌 | PET/CT影像技术 | CNN | 医学影像 | 197名患者(训练集157名,测试集40名) | NA | 2D U-Net | Sørensen-Dice相似系数, 真阳性率, 阳性预测值, 表面距离指标 | NA |
| 2210 | 2025-11-30 |
Thyroid gland delineation in noncontrast-enhanced CTs using deep convolutional neural networks
2021-02-16, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/abc5a6
PMID:33590826
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的甲状腺自动分割方法,用于非增强头颈部CT图像 | 首次在非增强CT中实现高精度甲状腺分割,通过六项交叉验证实验证明方法的鲁棒性 | 仅针对疑似甲状腺癌患者数据,未在其他疾病类型中验证 | 开发高精度、高效且鲁棒的甲状腺自动分割方法 | 1977例疑似甲状腺癌患者的非增强头颈部CT图像 | 医学影像分析 | 甲状腺癌 | CT成像 | CNN | 医学影像 | 1977例患者 | NA | 3D U-Net, V-Net | Dice相似系数, 敏感度, 特异度, Jaccard指数, Hausdorff距离, 平均表面距离, 残差均方根距离, 质心距离, Pearson相关系数, Bland-Altman分析 | NA |
| 2211 | 2025-11-29 |
Accurate de novo design of high-affinity protein-binding macrocycles using deep learning
2025-Dec, Nature chemical biology
IF:12.9Q1
DOI:10.1038/s41589-025-01929-w
PMID:40542165
|
研究论文 | 介绍了一种基于深度学习的从头设计高亲和力蛋白质结合大环化合物的新方法 | 首次开发了基于去噪扩散模型的蛋白质结合大环化合物从头设计流程,无需大规模筛选即可获得高亲和力结合物 | 仅测试了四种不同蛋白质靶点,样本规模相对有限 | 开发高效的大环化合物设计方法用于诊断和治疗应用 | 蛋白质靶点和大环化合物结合物 | 机器学习 | NA | 深度学习,去噪扩散模型 | 扩散模型 | 蛋白质结构数据 | 针对4种不同蛋白质各测试不超过20个大环化合物设计 | NA | RFpeptides | 结合亲和力(K值),Cα均方根偏差 | NA |
| 2212 | 2025-11-29 |
Reducing motion artifacts in the aorta: super-resolution deep learning reconstruction with motion reduction algorithm
2025-Dec, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-025-01849-8
PMID:40782239
|
研究论文 | 评估结合运动减少算法的超分辨率深度学习重建技术在减少主动脉运动伪影方面的效果 | 首次将超分辨率深度学习重建与运动减少算法结合,显著提升主动脉CT图像质量 | 回顾性研究,样本量有限(86例患者),仅针对主动脉夹层诊断进行评估 | 比较不同深度学习重建算法在减少主动脉运动伪影方面的性能 | 接受胸部增强CT扫描的86例患者(平均年龄65.0±14.1岁,53例男性) | 医学影像处理 | 心血管疾病 | 对比增强CT扫描 | 深度学习重建 | CT医学影像 | 86例患者 | NA | 超分辨率深度学习重建 | 定量噪声、边缘上升斜率、边缘上升距离、伪影评分、锐利度评分、噪声评分、结构描绘评分、诊断可接受度评分 | NA |
| 2213 | 2025-11-29 |
A hybrid deep learning model for O3 forecasting and explaining in the Yangtze River Delta Region of China
2025-Dec-01, The Science of the total environment
DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180901
PMID:41232287
|
研究论文 | 本研究开发了一种混合深度学习模型用于长三角地区臭氧浓度预测和解释分析 | 结合注意力机制序列到序列模型与层间相关性传播方法,首次在臭氧预测中量化不同特征的时空贡献 | 研究区域限于长三角地区,时间跨度仅为2020-2023年 | 开发可解释的臭氧浓度预测模型并分析特征贡献机制 | 长三角地区臭氧浓度及其影响因素 | 环境科学, 机器学习 | NA | 随机森林校正, 层间相关性传播, 潜在源贡献函数分析 | 注意力机制序列到序列模型, 随机森林 | 网格化臭氧数据, 气象参数, 地面观测数据 | 2020-2023年长三角地区9公里网格化数据 | NA | seq2seq with attention | 相关系数R, 均方根误差RMSE | NA |
| 2214 | 2025-11-29 |
Self-supervised learning for MRI reconstruction: a review and new perspective
2025-Dec, Magma (New York, N.Y.)
DOI:10.1007/s10334-025-01274-y
PMID:40569542
|
综述 | 本文系统回顾了自监督深度学习在MRI重建领域的最新进展,探讨其克服全采样k空间数据依赖性的潜力 | 提出了自监督学习作为有监督方法替代方案的新视角,仅需欠采样k空间数据即可训练模型 | 方法在不同解剖结构的鲁棒性存在挑战,验证标准缺乏统一性,临床整合仍需完善 | 推动MRI重建技术发展,解决数据稀缺问题并缩短扫描时间 | 磁共振成像重建方法和技术 | 医学影像 | NA | 磁共振成像 | 深度学习 | k空间数据 | NA | NA | NA | 图像质量 | NA |
| 2215 | 2025-11-29 |
Toward an Unbiased Deep Learning Classifier of Pediatric Middle Ear Disease
2025-Dec, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery
DOI:10.1002/ohn.70031
PMID:40955059
|
研究论文 | 开发基于深度学习的儿科中耳疾病分类器,使用消费级耳镜图像准确识别中耳积液类型 | 首次使用廉价消费级耳镜图像训练深度学习模型,针对儿科中耳疾病分类,并采用多样化年龄代表性数据集 | 样本量相对有限(219名儿童),仅包含麻醉状态下的儿童图像,未在实时临床环境中验证 | 开发准确预测儿科患者中耳积液存在和性质的人工智能算法,改善抗生素合理使用 | 6个月至10岁儿童的中耳图像 | 计算机视觉 | 中耳炎 | 数字耳镜成像 | 深度学习 | 图像 | 219名儿童,737张图像(AOM 73张,OME 190张,无积液274张,无鼓膜200张) | NA | NA | 加权准确率 | NA |
| 2216 | 2025-11-29 |
Durative Monitoring of Sulfur Hexafluoride Characteristic Gases under Hydrogen Interference Using a Time2Vec-Encoded CNN-Transformer-LSTM Model Based on a Heterogeneous Gas Sensor Array
2025-Nov-28, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c02740
PMID:41165229
|
研究论文 | 提出一种基于异质气体传感器阵列和Time2Vec编码的CNN-Transformer-LSTM深度学习模型,用于六氟化硫分解气体的持续监测 | 首次将Time2Vec编码与CNN-Transformer-LSTM混合模型结合,并设计异质气体传感器阵列来降低交叉敏感性干扰 | 实验数据仅采集两天,数据量相对有限,需进一步验证长期监测性能 | 开发准确在线监测GIS系统中六氟化硫分解产物的方法 | 六氟化硫分解产生的HS、SO、CO和H₂四组分混合气体 | 传感器技术 | NA | 异质气体传感器阵列(金属氧化物半导体传感器、电化学传感器、Pd-Au合金氢传感器) | CNN, Transformer, LSTM | 气体传感器时序数据 | 连续两天采集的实验数据集,第一天数据进行了增强 | NA | Time2Vec-CNN-Transformer-LSTM混合架构 | 准确率, F1分数, R², RMSE | NA |
| 2217 | 2025-11-29 |
Synergistic Integration of Frequency-Dependent Impedance and Machine Learning in Semiconductor Metal Oxide-Based Breath Sensors for High-Performance Gas Discrimination
2025-Nov-28, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c02656
PMID:41178758
|
研究论文 | 本研究结合频率依赖性阻抗谱和机器学习技术,开发了一种用于高性能气体识别的半导体金属氧化物呼吸传感器 | 通过结构组成改性的单传感器结合频率依赖性阻抗特征,在潮湿环境下实现了对化学性质相似气体混合物的高精度识别 | 研究仅针对丙酮和乙醇两种气体的混合物,且浓度范围有限(0.5-2.5 ppm) | 开发用于呼吸疾病检测的高性能气体识别传感器 | 铂负载二氧化锡传感材料对丙酮和乙醇混合物的识别 | 机器学习 | 呼吸系统疾病 | 频率依赖性阻抗谱 | DNN | 阻抗数据 | 丙酮和乙醇混合物在干燥和潮湿环境下的测试数据 | NA | 深度神经网络 | 准确率 | NA |
| 2218 | 2025-11-29 |
From multi-omics to deep learning: advances in cfDNA-based liquid biopsy for multi-cancer screening
2025-Nov-28, Biomarker research
IF:9.5Q1
DOI:10.1186/s40364-025-00874-z
PMID:41310905
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综述 | 本文综述了基于cfDNA的液体活检在多癌筛查中的最新进展,重点介绍了多组学标志物与深度学习技术的整合应用 | 整合多模态cfDNA生物标志物并通过机器学习方法增强癌症检测性能,同时强调可解释AI模型的发展方向 | 存在肿瘤异质性、数据处理标准化、模型可解释性和成本限制等挑战 | 推进基于cfDNA的液体活检技术在多癌筛查中的临床应用 | 循环游离DNA(cfDNA)及其相关生物标志物 | 机器学习 | 多癌种筛查 | 液体活检, cfDNA分析, 多组学分析 | 机器学习, 深度学习 | 基因组数据, 表观遗传数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2219 | 2025-11-29 |
Global and regional accuracy of deep learning-based tumor segmentation from whole-body [18F]fluorodeoxyglucose PET/CT images
2025-Nov-28, EJNMMI research
IF:3.1Q1
DOI:10.1186/s13550-025-01333-4
PMID:41313553
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研究论文 | 本研究评估基于深度学习的肿瘤分割方法在全身[¹⁸F]FDG-PET/CT图像中的全局和区域准确性 | 首次系统评估nnU-Net在全身FDG-PET/CT肿瘤分割中的性能,并分析肿瘤背景比(TBR)与分割准确性的关系 | 仅针对三种特定癌症类型(肺癌、淋巴瘤、黑色素瘤),样本来源单一 | 测试深度学习算法预测体积与手动分割体积的关系,评估预测准确性与正常背景摄取的关联 | 1334例经组织学确诊的肺癌、淋巴瘤和黑色素瘤患者的[¹⁸F]FDG-PET/CT扫描图像 | 数字病理 | 肺癌,淋巴瘤,黑色素瘤 | [¹⁸F]FDG-PET/CT成像 | CNN | 医学图像 | 1334例PET/CT扫描(训练集933例,验证集267例,测试集134例) | MONAI | nnU-Net | Dice score,F1 score,线性相关系数 | NA |
| 2220 | 2025-11-29 |
Deep learning-based quality control and diagnosis of bronchial images
2025-Nov-27, Respiration; international review of thoracic diseases
DOI:10.1159/000548342
PMID:41308068
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研究论文 | 本研究探讨深度学习技术在支气管图像质量控制和诊断中的应用前景 | 系统分析AI在医学内窥镜领域的技术迁移潜力,为支气管图像分析提供新路径 | 模型泛化能力需通过多中心临床验证进一步优化,实时决策支持系统的临床应用尚待探索 | 提高支气管镜检查的标准化水平和诊断效率 | 支气管镜图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | NA | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |