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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 |
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2921 | 2025-07-03 |
Explainable, federated deep learning model predicts disease progression risk of cutaneous squamous cell carcinoma
2025-Jun-28, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-00997-4
PMID:40581685
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研究论文 | 开发了一种基于Transformer的可解释、联邦深度学习模型,用于预测皮肤鳞状细胞癌患者的疾病进展风险 | 首次将Transformer模型应用于皮肤鳞状细胞癌的疾病进展预测,并通过联邦学习提高模型的泛化能力和隐私保护 | 外部验证队列的平均AUROC为0.65,表明模型在外部数据上的表现有待提高 | 预测皮肤鳞状细胞癌患者的疾病进展风险,以促进个性化医疗和二级预防 | 皮肤鳞状细胞癌患者 | 数字病理学 | 皮肤鳞状细胞癌 | 深度学习 | Transformer | 图像 | 三个临床中心的数据 |
2922 | 2025-07-03 |
AI-supported versus manual microscopy of Kato-Katz smears for diagnosis of soil-transmitted helminth infections in a primary healthcare setting
2025-Jun-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-07309-7
PMID:40579399
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研究论文 | 比较AI支持与手动显微镜在初级医疗环境中诊断土壤传播蠕虫感染的效果 | 使用便携式全玻片扫描仪和基于深度学习的AI技术,提高了对轻强度感染的检测灵敏度 | 研究样本仅来自肯尼亚的学龄儿童,可能限制了结果的普遍性 | 评估AI技术在诊断土壤传播蠕虫感染中的效果 | 土壤传播蠕虫(蛔虫、鞭虫和钩虫) | 数字病理学 | 寄生虫感染 | 深度学习 | AI | 图像 | 965份粪便样本(最终分析704份) |
2923 | 2025-07-03 |
HybridDLDR: A hybrid deep learning-based drug resistance prediction system of Glioblastoma (GBM) using molecular descriptors and gene expression data
2025-Jun-27, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108913
PMID:40592112
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的混合模型HybridDLDR,用于预测胶质母细胞瘤(GBM)的耐药性 | 结合了CNN、LSTM和transformer架构,利用分子描述符和基因表达数据进行耐药性预测 | 未提及具体数据集的样本量和多样性限制 | 改进癌症治疗期间的药物效果预测 | 胶质母细胞瘤(GBM)的耐药性 | 机器学习 | 胶质母细胞瘤 | 深度学习 | CNN, LSTM, transformer | 基因表达数据和化学性质数据 | NA |
2924 | 2025-07-03 |
Estimating the extent and sources of model uncertainty in political science
2025-Jun-24, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2414926122
PMID:40526713
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研究论文 | 本文提出了一种结合极端边界分析和多元宇宙方法的新方法,用于系统评估政治科学中的模型不确定性及其来源 | 结合极端边界分析和多元宇宙方法,开发了一种新的敏感性分析方法,能够同时评估多个维度的模型不确定性 | 未提及具体局限性 | 评估政治科学中的模型不确定性及其来源 | 政治科学中的四个主题:民主化、制度信任、公共产品提供和福利国家慷慨 | 政治科学 | NA | 极端边界分析、多元宇宙方法 | 最近1-邻居、逻辑回归、深度学习 | 统计估计 | 超过36亿次估计 |
2925 | 2025-07-03 |
Advances and challenges in pathomics for liver cancer: From diagnosis to prognostic stratification
2025-Jun-24, World journal of clinical oncology
IF:2.6Q3
DOI:10.5306/wjco.v16.i6.107646
PMID:40585839
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综述 | 本文综述了病理组学在肝癌从诊断到预后分层中的进展与挑战 | 整合AI与定量病理图像分析,通过深度学习解析肝癌的异质性,实现肿瘤分类、微血管侵犯检测、复发风险分层和生存预测 | 多中心验证研究有限,模型可解释性不足,临床工作流程整合存在瓶颈 | 推动病理组学在肝癌精准医疗中的应用,改善个性化治疗策略 | 肝细胞癌(HCC)和胆管癌 | 数字病理学 | 肝癌 | AI驱动的病理图像分析 | 深度学习 | 病理全切片图像 | NA |
2926 | 2025-07-03 |
Multimodal deep learning for predicting neoadjuvant treatment outcomes in breast cancer: a systematic review
2025-Jun-23, Biology direct
IF:5.7Q1
DOI:10.1186/s13062-025-00661-8
PMID:40551237
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系统综述 | 本文综述了多模态深度学习在预测乳腺癌新辅助治疗结果中的应用,并比较了其与单模态深度学习的性能 | 整合多种数据源(放射学、病理学、组学、临床)的多模态深度学习在预测病理完全缓解(pCR)方面显示出更高的准确性 | 方法学异质性大,依赖回顾性数据,外部验证有限,阻碍了临床转化 | 评估多模态深度学习在预测乳腺癌新辅助治疗结果中的准确性和应用潜力 | 接受新辅助系统治疗的乳腺癌患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | CNN | 多模态数据(放射学、数字病理学、组学、临床记录) | 51项研究,中位队列281例 |
2927 | 2025-07-03 |
BoneDat, a database of standardized bone morphology for in silico analyses
2025-Jun-20, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05161-y
PMID:40541988
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研究论文 | 介绍了一个名为BoneDat的标准化骨骼形态数据库,用于骨科和进化生物学领域的计算机模拟分析 | 开发了一个包含标准化骨骼形态数据的综合数据库,解决了该领域缺乏高质量数据集的限制 | 数据集仅包含278例临床腰骨盆CT扫描,可能不足以覆盖所有人群的多样性 | 提高计算机模拟分析的重复性和可信度,支持深度学习模型的训练和基准测试 | 人类骨骼形态数据,特别是腰骨盆区域的骨骼 | 数字病理 | 骨科疾病 | CT扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 278例临床腰骨盆CT扫描,年龄在16至91岁之间,按性别和年龄组平衡 |
2928 | 2025-07-03 |
An Open-Source Deep Learning-Based GUI Toolbox for Automated Auditory Brainstem Response Analyses (ABRA)
2025-Jun-20, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6735294/v1
PMID:40585236
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研究论文 | 介绍了一个基于深度学习的开源图形用户界面工具ABRA,用于自动化分析听觉脑干反应(ABR)波形 | ABRA利用卷积神经网络(CNN)自动化并标准化ABR波形分析,显著减少分析时间并提高跨实验室数据集的重复性 | 未明确提及具体局限性 | 开发一个自动化工具,以改进听觉脑干反应(ABR)的分析,促进听觉功能研究 | 听觉脑干反应(ABR)波形 | 机器学习 | 听力损失 | 深度学习 | CNN | 电生理记录数据 | 来自多个实验环境的多样化数据集 |
2929 | 2025-07-03 |
A modular deep learning surrogate model for simulating harmful algal blooms in complex process-based systems
2025-Jun-20, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2025.124059
PMID:40591990
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研究论文 | 本研究开发了一种模块化深度学习替代模型,用于模拟复杂过程系统中的有害藻华现象 | 通过模块化深度学习替代模型显著提高了计算效率和预测准确性,并结合概率参数优化增强了模型性能 | 研究主要针对韩国大青湖的应用案例,可能在其他水域系统的适用性需要进一步验证 | 开发高效的有害藻华模拟工具,用于水资源管理和生态预测 | 韩国大青湖的水动力、水质和浮游植物动态过程 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 模块化深度学习替代模型 | 环境观测数据 | 2022年校准期和2023年验证期的观测数据 |
2930 | 2025-07-03 |
Ultra-wide-field fundus photography and AI-based screening and referral for multiple ocular fundus diseases
2025-Jun-17, Cell reports. Medicine
DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102187
PMID:40499544
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研究论文 | 开发了三种基于深度学习算法的模型,用于眼底疾病的全面筛查和转诊建议 | 结合超广角眼底摄影和跨域协作学习技术,显著提高了周边视网膜异常检测能力 | 未提及模型在临床实践中的实际应用效果验证 | 解决眼底疾病全面筛查的困难 | 25种眼底疾病 | 计算机视觉 | 眼底疾病 | 超广角眼底摄影 | Swin Transformer, 跨域协作学习(CdCL) | 图像 | 59,475张超广角眼底图像 |
2931 | 2025-07-03 |
Deep learning for orbital fracture detection and reconstruction: A systematic review on diagnostic accuracy and surgical planning
2025-Jun-17, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery
DOI:10.1016/j.jcms.2025.06.008
PMID:40592670
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系统综述 | 本文系统综述了深度学习模型在基于CT成像的眶骨骨折检测和重建中的效果,评估了其诊断准确性、处理时间及在手术规划中的作用 | 深度学习模型(如U-Net、GAN-based方法和SPAK-guided架构)在骨折检测和重建中表现出高准确性,并显著减少了处理时间 | 需要进一步的比较研究来标准化方法并验证临床适用性 | 评估深度学习模型在眶骨骨折检测和重建中的效果 | 基于CT成像的眶骨骨折 | 计算机视觉 | 眶骨骨折 | CT成像 | U-Net, GAN, SPAK-guided, DenseNet | 医学影像 | 五项研究符合纳入标准 |
2932 | 2025-07-03 |
Oil Palm Fruits Dataset in Plantations for Harvest Estimation Using Digital Census and Smartphone
2025-Jun-10, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05227-x
PMID:40494879
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research paper | 本文介绍了一个来自印度尼西亚中加里曼丹商业种植园的油棕鲜果串(FFBs)图像数据集,专注于五个成熟阶段:未熟、半熟、成熟、开花和异常 | 数据集通过智能手机视频记录多角度、多条件下的未收获树木,并采用计算机视觉标注工具(CVAT)进行专家标注,支持油棕鲜果串的检测与分类 | 图像存在部分可见性、低对比度、遮挡和模糊等现实世界中的复杂情况 | 支持深度学习模型开发,用于油棕鲜果串的检测与分类,特别是收获时间监控、产量预测和种植园资源优化 | 油棕鲜果串(FFBs) | computer vision | NA | 智能手机视频记录、数据增强 | deep learning models | image | 训练集10,207张图像,验证集2,896张,测试集1,400张 |
2933 | 2025-07-03 |
Near-term prediction of sustained ventricular arrhythmias applying artificial intelligence to single-lead ambulatory electrocardiogram
2025-Jun-02, European heart journal
IF:37.6Q1
DOI:10.1093/eurheartj/ehaf073
PMID:40157386
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研究论文 | 利用深度学习模型通过单导联动态心电图预测短期内持续室性心律失常的风险 | 开发了一种新型深度学习模型,能够通过单导联动态心电图准确识别短期内室性心律失常风险,并揭示了早期去极化模式作为潜在预测因子 | 研究为回顾性设计,可能受到数据选择偏差的影响 | 开发一种能够准确预测短期内持续室性心律失常的AI模型 | 247254份来自六个国家的14天动态心电图记录 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 心电图数据 | 247254份动态心电图记录(开发集183177份,内部验证集43580份,外部验证集20497份) |
2934 | 2025-07-03 |
Deep learning-driven imaging of cell division and cell growth across an entire eukaryotic life cycle
2025-Jun-01, Molecular biology of the cell
IF:3.1Q3
DOI:10.1091/mbc.E25-01-0009
PMID:40327364
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研究论文 | 本文介绍了一种结合微流控培养、生命周期阶段特异性图像分割和基于深度学习的视频帧插值细胞追踪算法FIEST,用于直接和连续研究真核微生物的完整生命周期 | 提出了一种新的细胞追踪算法FIEST,能够连续研究真核微生物的完整生命周期,包括细胞分裂和生长的定量成像 | 研究仅针对特定微生物,可能不适用于所有真核微生物 | 研究真核微生物的完整生命周期,包括细胞分裂和生长的动态过程 | 真核微生物的生命周期 | 计算机视觉 | NA | 微流控培养、深度学习视频帧插值 | 深度学习 | 图像 | 三个有性繁殖世代的微生物 |
2935 | 2025-07-03 |
A Data-Centric Approach to Deep Learning for Brain Metastasis Analysis at MRI
2025-Jun, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.242416
PMID:40552999
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研究论文 | 本研究开发了一种基于数据中心的深度学习方法,用于MRI中脑转移瘤的检测、分割和纵向追踪 | 采用数据中心的方法改进深度学习模型,提高了对小病灶的检测能力并增强了模型的泛化性 | 研究为回顾性研究,可能存在选择偏差 | 开发一个可泛化的深度学习系统,用于MRI中各种大小脑转移瘤的检测、分割和追踪 | 脑转移瘤患者和非脑转移瘤癌症患者的MRI扫描数据 | 数字病理 | 脑转移瘤 | MRI | 改进的nnU-Net框架 | MRI图像 | 1623名患者的1985次扫描,包含5552个脑转移瘤 |
2936 | 2025-07-03 |
Spatiotemporal predictions of toxic urban plumes using deep learning
2025-Jun, PNAS nexus
IF:2.2Q1
DOI:10.1093/pnasnexus/pgaf198
PMID:40583909
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研究论文 | 本文提出了一种名为ST-GasNet的深度学习模型,用于快速预测城市中有毒烟羽的时空演变 | ST-GasNet模型受烟羽扩散数学方程的启发,能够从有限的时间序列数据中学习时空依赖性,并在测试数据上达到至少90%的预测准确率 | 模型依赖于高分辨率大涡模拟模型生成的数据,可能在实际应用中受到数据获取的限制 | 开发一种快速预测城市有毒烟羽时空演变的替代方法,以应对紧急响应情况 | 城市中有毒烟羽的时空演变 | 机器学习 | NA | 深度学习 | ST-GasNet | 时间序列数据 | 由高分辨率大涡模拟模型生成的地面有毒烟羽时间序列数据 |
2937 | 2025-07-03 |
Human Embryo Quality Assessment with Deep Learning Models
2025-Jun, Journal of obstetrics and gynaecology of India
DOI:10.1007/s13224-025-02109-5
PMID:40584797
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研究论文 | 本研究探讨了深度学习模型在人类胚胎质量评估中的应用,旨在通过客观和可重复的评估提高辅助生殖技术的成功率 | 首次将深度学习模型(特别是EfficientNetV2)应用于胚胎质量评估,实现了高准确性和一致性,超越了传统主观视觉评估方法 | 研究仅使用了来自单一医院的数据集,可能影响模型的泛化能力 | 开发一种客观、可重复的胚胎质量评估方法,以提高辅助生殖技术的成功率 | 人类胚胎图像 | 计算机视觉 | 生殖健康 | 深度学习 | CNN(包括VGG-19、ResNet-50、InceptionV3和EfficientNetV2) | 图像 | 来自胡志明市Hung Vuong医院的数据集(具体样本数量未提及) |
2938 | 2025-07-03 |
Racial disparities in continuous glucose monitoring-based 60-min glucose predictions among people with type 1 diabetes
2025-Jun, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0000918
PMID:40587474
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研究论文 | 本研究评估了基于连续血糖监测(CGM)的60分钟血糖预测模型在白人和黑人1型糖尿病患者中的算法公平性 | 揭示了训练数据种族比例对模型性能的影响,并展示了迁移学习在减少预测偏差方面的潜在价值 | 样本量相对较小(共205名参与者),且仅比较了白人和黑人两个种族群体 | 评估糖尿病技术中机器学习模型的算法公平性 | 1型糖尿病患者 | 机器学习 | 糖尿病 | 连续血糖监测(CGM) | LSTM | 时间序列数据 | 205名参与者(101名白人和104名黑人) |
2939 | 2025-07-03 |
Pose estimation and tracking dataset for multi-animal behavior analysis on the China Space Station
2025-May-10, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05111-8
PMID:40348756
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研究论文 | 介绍了一个用于中国空间站多动物行为分析的姿态估计与跟踪数据集 | 提出了首个多任务、专家验证的复杂场景下多动物行为分析数据集,并提供了深度学习模型的评估代码 | 太空动物图像数据有限,且缺乏公开可用的带真实标注的数据集 | 推动太空动物行为分析领域AI技术的创新 | 模型生物如秀丽隐杆线虫、果蝇和斑马鱼 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 多种模型生物(秀丽隐杆线虫、果蝇和斑马鱼) |
2940 | 2025-07-03 |
Deep learning approach based on a patch residual for pediatric supracondylar subtle fracture detection
2025-May-08, Biomolecules & biomedicine
DOI:10.17305/bb.2024.11341
PMID:39829118
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的多尺度补丁残差网络(MPR),用于自动检测和定位儿童肱骨髁上细微骨折 | 结合CNN和多尺度生成对抗网络,利用健康样本学习正常骨骼分布,减少对标记骨折数据的依赖 | 标记的儿童肱骨髁上骨折样本稀缺且难以获取 | 自动检测和定位儿童肱骨髁上细微骨折 | 儿童肱骨髁上骨折 | 数字病理学 | 骨折 | 深度学习 | CNN, GAN | 医学影像 | 来自两家不同医院的数据集,应用了数据增强技术 |