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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3001 | 2025-10-06 |
Integrative approach for early detection of Parkinson's disease and atypical Parkinsonian syndromes leveraging hemodynamic parameters, motion data & advanced AI models
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108989
PMID:40752456
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合多模态传感器和AI模型的穿戴式框架,用于帕金森病和非典型帕金森综合征的早期检测 | 创新性地整合了多模态生理和血流动力学参数与AI算法,提供可扩展的远程非侵入性早期检测方法 | NA | 开发准确分类帕金森病的AI驱动框架 | 帕金森病和非典型帕金森综合征(包括多系统萎缩和进行性核上性麻痹)患者 | 机器学习 | 帕金森病 | 光电容积描记法(PPG), 心率变异性(HRV), 惯性传感 | MLP, 集成模型 | 生理信号, 运动数据 | NA | NA | 多层感知机, 集成分类器 | 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 3002 | 2025-10-06 |
An Indian database for grading wound healing and cross-corpus classification using perturbation-based Explainable AI models
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108981
PMID:40763622
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研究论文 | 本研究开发了一个基于智能手机拍摄的2D RGB伤口图像的自动伤口分级系统,使用轻量级深度学习模型对伤口愈合能力进行三阶段分类 | 创建了印度伤口数据库Amrita_wound,采用轻量级模型适用于移动或边缘设备,结合扰动增强特征和可解释AI工具Grad-CAM提高预测透明度 | NA | 开发自动伤口分级系统以减少患者住院时间和随访次数,减轻医生工作负担 | 伤口图像数据 | 计算机视觉 | 伤口愈合 | 智能手机图像采集 | 深度学习 | 2D RGB图像 | Amrita_wound印度数据库、AZH和Medetec公开数据集 | NA | MobileViT X S, FastViT T8 | 精确度, F1分数, 特异性, 敏感性 | 移动或边缘设备 |
| 3003 | 2025-10-06 |
Prediction of breast cancer HER2 status changes based on ultrasound radiomics attention network
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108987
PMID:40779894
|
研究论文 | 提出一种结合放射组学和深度学习的超声放射组学注意力网络(URAN),用于预测乳腺癌新辅助化疗后HER2状态变化 | 首次将放射组学技术与深度学习相结合预测HER2状态变化,设计了HER2关键特征选择网络(HKFS)和最大平均注意力激励网络(MAAE) | 模型对低表达和IHC评分2+及以下的HER2状态变化预测更准确,对其他状态变化的预测性能未明确说明 | 预测乳腺癌新辅助化疗后HER2状态变化,为及时调整治疗方案提供依据 | 乳腺癌患者超声图像 | 数字病理 | 乳腺癌 | 超声成像,放射组学 | 深度学习,注意力机制 | 超声图像 | 医院真实超声图像数据集和公开BUS_UCLM数据集 | NA | URAN, HKFS, MAAE, 全连接神经网络 | 准确率, AUC | NA |
| 3004 | 2025-10-06 |
Dynamic hypergraph representation for bone metastasis analysis
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108966
PMID:40737994
|
研究论文 | 提出动态超图神经网络用于骨转移癌分析,通过超边连接多个节点建模高阶生物关联 | 首次将动态超图神经网络应用于骨转移癌分析,通过可学习超图结构和Gumbel-Softmax采样策略优化补丁分布 | 未明确说明模型在异质数据上的泛化能力及计算复杂度分析 | 提升骨转移癌原发灶识别和亚型分类的准确性 | 骨转移癌患者的全切片图像和组织结构 | 数字病理 | 骨癌 | 全切片图像数字化 | 超图神经网络 | 病理图像 | 两个大规模真实世界骨转移数据集 | PyTorch | 动态超图神经网络 | 准确率 | NA |
| 3005 | 2025-10-06 |
An integrated optimization and deep learning pipeline for predicting live birth success in IVF using feature optimization and transformer-based models
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108979
PMID:40737998
|
研究论文 | 本研究开发了一个结合特征优化和Transformer模型的人工智能管道,用于预测IVF治疗中的活产成功率 | 首次将特征优化技术与基于Transformer的深度学习模型相结合应用于IVF活产预测 | NA | 创建高精度预测IVF治疗活产结果的人工智能管道 | 体外受精(IVF)治疗过程 | 机器学习 | 生殖医学疾病 | 人工智能管道 | Transformer | 临床数据、人口统计数据、过程数据 | NA | NA | Transformer | NA | NA |
| 3006 | 2025-10-06 |
Decoding muscle activity via CNN-LSTM from 3D spatiotemporal EEG
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108983
PMID:40743699
|
研究论文 | 提出一种基于CNN-LSTM混合模型从3D时空EEG信号解码肌肉活动的方法 | 首次将EEG频带包络转换为3D时空矩阵,并采用CNN-LSTM混合架构同时提取空间和时间特征 | 仅针对抓举任务进行研究,样本量较小(5名参与者),需进一步验证通用性 | 通过非侵入性脑电图信号重建肌肉活动,推动脑机接口技术发展 | 人类参与者在执行抓举任务时的脑肌电信号关系 | 脑机接口 | NA | 脑电图(EEG), 肌电图(EMG) | CNN, LSTM | 3D时空EEG信号 | 5名参与者,2块肌肉 | NA | CNN-LSTM混合架构 | 标准化均方根误差(nRMSE), 决定系数(R²), 相关系数(CC) | NA |
| 3007 | 2025-10-06 |
Evaluating machine learning classifiers and explainability for monitoring cow behaviour with wearable nose rings
2025-Nov, Preventive veterinary medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1016/j.prevetmed.2025.106630
PMID:40743835
|
研究论文 | 本研究评估多种机器学习分类器在通过可穿戴鼻环传感器监测奶牛行为方面的性能,并利用可解释AI技术增强模型透明度 | 首次在该数据集上比较多种机器学习分类器(RF、ANN、GRU、CNN-LSTM),并引入可解释AI技术(SHAP和LIME)进行特征重要性分析 | 由于数据不平衡和数据限制,原始五种行为分类被简化为三种核心类别(进食、反刍、行走) | 评估机器学习分类器在精准畜牧监测中分类奶牛行为的性能 | 奶牛行为数据 | 机器学习 | NA | 三轴加速度计传感 | RF, ANN, GRU, CNN-LSTM | 传感器数据 | NA | NA | GRU, CNN-LSTM | 准确率 | NA |
| 3008 | 2025-10-06 |
An explainable attention model for cervical precancer risk classification using colposcopic images
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108976
PMID:40773936
|
研究论文 | 提出一种可解释的注意力模型Cervix-AID-Net,用于基于阴道镜图像的宫颈癌前病变风险分类 | 结合卷积块注意力模块(CBAM)和多种可解释AI技术(梯度类激活图、LIME、CartoonX、像素率失真)提供模型决策解释 | 未明确说明样本数量,对高斯噪声超过3%和模糊超过10%时性能下降 | 开发宫颈癌前病变风险分类模型以辅助早期诊断和预防 | DYSIS阴道镜采集的静态图像 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 阴道镜成像 | CNN, 注意力机制 | 图像 | NA | NA | Cervix-AID-Net, CBAM | 准确率 | NA |
| 3009 | 2025-10-06 |
BioFace3D: An end-to-end open-source software for automated extraction of potential 3D facial biomarkers from MRI scans
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109010
PMID:40818363
|
研究论文 | 开发了一个名为BioFace3D的开源端到端软件,用于从MRI扫描中自动提取潜在的3D面部生物标志物 | 首个集成从磁共振成像中提取3D面部生物标志物全流程的端到端自动化管道 | NA | 自动化发现从磁共振成像中提取的潜在3D面部生物标志物 | 面部畸形相关的遗传、精神和罕见疾病 | 医学影像分析 | 遗传疾病,精神疾病,罕见疾病 | 磁共振成像 | 深度学习 | 3D MRI图像 | 专有和公共数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 3010 | 2025-10-06 |
Toward autonomous robotic gastroscopy with a novel interventional keypoint and polyp detection system
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109013
PMID:40829333
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的自主机器人胃镜框架,整合干预关键点和息肉检测系统 | 开发了名为KP-YOLO的创新检测系统,首次将干预关键点与息肉检测结合,实现机器人胃镜的自主操作 | 实验验证基于高保真上胃肠道模型,尚未进行真实人体临床试验 | 提升机器人胃镜在胃部疾病筛查中的自主性和智能化水平 | 胃部疾病筛查和息肉检测 | 计算机视觉 | 胃癌 | 胃镜检查 | YOLO | 图像 | 真实胃镜数据集3,454张图像,上胃肠道模型数据集2,144张图像 | NA | KP-YOLO | 精确度, 平均精确度均值 | NA |
| 3011 | 2025-10-06 |
Quality assessment of optical coherence tomography angiography images with Relative-distance-based Patch Distribution Modeling (R-PaDiM)
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108955
PMID:40834556
|
研究论文 | 提出基于相对距离的块分布建模方法用于光学相干断层扫描血管成像图像质量评估 | 首次将相对距离概念引入块分布建模,通过比较好坏质量图像的概率表示实现分类和生成质量评分图 | 未明确说明方法在临床环境中的实际部署效果和计算效率 | 开发光学相干断层扫描血管成像图像质量评估方法以提高视网膜生物标志物分析流程 | 光学相干断层扫描血管成像的正面图像 | 计算机视觉 | 视网膜血管疾病 | 光学相干断层扫描血管成像 | CNN | 医学图像 | 三个数据集:DRAC Challenge、OCTA-25K-IQA-SEG和MeyeHeart | PyTorch | WideResNet-50, ResNet, EfficientNet, DenseNet, VGG | 准确率, AUC, Kappa分数 | NA |
| 3012 | 2025-10-06 |
Efficient segmentation of intraoperative anatomical landmarks in laparoscopic cholecystectomy based on deep learning
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109012
PMID:40834553
|
研究论文 | 本研究提出一种基于深度学习的智能分割算法,用于腹腔镜胆囊切除术中实时识别和标注关键解剖标志 | 提出新型通道注意力金字塔场景解析网络,通过多尺度池化层和非等权重特征提取,结合空间通道注意力模块提升模型性能 | 训练使用解剖前阶段视频帧,测试使用解剖后阶段视频帧,可能存在阶段适应性限制 | 实现腹腔镜胆囊切除术中关键解剖标志的实时识别和标注,辅助外科医生手术操作 | 腹腔镜胆囊切除术中的胆囊、Calot三角和胆总管等解剖标志 | 计算机视觉 | 胆囊良性疾病 | 深度学习 | 语义分割神经网络 | 手术视频帧 | 132个腹腔镜胆囊切除术视频中的1425帧图像 | NA | Channel Attention Pyramid Scene Parsing Plus Network | 平均交并比, 交并比 | NA |
| 3013 | 2025-10-06 |
Self-attention-guided residual deep neural network with multi-scale dilated feature extraction for automated gallbladder disease diagnosis in ultrasound imaging
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109020
PMID:40840262
|
研究论文 | 提出一种基于自注意力引导残差深度神经网络的多尺度扩张特征提取方法,用于超声图像中胆囊疾病的自动诊断 | 结合多尺度扩张卷积特征提取、注意力机制和残差连接,能够同时分类九种不同的胆囊疾病 | NA | 开发自动诊断胆囊疾病的深度学习模型 | 九种胆囊疾病(胆结石、腹部和腹膜后病理、胆囊炎、膜性和坏疽性胆囊炎、穿孔、息肉和胆固醇结晶、腺肌症、癌变、胆囊壁增厚) | 计算机视觉 | 胆囊疾病 | 超声成像 | CNN | 图像 | NA | NA | 自注意力引导残差深度神经网络 | 准确率, 召回率 | NA |
| 3014 | 2025-10-06 |
SpaOmicsVAE: A deep learning framework for integrative analysis of spatial multi-omics data
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109032
PMID:40848558
|
研究论文 | 提出一种名为SpaOmicsVAE的深度学习框架,用于整合分析空间多组学数据 | 结合变分自编码器架构与双图神经网络,通过基于注意力的机制独特地整合空间和特征信息 | NA | 解决空间多组学数据的有效整合和分析挑战 | 胸腺、脾脏、海马体和脑组织等多种组织样本 | 机器学习 | NA | 空间多组学技术 | VAE, GNN | 空间多组学数据 | 多种组织样本(胸腺、脾脏、海马体、脑组织) | NA | 变分自编码器, 图神经网络 | NA | NA |
| 3015 | 2025-10-06 |
AIBSD: Deep learning approach to address spatial systematic errors in diffusion tensor imaging
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109034
PMID:40876083
|
研究论文 | 提出一种名为AIBSD的深度学习方法,用于消除扩散张量成像中的空间系统误差 | 首次使用深度神经网络解决DTI中磁场梯度空间分布对测量的影响估计和校正问题 | 回顾性研究,样本量相对有限(130个DTI数据集) | 开发和验证基于深度学习的DTI空间系统误差校正方法 | 扩散张量成像数据和体模测量数据 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | 扩散张量成像(DTI) | CNN | 医学影像数据 | 130个DTI数据集,包括体内和体模配对测量 | NA | 双编码器卷积神经网络 | Lin一致性相关系数(CCC) | NA |
| 3016 | 2025-10-06 |
Novel fusion architecture of multi-location blood flow sounds for arteriovenous fistula stenosis diagnosis
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109022
PMID:40886696
|
研究论文 | 提出一种融合多位置血流声音和位置元数据的架构用于动静脉瘘狭窄诊断 | 首次提出多位置融合架构(MPFA),通过通道融合和时间融合策略整合血管通路多个位置的声学信息 | NA | 开发基于多位置血流声音的动静脉瘘狭窄诊断方法 | 动静脉瘘狭窄 | 生物医学信号处理 | 肾脏疾病相关血管并发症 | 声学信号分析 | 深度学习 | 血流声音信号 | NA | NA | 多位置融合架构(MPFA) | 准确率 | NA |
| 3017 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence: a new era in prostate cancer diagnosis and treatment
2025-Oct-15, International journal of pharmaceutics
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.126024
PMID:40769449
|
综述 | 探讨人工智能在前列腺癌诊断和治疗中的革命性应用及其潜力 | 系统整合AI技术于前列腺癌诊疗全流程,实现从影像分析到个性化治疗策略的智能化决策 | 未具体说明数据标准化、算法泛化能力及临床实施障碍等实际挑战 | 评估AI技术在前列腺癌诊疗领域的应用现状与发展前景 | 前列腺癌患者的诊断与治疗过程 | 数字病理 | 前列腺癌 | MRI, 超声, 基因组测序 | 机器学习, 深度学习 | 影像数据, 临床数据, 基因组数据 | NA | NA | NA | 诊断准确率 | NA |
| 3018 | 2025-10-06 |
PixelPrint 4D : A 3D Printing Method of Fabricating Patient-Specific Deformable CT Phantoms for Respiratory Motion Applications
2025-Oct-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001182
PMID:40173424
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研究论文 | 提出一种名为PixelPrint 4D的3D打印方法,用于制造患者特异性可变形肺部CT体模以模拟呼吸运动 | 开发了能够逐体素复制可变密度的柔性3D打印方法,可创建具有真实组织结构和变形模式的呼吸运动体模 | 仅基于单例肺癌患者的4DCT数据集进行验证,样本量有限 | 开发更真实的呼吸运动体模,用于评估CT成像和放射治疗中的运动补偿技术 | 肺癌患者的肺部结构和呼吸运动模式 | 医学影像 | 肺癌 | 3D打印,CT成像,4DCT | NA | CT图像,4DCT数据集 | 1例肺癌患者的4DCT数据 | PixelPrint软件 | NA | 平均衰减误差,Kolmogorov-Smirnov检验,结构相似性指数(SSIM),位移误差,Jacobian误差 | NA |
| 3019 | 2025-10-06 |
Automated vertebral bone quality score measurement on lumbar MRI using deep learning: Development and validation of an AI algorithm
2025-Oct, Clinical neurology and neurosurgery
IF:1.8Q2
DOI:10.1016/j.clineuro.2025.109094
PMID:40780043
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的AI算法,用于从常规腰椎MRI自动测量椎体骨质量评分 | 首次使用YOLOv8模型自动化VBQ评分计算,实现从常规MRI快速评估骨质量 | 需要进一步外部验证以确保泛化能力和临床适用性 | 开发AI算法改进术前骨质量评估,识别手术风险患者 | 腰椎MRI扫描和接受腰椎手术的患者 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | MRI成像 | YOLOv8 | 医学图像 | 257例腰椎T1加权MRI扫描(SPIDER数据集)和47例腰椎手术患者 | NA | YOLOv8 | 精确率,召回率,平均精度,组内相关系数,皮尔逊相关系数,均方根误差,平均误差 | NA |
| 3020 | 2025-10-06 |
Spatial distribution of enlarged perivascular spaces as a potential biomarker for distinguishing vascular dementia from Alzheimer's disease in older adults
2025-Oct, Clinical neurology and neurosurgery
IF:1.8Q2
DOI:10.1016/j.clineuro.2025.109098
PMID:40782606
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研究论文 | 本研究探讨扩大血管周围间隙体积作为区分阿尔茨海默病和血管性痴呆生物标志物的潜力 | 首次使用基于VB-Net的深度学习模型自动量化四个脑区的EPVS体积,并发现EPVS空间分布差异可作为区分两种痴呆亚型的可靠影像生物标志物 | 样本量相对有限(共215名患者),仅纳入65岁以上患者,缺乏外部验证 | 开发区分阿尔茨海默病和血管性痴呆的影像生物标志物 | 93名阿尔茨海默病患者和122名血管性痴呆患者,均为65岁以上老年人 | 数字病理学 | 老年疾病 | 神经影像分析 | 深度学习 | 医学影像 | 215名患者(93名AD,122名VD) | NA | VB-Net | AUC | NA |