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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3321 | 2025-11-18 |
Development and temporal validation of a deep learning model for automatic fetal biometry from ultrasound videos
2025-Dec, Journal of gynecology obstetrics and human reproduction
IF:1.7Q3
DOI:10.1016/j.jogoh.2025.103039
PMID:40992502
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的AI系统,用于从超声视频中自动检测标准胎儿平面、测量胎儿生物测量参数和估计胎儿体重 | 首次将深度学习技术应用于超声视频中自动识别标准胎儿平面并实时测量胎儿生物测量参数,通过时间验证证明了其临床实用性 | 研究仅针对健康胎儿进行验证,样本量相对有限(281个视频),未在异常或高危妊娠病例中进行测试 | 开发自动化的胎儿生物测量AI系统,提高非专业超声医师的测量准确性和可重复性 | 胎儿超声图像和视频 | 计算机视觉 | 产科超声 | 超声成像 | DNN | 图像, 视频 | 训练集:16,626张图像;验证集:281个超声视频 | NA | NA | 绝对相对测量误差, p值 | NA |
| 3322 | 2025-11-18 |
RimeSleepNet: A hybrid deep learning network for s-EEG sleep stage classification
2025-Dec, Sleep medicine
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.sleep.2025.106835
PMID:41038061
|
研究论文 | 提出一种名为RimeSleepNet的混合深度学习网络,用于睡眠脑电信号的睡眠阶段分类 | 采用霜优化算法自适应调整变分模态分解来减少频率混叠,结合CNN特征提取、多头自注意力机制和LSTM时序建模的混合架构 | NA | 开发自动睡眠阶段分类方法以改善睡眠研究和临床诊断 | 睡眠脑电信号 | 机器学习 | 睡眠障碍 | 睡眠脑电信号分析 | CNN, LSTM, 注意力机制 | 脑电信号 | 成都人民医院和Sleep-EDF数据集 | NA | CNN, LSTM, 多头自注意力机制 | F1分数, AUC, Cohen's κ系数, 验证损失 | NA |
| 3323 | 2025-11-18 |
Role of Liver Function Assessment in Portal Venous Interventions and Locoregional Therapies for Liver Tumors
2025-Dec, Techniques in vascular and interventional radiology
IF:1.4Q3
DOI:10.1016/j.tvir.2025.101089
PMID:41242831
|
综述 | 综述过去30年肝功能评估技术的发展及其在肝脏肿瘤局部治疗中的应用 | 整合了核医学技术、肝胆特异性MRI和多模态人工智能方法,实现了从整体到局部的精准肝功能评估 | 可重复性、标准化和可及性仍是广泛实施的主要障碍 | 总结肝功能评估技术的关键进展及其在肝脏导向治疗中的应用 | 肝功能评估技术和肝脏肿瘤患者 | 数字病理 | 肝癌 | 核医学成像, MRI, 人工智能, 深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3324 | 2025-11-18 |
Visual language model-assisted spectral CT reconstruction by diffusion and low-rank priors from limited-angle measurements
2025-Nov-17, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae0974
PMID:40972665
|
研究论文 | 提出一种视觉语言模型辅助的谱CT重建方法,通过扩散模型和低秩先验从有限角度测量中重建高质量图像 | 首次将视觉语言模型与扩散模型结合用于谱CT重建,通过提示工程表征有限角度伪影特征,实现单一模型适应多种扫描配置 | NA | 解决有限角度扫描下的CT图像重建问题,实现辐射剂量降低和扫描灵活性提升 | 谱CT图像重建 | 医学影像重建 | NA | 谱CT成像 | 扩散模型, 视觉语言模型 | CT图像 | NA | NA | 扩散模型 | 峰值信噪比 | NA |
| 3325 | 2025-11-18 |
Deep Learning for Diagnosis of Tinea Corporis and Tinea Cruris
2025-Nov-16, Journal of cutaneous medicine and surgery
IF:3.1Q2
DOI:10.1177/12034754251391809
PMID:41242975
|
研究论文 | 开发用于诊断体癣和股癣的深度学习模型,并与医生诊断性能进行比较 | 采用多任务学习方法整合分类和分割,通过自适应加权实现感兴趣区域分割以提升相关特征关注度 | 回顾性研究,主要针对泰国人群(Fitzpatrick皮肤类型III和IV),样本量有限 | 开发深度学习模型区分皮肤癣菌病和非皮肤癣菌病,并与医生诊断性能进行比较 | 皮肤癣菌病(体癣/股癣)和非皮肤癣菌病(湿疹、银屑病、扁平苔藓)的临床图像 | 计算机视觉 | 皮肤真菌感染 | 临床图像分析 | 深度学习 | 图像 | 580名泰国患者的1400张图像(600张皮肤癣菌病,840张非皮肤癣菌病) | NA | 多任务学习架构 | AUC, 敏感度, 特异度, 准确率, F1分数 | NA |
| 3326 | 2025-11-18 |
Deciphering the nexus of aging and pan-cancer: Single-cell sequencing reveals microenvironmental remodeling and cellular drivers
2025-Nov-15, Bioscience trends
IF:5.7Q1
DOI:10.5582/bst.2025.01307
PMID:41139485
|
综述 | 通过单细胞测序技术解析衰老与泛癌发展的关联机制及肿瘤微环境重塑过程 | 整合单细胞测序数据揭示衰老细胞亚群通过分泌SASP因子重塑肿瘤微环境的具体机制 | 单细胞测序数据存在批次效应,衰老细胞丰度低(<5%)影响检测灵敏度 | 探究衰老作为泛癌发展风险因素的生物学机制 | 衰老组织中的细胞亚群(如CDKN2A/LMNB1细胞)及肿瘤微环境组分 | 生物信息学 | 泛癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq), 多组学分析 | 深度学习 | 单细胞测序数据 | TCGA和GEO数据库数据(具体样本数未明确) | NA | NA | 检测灵敏度 | NA |
| 3327 | 2025-11-18 |
A Multi-view Deep Survival Combined Model for Predicting Stroke Recurrence in Symptomatic Intracranial Atherosclerosis
2025-Nov-15, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.10.052
PMID:41242896
|
研究论文 | 开发多视角深度生存组合模型预测症状性颅内动脉粥样硬化患者的卒中复发风险 | 首次将视觉Transformer、影像组学和DeepSurv生存分析相结合,实现颅内易损斑块的自动多视角深度特征学习和复发风险分层 | 回顾性研究设计,样本量相对有限(363例患者),仅来自2家医疗机构 | 开发客观精准的卒中复发风险预测模型 | 症状性颅内动脉粥样硬化狭窄(sICAS)患者 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 高分辨率血管壁成像(HR-VWI),T1加权对比增强序列 | Vision Transformer, DeepSurv, Cox比例风险模型 | 磁共振图像 | 363例sICAS患者(79例复发,284例未复发),来自2家医疗机构 | NA | Vision Transformer | C-index, 时间依赖性ROC曲线, AUC, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 3328 | 2025-11-18 |
A parcel-level cropland dataset with field shape indicators for Xizang (Tibet) from VHR remote sensing
2025-Nov-14, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06064-8
PMID:41238553
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研究论文 | 本研究利用深度学习和高分辨率遥感影像创建了西藏首个地块级别的耕地数据集 | 首次生成西藏地块级耕地数据集,提供地块形状指标,填补了该地区高分辨率耕地数据的空白 | 数据集验证仅基于155个无人机样本,样本数量相对有限 | 为西藏地区农业研究提供高分辨率耕地数据支持 | 西藏地区的耕地地块 | 计算机视觉 | NA | VHR遥感,Google Earth影像,无人机验证 | 深度学习 | 遥感影像 | 1,072,110个地块,总面积约290,721.35公顷,验证样本155个无人机样本 | NA | NA | 面积匹配精度90%,线性相关系数R=0.87和0.90 | NA |
| 3329 | 2025-11-18 |
Deep learning based medical image compression using cross attention learning and wavelet transform
2025-Nov-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23582-y
PMID:41238565
|
研究论文 | 提出一种结合离散小波变换和交叉注意力学习的混合医学图像压缩框架 | 首次将交叉注意力学习模块与离散小波变换结合,通过动态特征加权保留临床相关细节 | 未在更广泛的医学图像数据集上进行验证,实时性能需进一步评估 | 开发高效医学图像压缩方法以支持远程医疗和云医疗 | 医学图像数据 | 计算机视觉 | NA | 离散小波变换,深度学习 | VAE,注意力机制 | 医学图像 | LIDC-IDRI、LUNA16和MosMed基准数据集 | NA | 变分自编码器,交叉注意力模块 | PSNR,SSIM,MSE | NA |
| 3330 | 2025-11-18 |
Quantum-enhanced dual-layer graph attention network for time-series forecasting
2025-Nov-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23574-y
PMID:41238579
|
研究论文 | 提出一种结合量子傅里叶变换和双图层注意力网络的时间序列预测模型QFreqFormer | 首次将量子傅里叶变换与图注意力网络结合,通过量子并行处理实现频率分量的分解与重构 | 未明确说明模型在极端噪声环境或超长序列预测中的表现 | 提升时间序列预测在复杂模式下的准确性和计算效率 | 交通预测、金融分析、能源消耗监测等领域的时间序列数据 | 机器学习 | NA | 量子傅里叶变换,图卷积网络 | Transformer, GCN, 注意力机制 | 时间序列数据 | 基准数据集(未指定具体数量) | NA | QFreqFormer, D-PAD, Q-FR-Q | 均方误差, 平均绝对误差 | 量子并行处理(未指定具体硬件) |
| 3331 | 2025-11-18 |
Trustworthy pneumonia detection in chest X-ray imaging through attention-guided deep learning
2025-Nov-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23664-x
PMID:41238604
|
研究论文 | 提出一种注意力引导的深度学习框架,用于胸部X光图像中肺炎的可靠检测 | 结合空间特征提取、时间依赖捕获和脉冲神经处理的创新框架,通过注意力机制增强可解释性 | 仅使用公开数据集验证,未在真实临床环境中进行大规模测试 | 开发可靠且可解释的肺炎自动检测方法 | 胸部X光图像 | 计算机视觉 | 肺炎 | 胸部X光成像 | CNN, RNN, 脉冲神经网络 | 医学图像 | 公开胸部X光数据集 | NA | 注意力机制引导的深度学习架构 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 3332 | 2025-11-18 |
Real-time deforestation anomaly detection using YOLO and LangChain agents for sustainable environmental monitoring
2025-Nov-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23617-4
PMID:41238617
|
研究论文 | 提出一种结合YOLOv8目标检测和LangChain智能代理的实时森林砍伐异常检测框架 | 首次将YOLOv8目标检测与LangChain智能代理相结合,实现动态阈值调整、强化学习反馈和GIS驱动报告 | 平均精度较低(mAP50≈0.07),检测性能有待进一步提升 | 开发实时森林砍伐监测解决方案以保护全球生态系统和生物多样性 | 卫星和无人机图像中的森林砍伐指标(树桩、伐木机械、未经授权的人类活动) | 计算机视觉 | NA | 目标检测, 智能代理, 强化学习 | YOLO, LangChain代理 | 卫星图像, 无人机图像 | 带标注的卫星和无人机图像数据集 | YOLOv8, LangChain | YOLOv8 | box_loss, cls_loss, 分布焦点损失, mAP50, 召回率 | NA |
| 3333 | 2025-11-18 |
Multiscale neural assimilation scheme for high-resolution sea surface temperature reconstruction from satellite observations
2025-Nov-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23682-9
PMID:41238614
|
研究论文 | 提出一种多尺度神经同化方案,利用4DVarNet深度学习框架从卫星观测数据重建高分辨率海表温度 | 将自注意力嵌入变分自编码器作为先验模型,实现概率重建和高效采样,提升不确定性量化能力 | 未明确说明模型在极端天气条件下的性能表现 | 解决卫星海表温度观测因轨道限制和云覆盖导致的数据缺失问题 | 北海和波罗的海区域的海表温度数据 | 机器学习 | NA | 卫星观测,深度学习 | 变分自编码器,自注意力机制 | 卫星观测数据,海表温度数据 | NA | 4DVarNet | 变分自编码器,自注意力机制 | 空间分辨率,收敛速度,小尺度海洋特征表征能力 | NA |
| 3334 | 2025-11-18 |
A novel approach integrating topological deep learning from EEG Data in Alzheimer's disease
2025-Nov-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23686-5
PMID:41238639
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研究论文 | 提出一种结合拓扑深度学习和传统机器学习模型的新方法,用于从脑电图数据中分类阿尔茨海默病 | 首次将拓扑深度学习与多种机器学习模型结合,从脑电图数据中提取拓扑和神经特征,增强对疾病特异性模式的识别能力 | 作为概念验证研究,需要在更大、更多样化的多中心队列中进行验证以确认泛化能力 | 开发更准确的阿尔茨海默病诊断和鉴别诊断工具 | 阿尔茨海默病患者、额颞叶痴呆患者和认知正常对照者 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 脑电图分析 | 拓扑深度学习,SVM,RF,NN,LR | 脑电图信号 | 88名个体的脑电图记录 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 3335 | 2025-11-18 |
Measured multi-source semi-supervised working condition recognition based on curvelet pooling and attention mechanism learning
2025-Nov-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23732-2
PMID:41238661
|
研究论文 | 提出一种基于曲波池化和注意力机制学习的抽油井多源半监督工况识别方法 | 将第二代曲波变换引入ResNet-50池化层,采用多头自注意力机制实现多源数据交互互补,结合动态调整伪标签置信度和自适应类别公平正则化的双策略半监督分类算法 | 仅针对高压低渗透薄油藏区块数据验证,未在其他类型油藏测试 | 提高抽油井多源测量图像数据的工况识别准确性和工程实用性 | 抽油井地面示功图和电功率图图像数据 | 计算机视觉 | NA | 曲波变换,注意力机制 | CNN, 自注意力机制 | 图像 | 来自中国某油田高压低渗透薄油藏区块的测量数据 | PyTorch | ResNet-50, 多头自注意力机制 | 准确率,泛化能力 | NA |
| 3336 | 2025-11-18 |
Optimizing solar power forecasting with metaheuristic algorithms and deep learning models for photovoltaic grid connected systems
2025-Nov-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23822-1
PMID:41238665
|
研究论文 | 提出一种结合元启发式算法和深度学习模型的新型太阳能功率预测方法 | 首次将火鹰优化算法与GRU-LSTM混合模型相结合用于光伏功率预测 | 仅针对两种特定光伏技术进行评估,未涵盖其他光伏类型 | 优化光伏并网系统的太阳能功率预测精度 | 多晶硅和单晶硅光伏阵列的功率输出数据 | 机器学习 | NA | 时间序列预测 | GRU, LSTM | 时间序列数据 | PEARL系统中的两个光伏阵列(多晶硅阵列1和单晶硅阵列2) | NA | FHO-GRU-LSTM混合架构 | R2分数, 均方根误差, 平均绝对误差, 残差偏差分析 | NA |
| 3337 | 2025-11-18 |
Revealing new associations between lncRNAs and diseases through cross attention mechanism and multiple level feature fusion
2025-Nov-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-23627-2
PMID:41238720
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的新方法LDA-CAMF,用于预测新的lncRNA-疾病关联 | 设计了交叉注意力机制动态解码lncRNA与疾病间的高阶相互依赖关系,并提出多级特征融合策略增强模型表达能力 | NA | 推断新的lncRNA-疾病关联候选者,为复杂疾病的病理机制研究和诊疗提供新线索 | lncRNA与疾病之间的关联关系 | 生物信息学 | 复杂疾病 | 深度学习 | XGBoost, 注意力机制 | 生物分子关联数据 | 基于lncRNADisease和MNDR数据库的数据 | NA | 交叉注意力机制, 多级特征融合 | AUC, AUPR | NA |
| 3338 | 2025-11-18 |
Tumor cell- and infiltrating immune cell-based supervised learning artificial intelligence multimodal platform for tumor prognosis
2025-Nov-14, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-01125-y
PMID:41238821
|
研究论文 | 开发基于肿瘤细胞和浸润免疫细胞的人工智能多模态平台用于口腔鳞状细胞癌预后评估 | 首次开发能够同时识别肿瘤细胞和肿瘤浸润免疫细胞作为关键预测特征的AI平台,并构建结合病理特征和临床特征的多模态列线图 | 样本量相对有限(240张全切片图像),仅针对口腔鳞状细胞癌 | 开发人工智能平台用于口腔鳞状细胞癌患者的总体生存评估 | 口腔鳞状细胞癌患者 | 数字病理 | 口腔鳞状细胞癌 | 全切片图像分析 | CNN | 图像 | 240张全切片图像,来自多中心队列 | NA | 四种不同的卷积神经网络架构 | c-index | NA |
| 3339 | 2025-11-18 |
Artificial intelligence-driven kidney organ allocation: systematic review of clinical outcome prediction, ethical frameworks, and decision-making algorithms
2025-Nov-14, BMC nephrology
IF:2.2Q2
DOI:10.1186/s12882-025-04576-4
PMID:41239278
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系统综述 | 系统综述人工智能在肾脏器官分配中的应用,包括临床结局预测、伦理框架和决策算法 | 首次系统评估AI在肾脏分配中的预测模型、操作算法和伦理考量,识别关键研究空白 | 多数研究仅限于模拟环境,缺乏真实世界验证,伦理框架应用不一致 | 改善终末期肾病患者的肾脏移植分配效率和公平性 | 肾脏移植的供体-受体匹配和临床结局预测 | 机器学习 | 肾脏疾病 | 系统文献综述 | 深度学习,集成方法 | 临床数据,回顾性队列数据 | 16项符合纳入标准的研究 | NA | NA | C-index,公平性指标 | NA |
| 3340 | 2025-11-18 |
Engineering strategies for microbial synthesis, customized modification, and application of hemoglobin
2025-Nov-14, Biotechnology advances
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.biotechadv.2025.108752
PMID:41242508
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综述 | 系统探讨血红蛋白微生物合成、功能定制化修饰及多领域应用的工程策略 | 重点阐述人工智能算法在血红蛋白功能定制化修饰中的应用,并提出整合帕累托优化、深度学习与合成生物学的前沿技术框架 | 未涉及具体实验验证数据,主要基于文献综述的理论分析 | 突破血红蛋白天然来源限制与功能局限,推动其生物医学应用 | 血红蛋白及其突变体与衍生物 | 合成生物学 | NA | 微生物合成、人工智能算法、深度学习、合成生物学 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |