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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3741 | 2025-10-06 |
A Finetuning Deep Learning Framework for Pan-Species Promoters Identification With Pseudo Time Series Analysis on Time and Frequency Space
2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3568145
PMID:40343817
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研究论文 | 提出两种深度学习模型ProTriCNN和TransPro用于跨物种启动子识别 | 将启动子视为伪时间序列进行分析,并利用物种进化树在时频空间进行跨物种微调 | NA | 开发跨物种启动子识别的高精度计算方法 | 真核生物和原核生物的启动子序列 | 生物信息学 | NA | 深度学习,伪时间序列分析,时频空间分析 | CNN, Transformer | 基因组序列数据 | NA | NA | ProTriCNN, TransPro | 准确率, Matthews相关系数 | NA |
| 3742 | 2025-10-06 |
Deep learning for detecting periapical bone rarefaction in panoramic radiographs: a systematic review and critical assessment
2025-Sep-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twaf044
PMID:40353850
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系统综述 | 评估深度学习模型在全景X线片中检测根尖周骨稀疏的可行性和性能 | 首次对该主题进行批判性综合,关注表现复杂但被类似技术发展研究忽视的病变群 | 数据集小导致泛化能力有限,全景X线片中的解剖结构重叠,报告指标变异性大 | 评估基于深度学习的模型在全景X线片中检测根尖周骨稀疏的能力 | 根尖周骨稀疏病变 | 医学影像分析 | 牙科疾病 | 全景X线摄影 | 深度学习 | X线图像 | 12项符合纳入标准的研究 | NA | U-NET, YOLO | 灵敏度, 特异性 | NA |
| 3743 | 2025-10-06 |
An X-ray bone age assessment method for hands and wrists of adolescents in Western China based on feature fusion deep learning models
2025-Sep, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-025-03497-z
PMID:40402226
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研究论文 | 基于特征融合深度学习模型开发用于中国西部青少年手腕X射线骨龄评估的方法 | 提出结合InceptionV3、双线性池化、SE注意力和性别信息的特征融合深度学习模型,针对中国西部青少年群体优化骨龄分类 | 样本仅来自中国西部单一地区,样本量相对有限(688张图像),年龄范围11-23.99岁 | 开发深度学习模型用于青少年手腕X射线骨龄评估,并与人工评估结果进行比较 | 中国西部11.00-23.99岁青少年的手腕X射线图像 | 计算机视觉 | 生长发育评估 | X射线成像 | CNN | 医学图像 | 688张手腕X射线图像 | NA | InceptionV3, InceptionV3+SE+Sex, InceptionV3+Bilinear, InceptionV3+Bilinear+SE+Sex | 准确率 | NA |
| 3744 | 2025-10-06 |
Intelligent chlorophyll estimation by attention-integrated deep learning and dual-modal fusion in tencha drying using snapshot multispectral camera
2025-Sep, Journal of the science of food and agriculture
IF:3.3Q2
DOI:10.1002/jsfa.14385
PMID:40405630
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研究论文 | 本研究开发了一种基于注意力机制深度学习与双模态融合的智能叶绿素含量估算方法,用于碾茶干燥过程监测 | 首次将快照多光谱技术与注意力机制深度学习和光谱-图像双模态融合相结合,实现碾茶干燥过程中叶绿素含量的精确监测 | NA | 开发一种快速、非侵入式的叶绿素含量监测方法,提升碾茶干燥过程的质量控制 | 碾茶干燥过程中的茶叶样本 | 计算机视觉 | NA | 快照多光谱成像技术 | CNN | 多光谱图像,灰度纹理特征 | NA | NA | SE-ResNet18 | 相关系数,相对百分偏差 | NA |
| 3745 | 2025-10-06 |
DenoiseMamba: An Innovative Approach for EEG Artifact Removal Leveraging Mamba and CNN
2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3573042
PMID:40408214
|
研究论文 | 提出了一种结合Mamba和CNN的新型EEG去噪方法DenoiseMamba | 首次将结构化状态空间对偶机制与CNN结合用于EEG去噪,能够同时捕捉局部和全局时空特征 | 仅在三个半模拟数据集上进行验证,缺乏真实临床数据的测试 | 开发有效的EEG信号去噪方法以提升脑电应用性能 | 受污染的EEG信号及其中的眼电、肌电和心电伪迹 | 信号处理 | 神经系统疾病 | 脑电图技术 | CNN, Mamba | EEG信号数据 | 三个半模拟数据集 | NA | ConvSSD模块 | EEG重建精度 | NA |
| 3746 | 2025-10-06 |
SSC-SleepNet: A Siamese-Based Automatic Sleep Staging Model With Improved N1 Sleep Detection
2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3572886
PMID:40408218
|
研究论文 | 提出一种基于伪连体神经网络架构的自动睡眠分期模型SSC-SleepNet,通过改进N1睡眠阶段的检测性能来解决单通道脑电图的自动睡眠分期问题 | 采用伪连体神经网络架构结合对比损失,设计自适应损失函数动态增加对N1睡眠阶段误分类的惩罚,有效解决类别不平衡问题 | NA | 提高单通道脑电图自动睡眠分期中N1睡眠阶段的检测准确率 | 睡眠脑电图数据 | 机器学习 | 睡眠障碍 | 脑电图 | CNN,LSTM,伪连体神经网络 | 单通道脑电图信号 | 四个数据集:Sleep-EDF-SC、Sleep-EDF-X、Sleep Heart Health Study、Haaglanden Medisch Centrum | NA | 挤压激励残差网络,CNN-LSTM混合架构 | 宏F1分数,N1睡眠阶段F1分数 | NA |
| 3747 | 2025-10-06 |
Knowledge-Driven Graph Representation Learning for Myocardial Infarction Localization
2025-Sep, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3574688
PMID:40434860
|
研究论文 | 提出一种知识驱动的图表示学习框架,用于心肌梗死定位任务 | 将医学先验知识融入深度学习模型,通过构建心肌梗死定位知识图谱来指导模型识别关键特征 | NA | 提高心肌梗死定位的准确性,特别是在罕见心肌梗死病例中的定位能力 | 心电图信号、心肌梗死患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图分析 | 图表示学习 | 心电图信号、患者人口统计学信息 | PTB和PTBXL两个公共数据集 | NA | 基于边关系投影的知识图谱聚合方法 | F1-score | NA |
| 3748 | 2025-10-06 |
Using Deep Learning to Predict Cardiovascular Magnetic Resonance Findings From Echocardiographic Videos
2025-Sep, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography
IF:5.4Q1
DOI:10.1016/j.echo.2025.05.016
PMID:40451472
|
研究论文 | 本研究使用深度学习模型从超声心动图视频预测心脏磁共振的组织特征参数 | 首次尝试使用基于视频的卷积神经网络从超声心动图视频中推导CMR特有的组织特征参数 | 回顾性单中心研究,模型对LGE、T1、T2和ECV等组织特征的预测能力有限 | 评估深度学习模型从超声心动图视频检测CMR特定参数的性能 | 接受CMR和超声心动图检查的成年患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声心动图,心脏磁共振 | CNN | 视频 | 1,453名成年患者,2,556对配对研究 | NA | 基于视频的卷积神经网络 | AUC | NA |
| 3749 | 2025-10-06 |
Modeling decision-making during unprotected left turns using interpretable deep learning and uncertainty quantification
2025-Sep, Accident; analysis and prevention
DOI:10.1016/j.aap.2025.108136
PMID:40513415
|
研究论文 | 本研究通过可解释深度学习和不确定性量化方法分析驾驶员在无保护左转场景中的决策过程 | 首次从决策不确定性角度分析无保护左转决策机制,结合Transformer模型和SHAP解释方法识别关键变量 | 未明确说明实验数据的具体规模和采集环境,模型泛化能力有待进一步验证 | 探索无保护左转场景中驾驶员的决策机制及其与安全性的关系 | 驾驶员在无保护左转场景中的决策行为 | 机器学习 | NA | 深度学习,不确定性量化 | Transformer | 驾驶行为数据 | NA | NA | Transformer | Jensen-Shannon散度 | NA |
| 3750 | 2025-10-06 |
Recent advances in sMRI and artificial intelligence for presurgical planning in focal cortical dysplasia: A systematic review
2025-Sep, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie
DOI:10.1016/j.neurad.2025.101359
PMID:40517890
|
系统综述 | 系统回顾了结构磁共振成像和人工智能在局灶性皮质发育不良术前规划中的最新进展 | 首次系统评估AI技术在FCD检测中的应用效果,发现AI模型灵敏度可达97.1%,特异性达84.3%,匹配或超越放射科医生表现 | 模型性能因FCD类型和训练数据集而异,需要进一步的临床验证和算法优化 | 评估人工智能技术在局灶性皮质发育不良术前检测中的应用价值 | 局灶性皮质发育不良患者 | 医学影像分析 | 药物难治性癫痫 | 结构磁共振成像 | 机器学习,深度学习 | 医学影像 | 27篇符合纳入标准的全文文章 | NA | NA | 灵敏度,特异性,检测率 | NA |
| 3751 | 2025-10-06 |
DeepEM Playground: Bringing deep learning to electron microscopy labs
2025-Sep, Journal of microscopy
IF:1.5Q3
DOI:10.1111/jmi.70005
PMID:40579897
|
研究论文 | 介绍了一个名为DeepEM Playground的交互式平台,旨在降低电子显微镜实验室使用深度学习的门槛 | 开发了首个专门针对电子显微镜实验室的交互式深度学习平台,无需编程经验即可训练和调整模型 | NA | 弥合深度学习研究与电子显微镜实验室实际应用之间的差距 | 电子显微镜研究人员 | 计算机视觉 | NA | 电子显微镜 | 深度学习模型 | 电子显微镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3752 | 2025-10-06 |
Deep learning for orbital fracture detection and reconstruction: A systematic review on diagnostic accuracy and surgical planning
2025-Sep, 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 | 系统评估深度学习模型在眼眶骨折CT影像检测和重建中的诊断准确性、处理时间及手术规划作用 | 首次系统综述深度学习在眼眶骨折领域的应用,比较了U-Net、GAN和SPAK等不同架构的性能表现 | 纳入研究数量有限(仅5项),需要更多对比研究来标准化方法学和验证临床适用性 | 评估深度学习模型在眼眶骨折检测和重建中的效能 | 眼眶骨折患者的CT影像数据 | 计算机视觉 | 眼眶骨折 | CT成像 | U-Net, GAN | 医学影像 | NA | NA | U-Net, GAN, DenseNet, SPAK | 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC, Dice系数, IoU | NA |
| 3753 | 2025-10-06 |
Cephalometric landmark detection using vision transformers with direct coordinate prediction
2025-Sep, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery
DOI:10.1016/j.jcms.2025.05.021
PMID:40603150
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研究论文 | 提出使用视觉变换器直接预测坐标的头影测量标志点检测新方法 | 首次将视觉变换器与直接坐标预测相结合用于头影测量标志点检测,避免了传统热图预测方法的内存密集问题 | 未明确说明数据集的具体规模和多样性限制 | 开发更高效准确的头影测量标志点自动检测方法 | 侧位X射线图像中的头影测量标志点 | 计算机视觉 | 口腔正畸 | 深度学习 | Vision Transformer (ViT) | X射线图像 | NA | NA | Vision Transformer | 平均径向误差 | NA |
| 3754 | 2025-10-06 |
Deep learning models for predicting hearing thresholds based on joint stimulus-frequency otoacoustic emissions and distortion-product otoacoustic emissions
2025-Sep, Hearing research
IF:2.5Q1
DOI:10.1016/j.heares.2025.109349
PMID:40618463
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研究论文 | 开发了一种结合刺激频率耳声发射和畸变产物耳声发射的深度学习模型,用于定量预测听力阈值 | 首次联合应用SFOAEs和DPOAEs两种耳声发射信号进行听力阈值预测,并构建了效率优化的深度学习模型 | 样本量相对有限(94只正常听力耳和401只感音神经性听力损失耳),未在其他类型听力损失中验证 | 开发基于双源耳声发射的深度学习模型,实现准确高效的听力阈值预测 | 人耳听力阈值预测 | 机器学习 | 听力损失 | 耳声发射检测技术 | CNN, RNN | 频谱数据 | 495只耳朵(94只正常听力,401只感音神经性听力损失) | NA | 卷积神经网络和循环神经网络组合架构 | 平均绝对误差 | NA |
| 3755 | 2025-10-06 |
Accounting for population structure in deep learning models for genomic analysis
2025-Sep, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2025.104873
PMID:40623578
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研究论文 | 本研究探讨了深度学习模型中忽略遗传相关性对基因组分析的影响 | 首次系统评估深度学习模型中忽略群体结构是否会导致与传统基因组分析相似的混杂效应 | 研究结果基于模拟和真实数据集,可能需要更多样化的数据验证 | 调查深度学习模型中忽略遗传相关性是否会引入混杂效应 | 单核苷酸多态性数据 | 机器学习 | NA | 基因组分析 | 深度学习 | 基因组数据 | 模拟和真实世界数据集 | NA | NA | 特征重要性分析 | NA |
| 3756 | 2025-10-06 |
A Deep Learning Model for Comprehensive Automated Bone Lesion Detection and Classification on Staging Computed Tomography Scans
2025-Sep, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.06.021
PMID:40634223
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研究论文 | 开发用于分期CT扫描中骨病变自动检测和分类的深度学习模型 | 首次使用nnUNet模型在分期CT扫描中实现骨病变的全面自动检测和分类 | 在部分良性患者中出现假阳性识别 | 开发用于癌症分期CT扫描中骨病变自动检测和分类的AI工具 | 前列腺癌患者和其他原发癌患者的良恶性骨病变 | 计算机视觉 | 骨转移癌 | CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 402例患者CT数据(训练集),69例患者测试集(32例骨转移) | nnUNet | nnUNet | 准确率, 敏感度, 特异度, AUC | NA |
| 3757 | 2025-10-06 |
Development and validation of a deep learning-based automatic classification algorithm for the medial temporal lobe atrophy score using a multimodality cascade transformer
2025-Sep, Clinical radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.crad.2025.106993
PMID:40675115
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的多模态级联Transformer用于内侧颞叶萎缩评分的自动分类算法 | 首次将多模态级联Transformer架构应用于内侧颞叶萎缩评分的自动分类 | 回顾性研究设计,数据来源于单一三级医院 | 开发自动分类算法用于认知障碍患者的内侧颞叶萎缩评分 | 认知障碍患者 | 医学影像分析 | 认知障碍 | 深度学习,机器学习 | Transformer | 医学影像 | 训练集1694例患者,内部测试集297例患者,外部测试集400例患者 | NA | 多模态级联Transformer | 准确率 | NA |
| 3758 | 2025-10-06 |
Multi-parameter MRI deep learning model for lymphovascular invasion assessment in invasive breast ductal carcinoma: A multicenter, retrospective study
2025-Sep, Clinical radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.crad.2025.107002
PMID:40695008
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研究论文 | 开发基于多参数MRI和深度学习的联合模型用于预测浸润性乳腺导管癌的淋巴血管侵犯状态 | 首次将多参数MRI与深度学习特征和临床放射学特征相结合,构建用于LVI评估的联合模型 | 回顾性研究设计,样本量相对有限(448例患者) | 评估多参数MRI深度学习在预测浸润性乳腺导管癌淋巴血管侵犯状态中的价值 | 浸润性乳腺导管癌患者 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 多参数磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 448例患者来自两个医疗中心 | NA | MobileNetV2-3D | AUC, 准确率, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 3759 | 2025-10-06 |
Semi-supervised motion flow and myocardial strain estimation in cardiac videos using distance maps and memory networks
2025-Sep, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110739
PMID:40701021
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研究论文 | 提出一种利用距离图和记忆网络的半监督运动估计算法,用于心脏视频中的心肌应变分析 | 使用整个心动周期所有帧进行半监督训练,利用舒张末期分割标签生成的距离图加权损失函数 | 仅使用内部数据集进行验证,未在公共数据集上测试 | 提高心脏视频中运动流和心肌应变估计的准确性 | 心脏磁共振成像序列中的心肌运动 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像 | 深度学习图像配准和跟踪算法 | 心脏视频序列 | 271名患者 | NA | RAFT, 记忆网络 | 端点误差, 左心室整体径向应变相关性, 左心室整体周向应变相关性, 右心室周向应变相关性 | NA |
| 3760 | 2025-10-06 |
Comprehensive assessment of uterine contractility using a large database of dynamic T2∗ studies
2025-Sep, Placenta
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.placenta.2025.07.078
PMID:40706293
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研究论文 | 本研究利用大型动态T2∗ MRI数据库和AI驱动流程评估子宫收缩活动,量化其发生率并探索与临床变量的关联 | 首次结合大规模动态T2∗ MRI数据和实时深度学习技术系统评估子宫收缩活动,为胎盘功能研究提供新视角 | 未发现子宫收缩活动与磁场强度、母体体位、产次等变量的显著相关性,需进一步研究其他潜在影响因素 | 通过AI驱动的动态T2∗ MRI分析增强对亚临床子宫收缩及其对胎盘功能影响的理解 | 821例孕15-41周胎儿的动态MRI扫描,包括正常妊娠和胎盘功能不全病例 | 医学影像分析 | 产科疾病 | 动态T2∗ MRI,T2∗弛豫测量法 | 深度学习 | MRI影像 | 821例动态胎儿MRI扫描 | NA | NA | NA | NA |