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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4061 | 2025-11-09 |
Unveiling the role of harmonization on clinically significant prostate cancer detection using MRI
2025-Nov-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-22433-0
PMID:41193563
|
研究论文 | 本研究通过整合无监督聚类协调技术和临床变量,评估了协调技术对多中心MRI数据在前列腺癌检测中诊断性能的影响 | 首次系统评估协调技术对多中心成像数据的影响,提出结合无监督聚类和临床变量的新策略来缓解中心间变异性 | 未明确说明样本具体数量和来源中心的详细信息 | 提高临床显著性前列腺癌的检测和分类诊断性能 | 前列腺癌患者的多中心MRI数据 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | T2加权磁共振成像 | 3D卷积自编码器,机器学习分类器 | 医学图像 | NA | NA | 3D卷积自编码器 | 准确率,AUC | NA |
| 4062 | 2025-11-09 |
An intelligent framework combining deep learning and fuzzy logic for accurate remote language translation
2025-Nov-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-22549-3
PMID:41193680
|
研究论文 | 提出一种结合深度学习和模糊逻辑的智能混合翻译框架,用于提高远程语言翻译的准确性和可解释性 | 将基于Transformer的神经机器翻译与模糊逻辑推理模块相结合,通过语言学规则评估句法、语义和语篇特征来增强翻译质量 | 在低资源语言和惯用表达处理方面仍存在挑战,系统复杂性可能增加计算开销 | 构建可扩展、可解释且准确的多语言翻译系统 | 高资源和低资源语言对的机器翻译 | 自然语言处理 | NA | 神经机器翻译,模糊逻辑推理 | Transformer | 文本 | 基准数据集上的高资源和低资源语言对 | NA | Transformer | BLEU, METEOR, F1-score | 边缘计算和云部署,亚秒级延迟 |
| 4063 | 2025-11-07 |
Correction: A deep learning model for epidermal growth factor receptor prediction using ensemble residual convolutional neural network
2025-Nov-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-26793-5
PMID:41193729
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4064 | 2025-11-09 |
nERdy: network analysis of endoplasmic reticulum dynamics
2025-Nov-05, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-08892-1
PMID:41193871
|
研究论文 | 开发了nERdy和nERdy+两种方法用于准确提取和表征内质网网络结构及连接点动态 | 提出了基于图像处理的nERdy方法和具有D4等变性的神经网络nERdy+,能够更准确地重建内质网动态网络 | 未明确说明方法在哪些特定条件下可能失效或存在局限性 | 研究内质网形态形成蛋白在管状基质形成中的作用 | 内质网网络结构和连接点动态 | 计算机视觉 | NA | 活细胞共聚焦显微镜,STED显微镜 | D4等变神经网络 | 时间序列显微镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4065 | 2025-11-09 |
Correlation between atherogenic index of plasma and retinal vessels in the fundus: a cross-sectional study
2025-Nov-05, European journal of medical research
IF:2.8Q2
DOI:10.1186/s40001-025-03352-2
PMID:41194298
|
研究论文 | 本研究通过深度学习技术定量分析眼底视网膜血管特征与血浆致动脉粥样硬化指数(AIP)的相关性 | 首次结合深度学习分割模型对眼底视网膜血管进行全自动定量测量,探索AIP与视网膜微血管参数的关联 | 横断面研究设计无法确定因果关系,样本仅来自单一医疗中心 | 评估视网膜血管特征与血浆致动脉粥样硬化指数的相关性 | 651名北京同仁医院心血管中心住院患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 眼底摄影,深度学习分割 | 深度学习分割模型 | 眼底图像 | 651名住院患者 | NA | NA | 分形维度,血管密度,平均血管直径,平均静脉直径 | NA |
| 4066 | 2025-11-09 |
Multi-modal single-cell platform for nanoparticle-enhanced time-series metabolic profiles of CD8+ T cell exhaustion in tumor immunosurveillance
2025-Nov-04, Journal of nanobiotechnology
IF:10.6Q1
DOI:10.1186/s12951-025-03774-4
PMID:41188846
|
研究论文 | 开发了一种多模态单细胞平台,用于研究CD8+ T细胞耗竭的时间动态代谢特征 | 整合纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱和蛋白质计数平台,实现单细胞水平的时间序列代谢分析 | NA | 阐明CD8+ T细胞在肿瘤免疫监视中耗竭的时间动态特征 | CD8+ T细胞 | 生物医学工程 | 肿瘤 | 纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱,蛋白质计数平台 | 深度学习算法 | 代谢谱数据,蛋白质定量数据 | 近3000个单细胞 | NA | NA | AUC, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 4067 | 2025-11-09 |
Optimizing myocardial infarction detection: a hybrid CNN-GRU deep learning approach
2025-Nov-04, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-03217-y
PMID:41188886
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于心电图信号的混合CNN-GRU深度学习模型,用于优化心肌梗死的检测 | 提出结合CNN和GRU的混合深度学习架构,充分利用CNN的空间特征提取能力和GRU的时间序列建模能力 | 回顾性研究设计,数据来源于单一数据库,缺乏外部验证 | 开发心肌梗死检测的深度学习诊断支持工具 | 心肌梗死患者和健康个体的心电图信号 | 数字病理 | 心血管疾病 | 心电图信号分析 | CNN, GRU | 心电图信号 | 56,354份心电图记录(41,871份来自心肌梗死患者,14,474份来自健康个体) | NA | CNN-GRU混合架构 | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 宏平均, 加权平均 | NA |
| 4068 | 2025-11-09 |
Development of a unified deep learning approach integrating CNN-based local and ViT-based global feature extraction for enhanced cotton disease and pest classification
2025-Nov-04, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-025-01462-w
PMID:41188914
|
研究论文 | 开发了一种集成CNN局部特征提取和ViT全局特征提取的统一深度学习方法来增强棉花病虫害分类 | 提出混合CNN-ViT模型,同时利用CNN的局部特征提取能力和ViT的全局上下文捕捉能力 | 数据集仅包含8种棉花病虫害类别,需要扩展到更多样化的病虫害类型 | 开发准确高效的棉花病虫害分类方法以提高棉花产量 | 棉花病虫害图像数据 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习图像分类 | CNN, ViT, 混合模型 | 图像 | 包含8个类别的棉花病虫害数据集(蚜虫、黏虫、细菌性枯萎病、棉铃腐病、绿棉铃、健康植株、白粉病、靶斑病) | NA | CNN, Vision Transformer, 混合CNN-ViT | 准确率 | NA |
| 4069 | 2025-11-09 |
Deep learning-based optimal selection of construction and demolition waste crushing equipment
2025-Nov, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127466
PMID:41033205
|
研究论文 | 提出基于深度学习的建筑垃圾破碎设备优化选择方法,通过图像识别与生命周期评估实现设备智能选择 | 首次将Mask R-CNN模型与Brute Force算法、3D体积重建方法结合,实现建筑垃圾尺寸和质量分布的快速评估,并创新性地将环境成本纳入设备选择标准 | 尺寸分布和质量分布的整体误差保持在5%以内,但未明确说明在复杂现场环境下的适用性限制 | 优化建筑垃圾回收过程中的破碎设备选择,降低成本和环境排放 | 建筑拆除现场的废弃物和破碎设备 | 计算机视觉 | NA | 深度学习,生命周期评估(LCA),社会支付意愿(WTP) | CNN | 图像 | NA | Mask R-CNN | Mask R-CNN | 分割准确率,尺寸分布误差,质量分布误差 | NA |
| 4070 | 2025-11-09 |
CRCFound: A Colorectal Cancer CT Image Foundation Model Based on Self-Supervised Learning
2025-Nov, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202407339
PMID:40791166
|
研究论文 | 提出基于自监督学习的结直肠癌CT影像基础模型CRCFound,解决标注数据不足问题并提升多任务泛化能力 | 首次构建针对结直肠癌CT影像的自监督学习基础模型,通过预训练学习通用特征表示 | 未明确说明模型在特定亚组患者或罕见病例中的表现 | 开发能够适应多种结直肠癌临床任务的通用CT影像分析模型 | 结直肠癌患者的CT影像数据 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | CT影像分析 | 自监督学习基础模型 | CT图像 | 5137张未标注结直肠癌CT图像 | NA | NA | 在6个诊断任务和2个预后任务上进行基准测试 | NA |
| 4071 | 2025-11-09 |
Monitoring mining-induced subsidence from satellite imagery using transformer-based deep learning trained on gridded subsidence measurements
2025-Nov, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127536
PMID:41072382
|
研究论文 | 本研究利用基于Transformer的深度学习模型从卫星图像中监测采矿引起的地面沉降 | 首次将Vision Transformer模型应用于采矿引起的地面沉降监测,解决了传统CNN模型精度不足和训练数据缺乏的问题 | 模型在不同地区的泛化性能存在差异(准确率77.2%-84.8%),需要更多样化的训练数据 | 开发一种能够准确监测采矿引起地面沉降的AI方法,为环境保护部门提供早期检测工具 | 中国十大产煤省份中受采矿影响的地区 | 计算机视觉 | NA | 卫星遥感 | Vision Transformer | 卫星图像, 网格化沉降测量数据 | 191,630个网格沉降测量数据用于训练,10个地区各250个独立样本用于测试 | NA | ViT-Base | 准确率 | NA |
| 4072 | 2025-11-09 |
Implications of waterfowl impoundments as a response to sea-level driven saltwater intrusion
2025-Nov, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127567
PMID:41100935
|
研究论文 | 利用深度学习模型检测切萨皮克湾地区水禽蓄水池的分布及其对海平面上升背景下盐沼迁移的影响 | 首次使用高分辨率地形水深数据和卷积神经网络自动检测私人水禽蓄水池,并分析其与海平面上升导致的盐沼迁移路径的空间关系 | 缺乏私有蓄水池的公开记录数据,且小型土质围堤和茂密植被增加了卫星影像检测难度 | 评估水禽蓄水池在海平面上升导致的盐碱化背景下的分布特征及其生态影响 | 切萨皮克湾地区的水禽蓄水池 | 计算机视觉 | NA | 高分辨率地形水深测量 | CNN | 地形水深数据 | 检测到1684个蓄水池,总面积6.6平方公里(1627英亩) | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 4073 | 2025-11-09 |
Modelling cultural ecosystem services of river landscapes in the Iberian Peninsula with deep learning and social media images
2025-Nov, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127667
PMID:41109087
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合深度学习图像识别和机器学习建模的AI框架,用于评估伊比利亚半岛河流景观的文化生态系统服务 | 首次将深度学习图像分类与可解释的机器学习模型相结合,实现区域尺度河流景观文化生态系统服务的自动化评估和空间热点识别 | 依赖社交媒体图像数据,可能无法完全代表所有人群的景观偏好,且仅针对伊比利亚半岛区域 | 开发可转移、可复制的AI框架来评估河流景观的文化生态系统服务,支持保护规划 | 伊比利亚半岛的河流景观及其提供的文化生态系统服务 | 计算机视觉, 机器学习 | NA | 深度学习图像识别, 机器学习建模 | CNN, XGBoost | 图像 | 6911张Flickr图片 | PyTorch/TensorFlow (基于ResNet实现推断) | ResNet-152 | NA | NA |
| 4074 | 2025-11-09 |
AI Applications in Depression Detection and Diagnosis: Bibliometric and Visual Analysis of Trends and Future Directions
2025-Oct-22, JMIR mental health
IF:4.8Q1
DOI:10.2196/79293
PMID:41022381
|
文献计量分析 | 通过文献计量和可视化分析方法,系统梳理2015-2024年人工智能在抑郁症检测与诊断领域的研究趋势和发展方向 | 首次对AI在抑郁症诊断领域的全球研究趋势进行系统性文献计量分析,揭示从传统机器学习向深度学习、多模态融合的关键转变 | 仅基于Web of Science数据库文献,可能存在收录偏差;分析时间范围截止2024年,无法反映最新发展 | 分析人工智能在抑郁症检测与诊断领域的全球研究趋势、知识结构和前沿方向 | 2015-2024年间发表的2304篇相关学术文献 | 自然语言处理, 机器学习 | 抑郁症 | 文献计量分析, 共引分析 | 机器学习, 深度学习 | 文献元数据, 引文数据 | 2304篇学术论文 | CiteSpace | NA | NA | NA |
| 4075 | 2025-11-09 |
Shallow and ensemble deep randomized neural network for anomaly detection
2025-Oct-21, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108240
PMID:41202707
|
研究论文 | 提出一种用于异常检测的单类集成深度随机向量函数链接网络模型 | 融合深度学习和集成学习原理,在OC-RVFL基础上构建多层输出结构的OC-edRVFL模型 | OC-RVFL的单隐藏层结构限制了其捕获复杂模式的能力 | 提升异常检测或单类分类任务的泛化能力和性能 | 异常检测算法模型 | 机器学习 | NA | NA | RVFL, 集成深度学习 | 人工数据集, UCI数据集, NDC数据集, MNIST图像数据 | 最多500万样本的数据集 | NA | 随机向量函数链接网络(RVFL), 集成深度RVFL(edRVFL) | 泛化误差上界 | NA |
| 4076 | 2025-11-09 |
Evaluating microplastics and antibiotics induced genotoxicity in marine mussels through deep learning-based processing images of comet assay
2025-Oct-15, Ecotoxicology and environmental safety
IF:6.2Q1
DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119295
PMID:41138450
|
研究论文 | 开发基于深度学习的彗星试验图像分析方法,用于评估微塑料和抗生素对海洋贻贝的基因毒性 | 首次将YOLOv8深度学习模型应用于彗星试验图像分析,实现高通量自动化DNA损伤评估 | 训练数据集规模有限(1453张训练图像),仅针对特定污染物组合进行研究 | 建立自动化高通量彗星试验分析方法,评估新兴污染物基因毒性 | 海洋贻贝鳃组织暴露于聚乙烯微塑料和磺胺甲恶唑的DNA损伤 | 计算机视觉 | NA | 彗星试验 | YOLOv8 | 图像 | 1453张训练图像,364张验证图像,6749个人工标注彗星目标 | NA | YOLOv8 | 准确率 | NA |
| 4077 | 2025-11-09 |
Deep learning approach for tooth numbering and restoration detection on pediatric periapical radiographs in mixed dentition
2025-Oct-11, Clinical oral investigations
IF:3.1Q1
DOI:10.1007/s00784-025-06542-8
PMID:41074996
|
研究论文 | 使用YOLOv8深度学习模型在混合牙列期儿童根尖片中实现牙齿编号和修复体检测 | 首次将YOLOv8模型应用于混合牙列期儿童根尖片的牙齿编号和修复体自动检测 | NA | 评估深度学习模型在混合牙列期根尖片中牙齿编号和修复体检测的效率 | 6-12岁混合牙列期儿童的根尖片 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 深度学习 | YOLOv8 | 医学影像 | 1,504张用于牙齿编号的根尖片,1,599张用于修复体检测的根尖片 | Python | YOLOv8 | 准确率, 精确率, F1分数, 召回率, IoU, 混淆矩阵 | NA |
| 4078 | 2025-11-09 |
Deciphering the unique autoregulatory mechanisms and substrate specificity of the understudied DCLK3 kinase linked to neurodegenerative diseases
2025-Oct, The Journal of biological chemistry
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbc.2025.110664
PMID:40902973
|
研究论文 | 本研究揭示了与神经退行性疾病相关的未充分研究激酶DCLK3的独特自调控机制和底物特异性 | 首次发现DCLK3通过自磷酸化其截短尾部实现与催化结构域的结合,揭示了不同于其旁系同源物DCLK1的调控机制,并鉴定Tau蛋白为其潜在底物 | 研究主要基于体外实验和计算预测,需要在体内模型中进一步验证DCLK3的功能和调控机制 | 阐明DCLK3激酶的自调控机制和底物特异性,为神经退行性疾病提供潜在治疗靶点 | 双皮质素样激酶3(DCLK3)及其与神经退行性疾病的关联 | 计算生物学 | 神经退行性疾病 | 质谱分析, 肽库筛选, 体外测定 | 深度学习模型 | 肽序列数据, 质谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4079 | 2025-11-09 |
Developing inhibitors of the guanosine triphosphate hydrolysis accelerating activity of Regulator of G protein Signaling-14
2025-Oct, The Journal of biological chemistry
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbc.2025.110611
PMID:40848973
|
研究论文 | 本研究开发了选择性非共价抑制RGS14 GTP酶加速活性的小分子抑制剂 | 首次发现可靶向RGS14浅表蛋白相互作用界面的非共价小分子抑制剂,并采用机器学习增强的分子对接技术指导配体优化 | 未明确说明化合物在疾病模型中的具体疗效验证 | 开发针对RGS14 GTP酶加速活性的选择性抑制剂 | RGS14蛋白及其小分子抑制剂 | 计算药物设计 | 中枢神经系统疾病,代谢疾病 | 结构引导虚拟筛选,分子对接,深度学习评分,荧光检测,放射性GTP水解测定 | 深度学习 | 分子结构数据,生物活性数据 | 40多个第二代类似物 | NA | NA | 抑制活性,细胞毒性,药代动力学参数 | NA |
| 4080 | 2025-11-09 |
Accelerating myelin defect detection in neurodegenerative disorders: a human-in-the-loop deep learning approach with birefringence microscopy
2025-Oct, Neurophotonics
IF:4.8Q1
DOI:10.1117/1.NPh.12.4.045007
PMID:41195092
|
研究论文 | 开发了一种人机协同深度学习方法,用于加速神经退行性疾病中髓鞘缺陷的检测 | 首次将人机协同循环与YOLOv8模型结合应用于双折射显微镜图像中的髓鞘缺陷检测 | 样本量相对较小(15名受试者),需要进一步验证在更大样本和更多疾病类型中的适用性 | 加速神经退行性疾病中髓鞘缺陷的检测和分析 | 人脑背外侧前额叶皮质组织样本 | 数字病理学 | 神经退行性疾病 | RGB圆形交叉偏振双折射显微镜 | YOLOv8 | 3D体积显微镜图像 | 15名受试者(5名对照,5名阿尔茨海默病,5名慢性创伤性脑病)的脑组织样本,包含5600个手动标注的髓鞘缺陷 | NA | YOLOv8 | mAP@50 | 能够处理高达300GB的完整3D体积图像 |