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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4221 | 2025-11-07 |
Revisiting Eck and Dayhoff's Building Block Model of Ferredoxin Evolution on Dayhoff's 100th Birthday
2025-Nov-06, Journal of molecular evolution
IF:2.1Q3
DOI:10.1007/s00239-025-10283-3
PMID:41196328
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研究论文 | 使用深度学习工具重新验证Eck和Dayhoff关于铁氧还蛋白通过串联重复进化的假说 | 首次应用AlphaFold2从头预测方法验证60年前的蛋白质进化假说,结合现代计算工具重新评估经典理论 | 依赖计算预测模型,缺乏实验验证,部分结构对齐的RMSD和TM-score仅为可接受水平 | 重新检验铁氧还蛋白的串联重复进化模型 | 铁氧还蛋白序列和结构,[4Fe-4S]铁氧还蛋白超家族 | 计算生物学 | NA | 深度学习结构预测,序列比对 | AlphaFold2 | 蛋白质序列,蛋白质结构 | 参考铁氧还蛋白PDB entry 1CIF及相关序列 | AlphaFold2, I-TASSER | NA | RMSD, TM-score | NA |
| 4222 | 2025-11-07 |
Deep learning model using contrast-enhanced CT for predicting overall survival in oropharyngeal squamous cell carcinoma: a prospective multicenter study
2025-Nov-06, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-12120-z
PMID:41196362
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研究论文 | 开发并验证基于对比增强CT的深度学习模型用于预测口咽鳞状细胞癌患者的总生存期 | 首次将Swin Transformer V2架构应用于口咽鳞状细胞癌生存预测,结合影像组学特征和临床因素构建多中心验证的深度学习-临床特征模型 | 样本量相对有限,需要更大规模的前瞻性研究进一步验证 | 开发准确预测口咽鳞状细胞癌患者总生存期的非侵入性工具 | 口咽鳞状细胞癌患者 | 医学影像分析 | 口咽鳞状细胞癌 | 对比增强CT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 319例患者(269例回顾性,50例前瞻性) | PyRadiomics | Swin Transformer V2 | C-index, 时间依赖性ROC, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 4223 | 2025-11-07 |
DeepIMB: Imputation of non-biological zero counts in microbiome data
2025-Nov-06, Genes & genomics
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s13258-025-01693-0
PMID:41196474
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的微生物组数据插补方法DeepIMB,用于准确识别和填补非生物零计数 | 结合伽马-正态混合模型和深度神经网络,整合多种数据类型信息进行非生物零值插补 | NA | 解决微生物组数据中非生物零计数带来的分析挑战 | 微生物组测序数据 | 机器学习 | NA | 微生物组测序 | 深度神经网络 | 微生物计数矩阵 | NA | NA | NA | 均方误差, Pearson相关系数, Wasserstein距离 | NA |
| 4224 | 2025-11-07 |
Assessment of deep learning reconstruction effects on detection and differentiation of liver metastasis from hepatic hemangioma in diffusion-weighted imaging
2025-Nov-06, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-025-01904-4
PMID:41196555
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研究论文 | 评估基于模型的深度学习重建扩散加权成像在检测和鉴别肝脏转移瘤与肝血管瘤方面的性能 | 首次比较压缩感知与深度学习重建DWI在肝脏病变检测和鉴别中的表现 | 回顾性研究,样本量较小(53例患者),仅比较两种成像方法 | 评估深度学习重建对肝脏转移瘤和血管瘤检测与鉴别的改善效果 | 肝脏转移瘤(59个)和肝血管瘤(33个)患者 | 医学影像分析 | 肝脏肿瘤 | 扩散加权成像,压缩感知,深度学习重建 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | 53例患者(34男19女,平均年龄65.9岁),共92个病灶(59个转移瘤,33个血管瘤) | NA | NA | 信噪比,对比噪声比,表观扩散系数,ROC曲线下面积,敏感性,特异性 | NA |
| 4225 | 2025-11-07 |
Emerging Artificial Intelligence Technologies for Risk Assessment and Management in Acute Myeloid Leukemia: A Review
2025-Nov-06, JAMA oncology
IF:22.5Q1
DOI:10.1001/jamaoncol.2025.3601
PMID:41196612
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综述 | 本文综述人工智能技术在急性髓系白血病风险评估和管理中的新兴应用 | 整合临床、细胞遗传学和分子数据的机器学习算法相比传统ELN指南展现更高预后准确性;深度学习在骨髓涂片亚型识别和基因变异预测中表现优异;联邦学习方法实现跨机构协作同时保护患者隐私 | 需要统一数据标准、健全监管框架和公平技术获取才能实现AI在AML管理中的完全整合 | 评估人工智能技术在急性髓系白血病风险分层、诊断增强和治疗规划中的应用潜力 | 急性髓系白血病患者数据、骨髓涂片图像、基因组数据 | 数字病理学 | 白血病 | 基因组分析、转录组数据分析 | 机器学习,深度学习 | 临床数据,图像,基因组数据 | NA | NA | NA | AUROC,准确率 | NA |
| 4226 | 2025-11-07 |
Deep learning interatomic potential for boron phosphide: accurate prediction of mechanical and thermal properties
2025-Nov-05, Physical chemistry chemical physics : PCCP
IF:2.9Q1
DOI:10.1039/d5cp01433f
PMID:41111322
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研究论文 | 通过深度学习势函数准确预测磷化硼的力学和热学性质 | 开发了基于深度学习的磷化硼原子间势函数,实现了对多种物理性质的精确模拟 | NA | 开发高精度的磷化硼深度学习势函数用于原子尺度模拟 | 磷化硼(BP)材料 | 机器学习 | NA | 深度学习势函数,第一性原理计算 | 深度势函数(DP) | 原子结构数据,物理性质数据 | NA | NA | 深度势函数(DP) | 径向分布函数,角分布函数,晶格常数,密度,弹性常数,硬度,断裂韧性,熵,焓,自由能,热容,热导率,声子谱 | NA |
| 4227 | 2025-11-07 |
BiBLDR: Bidirectional Behavior Learning for Drug Repositioning
2025-Nov-05, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3628673
PMID:41191475
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研究论文 | 提出一种名为BiBLDR的双向行为学习策略,将药物重定位重新定义为行为序列学习任务 | 通过构建双向行为序列和两阶段策略,有效解决了冷启动场景下传统图方法依赖已知关联信息的局限性 | 未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力 | 解决药物重定位中的冷启动问题 | 药物和疾病 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 行为序列学习模型 | 药物-疾病关联数据,行为序列数据 | 基准数据集(具体数量未说明) | NA | 双向行为序列学习框架 | 基准数据集上的性能指标(具体指标未说明) | NA |
| 4228 | 2025-11-07 |
Radar HRV Monitoring with Physiological Prior Inspired Deep Neural Networks
2025-Nov-05, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3628628
PMID:41191472
|
研究论文 | 提出一种基于生理先验知识的深度学习框架,用于实现鲁棒的非接触式雷达心率变异性监测 | 结合内部心跳驱动整个躯干表面运动的生理先验知识设计混合深度神经网络,并利用心脏运动自相似性先验建立信号增强策略 | 方法在真实世界复杂生理条件下的性能仍需进一步验证 | 开发能够在真实场景中准确监测心率变异性的非接触式雷达技术 | 7150名具有复杂生理状况的门诊患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 雷达传感技术 | 深度神经网络 | 雷达反射信号 | 7150名门诊患者 | NA | 混合深度神经网络 | IBI误差,RMSSD误差,SDSD误差,pNN50误差 | NA |
| 4229 | 2025-11-07 |
Accelerated Chemical Exchange Saturation Transfer Imaging With Deep Unrolling Networks and Synthetic Brain Tumor Datasets
2025-Nov-05, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70172
PMID:41193413
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研究论文 | 开发基于模型深度展开网络用于加速多通道化学交换饱和转移成像的高质量重建 | 提出MoDL-ADMM深度展开网络架构,并创建BraTS-CEST合成脑肿瘤数据集用于训练 | NA | 提高化学交换饱和转移成像的重建质量和加速能力 | 健康志愿者和脑肿瘤患者的脑部成像数据 | 医学影像 | 脑肿瘤 | 化学交换饱和转移成像,Bloch-McConnell模拟 | 深度学习,展开网络 | 医学影像 | 使用BraTS和fastMRI公开数据集生成的合成数据,以及真实患者数据 | NA | MoDL-ADMM,选择性核网络 | 重建误差,图像质量 | NA |
| 4230 | 2025-11-07 |
Identification of potent high-affinity secondary nucleation inhibitors of Aβ42 aggregation from an ultra-large chemical library using deep docking
2025-Nov-05, Molecular systems biology
IF:8.5Q1
DOI:10.1038/s44320-025-00159-5
PMID:41193694
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的深度对接计算流程,从超大型化合物库中筛选出高效的Aβ42聚集次级成核抑制剂 | 开发了开源版本的深度对接协议,将可筛选化合物数量提高了4个数量级,并成功应用于阿尔茨海默病药物发现 | 仅从5.39亿化合物库中筛选出35个候选化合物进行实验验证,筛选范围仍有扩大空间 | 发现高效的Aβ42聚集次级成核抑制剂,为阿尔茨海默病提供疾病修饰治疗方法 | Aβ肽聚集过程和抑制剂筛选 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 表面等离子共振实验,体外聚集实验 | 深度学习 | 化学化合物结构数据 | 从5.39亿化合物库中筛选35个候选化合物进行实验验证 | NA | 深度对接 | 抑制效力,平衡解离常数,命中率(54%) | NA |
| 4231 | 2025-11-07 |
GMM-PA: Gaussian Mixture Model-Based Prototype Alignment for Multi-source Domain Adaptation in Polyp Segmentation
2025-Nov-05, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01730-0
PMID:41193917
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研究论文 | 提出基于高斯混合模型原型对齐的多源域自适应方法,用于跨域息肉分割 | 结合高斯混合模型推导可靠类别原型,采用混合CNN-Mamba架构平衡局部和全局特征建模,提出跨域原型特征细化模块 | NA | 解决结肠镜图像中息肉分割的域偏移问题,提升跨域泛化能力 | 结肠镜图像中的息肉分割 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | LAB空间颜色变换,傅里叶变换低频谱交换 | CNN, Mamba | 图像 | 三个公共息肉分割数据集 | NA | CNN-Mamba混合架构 | Dice系数, mIoU | NA |
| 4232 | 2025-11-07 |
Privacy-hardened and hallucination-resistant synthetic data generation with logic-solvers
2025-Nov-04, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf600
PMID:41191651
|
研究论文 | 提出一种基于逻辑求解的合成数据生成方法Genomator,用于生成隐私保护且真实的基因组数据 | 首次将逻辑求解方法应用于合成数据生成,在准确性、隐私保护和计算效率方面显著优于现有方法 | NA | 开发能够平衡隐私保护和数据实用性的合成数据生成方法 | 基因组数据 | 机器学习 | NA | SAT求解 | NA | 基因组数据 | NA | NA | NA | 准确率, 隐私保护度, 计算效率 | NA |
| 4233 | 2025-11-07 |
Characterization of binding kinetics and intracellular signaling of new psychoactive substances targeting cannabinoid receptor using transition-based reweighting method
2025-Nov-03, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.98798
PMID:41181929
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研究论文 | 本研究通过分子动力学模拟和深度学习方法揭示了新型精神活性物质与经典大麻素在CB1受体结合动力学和下游信号传导的差异机制 | 首次结合过渡态重加权方法和神经关系推理深度学习技术分析NPS与CB1受体的慢结合过程及变构信号传导机制 | 研究主要基于计算模拟,需要实验验证;仅分析了两种代表性配体 | 阐明新型精神活性物质通过CB1受体产生更强生理副作用的分子机制 | 人类大麻素受体1及其配体MDMB-Fubinaca和HU-210 | 计算生物学 | 药物滥用 | 分子动力学模拟, 过渡态重加权方法, 变分自编码器 | 神经关系推理 | 分子动力学轨迹数据 | 两种配体与CB1受体的结合过程 | TensorFlow, PyTorch | 变分自编码器, 神经关系推理网络 | 过渡速率估计, 热力学参数分析, 变构效应评估 | 分子动力学模拟集群 |
| 4234 | 2025-11-07 |
Elucidating the role of SIRT2 in hepatocellular carcinoma through multi-omics and deep learning
2025-Nov-03, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-03879-0
PMID:41182638
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研究论文 | 通过多组学分析和深度学习技术阐明SIRT2在肝细胞癌中的作用机制 | 首次结合铜死亡机制、单细胞测序、空间转录组和深度学习生存神经网络构建肝细胞癌预后模型 | 研究主要基于生物信息学分析,需要进一步实验验证 | 探索SIRT2在肝细胞癌发生发展中的作用及其作为生物标志物的潜力 | 肝细胞癌患者样本和相关的基因表达数据 | 生物信息学, 计算生物学 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序, 空间转录组测序, RNA测序, 孟德尔随机化分析 | 深度学习生存神经网络 | 基因表达数据, 单细胞数据, 空间转录组数据 | NA | deepsurv | 深度学习生存神经网络 | 生存率分析, 风险评分 | NA |
| 4235 | 2025-11-07 |
How to analyze visual data using zero-shot learning: An overview and tutorial
2025-Nov-03, Psychological methods
IF:7.6Q1
DOI:10.1037/met0000801
PMID:41182696
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教程 | 提供使用零样本学习分析视觉数据的概述和分步指南 | 为零样本学习在心理学视觉数据分析中的应用提供实践教程和代码资源 | 方法存在未来挑战和局限性,需要创建验证数据集 | 为心理学研究人员提供分析图像数据的替代方法 | 图像数据中的饮料识别 | 计算机视觉 | NA | 零样本学习 | 预训练模型 | 图像 | 包含饮料类型、场景和突出程度操纵的数据集 | Google Colab | Contrastive Language-Image Pretraining, Large Language and Vision Assistant | 准确率 | 云端平台(Google Colab) |
| 4236 | 2025-11-07 |
Bayesian model averaging based deep learning forecasts of inpatient bed occupancy in mental health facilities
2025-Nov-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-22001-6
PMID:41184292
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研究论文 | 提出一种结合贝叶斯模型平均和深度学习的新型预测框架,用于预测心理健康机构住院床位占用率 | 首次将Zellner's g-prior的贝叶斯模型平均与深度学习模型结合用于床位占用预测 | 研究仅针对印度第二大心理健康医院,未在其他机构验证 | 开发精准的床位占用预测工具以支持入院规划和资源分配 | 心理健康机构的住院床位占用率 | 机器学习 | 精神健康疾病 | 时间序列分析 | TDNN, RNN, GRU, LSTM, BiLSTM, BiGRU | 时间序列数据 | 2008年至2024年的床位占用数据 | NA | 时间延迟神经网络,循环神经网络,门控循环单元,长短期记忆网络,双向长短期记忆网络,双向门控循环单元 | 准确率,平均绝对百分比误差,置信区间宽度 | NA |
| 4237 | 2025-11-07 |
A high-resolution large-scale dataset for building segmentation from aerial imagery in northeastern Italy
2025-Nov-03, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06014-4
PMID:41184310
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研究论文 | 本文介绍了SegFVG数据集,一个针对意大利东北部地区的大规模高分辨率建筑分割数据集 | 提供了首个专注于意大利Friuli Venezia Giulia地区的大规模、高分辨率、地理多样性的建筑分割数据集 | 数据集仅覆盖意大利东北部特定区域,地理范围有限 | 解决建筑分割研究中大规模地理多样性数据集稀缺的问题 | 航空影像中的建筑分割 | 计算机视觉 | NA | 航空摄影测量 | 深度学习模型 | 航空影像 | 超过15,000张真实正射航空影像图块 | NA | NA | NA | NA |
| 4238 | 2025-11-07 |
Improving real-time emotion recognition system in assistive communication technologies for disabled persons using deep learning with equilibrium algorithm
2025-Nov-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-22031-0
PMID:41184323
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研究论文 | 提出一种结合深度学习和平衡优化算法的实时情感识别系统,用于改善残疾人士的辅助沟通技术 | 首次将平衡优化器(EO)与Elman神经网络(ENN)相结合用于情感识别,并通过优化超参数提升分类性能 | 仅使用单一文本数据集进行验证,未涉及其他模态数据 | 开发实时情感识别系统以增强残疾人士的沟通能力 | 残疾人士的文本情感识别 | 自然语言处理 | 残疾 | 深度学习, 文本分析 | ENN, EO | 文本 | NA | NA | Elman神经网络, 平衡优化器 | 准确率 | NA |
| 4239 | 2025-11-07 |
Deep learning algorithm for predicting rapid progression of abdominal aortic aneurysm by integrating CT images and clinical features
2025-Nov-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-22167-z
PMID:41184332
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研究论文 | 开发并验证了一种整合CT图像特征和临床特征的多模态深度学习算法,用于预测腹主动脉瘤的快速进展 | 首次提出端到端多模态深度学习模型,整合CT图像特征、几何特征和临床特征,显著提升腹主动脉瘤进展预测性能 | 回顾性研究设计,数据来源于两家医疗中心,需要前瞻性验证 | 提高腹主动脉瘤快速进展的预测准确性 | 腹主动脉瘤患者 | 医学影像分析 | 腹主动脉瘤 | CT成像,影像组学 | 深度学习 | CT图像,临床数据 | 561名患者,14,252张标注的CT轴位图像 | NA | ResNet | AUC,准确率 | NA |
| 4240 | 2025-11-07 |
Enhanced skin cancer classification using modified efficientNetV2L with adaptive early stopping mechanism
2025-Nov-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-22228-3
PMID:41184381
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研究论文 | 提出基于改进EfficientNetV2L架构的自适应早停机制皮肤癌分类模型 | 引入自适应早停和学习率回调机制增强泛化能力并防止过拟合 | 未明确说明模型在临床环境中的实际部署验证和外部数据集测试结果 | 开发高精度皮肤癌自动分类系统以提升医学诊断效果 | 皮肤病变图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 深度学习图像分类 | CNN | 图像 | ISIC数据集 | NA | EfficientNetV2L | 准确率 | NA |