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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 461 | 2026-05-15 |
Deep Learning-Based Augmented Contrast-Enhancement and Denoising for Reduced-Iodine and Low-Radiation 70-kVp Cerebral CT Angiography: A Prospective Study
2026-May, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2025.1520
PMID:42062228
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研究论文 | 评估在70 kVp下使用低碘和低辐射进行脑CT血管成像的可行性,以及深度学习增强对比和去噪算法对CTA质量的影响 | 首次将深度学习增强对比和去噪算法应用于低碘低辐射70-kVp脑CT血管成像,显著提高了图像质量 | 样本量较小(47名健康志愿者),且未包含疾病状态的患者,可能限制了结果的泛化性 | 评估低碘低辐射70-kVp脑CTA的可行性及深度学习算法对图像质量的改善效果 | 47名健康志愿者(男女比例31:16,平均年龄57.8岁) | 计算机视觉 | NA | CT血管成像 | 深度学习 | 图像 | 47名健康志愿者 | NA | NA | 动脉衰减值, 图像噪声, 对比噪声比, 主观图像质量 | NA |
| 462 | 2026-05-15 |
Artificial intelligence and capsule endoscopy
2026-May, Revista espanola de enfermedades digestivas
IF:2.7Q2
DOI:10.17235/reed.2026.11191/2025
PMID:41848084
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综述 | 本文综述了人工智能在胶囊内镜中的应用,重点讨论深度学习模型和卷积神经网络如何优化图像解读过程 | 提出AI可分别作为首读和第二读工具,TOP100等工具在临床中已显示出减少阅读时间和辅助诊断的效果 | 面临假阴性问题、缺乏标准化以及医学法律挑战 | 评估AI在胶囊内镜解读中的现状、优势与挑战,推动其临床应用 | 胶囊内镜生成的视频图像及相关胃肠道疾病(如克罗恩病、乳糜泻) | 计算机视觉 | 克罗恩病, 乳糜泻 | 胶囊内镜 | 深度学习模型、卷积神经网络(CNN) | 图像 | 每例研究涉及超过50,000张图像 | NA | CNN | 敏感性、特异性 | NA |
| 463 | 2026-05-15 |
Multifunctional Flexible Sensor with Bionic Micro-Nano Hierarchical Structure for Dual-Mode Pressure and Temperature Sensing
2026-May, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.73163
PMID:41858305
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研究论文 | 本文提出了一种具有仿生微纳层次结构的双模态压力和温度传感多功能柔性传感器 | 仿生蚂蚁、蜘蛛、蚊子和荷叶结构,构建微纳层次结构实现超疏水性和同时传感压力与温度,结合无线传输和深度学习实现非接触人机交互 | 未提及其它方面限制 | 开发具有多模态传感能力且性能优异的柔性电子器件,用于医疗健康、电子皮肤和人机交互 | 基于MXene/三聚氰胺泡沫和碳纳米管/聚偏氟乙烯纳米纤维膜构建的仿生多功能传感器 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习模型 | 传感器信号 | NA | NA | 深度学习模型 | 压力灵敏度、温度灵敏度、响应时间、检测范围 | NA |
| 464 | 2026-05-15 |
Deep Learning Discriminates Seizures from Normal Brain Oscillations in the Electroencephalogram of a Rat Model of Post-traumatic Epilepsy
2026-May, eNeuro
IF:2.7Q3
DOI:10.1523/ENEURO.0032-26.2026
PMID:42045047
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研究论文 | 利用深度学习在创伤后癫痫大鼠模型的脑电图中客观识别癫痫发作与正常脑振荡 | 采用迁移学习对三种不同脑电图表型进行训练和测试,卷积神经网络模型可区分正常棘慢波放电与惊厥性癫痫发作,实现客观化跨个体和队列的癫痫事件检测 | 损伤诱导的癫痫罕见性导致液体冲击损伤模型不适合有效测试抗癫痫发生疗法;惊厥性发作间可能存在的重要差异被掩盖 | 客观识别创伤后癫痫大鼠模型脑电图中的癫痫发作,区分癫痫性发作与正常脑振荡 | 雄性大鼠的创伤后癫痫模型(基于液体冲击损伤) | 机器学习 | 创伤后癫痫 | 脑电图记录 | 卷积神经网络 | 脑电图信号 | 涉及雄性大鼠,具体数量未提及 | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 465 | 2026-05-15 |
A Deep Learning Approach for Classifying Rapid Eye Movement Sleep Behavior Disorder Using EEGNet
2026-May, Journal of clinical neurology (Seoul, Korea)
DOI:10.3988/jcn.2025.0552
PMID:42108845
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研究论文 | 提出基于深度学习(EEGNet)的快速眼动睡眠行为障碍自动分类框架,并在多中心真实数据中验证其性能 | 首次将EEGNet应用于仅基于肌电图数据的RBD分类,并在多中心真实世界数据集上进行验证,比较了手动睡眠分期与自动U-Sleep方法的分期效果 | 仅使用REM期肌电图数据,无法准确区分四个临床亚组(帕金森病伴RBD、帕金森病不伴RBD、孤立性RBD、健康对照) | 开发一种基于深度学习的RBD自动分类方法,辅助临床诊断决策 | 227份多导睡眠监测记录的REM期肌电图数据,涵盖RBD和非RBD受试者 | 机器学习 | 快速眼动睡眠行为障碍 | 多导睡眠监测 | EEGNet | 多导睡眠监测数据 | 227份PSG记录(RBD组156例,非RBD组71例) | NA | EEGNet | AUC,95%置信区间 | NA |
| 466 | 2026-05-15 |
Deep Learning Blood Dosimetry Predicts Severe Lymphopenia and Survival After Craniospinal Irradiation
2026-Apr-22, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2026.04.019
PMID:42031223
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的个体化血细胞剂量测定平台,用于预测颅脊髓照射后严重淋巴细胞减少症和生存结果 | 首次将深度学习全身分割、个体化血容量建模和患者特异性血流动力学整合,实现颅脊髓照射期间循环血细胞的个体化剂量体积直方图估计,并发现CBC D5%是RISL的关键预测因子 | 未明确说明局限性 | 开发和验证个体化循环血细胞剂量测定平台,评估其预测辐射诱导严重淋巴细胞减少症的价值 | 接受颅脊髓照射的216名患者(中位年龄12岁,范围2-68岁),包括前瞻性儿童CSI注册(48例)和回顾性收集(168例) | 数字病理学,机器学习 | 脑肿瘤,软脑膜转移 | 深度学习,剂量体积直方图分析 | LASSO, 随机森林, XGBoost | 临床数据,剂量学数据 | 216名患者 | NA | 深度学习全身分割模型(未具体说明架构),LASSO, 随机森林, XGBoost | 受试者工作特征曲线下面积(未明确提及,但RISL预测隐含性能指标),总体生存率和无事件生存率(通过CBC D5%分层) | NA |
| 467 | 2026-05-15 |
High-Resolution Deep Learning Dixon Magnetic Resonance Imaging of the Sacroiliac Joints Is Noninferior to Standard Magnetic Resonance Imaging in Patients With Suspected Axial Spondyloarthritis
2026-Apr-21, Arthritis & rheumatology (Hoboken, N.J.)
DOI:10.1002/art.70195
PMID:42011796
|
研究论文 | 比较高分辨率深度学习狄克逊磁共振成像与标准磁共振成像在疑似中轴型脊柱关节炎患者中诊断骶髂关节病变的非劣效性 | 首次证明单次高分辨率深度学习重建的Dixon序列在诊断准确性上不劣于多序列标准MRI,且扫描时间减少73% | 样本量较小(76例),仅使用深度学习进行图像重建而非诊断辅助,未探讨不同疾病活动度下的表现差异 | 评估深度学习重建的Dixon MRI在疑似中轴型脊柱关节炎患者中的诊断效能及时间效率 | 疑似中轴型脊柱关节炎的慢性下背痛患者(76例) | 机器学习 | 中轴型脊柱关节炎 | 磁共振成像(Dixon序列) | 深度学习(图像重建模型) | 医学图像(MRI) | 76名患者(19例确诊axSpA) | NA | NA | AUC, 平衡准确率, Kappa系数 | NA |
| 468 | 2026-05-15 |
Retracing and rewriting the evolutionary trajectories of mammalian developmental enhancers
2026-Apr-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.20.719714
PMID:42079151
|
研究论文 | 通过密集绘制480种现存和祖先重建哺乳动物基因组中五个小鼠发育增强子的功能演化轨迹,揭示了增强子演化的多样模式,并开发了一种模型驱动重构策略来精准编辑增强子活性 | 首次大规模系统解析哺乳动物增强子的功能演化轨迹,利用深度学习预测染色质可及性并开发模型驱动重构策略实现核苷酸级别的增强子活性编辑,发现增强子功能丧失与增强的预测不对称性 | 仅测试了五个小鼠发育增强子,未覆盖所有组织类型和发育阶段;祖先序列重建和MPRA实验的体外环境可能不完全反映体内真实情况 | 理解哺乳动物发育增强子在进化过程中功能获得、丢失、维持或改变的机制 | 五个小鼠发育增强子及其来自480种现存和祖先重建哺乳动物基因组的直系同源序列 | 机器学习, 基因组学 | NA | 大规模平行报告基因检测(MPRA), 深度学习 | 深度学习模型 | 序列数据 | 480种哺乳动物基因组,5个小鼠增强子 | PyTorch | 卷积神经网络 | 染色质可及性预测准确率 | NA |
| 469 | 2026-05-15 |
Climate-driven dynamics of surface water temperature and its coupled responses to lake heatwaves and cyanobacterial blooms in Lake Taihu
2026-Apr-15, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2026.129799
PMID:42066451
|
研究论文 | 整合多源观测、遥感数据与机器学习、深度学习、因果推断及水动力模型,研究太湖地表水温、湖热浪与蓝藻水华在气候变化下的耦合响应 | 首次构建多模型(XGBoost、LG-FusionNet、CCM、PLS-SEM及EFDC)耦合框架,系统揭示气候变暖-热浪加剧-分层与缺氧强化-蓝藻占优的正反馈机制 | NA | 探究气候变化下太湖地表水温-湖热浪-蓝藻水华的耦合响应 | 太湖 | 机器学习 | NA | 遥感、水动力模型(EFDC) | XGBoost、LG-FusionNet、CCM、PLS-SEM、EFDC | 多源观测与遥感数据 | 2002-2024年连续数据 | EFDC | XGBoost、LG-FusionNet、CCM、PLS-SEM | R, NSE, RMSE | NA |
| 470 | 2026-05-15 |
Prediction of premature rupture of fetal membranes using deep learning in East China
2026-04-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-48769-9
PMID:41974933
|
研究论文 | 利用深度学习预测华东地区胎膜早破的发生风险 | 首次将深度学习与大语言模型DeepSeek结合用于预测胎膜早破,并整合了空气污染及气象条件等环境因素 | 预测准确率提升的同时伴随假阳性病例增加,需要解决准确性与误报率之间的矛盾 | 通过临床及环境数据预测胎膜早破,辅助制定个性化治疗方案并优化医疗资源配置 | 20,392对母婴(母亲与足月新生儿) | 机器学习 | 胎膜早破(产科疾病) | 空气污染与气象条件估计 | 深度学习模型 | 临床病历数据、环境暴露数据 | 20,392对母婴 | NA | NA | 预测准确率、假阳性率 | NA |
| 471 | 2026-05-15 |
Deep learning enable precision authentication of seasonal and processing signatures in tieguanyin tea
2026-Apr-10, NPJ science of food
IF:6.3Q1
DOI:10.1038/s41538-026-00837-0
PMID:41963366
|
research paper | 提出一种深度学习框架,将液相色谱-质谱代谢组学数据转换为图像表示,实现对铁观音茶叶产品的精准认证 | 首次将深度学习与代谢组学图像转换结合,用于茶叶真伪认证,并在色谱漂移条件下保持较高准确性 | 样本量较小(274个样本),仅涵盖两种季节和两种加工方法,可能限制模型的泛化能力 | 解决高端食品市场中茶叶产品认证的挑战,提供一种鲁棒且可推广的解决方案 | 铁观音茶叶样本,包括不同季节(春季和秋季)和加工方法(轻火和重火)的产品 | machine learning | NA | LC-MS | CNN | image | 274个铁观音茶叶样本 | PyTorch | NA | accuracy, 95% confidence interval | NA |
| 472 | 2026-05-15 |
The effect of glenoid rotational malalignment on best-fit circles based on AI-generated mathematically true glenoid en face views
2026-Apr-09, Journal of shoulder and elbow surgery
IF:2.9Q1
DOI:10.1016/j.jse.2026.03.024
PMID:41966471
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 473 | 2026-05-15 |
Automatic lateral ventricle and choroid plexus segmentation method in infant brain MR images
2026-Apr-03, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02335-x
PMID:41933296
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研究论文 | 提出一种在婴儿脑MR图像中自动分割侧脑室和脉络丛的全自动深度学习方法 | 引入解剖学感知损失函数,显式施加脉络丛包含在侧脑室内的拓扑约束 | 未提及计算资源需求及方法在更大规模数据集上的泛化能力 | 实现婴儿脑MRI中侧脑室和脉络丛的准确分割以支持早期神经发育研究 | 婴儿脑MR图像中的侧脑室和脉络丛 | 计算机视觉 | NA | T1加权MRI | 深度学习 | 图像 | Baby Connectome Project数据集154例,内部回顾性数据集52例 | PyTorch | U-Net | Dice系数, 95% Hausdorff距离, 平均对称表面距离 | NA |
| 474 | 2026-05-15 |
How to analyze visual data using zero-shot learning: An overview and tutorial
2026-Apr, Psychological methods
IF:7.6Q1
DOI:10.1037/met0000801
PMID:41182696
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教程 | 该文章提供了一个关于如何使用零样本学习分析图像数据的概述和分步指南 | 本文为非技术背景的心理学研究者提供了零样本学习的实用教程,展示如何使用预训练模型(CLIP和LLaVA)分析图像数据,并提供了开放代码和数据 | 讨论了该方法的未来挑战和局限性,但未深入探讨模型在不同数据集上的泛化能力和伦理问题 | 为心理学研究者提供一个无需额外训练即可分析图像数据的零样本学习方法和教程 | 图像中的饮料识别,包括饮料类型、场景设置和饮料在图像中的位置(前景、中景、背景) | 计算机视觉 | NA | 零样本学习 | CLIP, LLaVA | 图像 | NA | PyTorch | CLIP, LLaVA | 准确率 | Google Colab |
| 475 | 2026-05-15 |
Quantitative CT Measurements of Interstitial Lung Disease: Same-Day Variability Between Two Vendors-A Prospective Study
2026-04, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.25.34057
PMID:41474222
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研究论文 | 评估不同厂商CT设备在同一天内间质性肺疾病定量CT测量的变异性 | 前瞻性地评估了两家不同厂商CT扫描仪在同一天内对间质性肺疾病纤维化程度的QCT测量变异性,并通过多种重建核组合比较了差异 | 样本量较小(48人),且仅包括两厂商设备,未能覆盖所有制造商 | 评估不同厂商CT设备在同一天内对ILD患者纤维化程度的QCT测量变异性 | 间质性肺疾病患者 | 计算机视觉 | 间质性肺疾病 | CT成像 | 深度学习 | 图像 | 48名参与者(43男5女,平均年龄67.8±5.2岁) | NA | NA | 一致性相关系数 | NA |
| 476 | 2026-05-15 |
Multi-class classification of autoimmune skin disease by efficient localization of overlapped lesion boundaries using SAM
2026-Apr, Expert review of clinical immunology
IF:3.9Q2
DOI:10.1080/1744666X.2026.2663042
PMID:42013205
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研究论文 | 提出一种利用SAM分割病灶边界并结合ResNet50与可变形注意力转换器的混合深度学习模型,用于多类别自身免疫性皮肤病的分类 | 使用Segment Anything Model智能分离病变区域,结合可变形注意力转换器与对比学习和焦点损失函数,提升对视觉相似条件的特征区分能力,并融入可解释性与不确定性估计 | 数据集规模有限,且仅依赖图像数据,未来需纳入多模态临床信息 | 实现自身免疫性皮肤病的高效多类别分类并提供可靠的可解释预测 | 自身免疫性皮肤病灶区域的图像 | 数字病理学 | 自身免疫性皮肤病 | 深度学习,图像分割 | 混合深度学习模型 | 图像 | 人类皮肤病数据集,具体数量未提及 | PyTorch | ResNet50, 可变形注意力转换器, SAM | 准确率 | NA |
| 477 | 2026-05-15 |
TCMNet: an AI-driven strategy for optimizing traditional Chinese medicine
2026-Mar-31, Chinese medicine
IF:5.3Q1
DOI:10.1186/s13020-026-01360-w
PMID:41918015
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研究论文 | 提出了一种名为TCMNet的AI驱动策略,用于优化传统中药配方评估和活性化合物识别 | 创新性地将大语言模型(LLM)辅助的疾病知识挖掘、加权蛋白质互作网络与深度学习结合,首次引入节点权重整合到PPI网络中优化中药配方评估 | 未明确说明研究局限性,但从方法看可能依赖PD单一案例、文献质量和LLM提取偏差 | 开发一个AI驱动的自动化策略,克服传统中药配方设计中主观性和目标权重不足的局限 | 帕金森病(PD)及相关经典中药方剂(天麻钩藤饮、六味地黄丸、牵正散、大补阴丸)、优化方平颤颗粒及与左旋多巴的联合方案 | 自然语言处理, 机器学习 | 帕金森病 | 大语言模型, 蛋白质互作网络, 深度学习 | 大语言模型, 深度学习模型 | 文本, 蛋白质互作网络数据, 化合物结合概率数据 | 4种经典中药方剂、1种优化颗粒、1种单味药(银杏叶)及联合方案 | NA | TCMChat(LLM), Boltz-2(深度学习模型) | 目标覆盖率, Jaccard相似度, 加权邻近度, Z分数 | NA |
| 478 | 2026-05-15 |
Comparative evaluation of deep learning models for lung segmentation in chest X-rays: applications in infectious disease screening
2026-Mar-31, BMC infectious diseases
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12879-026-13041-y
PMID:41917867
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 479 | 2026-05-15 |
3d elastic-modulus imaging using ultrasound linear arrays and efficient data-driven training strategies
2026-Mar-30, Biomechanics and modeling in mechanobiology
IF:3.0Q3
DOI:10.1007/s10237-026-02056-8
PMID:41910792
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研究论文 | 提出一种利用超声线阵探头和自动渐进法进行三维弹性模量成像的方法,并设计了高效的数据驱动训练策略 | 创新性地运用数据驱动的自动渐进(AutoP)机器学习技术,结合浅层神经网络和特定测量数据,替代传统的深度学习技术,并通过序列压缩平面测量实现三维体变形的快速建模 | 实验限制会减慢学习过程,并最终限制模量图像的对比度和空间分辨率 | 开发基于超声的软组织弹性模量三维成像技术 | 超声线性阵列换能器与仿体组织 | 机器学习 | NA | 超声弹性成像 | 浅层神经网络 | 力-位移测量数据 | 仿体研究 | NA | 浅层神经网络 | 图像对比度,空间分辨率 | NA |
| 480 | 2026-05-15 |
SODNet: a scale-oriented detection network for efficient UAV-based sewage outfall detection
2026-Mar-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45595-x
PMID:41888208
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研究论文 | 提出一种面向无人机的高效污水排放口检测网络SODNet,解决多尺度目标检测与轻量模型部署的挑战 | 通过ECFPN增强多尺度特征表示,共享解耦头结合MSGF模块提升特征提取并降低计算成本,采用通道剪枝压缩模型提升推理速度 | 未提及具体局限,但可能依赖特定无人机平台和训练数据分布 | 实现高精度且轻量化的无人机视频污水排口检测方法 | 河流污水排放口 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习 | 图像 | 未明确样本数量,涉及无人机采集的河水排放口图像 | PyTorch | SODNet(含ECFPN、共享解耦头、MSGF模块) | AP@50,精确率,参数量,GFLOPs,FPS | 边缘计算设备(型号未具体说明),40.3 FPS |