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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 |
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501 | 2025-09-03 |
Corrigendum to "Identification and validation of synergistic drug strategies targeting macrophage polarization in triple-negative breast cancer via single-cell transcriptomics and deep learning" [Translational Oncology 2025 Jun 26;59:102457]
2025-Oct, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2025.102474
PMID:40818872
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
502 | 2025-09-03 |
NeXtBrain: Combining local and global feature learning for brain tumor classification
2025-Sep-15, Brain research
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.brainres.2025.149762
PMID:40490088
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研究论文 | 提出NeXtBrain混合架构,结合局部和全局特征学习以实现脑肿瘤分类的高精度与高效率 | 设计NeXt卷积块和NeXt Transformer块,协同增强特征学习,在保持高精度的同时显著降低计算成本 | NA | 提升脑肿瘤医学图像分类的准确性、泛化能力和计算效率 | 脑肿瘤医学图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | CNN, Transformer, 混合架构 | 图像 | 两个公开基准数据集(Figshare和Kaggle) |
503 | 2025-09-03 |
Divergent radiative forcing of fine-mode aerosols across tree genera during wildfires in North America and Europe
2025-Sep-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.138881
PMID:40532375
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研究论文 | 利用深度学习模型分析北美和欧洲野火期间不同树种对细模态气溶胶光学厚度(fAOD)的贡献差异及其辐射强迫效应 | 首次结合深度学习与卫星数据量化不同树种在野火中对气溶胶辐射强迫的物种特异性贡献,揭示伪铁杉属和云杉属的显著影响 | 研究集中于北美和欧洲的23个树种属,可能未涵盖其他地区的树种或更复杂的气溶胶-气候相互作用 | 探究野火期间不同树种对细模态气溶胶排放及其辐射强迫的差异 | 北美和欧洲的139个树种(聚合为23个属)在野火事件中的气溶胶排放 | 环境科学 | NA | 卫星遥感数据检索,深度学习建模 | 深度学习模型 | 卫星遥感数据 | 2003-2023年北美和欧洲139个树种(23属)的野火气溶胶数据 |
504 | 2025-09-03 |
A Deep-Learned Monolithic Nanoparticle Asymmetric Thermal Flow Sensor for Flow Vector Estimation
2025-Sep-02, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c07646
PMID:40790995
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的单片非对称热流传感器,用于精确估计流体矢量 | 采用激光诱导选择性烧结技术一体化制造微加热器和温度传感器,结合非对称螺旋结构设计和强化学习算法,实现硬件与软件的高效协同 | NA | 解决传统流量传感器体积大、易干扰流场的问题,提升流量测量的准确性和适用性 | 流体动力学测量 | 传感器技术 | NA | 激光诱导选择性烧结,强化学习 | 强化学习 | 传感器电阻数据 | NA |
505 | 2025-09-03 |
Reducing Spectral Confusion in Microplastic Analysis: A U-Net Deep Learning Approach
2025-Sep-02, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c00584
PMID:40827556
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研究论文 | 提出一种基于U-Net深度学习模型的方法,用于减少拉曼光谱分析中微塑料与脂肪酸的谱混淆问题 | 首次将U-Net深度学习模型与材料化学中常用的二值化技术结合,显著提升了对聚乙烯和脂肪酸的拉曼光谱分类精度 | NA | 解决微塑料拉曼光谱分析中因结构相似性导致的误分类问题 | 聚乙烯(PE)、硬脂酸(SA)、油酸(OA)、SA与OA混合物、十二烷基硫酸钠(SDS)和聚丙烯的拉曼光谱 | 机器学习和分析化学 | NA | 拉曼光谱分析 | U-Net | 光谱数据 | NA |
506 | 2025-09-03 |
Automated detection of anterior crossbite on intraoral images and videos utilizing deep learning
2025-Sep-01, International journal of computerized dentistry
IF:1.8Q2
DOI:10.3290/j.ijcd.b5290567
PMID:38700086
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研究论文 | 提出一种基于CNN的深度学习模型,用于自动检测和分类口腔内图像和视频中的前牙反颌 | 首次将深度学习应用于口腔内图像和视频的前牙反颌自动检测,并与正畸医生评估进行性能对比 | 模型敏感性低于正畸医生(0.89 vs 0.96和0.92),且视频测试样本量较小(仅10个视频) | 开发自动化工具以辅助前牙反颌的早期检测和分类 | 口腔内图像和视频数据 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 深度学习 | CNN | 图像和视频 | 1865张口腔内图像(1493训练,372测试)和10段视频(总时长124秒) |
507 | 2025-09-03 |
User experience of and satisfaction with computer-aided design software when designing dental prostheses: a multicenter survey study
2025-Sep-01, International journal of computerized dentistry
IF:1.8Q2
DOI:10.3290/j.ijcd.b5582929
PMID:39011633
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研究论文 | 比较不同经验水平用户对多种CAD软件在设计牙冠时的响应和满意度 | 首次在多中心调查中评估不同CAD软件的用户体验,并分析自动化设计功能(如深度学习)对满意度的影响 | 样本量较小(100人),且仅针对牙冠设计,未涵盖其他牙科修复体类型 | 评估和比较不同CAD软件在牙科修复体设计中的用户体验和满意度 | 牙科本科生、牙医和牙科技师 | 数字医疗 | 牙科疾病 | 问卷调查、ANOVA统计分析和深度学习自动化 | NA | 问卷评分数据 | 100人(50名本科生和50名专业人员) |
508 | 2025-09-03 |
Deep learning classification method for boar sperm morphology analysis
2025-Sep, Andrology
IF:3.2Q1
DOI:10.1111/andr.13758
PMID:39287620
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研究论文 | 提出一种结合深度学习与图像流式细胞术的公猪精子形态和顶体健康无标记分析方法 | 首次将深度学习与高通量图像流式细胞术结合,实现无需生物标记的精子形态和顶体健康自动化分析 | NA | 开发客观准确的公猪精子形态与顶体健康分析技术 | 公猪精子 | 计算机视觉 | 生殖健康 | 图像流式细胞术(IBFC), 深度学习 | CNN | 图像 | 10,000个精子样本 |
509 | 2025-09-03 |
Rapid detection of mouse spermatogenic defects by testicular cellular composition analysis via enhanced deep learning model
2025-Sep, Andrology
IF:3.2Q1
DOI:10.1111/andr.13773
PMID:39375288
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研究论文 | 通过增强的深度学习模型快速分析小鼠睾丸组织切片细胞组成以检测生精缺陷 | 改进深度学习模型结合人机交互提升分割精度并减少标注时间,首次实现对未分期生精小管的生精缺陷检测 | NA | 建立快速的小鼠睾丸组织病理学分析协议用于不育研究 | 六种关键生殖基因家族(DAZ和PUMILIO)突变小鼠的睾丸组织 | 数字病理学 | 不育症 | H&E染色,深度学习分割 | SCSD-Net(改进的深度学习模型) | 图像(组织切片) | 六种突变小鼠的H&E染色睾丸切片(最少8个切片即可检测) |
510 | 2025-09-03 |
Evaluating fusion models for predicting occult lymph node metastasis in tongue squamous cell carcinoma
2025-Sep, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11473-9
PMID:40042648
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研究论文 | 评估多种融合模型在预测舌鳞状细胞癌隐匿性淋巴结转移中的效果 | 提出并比较了基于决策的晚期融合策略,整合了二维深度学习、常规影像组学、瘤内异质性影像组学及临床数据 | 回顾性研究设计,样本量有限(共268例患者) | 预测舌鳞状细胞癌患者的隐匿性淋巴结转移 | 舌鳞状细胞癌患者 | 医学影像分析 | 舌鳞状细胞癌 | 对比增强磁共振成像(CEMRI)、影像组学分析、深度学习 | 融合模型(早期融合与晚期融合)、2D DL、C-radiomics、ITH-radiomics | 医学影像(MRI)及临床数据 | 268例患者(训练集107例,内部测试集53例,外部测试集63例和45例) |
511 | 2025-09-03 |
Artificial intelligence for the detection of airway nodules in chest CT scans
2025-Sep, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11468-6
PMID:40042650
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研究论文 | 开发并评估基于深度学习的AI系统用于胸部CT扫描中气道结节的检测与定位 | 首次提出针对罕见且易被忽略的气道 incidental 肿瘤的深度学习检测系统,能够识别包括细微特征结节在内的大多数良恶性结节 | 单中心回顾性研究,样本量有限(160例阳性+160例阴性),部分结节恶性状态仅通过随访CT确认 | 开发AI系统辅助放射科医生检测胸部CT中的气道结节 | 接受胸部或胸腹部CT扫描的患者(2004-2020年) | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | CNN(基于深度学习架构推断) | CT影像 | 320例患者(160例气道结节阳性,160例阴性) |
512 | 2025-09-03 |
Deep learning-based quantification of T2-FLAIR mismatch sign: extending IDH mutation prediction in adult-type diffuse lower-grade glioma
2025-Sep, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11475-7
PMID:40050456
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研究论文 | 本研究利用深度学习自动分割技术量化T2-FLAIR不匹配征象,以预测成人弥漫性低级别胶质瘤的IDH突变状态 | 首次采用全自动深度学习分割方法计算定量T2-FLAIR不匹配比率(qT2FM),并证明其优于传统视觉评估方法 | 回顾性研究设计,样本量有限(218例),可能存在选择偏倚 | 评估定量T2-FLAIR不匹配比率在预测IDH突变状态和IDH突变非共缺失亚型中的诊断价值 | 成人弥漫性低级别胶质瘤患者 | 数字病理 | 脑胶质瘤 | MRI成像,深度学习分割 | 深度学习 | 医学影像(T2和FLAIR图像) | 218例患者 |
513 | 2025-09-03 |
Automated deep learning-assisted early detection of radiation-induced temporal lobe injury on MRI: a multicenter retrospective analysis
2025-Sep, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11470-y
PMID:40050455
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的自动化工具RTLI-DM,用于MRI上辐射诱导颞叶损伤的早期检测 | 首次提出结合Unet++分割模型和改进DenseNet-121诊断模型的全自动深度学习工具,用于多中心RTLI早期检测 | 仍需在临床应用中进一步验证,且辅助阅读时实习医师的特异性略有下降 | 评估深度学习工具在MRI上早期检测辐射诱导颞叶损伤(RTLI)的效益 | 接受放疗和MRI随访的鼻咽癌患者 | 医学影像分析 | 鼻咽癌放疗并发症 | 深度学习,MRI影像分析 | Unet++, DenseNet-121 | MRI图像 | 6483名患者(396例RTLI,3181例非RTLI)来自4家医院 |
514 | 2025-09-03 |
Influence of deep learning-based super-resolution reconstruction on Agatston score
2025-Sep, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11506-3
PMID:40108013
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研究论文 | 评估基于深度学习的超分辨率重建(DLSRR)对心脏CT图像质量和Agatston评分的影响 | 首次系统分析DLSRR在不同强度下对Agatston评分和冠状动脉钙化分类一致性的影响 | 观察到部分CAC-DRS重新分类情况,临床应用中需谨慎 | 评估深度学习超分辨率重建技术在心脏CT成像中的效果 | 接受心脏CT检查的连续患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 深度学习超分辨率重建(DLSRR),滤波反投影(FBP) | 深度学习 | CT图像 | 111名患者 |
515 | 2025-09-03 |
Multichannel Contribution Aware Network for Prostate Cancer Grading in Histopathology Images
2025-Sep, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology
IF:1.4Q2
DOI:10.1089/cmb.2024.0872
PMID:40152893
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研究论文 | 提出一种多通道贡献感知网络,用于组织病理学图像中的前列腺癌Gleason分级 | 通过整合多种染色特征并设计双分支解码器(CNN局部特征提取和Transformer全局特征提取),充分利用多染色通道互补性 | NA | 实现前列腺癌的自动化精确分级 | 前列腺组织病理学图像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 图像解卷积、深度学习 | CNN、Transformer | 图像 | 相关公共数据集(未指定具体样本数量) |
516 | 2025-09-03 |
GPT4LFS (generative pretrained transformer 4 omni for lumbar foramina stenosis): enhancing lumbar foraminal stenosis image classification through large multimodal models
2025-Sep, The spine journal : official journal of the North American Spine Society
DOI:10.1016/j.spinee.2025.03.011
PMID:40157428
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研究论文 | 开发了一种多模态大语言模型GPT4LFS,用于提升腰椎椎间孔狭窄图像的自动分类准确性和效率 | 结合预训练ConvNeXt图像处理模块、GPT-4o生成的医学文本描述及RoBERTa编码,并采用Mamba架构进行特征融合,显著提升分类性能 | 研究为回顾性设计,依赖多中心数据但设备异质性可能影响泛化能力 | 提高腰椎椎间孔狭窄(LFS)的MRI图像分类精度与诊断效率,减少对人工标注数据的依赖 | 腰椎矢状位T1加权MRI图像及对应的医学描述文本 | 医学影像分析 | 腰椎椎间孔狭窄 | 多模态融合、预训练语言模型、图像特征提取 | ConvNeXt, RoBERTa, Mamba架构 | 图像、文本 | 810例患者(来自3个医疗中心),共8049张图像(训练集6299张,内部测试集820张,外部测试集930张) |
517 | 2025-09-03 |
Automated detection of retinal artery occlusion in fundus photography via self-supervised deep learning and multimodal interpretability using a multimodal AI chatbot
2025-Sep, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03353-7
PMID:40163243
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研究论文 | 本研究提出了一种基于自监督学习和多模态可解释性AI的自动化方法,用于从眼底图像中检测视网膜动脉阻塞 | 首次将深度学习应用于RAO检测,采用自监督学习框架解决标注数据稀缺问题,并创新性地结合多模态AI聊天机器人提供临床解释 | NA | 开发自动化AI系统用于视网膜动脉阻塞的早期检测和诊断 | 眼底图像中的视网膜动脉阻塞病变 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 自监督学习(SSL),SimCLR框架 | ResNet50 | 图像 | 在两个外部验证数据集上进行测试 |
518 | 2025-09-03 |
Skull CT metadata for automatic bone age assessment by using three-dimensional deep learning framework
2025-Sep, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-025-03469-3
PMID:40192774
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研究论文 | 开发基于三维深度学习框架的头骨CT元数据自动骨龄评估方法 | 提出首个针对头骨CT的三维深度学习框架,探索新的头骨骨龄标记物,并显著优于现有二维/三维模型及手工特征方法 | 模型在老年组中误差较大 | 通过头骨CT元数据实现精准骨龄评估并探索新标记物 | 人类头骨CT影像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | 3D深度学习框架 | 三维医学影像 | 1186名患者(含外部验证集101名),总计385,175个头骨CT切片 |
519 | 2025-09-03 |
Cross-institutional validation of a polar map-free 3D deep learning model for obstructive coronary artery disease prediction using myocardial perfusion imaging: insights into generalizability and bias
2025-Sep, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07243-w
PMID:40198356
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研究论文 | 一项跨机构验证研究,评估基于心肌灌注成像的无极坐标图3D深度学习模型在预测阻塞性冠状动脉疾病中的泛化能力和潜在偏差 | 首次对无极化极坐标图的3D深度学习模型进行跨中心验证,并系统分析其在不同人口统计学群体中的性能差异和偏差来源 | 模型在外部队列中性能显著下降,在特定亚组(如70岁以上患者和跑步机负荷测试患者)中表现较差,存在泛化能力限制 | 验证深度学习模型在阻塞性冠状动脉疾病预测中的跨机构泛化能力并识别潜在偏差 | 来自台湾两个医疗中心的接受铊-201心肌灌注成像和冠状动脉造影的患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 深度学习,心肌灌注成像(MPI),受试者工作特征曲线分析 | 3D深度学习模型 | 医学影像 | 内部验证集933例图像,外部验证集3234例图像,训练集928例图像 |
520 | 2025-09-03 |
Quantitative Computed Tomography Measures of Lung Fibrosis and Outcomes in the National Lung Screening Trial
2025-Sep, Annals of the American Thoracic Society
IF:6.8Q1
DOI:10.1513/AnnalsATS.202410-1048OC
PMID:40208581
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研究论文 | 研究通过定量CT测量评估间质性肺病特征与临床结局的关联 | 首次在大型人群队列(NLST)中应用CALIPER和深度学习算法定量评估ILD,并验证其与死亡风险的关联 | 未发现ILD定量指标与肺癌发病率的显著关联,且研究仅针对有吸烟史的高危人群 | 探究定量CT测量的间质性肺病特征是否与临床相关结局(如全因死亡率)存在关联 | NLST试验中11,518名有吸烟史的个体 | 医学影像分析 | 间质性肺病 | 低剂量CT(LDCT)、CALIPER算法、深度学习UIP分类算法 | Cox比例风险回归模型 | CT影像数据 | 11,518名个体(平均年龄61.5岁,58.7%为男性) |