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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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561 | 2025-09-30 |
COVID-19 Pneumonia Diagnosis Using Medical Images: Deep Learning-Based Transfer Learning Approach
2025-Sep-26, JMIRx med
DOI:10.2196/75015
PMID:41004646
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研究论文 | 本研究评估了基于深度迁移学习的COVID-19肺炎医学影像诊断方法 | 首次系统比较六种先进卷积神经网络在COVID-19诊断中的表现,并证明DenseNet121在突变病毒株诊断中的稳健性 | 未提及外部验证数据集或模型在真实临床环境中的泛化能力评估 | 开发快速、准确且对病毒突变具有韧性的COVID-19医学影像诊断系统 | 胸部X光和CT影像 | 计算机视觉 | COVID-19肺炎 | 深度迁移学习 | CNN(包括VGG16、ResNet50、ConvNeXtTiny、MobileNet、NASNetMobile、DenseNet121) | 医学影像 | NA |
562 | 2025-09-30 |
MultiD4CAD: Multimodal Dataset composed of CT and Clinical Features for Coronary Artery Disease Analysis
2025-Sep-26, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05743-w
PMID:41006273
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研究论文 | 本文提出了一个包含CT影像和临床特征的多模态冠状动脉疾病数据集MultiD4CAD | 整合了心外膜和冠状动脉周围脂肪组织分割的CCTA影像数据与临床生物标志物,创建了专门用于CAD分析的多模态数据集 | 仅包含疑似CAD患者的数据,未提及与其他数据集的对比验证 | 开发支持临床决策支持系统的多模态数据集,用于冠状动脉疾病分析 | 疑似冠状动脉疾病患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 冠状动脉计算机断层扫描血管成像 | 深度学习架构 | 影像和临床数据 | NA |
563 | 2025-09-30 |
Optimized YOLO based model for photovoltaic defect detection in electroluminescence images
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-13956-7
PMID:41006343
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研究论文 | 提出了一种优化的YOLO模型PV-YOLOv12n,用于光伏电致发光图像中的缺陷检测 | 在YOLOv12n基础上引入A2C2f模块,通过优先关注关键缺陷区域来增强特征提取能力 | 未提及具体的数据集规模限制或模型在其他类型缺陷上的表现 | 开发高效的光伏面板缺陷检测方法以保障光伏系统可靠性 | 光伏面板的电致发光图像中的缺陷 | 计算机视觉 | NA | 深度学习目标检测 | YOLOv12n优化变体(PV-YOLOv12n) | 电致发光图像 | 使用PVEL-AD和Roboflow两个数据集进行实验验证 |
564 | 2025-09-30 |
Enhancing indoor activity recognition for disabled persons using multi head self attention recurrent neural network with improved pelican algorithm
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-14515-w
PMID:41006356
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研究论文 | 提出一种改进鹈鹕优化算法的多头自注意力循环神经网络方法,用于增强残疾人士的室内活动识别 | 结合改进鹈鹕优化算法(IPOA)进行超参数调优,并采用双向长短期记忆网络与多头自注意力机制(BiLSTM-MHSA)进行活动分类 | 仅在Florence 3D Actions数据集上进行了验证,需要更多数据集测试泛化能力 | 提升针对残疾人士的室内活动识别系统的准确性和效果 | 残疾人士的室内日常活动 | 计算机视觉 | 残疾人士 | 自适应双边滤波(ABF)、EfficientNetB7特征提取、BiLSTM-MHSA分类、IPOA优化算法 | 循环神经网络(RNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)、多头自注意力机制(MHSA) | 图像、传感器数据 | Florence 3D Actions数据集 |
565 | 2025-09-30 |
A novel deep neural architecture for efficient and scalable multidomain image classification
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-10517-w
PMID:41006388
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研究论文 | 提出一种名为DeepFreqNet的新型深度神经网络架构,用于高效可扩展的多领域图像分类 | 结合多尺度特征提取、深度可分离卷积和残差连接三种强大组件,无需大量重新配置即可适应不同数据集 | NA | 开发能够有效泛化到不同图像领域的高性能多领域图像分类模型 | 九个基准数据集,包括MRI肿瘤分类、血细胞分类和手语识别 | 计算机视觉 | 肿瘤疾病 | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | 九个基准数据集 |
566 | 2025-09-30 |
A physics-based fingerprinting approach for efficient device identification in OWC system
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-12220-2
PMID:41006393
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研究论文 | 提出一种基于物理学的指纹识别方法,用于光无线通信系统中的设备身份认证 | 利用LED的非线性响应变化作为物理指纹特征,替代传统数据密集型深度学习方法 | NA | 开发高效、可扩展的设备认证解决方案,适用于资源受限的物联网环境 | 光无线通信系统中的设备识别 | 机器学习 | NA | 等效电路模型 | 基于物理学的指纹识别模型 | 信号数据 | NA |
567 | 2025-09-30 |
Optimized extreme learning machines with deep learning for high-performance network traffic classification
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-16980-9
PMID:41006381
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研究论文 | 提出一种基于改进极限学习机(IELM)的网络流量分类框架,通过优化算法和深度学习特征选择提升分类精度 | 结合粒子群优化算法优化模型参数,并采用基于深度学习的特征选择机制评估输入特征相关性 | NA | 开发高性能网络流量分类方法以增强网络安全防护 | 网络流量数据 | 机器学习 | NA | 粒子群优化算法、深度学习特征选择 | 改进极限学习机(IELM) | 网络流量数据 | CICIDS 2017数据集 |
568 | 2025-09-30 |
Secure federated learning with metaheuristic optimized dimensionality reduction and multi-head attention for DDoS attack mitigation
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-15052-2
PMID:41006431
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研究论文 | 提出一种基于元启发式优化降维和多头注意力的安全联邦学习方法用于DDoS攻击缓解 | 结合鹦鹉优化算法进行特征选择,使用TCN-MHA-Bi-GRU模型进行分类,并通过麋鹿群优化器进行参数调优 | NA | 为物联网环境中的DDoS攻击提出有效的检测和缓解策略 | 物联网设备中的分布式拒绝服务攻击 | 网络安全 | NA | 联邦学习、元启发式优化、深度学习 | TCN-MHA-Bi-GRU(时序卷积网络-多头注意力-双向门控循环单元) | 网络流量数据 | NSLKDD和CIC-IDS2017两个数据集 |
569 | 2025-09-30 |
Leveraging hybrid deep learning with starfish optimization algorithm based secure mechanism for intelligent edge computing in smart cities environment
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-11608-4
PMID:41006459
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研究论文 | 提出一种基于混合深度学习和海星优化算法的智能边缘计算安全机制,用于智慧城市环境中的入侵检测 | 结合卷积神经网络和双向门控循环单元与交叉注意力机制,并采用海星优化算法进行超参数调优 | NA | 为智慧城市环境提供智能边缘计算安全解决方案 | 物联网边缘计算环境中的网络安全 | 机器学习 | NA | 混合深度学习、优化算法 | CNN-BiGRU-CrAM、DOA、SFOA | 网络数据 | 使用Edge-IIoT和ToN-IoT两个数据集进行实验验证 |
570 | 2025-09-30 |
Explainable artificial intelligence-based cyber resilience in internet of things networks using hybrid deep learning with improved chimp optimization algorithm
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-15146-x
PMID:41006487
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研究论文 | 提出一种结合可解释人工智能与混合深度学习的网络威胁检测方法,用于提升物联网网络的网络韧性 | 提出XAICR-HDLOA框架,首次将改进的Chimp优化算法与CNN-BiGRU混合模型结合,并采用SHAP增强模型可解释性 | 仅在Edge-IIoT和BoT-IoT两个数据集上进行验证,需要更多实际物联网环境测试 | 提高物联网环境中网络威胁检测的准确性和可解释性 | 物联网网络中的网络攻击和异常行为 | 机器学习 | NA | 混合深度学习、优化算法、特征选择 | CNN-BiGRU混合模型 | 网络流量数据 | 基于Edge-IIoT和BoT-IoT两个公开数据集 |
571 | 2025-09-30 |
Revolutionary hybrid ensembled deep learning model for accurate and robust side-channel attack detection in cloud computing
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89794-4
PMID:41006528
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研究论文 | 提出一种混合集成深度学习模型用于云计算环境中的侧信道攻击检测 | 集成CNN、LSTM和AutoEncoders的混合模型,并引入注意力机制以关注关键数据段 | 仅使用ASCAD数据集进行评估,未在其他数据集上验证泛化能力 | 开发云计算环境中鲁棒的侧信道攻击检测模型 | 侧信道攻击检测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN、LSTM、AutoEncoder混合集成模型 | 功率轨迹数据 | ASCAD基准数据集 |
572 | 2025-09-30 |
The Evolution and Clinical Impact of Deep Learning Technologies in Breast MRI
2025-Sep-26, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.2463/mrms.rev.2024-0056
PMID:39477506
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综述 | 探讨深度学习技术在乳腺MRI中的演变历程和临床影响 | 系统阐述深度学习在乳腺MRI多维度应用中的革命性突破,包括图像重建、病灶分类与预测临床疗效 | 临床实践应用仍面临验证不足、法律伦理框架缺失等挑战 | 分析深度学习技术对乳腺MRI诊断效能和个性化治疗的提升作用 | 乳腺MRI影像及相关的临床预后数据 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 深度学习 | CNN, RNN, GAN | 医学影像 | NA |
573 | 2025-09-30 |
A Deep Learning Method for Diagnosis of Oral Potentially Malignant Disorders
2025-Sep-26, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.106138
PMID:41016582
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研究论文 | 开发并验证用于诊断口腔潜在恶性疾病的深度学习系统 | 提出两阶段深度学习架构,分别用于区分口腔潜在恶性疾病与其他口腔黏膜病变,以及分类具体亚型 | NA | 开发AI辅助诊断工具提升口腔潜在恶性疾病的诊断准确性 | 口腔潜在恶性疾病患者的口腔临床图像 | 数字病理 | 口腔潜在恶性疾病 | 深度学习 | 两阶段深度学习模型 | 临床图像 | 内部数据集3,305例,外部验证集1,756例 |
574 | 2025-09-30 |
Mapping the Evolution of China's Traditional Chinese Medicine Education Policies: Insights From a BERTopic-Based Descriptive Study
2025-Sep-25, JMIR medical education
IF:3.2Q1
DOI:10.2196/72660
PMID:40997298
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研究论文 | 使用BERTopic模型分析中国中医药教育政策的演变趋势和核心议题 | 首次采用深度学习主题建模方法系统分析中医药教育政策演变,提供数据驱动的研究视角 | NA | 系统分析中国中医药教育政策的研究主题和演变趋势,为未来政策制定和教育实践提供指导 | 中医药教育政策相关文档 | 自然语言处理 | NA | BERTopic主题建模 | BERTopic | 文本 | 来自教育部、国家中医药管理局、北大法宝和中医药院校档案的政策文档 |
575 | 2025-09-30 |
Intelligent temporal causal inference framework for wastewater treatment plant nitrogen removal: Multi-stage spurious causal elimination
2025-Sep-25, Bioresource technology
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.biortech.2025.133394
PMID:41015305
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研究论文 | 提出一种用于污水处理厂脱氮过程的智能时序因果推断框架,通过多阶段方法消除虚假因果关系 | 开发了AquaCausal混合因果推断框架,整合时序感知PCMCI算法、深度学习和多阶段虚假因果消除机制 | 基于模拟数据集验证,需要在实际污水处理场景中进一步验证 | 建立透明可解释的污水处理厂生物脱氮机制模型,优化处理过程并实现自适应智能控制 | 污水处理厂氮去除过程 | 环境工程与人工智能交叉 | NA | PCMCI算法、L1正则化格兰杰因果检验、排列特征重要性分析、四维鲁棒性评估 | 混合因果推断框架、深度学习 | 时序模拟数据 | 基于校准污水处理厂模型生成的扰动模拟数据集 |
576 | 2025-09-30 |
Deep learning in abdominopelvic digital subtraction angiography: a systematic review of interventional radiology applications
2025-Sep-25, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112456
PMID:41016082
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系统综述 | 本系统综述评估了深度学习在腹盆腔数字减影血管造影介入放射学应用中的现状、性能表现和文献空白 | 首次系统性地总结了深度学习在腹盆腔DSA介入放射学中的应用,识别了该领域的研究空白和发展方向 | 大多数模型在单中心小数据集上测试,限制了其普适性;目前尚无FDA批准的DL工具用于腹盆腔DSA | 评估深度学习在腹盆腔数字减影血管造影介入放射学应用中的现状和性能 | 数字减影血管造影图像 | 医学影像分析 | 腹盆腔血管疾病 | 深度学习 | NA | 医学影像 | 9项研究(具体样本量未明确说明) |
577 | 2025-09-30 |
Metabolic profiling of Yangxinshi tablet based on time-staggered ion list dynamic detection integrated with metabolic molecular network
2025-Sep-23, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2025.128910
PMID:41016099
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研究论文 | 基于时间交错离子列表动态检测与代谢分子网络整合的策略,系统表征大鼠口服养心氏片后的体内代谢谱 | 开发了BS-VPMDF-tsPIL-AE数据采集模式,结合代谢分子网络和深度学习辅助质量缺陷过滤技术,显著提升复杂生物基质中低丰度药物成分的检测能力 | 研究仅在大鼠体内进行,尚未在人体中验证;部分代谢物仅通过标准品初步鉴定,需要进一步结构确认 | 建立全面分析策略以系统表征中药复方制剂的体内代谢特征 | 养心氏片中的化学成分及其在大鼠体内的代谢产物 | 代谢组学 | NA | 质谱分析、代谢分子网络、深度学习辅助质量缺陷过滤 | 深度学习 | 质谱数据 | 大鼠血浆和尿液样本(鉴定出134个血浆药物成分和165个尿液药物成分) |
578 | 2025-09-30 |
Wine discrimination based on multi-sensor fusion of GASF and Mel spectrogram features using an enhanced EfficientNet-B0 model
2025-Sep-23, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146497
PMID:41016293
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研究论文 | 本研究提出了一种基于多传感器融合和增强型EfficientNet-B0模型的葡萄酒原料鉴别方法 | 采用GASF和梅尔谱图将一维传感器数据转换为二维RGB图像,结合增强型EfficientNet-B0模型实现多传感器数据融合分类 | NA | 开发基于多传感器融合的葡萄酒原料准确分类方法 | 八种不同原料采用相同酿造工艺制成的葡萄酒 | 计算机视觉 | NA | 广谱电子鼻、贵金属电极、GASF、梅尔谱图 | 增强型EfficientNet-B0 | 图像 | 八种不同原料的葡萄酒样本 |
579 | 2025-09-30 |
Development and temporal validation of a deep learning model for automatic fetal biometry from ultrasound videos
2025-Sep-22, Journal of gynecology obstetrics and human reproduction
IF:1.7Q3
DOI:10.1016/j.jogoh.2025.103039
PMID:40992502
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的AI系统,用于从超声视频中自动识别标准胎儿切面、测量胎儿生物指标并估算胎儿体重 | 首次将深度学习技术应用于超声视频中自动识别标准胎儿切面并进行生物指标测量,实现了全自动化的胎儿体重估算 | 研究仅针对健康胎儿进行验证,未包含异常胎儿病例 | 开发自动化的胎儿生物指标测量系统,提高超声测量的准确性和可重复性 | 胎儿超声图像和视频 | 计算机视觉 | 妇产科疾病 | 深度学习神经网络 | DNN | 超声图像和视频 | 训练集16,626张图像,验证集281个超声视频 |
580 | 2025-09-30 |
Leveraging learned representations and multitask learning for lysine methylation site discovery
2025-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.08.27.672583
PMID:40950037
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研究论文 | 本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型MethylSight 2.0,用于预测赖氨酸甲基化位点 | 首次将Transformer架构应用于赖氨酸甲基化位点预测,并采用多任务学习整合其他赖氨酸翻译后修饰信息 | 未明确说明模型在特定癌症类型中的适用性限制 | 提高赖氨酸甲基化位点预测的准确性,完善赖氨酸甲基化组图谱 | 赖氨酸甲基化位点 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习、质谱分析 | Transformer | 蛋白质序列数据 | 通过质谱实验验证了68个新型赖氨酸甲基化位点 |