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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 |
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6761 | 2025-10-06 |
Uncertainty estimation for trust attribution to speed-of-sound reconstruction with variational networks
2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03402-4
PMID:40495100
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研究论文 | 提出一种基于不确定性估计的声速重建信任度评估方法,用于自动选择最佳超声数据帧以改善乳腺癌诊断 | 首次将不确定性估计应用于声速重建中的帧选择,提出基于蒙特卡洛丢弃和贝叶斯变分推理的自动选择方法 | 仅评估了21个BI-RADS 4类病灶,样本量有限 | 通过不确定性估计提高声速重建图像的质量和诊断可靠性 | 乳腺癌病灶(良性纤维腺瘤和恶性癌) | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 超声成像,声速重建 | 变分网络 | 超声图像 | 21个BI-RADS 4类病灶,每个病灶4次采集 | NA | 变分网络 | AUC(曲线下面积) | NA |
6762 | 2025-10-06 |
Concurrent emergence of view invariance, sensitivity to critical features, and identity face classification through visual experience: Insights from deep learning algorithms
2025-Jul-01, Journal of vision
IF:2.0Q2
DOI:10.1167/jov.25.8.2
PMID:40590783
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研究论文 | 通过深度学习算法研究视觉经验如何同时促进视角不变性表征、关键面部特征敏感性和身份分类能力的发展 | 首次系统性地操纵训练数据中身份内和身份间面部图像数量,研究其对网络性能的协同影响 | 研究基于深度学习模型,与人类视觉系统的直接对应关系仍需进一步验证 | 探究何种面部经验能使网络对人类关键面部特征敏感,及其与视角不变性表征和分类性能的关系 | 深度卷积神经网络在面部识别任务中的表现 | 计算机视觉 | NA | 深度学习训练 | DCNN | 面部图像 | 系统操纵身份内和身份间图像数量的训练数据集 | NA | 深度卷积神经网络 | 分类准确率, 视角不变性表征质量, 关键特征敏感性 | NA |
6763 | 2025-10-06 |
ChatGPT-Assisted Deep Learning Models for Influenza-Like Illness Prediction in Mainland China: Time Series Analysis
2025-Jun-27, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/74423
PMID:40577658
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研究论文 | 本研究评估了五种深度学习模型在中国大陆流感样疾病预测中的表现,并探索了ChatGPT在辅助模型开发中的作用 | 首次系统评估ChatGPT辅助开发深度学习模型在流感预测中的应用,比较了五种时间序列模型的性能 | 在北方地区预测误差较大(MAPE>400%),存在显著的区域差异,模型在极端波动时期表现不稳定 | 评估深度学习模型对流感样疾病阳性率的预测性能,探索ChatGPT在辅助模型开发中的作用 | 中国大陆流感样疾病阳性率数据 | 机器学习 | 流感 | 时间序列分析 | LSTM, N-BEATS, Transformer, TFT, TiDE | 时间序列数据 | 2014-2024年中国国家流感中心数据库的ILI阳性率数据,使用2014-2023年数据训练,2024年(第1-39周)数据测试 | NA | LSTM, N-BEATS, Transformer, Temporal Fusion Transformer, Time-series Dense Encoder | 均方误差, 平均绝对误差, 平均绝对百分比误差 | NA |
6764 | 2025-10-06 |
Deep Learning for Detecting Dental Plaque and Gingivitis From Oral Photographs: A Systematic Review
2025-Jun-26, Community dentistry and oral epidemiology
IF:1.8Q3
DOI:10.1111/cdoe.70001
PMID:40571994
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系统性综述 | 评估深度学习模型在口腔RGB照片中检测牙菌斑和牙龈炎性能的系统性综述 | 首次系统评估深度学习在牙菌斑和牙龈炎检测中的性能,发现DL模型在未使用显色剂时优于牙医识别牙菌斑的能力 | 缺乏外部测试和多中心研究,报告一致性不足,影响实际应用可靠性 | 评估深度学习模型在口腔照片中检测牙菌斑和牙龈炎的诊断性能 | 牙菌斑和牙龈炎 | 计算机视觉 | 牙周病 | RGB口腔摄影 | 深度学习模型 | 图像 | 23项符合纳入标准的研究(10项牙菌斑,11项牙龈炎,2项两者) | NA | NA | 交并比(IoU) | NA |
6765 | 2025-07-07 |
Uncovering the genetic basis of glioblastoma heterogeneity through multimodal analysis of whole slide images and RNA sequencing data
2025-Jun-26, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103191
PMID:40617061
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研究论文 | 通过多模态深度学习分析全切片图像和RNA测序数据,揭示胶质母细胞瘤异质性的遗传基础 | 结合全切片图像和RNA测序数据,引入新方法编码RNA测序数据,识别与胶质母细胞瘤进展模式相关的特定遗传特征 | NA | 研究胶质母细胞瘤异质性的遗传机制 | 胶质母细胞瘤 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤 | RNA-seq | 多模态深度学习 | 图像、RNA测序数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
6766 | 2025-07-07 |
AML diagnostics in the 21st century: Use of AI
2025-Jun-16, Seminars in hematology
IF:5.0Q1
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review | 本文综述了人工智能(AI)在21世纪急性髓系白血病(AML)诊断中的关键作用,探讨了其进展、挑战及未来前景 | AI技术如深度学习(DL)和机器学习(ML)正在革新复杂诊断数据的解读,包括使用DL分类器或自动核型分析等工具,以及大型语言模型(LLM)在高效数据处理和临床决策中的应用 | AI驱动诊断需要透明度和可解释性,同时面临监管障碍、数据隐私问题及系统间互操作性等挑战 | 探讨AI在AML诊断中的应用及其潜力 | 急性髓系白血病(AML)的诊断方法 | 数字病理学 | 白血病 | 深度学习(DL)、机器学习(ML)、大型语言模型(LLM) | DL、ML、LLM | 诊断数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
6767 | 2025-10-06 |
Greenspace and depression incidence in the US-based nationwide Nurses' Health Study II: A deep learning analysis of street-view imagery
2025-Apr, Environment international
IF:10.3Q1
DOI:10.1016/j.envint.2025.109429
PMID:40209395
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研究论文 | 本研究通过深度学习分析街景图像,探讨美国女性居住区绿植覆盖率与抑郁症发病率的关联 | 首次使用全国范围的街景图像(3.5亿张)和深度学习分割模型来量化地面绿植暴露,相比传统卫星植被指数更精确 | 研究对象仅限于美国女性护士群体,可能限制结果的普适性 | 研究街景绿植指标与抑郁症发病的关联 | 美国护士健康研究II中的33,490名女性参与者 | 计算机视觉 | 抑郁症 | 街景图像分析 | 深度学习分割模型 | 图像 | 3.5亿张街景图像,33,490名参与者 | NA | 分割模型 | 风险比(HR),置信区间(CI) | NA |
6768 | 2025-10-06 |
Advancing structure modeling from cryo-EM maps with deep learning
2025-02-07, Biochemical Society transactions
IF:3.8Q2
DOI:10.1042/BST20240784
PMID:39927816
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综述 | 本文讨论冷冻电镜密度图中自动结构建模的演变与现状,重点关注深度学习在建模过程中的作用 | 系统分类冷冻电镜结构建模方法,并强调人工智能驱动方法在该领域的变革性作用 | NA | 综述冷冻电镜密度图自动结构建模方法的发展与现状 | 冷冻电镜密度图的结构建模方法 | 结构生物学 | NA | 冷冻电镜(cryo-EM) | 深度学习 | 冷冻电镜密度图 | NA | NA | NA | NA | NA |
6769 | 2025-10-06 |
Geometric deep learning improves generalizability of MHC-bound peptide predictions
2024-Dec-19, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-024-07292-1
PMID:39702482
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研究论文 | 本研究利用几何深度学习改进MHC结合肽预测的泛化能力 | 提出基于结构的几何深度学习方法和三维自监督学习,显著提升对未知MHC等位基因的泛化能力 | 概念验证研究,需要进一步验证和扩展 | 改进MHC结合肽预测的泛化能力和数据效率 | 主要组织相容性复合体结合的肽段 | 机器学习 | 自身免疫病,传染病,肿瘤免疫 | 几何深度学习,自监督学习 | 几何深度学习模型 | 三维结构数据,序列数据 | NA | NA | NA | 泛化能力,数据效率 | NA |
6770 | 2025-10-06 |
Deep learning for automated boundary detection and segmentation in organ donation photography
2024-Aug-20, Innovative surgical sciences
IF:1.7Q2
DOI:10.1515/iss-2024-0022
PMID:40568340
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研究论文 | 本研究开发了用于器官捐献摄影中肾脏和肝脏自动边界检测与分割的深度学习模型 | 首次在器官捐献摄影领域应用深度学习进行自动分割,并比较了两种新型模型(Detectron2和YoloV8)与传统背景移除工具的性能 | 研究仅针对肾脏和肝脏器官,未涉及其他器官类型 | 开发能够准确自动分割器官捐献照片中肾脏和肝脏的深度学习模型 | 肾脏和肝脏的器官捐献摄影图像 | 计算机视觉 | 器官移植 | 医学摄影 | 深度学习分割模型 | 图像 | 训练/内部验证集(821张肾脏图像和400张肝脏图像),外部验证集(203张肾脏图像和208张肝脏图像) | Detectron2, YoloV8 | Detectron2, YoloV8 | IoU(交并比) | NA |
6771 | 2025-10-06 |
CT-derived pectoralis composition and incident pneumonia hospitalization using fully automated deep-learning algorithm: multi-ethnic study of atherosclerosis
2024-Jun, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10372-1
PMID:37951855
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研究论文 | 本研究使用全自动深度学习算法从常规胸部CT中提取胸肌组成指标,并探讨其与肺炎住院事件的纵向关联 | 首次使用全自动深度学习算法(Mask R-CNN)从常规胸部CT中量化胸肌组成,并在COPD患者中发现其与肺炎住院风险的独立关联 | 研究仅在COPD患者亚组中发现显著关联,总体人群未见预测价值,样本量相对有限 | 开发自动化胸肌测量方法并评估其与肺炎住院风险的关联 | 动脉粥样硬化多种族研究(MESA)的2595名参与者 | 计算机视觉 | 慢性阻塞性肺疾病 | 胸部CT成像 | CNN | 医学影像 | 2595名参与者(51%女性,中位年龄68岁),其中507名COPD患者 | NA | Mask R-CNN, Faster R-CNN | 风险比(HR), 95%置信区间, p值 | NA |
6772 | 2025-10-06 |
Automated detection and segmentation of thoracic lymph nodes from CT using 3D foveal fully convolutional neural networks
2021-04-13, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-021-00599-z
PMID:33849483
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研究论文 | 开发基于3D foveal全卷积神经网络的自动化工具,用于胸部CT扫描中淋巴结的检测和分割 | 首次采用基于3D foveal patches的全卷积神经网络进行淋巴结的自动3D检测和分割 | 对小尺寸淋巴结(短轴直径5-10mm)的检测率较低(62.2%),测试数据集规模较小(15个CT扫描) | 开发自动检测和分割胸部淋巴结的工具,辅助临床诊断和影像组学研究 | 胸部CT扫描中的淋巴结 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT扫描 | CNN | 3D医学图像 | 训练集:89个增强CT扫描,4275个淋巴结;测试集:15个增强CT扫描 | NA | 3D Foveal Fully Convolutional Neural Network | 检测率,假阳性率 | NA |
6773 | 2025-10-06 |
Deep learning methods for clinical workflow phase-based prediction of procedure duration: a benchmark study
2025-12, Computer assisted surgery (Abingdon, England)
DOI:10.1080/24699322.2025.2466426
PMID:39992712
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研究论文 | 本研究评估深度学习模型在心脏导管实验室手术结束时间预测中的性能 | 首次基于临床工作流程阶段进行手术持续时间预测的基准研究,仅使用视频分析得出的临床阶段作为算法输入 | 需要在不同手术环境中验证研究结果,训练时间优化方面有待改进 | 开发能够准确预测心脏导管实验室手术结束时间的深度学习模型 | 心脏导管实验室进行的手术流程 | 机器学习 | 心血管疾病 | 视频分析 | CNN, LSTM, Transformer, 集成模型 | 时间序列数据 | NA | NA | InceptionTime, LSTM-FCN, 带注意力机制的LSTM, 标准LSTM | 平均绝对误差, 对称平均绝对百分比误差 | NA |
6774 | 2025-10-06 |
MLP-UNet: an algorithm for segmenting lesions in breast and thyroid ultrasound images
2025-12, Computer assisted surgery (Abingdon, England)
DOI:10.1080/24699322.2025.2523266
PMID:40580163
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研究论文 | 提出一种用于乳腺和甲状腺超声图像病灶分割的深度学习算法MLP-UNet | 在U-Net编码器阶段集成基于MLP的MAP模块,并在跳跃连接中使用轻量级注意力模块增强特征表示 | NA | 开发用于超声图像病灶自动分割的深度学习模型以辅助临床活检和手术导航 | 乳腺肿瘤和甲状腺结节 | 计算机视觉 | 乳腺癌,甲状腺癌 | 超声成像 | CNN | 图像 | BUSI和DDTI两个公开数据集 | NA | U-Net | Dice系数,IoU,Recall | 仅使用33.75M参数,保持低计算复杂度 |
6775 | 2025-10-06 |
AgCV: An Agentic framework for automating computer vision application
2025-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103424
PMID:40612263
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研究论文 | 提出了一种基于自主代理的计算机视觉框架AgCV,通过图形用户界面和自然语言命令自动化复杂的计算机视觉任务 | 结合LangGraph和检索增强生成技术,构建了用户驱动的自适应计算机视觉管道,通过自然语言交互降低技术门槛 | NA | 开发一个自动化计算机视觉应用的框架,使非专业用户能够通过自然语言命令创建和配置计算机视觉操作 | 计算机视觉任务自动化框架 | 计算机视觉 | NA | 自然语言处理, 深度学习, 数据科学 | NA | 图像 | NA | LangGraph | NA | NA | NA |
6776 | 2025-10-06 |
Automated material flow characterization of WEEE in sorting plants using deep learning and regression models on RGB data
2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.wasman.2025.114904
PMID:40424857
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研究论文 | 开发了一种基于RGB相机和深度学习的三步法自动材料流表征方法,用于电子废弃物分选厂的材料成分分析 | 首次将深度学习材料类型识别与回归模型粒子质量预测相结合,应用于粉碎电子废弃物的材料流表征 | 方法仅在试验规模分选厂验证,尚未在工业规模应用 | 优化电子废弃物回收过程中的材料流成分分析 | 粉碎后的电子废弃物材料流 | 计算机视觉 | NA | RGB成像 | CNN, 回归模型 | 图像 | NA | NA | YOLO v11 | mAP@0.5, 平均相对误差 | NA |
6777 | 2025-10-06 |
Pollen morphology, deep learning, phylogenetics, and the evolution of environmental adaptations in Podocarpus
2025-Aug, The New phytologist
DOI:10.1111/nph.70250
PMID:40458972
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研究论文 | 本研究结合深度学习和系统发育分析探讨了Podocarpus花粉形态与环境适应性的演化关系 | 首次将深度学习量化的花粉形态特征与系统发育框架相结合,揭示了温度和紫外线辐射对花粉形态演化的驱动作用 | 研究仅分析了31个新热带区Podocarpidites化石样本,样本数量相对有限 | 探究Podocarpus花粉形态演化与环境因素的关系 | Podocarpus花粉形态和31个新热带区Podocarpidites化石 | 计算机视觉, 机器学习 | NA | 深度学习, 系统发育分析, 性状-环境回归模型 | 深度学习模型 | 花粉形态图像数据 | 31个新热带区Podocarpidites化石样本 | NA | NA | NA | NA |
6778 | 2025-10-06 |
Generation of ultrasonic and audible sound waves for the automatic classification of packaging waste in reverse vending machines
2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.wasman.2025.114934
PMID:40489934
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研究论文 | 提出一种基于声学传感器的包装废弃物自动分类方法,用于逆向回收机 | 首次将超声波和可听声波结合用于废弃物分类,采用参数声阵列效应同时采集两种频段的声学数据 | 仅在受控环境下的缩比混响室中进行验证,尚未在实际逆向回收机环境中测试 | 开发低成本、高精度的废弃物自动分类技术 | 塑料、玻璃、纸板和金属罐四种可回收包装材料 | 机器学习 | NA | 指数正弦扫频技术、参数声阵列效应 | 经典机器学习,深度学习 | 声学脉冲响应数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
6779 | 2025-10-06 |
Develop intelligent waste bin prototype based on fusion feature recognition of sounds and RGB images
2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.wasman.2025.114959
PMID:40554027
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研究论文 | 开发基于声音和RGB图像融合特征识别的智能垃圾桶原型,用于城市固体废物自动分类 | 首次将多模态深度学习方法应用于城市固体废物识别,融合声音和图像特征开发智能垃圾桶原型 | 多模态融合的性能提升相对有限,RGB图像数据量不足 | 通过多模态数据融合提升城市固体废物分类的准确性和自动化程度 | 城市固体废物(MSW) | 计算机视觉,多模态学习 | NA | 多模态深度学习,特征融合 | CNN,LSTM | 音频信号,RGB图像 | 包含音频和RGB图像的城市固体废物数据集 | NA | ResNet-101,LSTM | 准确率 | NA |
6780 | 2025-10-06 |
BengalDeltaFish: A local dataset for fish detection in Bangladeshi markets
2025-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111764
PMID:40612467
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研究论文 | 提出了一个用于孟加拉国市场鱼类检测的本地数据集BengalDeltaFish | 在非受控真实市场环境中采集的多样化大规模鱼类图像数据集,包含传统数据集中不常见的稀有物种 | 仅包含孟加拉国当地市场的33种鱼类,可能不适用于其他地区的鱼类识别 | 开发能够在真实鱼类市场环境中可靠工作的鱼类检测和分类应用 | 孟加拉国当地市场中常见的33种鱼类 | 计算机视觉 | NA | 图像采集与标注 | YOLO | 图像 | 4560张标注图像 | NA | YOLOv11s | mAP@50 | NA |