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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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661 | 2025-09-06 |
Remaining useful life prediction of lithium-ion batteries via spatial attention TLSTM and dilated CNN with evolutionary optimization
2025-Sep-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-17610-0
PMID:40897814
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研究论文 | 提出一种结合空间注意力TLSTM和扩张CNN的深度学习框架,用于锂离子电池剩余使用寿命预测 | 首次将空间注意力驱动的TLSTM与扩张卷积及基于聚类的差分进化优化在多通道背景下结合,有效解决容量再生效应问题 | NA | 提高锂离子电池剩余使用寿命预测的精确度和鲁棒性 | 锂离子电池 | 机器学习 | NA | 差分进化优化,深度学习 | TLSTM, CNN | 时间序列数据(电压、电流、温度等多通道信号) | 公开NASA锂离子电池数据集 |
662 | 2025-09-06 |
GenoDense-Net: unraveling the genomic puzzle of the global pathogen
2025-Sep-02, Tropical diseases, travel medicine and vaccines
DOI:10.1186/s40794-025-00267-y
PMID:40898274
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研究论文 | 提出基于DenseNet-16的GenoDense-Net模型,用于COVID-19基因组序列分类 | 结合迁移学习和NearKbest插值预处理,在COVID-19基因组分类中实现99.18%的准确率 | 数据集规模有限且需要进一步验证 | 通过深度学习技术实现传染病的早期识别与诊断 | COVID-19基因组序列 | 机器学习 | COVID-19 | 基因组测序 | DenseNet-16, 迁移学习 | 基因组序列数据 | NA |
663 | 2025-09-06 |
Deep learning-based histomorphological subtyping and risk stratification of small cell lung cancer from hematoxylin and eosin-stained whole slide images
2025-Sep-02, Genome medicine
IF:10.4Q1
DOI:10.1186/s13073-025-01526-5
PMID:40898302
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研究论文 | 基于深度学习的组织形态学分型和风险分层方法,利用H&E染色全切片图像对小细胞肺癌进行预后预测 | 开发了混合聚类无监督深度表征学习模型,首次实现基于WSI的SCLC组织形态学表型自动识别和分型 | 研究样本来自三家医疗机构,需进一步多中心验证以提升泛化能力 | 改善小细胞肺癌的患者分层和预后预测 | 517例小细胞肺癌患者及其H&E染色全切片图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 无监督深度表征学习、共识聚类、生存分析、多组学整合分析 | 深度学习模型 | 全切片图像(WSI) | 517例SCLC患者来自三家独立医疗机构 |
664 | 2025-09-06 |
Visual analysis of research hot topics and trends of clinical decision support system based on CiteSpace
2025-Sep-02, Langenbeck's archives of surgery
DOI:10.1007/s00423-025-03843-0
PMID:40892148
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综述 | 基于CiteSpace对临床决策支持系统(CDSS)研究热点与趋势进行可视化分析 | 首次运用CiteSpace对1969-2023年CDSS文献进行科学计量与前沿趋势可视化挖掘 | 数据仅来源于Web of Science核心合集,未涵盖其他数据库文献 | 分析CDSS领域研究现状、热点及发展趋势 | 2473篇CDSS相关学术文献 | 自然语言处理 | NA | CiteSpace科学计量分析 | NA | 文本 | 2473篇文献 |
665 | 2025-09-06 |
Deep Learning-Driven Proteomics Analysis for Gene Annotation in the Renin-Angiotensin System
2025-Sep-02, European journal of pharmacology
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.ejphar.2025.178119
PMID:40907688
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研究论文 | 本研究开发了一种多标签深度学习模型,用于系统性注释肾素-血管紧张素系统(RAS)基因功能并阐明其在生物通路中的作用 | 首次将多标签人工智能建模与细胞外囊泡蛋白质组学相结合进行RAS通路注释,揭示了新的IRAP/Ywha(s)/Nedd4-2-ACE2相互作用轴 | NA | 系统注释RAS基因功能并阐明其在生物通路中的作用 | 肾素-血管紧张素系统(RAS)基因 | 自然语言处理 | 心血管疾病 | TF-IDF, PCA, 蛋白质组学分析, 毛细管Western检测 | MLP (Multi-Layer Perceptron) | 文本 | 39,463篇RAS相关出版物 |
666 | 2025-09-06 |
Confining thrombus morphospace through targeted inhibition of platelet mechanosensory signaling
2025-Sep-02, Journal of thrombosis and haemostasis : JTH
IF:5.5Q1
DOI:10.1016/j.jtha.2025.08.013
PMID:40907704
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的框架,用于在体内追踪大量血小板活动,并评估靶向抑制血小板机械感应信号对血栓形态的影响 | 首次通过选择性药物抑制血小板机械感应信号(iPMS),揭示了其对血栓形态空间的控制作用,同时保持止血关键区域的结构完整性 | 研究主要针对高流量肠系膜静脉损伤模型,其他血管类型或血流条件下的适用性尚需验证 | 探索如何通过调节血小板结构功能关系来改善抗血小板治疗的风险/效益比 | 血小板及其在血栓形成过程中的动态行为 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习框架、活体血小板追踪技术 | 深度学习模型 | 视频图像数据 | 大量血小板活动的体内追踪数据 |
667 | 2025-09-06 |
Benchmarking deep learning-designed inlay restorations across operator experience: An in vitro comparison of time efficiency, contact intensity, and contour quality
2025-Sep-02, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.106083
PMID:40907866
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研究论文 | 本研究通过体外实验比较深度学习辅助设计嵌体与传统人工设计在时间效率、接触强度和轮廓质量方面的表现 | 首次系统评估深度学习设计流程在不同操作者经验水平下的表现,并分析其对技术员间差异性的减少作用 | 体外研究可能无法完全反映临床实际情况,样本量相对有限(25个数字扫描) | 评估基于深度学习的嵌体设计工作流程的性能及其对操作者经验依赖性的影响 | 上颌和下颌后牙区嵌体修复体 | 数字病理 | 牙科修复 | 深度学习 | 深度学习模型 | 数字扫描图像 | 25个上颌和下颌牙弓数字扫描样本 |
668 | 2025-09-06 |
Short-Term Residential Load Forecasting Framework Based on Spatial-Temporal Fusion Adaptive Gated Graph Convolution Networks
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3551778
PMID:40184286
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研究论文 | 提出一种基于时空融合自适应门控图卷积网络的短期住宅负荷预测框架 | 引入时空融合图构建和门控自适应融合图卷积机制,动态隐式建模时空相关性 | NA | 提升短期住宅电力负荷预测的准确性和鲁棒性 | 住宅电力负荷数据 | 机器学习 | NA | 时空数据融合技术 | STFAG-GCN(时空融合自适应门控图卷积网络),包含STFGCN和Gated TCN | 时空序列数据 | 真实世界数据集(具体数量未说明) |
669 | 2025-09-06 |
Shear Wave Optical Coherence Elastography Imaging by Deep Learning
2025-Sep, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.70027
PMID:40210208
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研究论文 | 本研究通过深度学习优化光学相干弹性成像的数据处理流程,用于预测眼组织生物力学特性 | 将光学相干弹性成像与三维卷积神经网络结合,提出浓度预测网络(CPN)直接预测样本浓度并计算杨氏模量 | NA | 提高眼组织力学特性量化效率,推动眼科临床应用 | 琼脂仿体和离体猪眼角膜 | 医学影像分析 | 眼科疾病 | 光学相干弹性成像(OCE) | 3D CNN | 光学相干断层扫描图像 | 琼脂仿体训练测试数据及不同眼压条件下的离体猪眼角膜 |
670 | 2025-09-06 |
Heterogeneous Mutual Knowledge Distillation for Wearable Human Activity Recognition
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3556317
PMID:40232930
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研究论文 | 提出一种用于可穿戴设备人类活动识别的异构互知识蒸馏框架,以提升轻量模型性能 | 首次在可穿戴HAR中引入异构互知识蒸馏,采用加权集成特征方法融合师生模型中间层特征 | NA | 解决可穿戴人类活动识别中知识向轻量模型高效迁移的问题 | 可穿戴设备采集的人类活动数据 | 机器学习 | NA | 知识蒸馏(KD) | ResNetLSTMaN, MLP | 传感器时序数据 | 基于HAPT、WISDM和UCI_HAR三个数据集进行实验 |
671 | 2025-09-06 |
Robust Unsupervised Deep Learning for Nonblind Image Deconvolution With Inaccurate Kernels
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3556867
PMID:40279234
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研究论文 | 提出一种完全无监督的深度学习方法来处理非盲图像去卷积问题,能够有效应对测量噪声和核误差 | 采用无监督端到端训练框架,引入自重建损失、自集成损失函数和集成推理方案,通过相位保持核扰动策略解决核误差问题 | NA | 解决非盲图像去卷积中核不准确和噪声干扰的问题 | 模糊图像及其对应的模糊核 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | NA |
672 | 2025-09-06 |
An Efficient Domain Knowledge-Guided Semantic Prediction Framework for Pathological Subtypes on the Basis of Radiological Images With Limited Annotations
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3558596
PMID:40293902
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研究论文 | 提出一种结合领域知识引导的主动学习和半监督学习的高效语义预测框架,用于有限标注放射影像的病理亚型预测 | 整合临床领域知识指导的主动学习与半监督学习方法,通过三个关键模块(空间语义特征提取、显性标志引导锚点注意力和隐性影像组学双任务纠缠)有效提升有限标注下的预测性能 | NA | 开发放射影像病理亚型预测的深度学习框架,解决标注数据有限的问题 | 胰腺神经内分泌肿瘤(pNENs)的病理分级预测和膀胱癌(BCa)的肌层浸润性预测 | 数字病理 | 胰腺癌,膀胱癌 | 主动学习(AL),半监督学习(SSL),影像组学分析 | 深度学习框架(包含特征提取模块、注意力模块和双任务纠缠模块) | 放射影像(radiological images) | NA |
673 | 2025-09-06 |
Heterogeneous Riemannian Few-Shot Learning Network
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3561930
PMID:40305249
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研究论文 | 提出一种基于异构黎曼流形的少样本学习网络HRFL-Net,通过多流形特征映射和黎曼度量学习实现高效概念识别 | 首个在异构黎曼流形上进行端到端深度学习的少样本学习方法,设计了基于神经网络的黎曼度量学习解决数据扩展限制 | NA | 解决少样本学习问题,提高新概念识别的准确性和泛化能力 | 图像数据 | machine learning | NA | 黎曼几何、核函数映射、随机优化 | HRFL-Net(异构黎曼少样本学习网络) | image | 四个公共数据集(具体数量未说明) |
674 | 2025-09-06 |
A Survey and Evaluation of Adversarial Attacks in Object Detection
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3561225
PMID:40327472
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综述 | 本文系统综述并评估了针对目标检测系统的对抗攻击方法,提出了分类框架并进行了实证分析 | 提出了专门针对目标检测架构的对抗攻击分类框架,并对包括视觉语言预训练模型在内的现代检测器进行了全面评估 | 主要基于开源攻击实现进行分析,可能未涵盖所有最新攻击方法 | 分析目标检测系统中的对抗攻击脆弱性并推动鲁棒性研究 | 目标检测模型,包括传统检测器和现代视觉语言预训练检测器 | computer vision | NA | 对抗攻击 | 目标检测模型 | 图像 | NA |
675 | 2025-09-06 |
AdvMixUp: Adversarial MixUp Regularization for Deep Learning
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3562363
PMID:40327482
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研究论文 | 提出一种名为AdvMixUp的对抗性混合正则化方法,用于提升深度神经网络的泛化能力 | 通过结合对抗训练生成样本依赖的特征级插值掩码,创造更接近决策边界的困难混合样本 | NA | 解决深度神经网络过拟合问题,提升模型泛化性能 | 深度神经网络模型 | 机器学习 | NA | 对抗训练 | 深度神经网络 | 图像 | CIFAR-10、CIFAR-100、Tiny-ImageNet和ImageNet数据集 |
676 | 2025-09-06 |
Toward Ultralow-Power Neuromorphic Speech Enhancement With Spiking-FullSubNet
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3566021
PMID:40372867
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研究论文 | 提出一种基于脉冲神经网络的超低功耗语音增强系统Spiking-FullSubNet,融合全频带和子带方法提升语音清晰度与质量 | 引入受人类听觉系统启发的频率分区方法,并创新提出能动态控制信息整合与遗忘的脉冲神经元模型,增强多尺度时序处理能力 | NA | 开发适用于边缘设备的超低功耗语音增强系统 | 语音信号 | 语音处理 | NA | SNN(脉冲神经网络) | Spiking-FullSubNet | 音频 | 基于Intel N-DNS挑战赛数据集(具体样本量未明确说明) |
677 | 2025-09-06 |
Staged Self-Supervised Learning for Raven Progressive Matrices
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3561069
PMID:40408204
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研究论文 | 提出并研究基于Transformer架构的抽象组合变换器(ACTs),用于解决需要完成空间视觉模式的抽象推理任务,特别是Raven渐进矩阵 | 结合自监督学习在较小训练集上成功训练模型,缓解了RPM中已知的多种偏差,并在两个最流行的RPM基准测试中达到最先进水平 | NA | 开发能够处理抽象推理任务的深度学习架构,特别针对Raven渐进矩阵的逻辑谜题 | 抽象推理任务,特别是Raven渐进矩阵(RPMs) | 机器学习和计算机视觉 | NA | 自监督学习,数据增强,消融研究 | Transformer(ACTs变体) | 空间视觉模式图像 | 相对较小的训练集(具体数量未明确说明) |
678 | 2025-09-06 |
TRG-Net: An Interpretable and Controllable Rain Generator
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3565726
PMID:40424114
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的可解释且可控的雨滴生成模型TRG-Net,用于增强雨天图像处理模型的训练数据 | 将雨滴的物理生成机制显式编码到深度网络中,实现对雨滴形状、方向、长度、宽度和稀疏度等基本因素的可控学习,无需人工标注 | NA | 探索和建模雨滴生成机制,以增强配对数据并简化雨天图像处理模型的训练 | 雨天图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习,滤波器参数化技术 | 神经网络生成器 | 图像 | NA |
679 | 2025-09-06 |
Deep Learning for Low-Light Vision: A Comprehensive Survey
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3566647
PMID:40456083
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综述 | 本文对低光照视觉领域的最新进展进行了全面综述,涵盖方法、数据集和评估指标 | 首次从视觉质量驱动和识别质量驱动两个维度系统梳理低光照视觉任务,并提供公开网站持续追踪该领域发展 | NA | 综述低光照环境下视觉识别技术的研究现状与发展趋势 | 低光照图像增强方法和低光照目标检测技术 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 基于多个广泛采用的低光照视觉数据集进行量化基准测试 |
680 | 2025-09-06 |
A Survey on Confidence Calibration of Deep Learning-Based Classification Models Under Class Imbalance Data
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3565159
PMID:40531642
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综述 | 本文全面调查了类别不平衡数据下基于深度学习的分类模型的置信度校准方法 | 首次综合研究类别不平衡下的置信度校准问题,而非单独探讨校准或类别不平衡 | NA | 研究类别不平衡数据下深度学习分类模型的置信度校准技术 | 深度学习分类模型 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习 | NA | 回顾了60种最先进方法 |