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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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7641 | 2025-10-06 |
Platelets Image Classification Through Data Augmentation: A Comparative Study of Traditional Imaging Augmentation and GAN-Based Synthetic Data Generation Techniques Using CNNs
2025-Jun-04, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11060183
PMID:40558782
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研究论文 | 本研究比较传统图像增强与GAN生成合成数据在血小板图像分类中的效果 | 首次将Wasserstein GAN with Gradient Penalty (WGAN-GP)应用于血小板图像合成,并与传统增强方法进行系统性对比 | 初始数据集较小(仅71张原始图像),样本来源单一 | 评估不同数据增强方法对血小板图像分类性能的影响 | 血小板图像 | 计算机视觉 | 血液相关疾病 | 图像数据增强,GAN合成 | CNN | 图像 | 原始71张,传统增强1463张,GAN生成300张 | TensorFlow, PyTorch | DenseNet121, DenseNet169, DenseNet201, VGG16, VGG19, InceptionV3, InceptionResNetV2, AlexNet, 自定义CNN | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
7642 | 2025-10-06 |
A Structured and Methodological Review on Multi-View Human Activity Recognition for Ambient Assisted Living
2025-Jun-03, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11060182
PMID:40558781
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综述 | 本文系统性地回顾了环境辅助生活领域中从单视角到多视角人体活动识别方法的发展历程 | 首次系统比较单视角与多视角人体活动识别方法,分析多视角架构在环境辅助生活中的优化应用 | 作为综述文章,不包含原始实验数据验证 | 为环境辅助生活应用开发智能、高效且符合隐私要求的人体活动识别系统提供指导 | 老年人和残障人士的日常活动识别 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 传感器融合 | CNN, RNN, LSTM, TCN, GCN | 多视角传感器数据 | NA | NA | NA | 准确性, 鲁棒性 | 有限计算资源环境 |
7643 | 2025-10-06 |
Semi-Supervised Learning Allows for Improved Segmentation With Reduced Annotations of Brain Metastases Using Multicenter MRI Data
2025-Jun, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29686
PMID:39792624
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研究论文 | 本研究探讨了半监督学习在多中心MRI数据中改善脑转移瘤分割性能的可行性 | 首次在多中心MRI数据中系统比较三种半监督学习方法对脑转移瘤分割的效果,证明在减少标注数据量的情况下仍能提升模型性能 | 回顾性研究,数据来源于特定机构,需要进一步前瞻性验证 | 测试半监督学习在脑转移瘤分割中的有效性 | 脑转移瘤患者 | 医学影像分析 | 脑转移瘤 | MRI成像 | 深度学习 | 医学影像 | 745例标注扫描(来自四个机构)和519例未标注扫描(来自单一机构) | NA | U-Net | Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 假阳性预测数, 真阳性预测数 | NA |
7644 | 2025-10-06 |
Accelerated retinal ageing and multimorbidity in middle-aged and older adults
2025-Jun, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-025-01581-1
PMID:40035945
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研究论文 | 本研究探讨视网膜年龄差与多病共存之间的关联 | 首次使用深度学习模型量化视网膜年龄差,并发现其与多病共存的独立关联 | 观察性研究设计无法确定因果关系,随访时间存在变异 | 研究视网膜年龄差与多病共存的关联性 | 45,436名中老年参与者 | 数字病理学 | 老年疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 视网膜图像 | 45,436名参与者,其中3,607人发生多病共存 | NA | NA | 风险比(HR), 置信区间(CI), P值 | NA |
7645 | 2025-10-06 |
Revealing morphological fingerprints in perinatal brains using quasi-conformal mapping: occurrence and neurodevelopmental implications
2025-Jun, Brain imaging and behavior
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s11682-025-00998-8
PMID:40146450
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研究论文 | 本研究通过准共形映射和深度学习框架探索围产期大脑形态指纹的存在及其与神经发育的关系 | 首次在围产期大脑中发现个体特异性形态指纹,并证明其与长期神经发育的预测关联 | 样本量有限(461名婴儿),纵向数据较少(41名),需要更大样本验证 | 探究围产期大脑个体形态指纹的存在及其神经发育意义 | 461名婴儿的大脑结构MRI数据 | 医学影像分析 | 神经发育 | 结构MRI,准共形映射 | CNN,对比学习 | 三维脑部图像,球形网格 | 461名婴儿(含41名纵向扫描,20名验证集) | PyTorch | ResNet18 | Top1准确率,Top5准确率 | NA |
7646 | 2025-10-06 |
Using Traditional and Deep Machine Learning to Predict Emergency Room Triage Levels
2025-Jun, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology
IF:1.4Q2
DOI:10.1089/cmb.2024.0632
PMID:40401726
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研究论文 | 本研究开发了传统机器学习和深度学习方法预测急诊分诊级别 | 针对土耳其语医疗文档和土耳其医疗系统特点构建预测模型,并比较不同文本嵌入技术的效果 | 仅使用土耳其当地医院的数据集,模型在其他语言或医疗系统中的适用性需要进一步验证 | 预测急诊室分诊级别以提高患者护理效率和资源分配 | 土耳其当地医院急诊科就诊患者 | 自然语言处理 | NA | 文本嵌入技术 | 逻辑回归,随机森林,XGBoost,CNN,LSTM | 结构化数据和非结构化文本数据 | 土耳其当地医院急诊科就诊患者数据集 | NA | 卷积神经网络,注意力机制,长短期记忆网络 | AUC,准确率,加权F1分数 | NA |
7647 | 2025-10-06 |
Unified deep learning framework for many-body quantum chemistry via Green's functions
2025-Jun, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-025-00810-z
PMID:40468046
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研究论文 | 提出一个针对多体格林函数的深度学习框架,统一预测基态和激发态的电子性质 | 首次将深度学习应用于多体格林函数,统一处理基态和激发态电子性质预测,并提供对多电子关联效应的物理洞察 | NA | 开发能够捕捉基本多体物理的机器学习模型,解决量子化学中的多电子问题 | 分子和纳米材料的电子性质 | 机器学习 | NA | 多体微扰理论,耦合簇自能方法 | 图神经网络 | 量子化学数据 | 多个分子和纳米材料基准测试 | NA | 图神经网络 | 单粒子和双粒子激发预测精度,单粒子密度矩阵可推导量 | NA |
7648 | 2025-10-06 |
Deep learning reveals diverging effects of altitude on aging
2025-Jun, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-024-01502-8
PMID:39815037
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研究论文 | 本研究通过深度学习分析海拔高度对衰老的影响,发现高海拔地区疾病负担降低但面部衰老加速的矛盾现象 | 首次结合环境暴露数据、疾病负担数据和分子生物学指标,系统揭示海拔对衰老的双重影响机制 | 研究仅基于埃塞俄比亚特定区域样本,样本量有限且为横断面研究 | 探究海拔高度通过缺氧和紫外线辐射等环境因素对衰老过程的影响 | 埃塞俄比亚不同海拔地区的居民,包括427名高原和低海拔居住者 | 数字病理 | 老年疾病 | 面部图像分析,外周血单核细胞核形态分析 | 深度学习 | 图像,临床数据,环境暴露数据 | 429名参与者(227名高原居民,202名低海拔居民) | NA | NA | NA | NA |
7649 | 2025-10-06 |
Development of an AI model for pneumothorax imaging: Dataset and model optimization strategies for real-world deployment
2025-Jun, European journal of radiology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.ejro.2025.100664
PMID:40547323
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AI辅助气胸诊断系统,使用胸部X光图像提升诊断效率和准确性 | 针对真实世界部署优化数据集和模型策略,通过调整数据集分割和重新训练显著提升模型性能 | 模型在复杂病例中难以识别关键区域,性能受数据多样性、图像质量和临床复杂性影响 | 开发AI辅助气胸诊断系统以提高诊断效率、减少放射科医生工作量并提供及时治疗 | 胸部X光图像中的气胸检测 | 计算机视觉 | 气胸 | 胸部X光成像 | CNN | 图像 | 6888张胸部X光图像(训练64%、验证16%、测试20%) | NA | DenseNet121 | 准确率, 敏感度, 特异度, AUROC | NA |
7650 | 2025-10-06 |
Navigating the AI Landscape in Medical Imaging: A Critical Analysis of Technologies, Implementation, and Implications
2025-Jun, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.240982
PMID:40552997
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综述 | 本文对医学影像AI领域的技术发展、实施挑战和影响进行全面批判性分析 | 系统分析多模态医学影像数据与大型语言模型整合的潜力,提出应对当前挑战的综合解决方案 | 专家标注数据稀缺、监管障碍、临床实施滞后、模型可解释性和泛化性等技术壁垒 | 分析医学影像AI技术的整合挑战、负责任发展路径及各利益相关者观点 | 医学影像AI技术、放射科医生、医疗保健系统 | 医学影像分析 | NA | 深度学习、少样本学习、自监督学习 | 深度学习模型、大型语言模型 | 多模态影像数据、临床文本记录 | NA | NA | NA | NA | 集中化平台 |
7651 | 2025-10-06 |
Genomic prediction of plant traits by popular machine learning methods
2025-Jun, Vavilovskii zhurnal genetiki i selektsii
IF:0.9Q3
DOI:10.18699/vjgb-25-49
PMID:40556974
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综述 | 本文系统回顾了机器学习方法在植物性状基因组预测中的应用现状与发展趋势 | 重点关注可解释人工智能在基因组预测中的创新应用,并强调基于变换器的大语言模型在遗传代码处理中的新兴作用 | 仅手动筛选了80篇文献源,可能未涵盖该领域所有相关研究 | 探讨机器学习方法在植物基因组预测中的应用效果与发展前景 | 植物基因组数据与表型性状的关联关系 | 机器学习 | NA | 基因组测序 | CNN, 大语言模型 | 基因组数据 | NA | NA | Transformer | NA | NA |
7652 | 2025-10-06 |
Deep learning approach to the estimation of the ratio of reproductive modes in a partially clonal population
2025-Jun, Vavilovskii zhurnal genetiki i selektsii
IF:0.9Q3
DOI:10.18699/vjgb-25-50
PMID:40556975
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的卷积神经网络模型,用于估计部分克隆种群中有性生殖与无性生殖的比例 | 首次将深度学习技术应用于估计混合生殖策略种群的生殖模式比例,能够有效处理小样本量带来的复杂性 | 模型假设生殖比例在具有双重生殖策略和稳定种群规模的种群中随时间保持恒定 | 探索单一物种内有性生殖和无性生殖的共存模式,分析具有混合生殖策略种群在变化环境中的动态 | 具有混合生殖策略的生物种群,特别是通过孤雌生殖产生的克隆生物与有性生殖起源的种群成员 | 机器学习 | NA | 微卫星重复序列等中性多等位基因标记特征 | CNN | 遗传标记数据 | 小样本量数据集 | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
7653 | 2025-10-06 |
Diagnostic Performance of ChatGPT-4o in Detecting Hip Fractures on Pelvic X-rays
2025-Jun, Cureus
DOI:10.7759/cureus.86654
PMID:40557058
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研究论文 | 评估ChatGPT-4o在骨盆X光片上诊断髋部骨折的诊断性能 | 首次评估ChatGPT-4o在髋部骨折影像诊断中的表现,探索大型语言模型在医学影像分析中的应用潜力 | 对非移位性骨折的敏感性较低(68.2%的假阴性病例为非移位性骨折),模型识别细微影像学表现的能力有限 | 评估人工智能模型在髋部骨折诊断中的性能 | 髋部骨折患者的骨盆X光影像 | 医学影像分析 | 骨科疾病 | X射线成像 | 大型语言模型 | X光图像 | 200张骨盆前后位X光片(100例手术确认的髋部骨折患者,100例软组织创伤无骨折患者) | NA | ChatGPT-4o | 敏感性, 特异性, 准确率, 阳性预测值, 阴性预测值, ROC曲线, AUC, Cohen's kappa, F1分数, 卡方检验, McNemar检验 | NA |
7654 | 2025-10-06 |
Can Deep Learning-Based Auto-Contouring Software Achieve Accurate Pelvic Volume Delineation in Volumetric Image-Guided Radiotherapy for Prostate Cancer? A Preliminary Multicentric Analysis
2025-May-30, Current oncology (Toronto, Ont.)
DOI:10.3390/curroncol32060321
PMID:40558264
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研究论文 | 评估基于深度学习的自动轮廓勾画软件Limbus® Contour®在前列腺癌放疗中盆腔结构勾画的准确性 | 首次在多中心研究中评估商业深度学习自动轮廓软件在前列腺癌盆腔结构勾画中的性能 | 样本量有限(52例患者),对肠袋和乙状结肠勾画准确性较低,缺乏淋巴结亚区分化功能 | 评估深度学习自动轮廓软件在前列腺癌放疗中危险器官勾画的准确性和临床应用价值 | 前列腺癌患者的盆腔结构(膀胱、直肠、肠袋、乙状结肠和盆腔淋巴结) | 数字病理 | 前列腺癌 | 深度学习自动轮廓勾画 | 深度学习 | 医学影像 | 52例前列腺癌患者 | NA | NA | Dice系数 | NA |
7655 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Detection of Honey Storage Areas in Apis mellifera Colonies for Predicting Physical Parameters of Honey via Linear Regression
2025-May-29, Insects
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/insects16060575
PMID:40559006
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研究论文 | 本研究开发了一种基于YOLOv11深度学习模型的自动化方法,用于检测和分类蜂巢中的储蜜区域,并通过线性回归预测蜂蜜物理参数 | 首次将YOLOv11模型应用于蜂巢储蜜区域的自动检测和分类,并探索了图像检测结果与蜂蜜物理特性之间的关联 | 蜂蜜物理特性(电导率和颜色)对储蜜区域估计的预测能力较弱,样本量和数据集划分可能影响模型性能 | 开发自动化的蜂巢储蜜监测技术,提高养蜂生产效率 | 意大利蜜蜂(Apis mellifera)蜂巢中的储蜜区域 | 计算机视觉 | NA | 深度学习图像分析 | YOLO | 图像 | 月度采样期间的蜂巢框架图像 | YOLOv11 | YOLOv11 | mAP@0.5, 相关系数(r) | NA |
7656 | 2025-10-06 |
Deep learning radiomics of left atrial appendage features for predicting atrial fibrillation recurrence
2025-May-26, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01740-y
PMID:40419973
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种结合左心耳深度学习影像组学和临床变量的房颤消融术后复发预测模型 | 首次将nnUNet分割模型应用于左心耳形态分析,并整合深度学习影像组学特征与临床变量预测房颤复发 | 回顾性多中心研究,样本量相对有限(480例患者) | 预测房颤射频导管消融术后的复发风险 | 接受射频导管消融治疗的房颤患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | CT血管造影 | 深度学习 | 医学影像 | 480例房颤患者,来自三家三级医院(2016-2022年) | nnUNet | nnUNet | Dice系数, AUC | NA |
7657 | 2025-10-06 |
A Tutorial on the Use of Artificial Intelligence Tools for Facial Emotion Recognition in R
2025 May-Jun, Multivariate behavioral research
IF:5.3Q1
DOI:10.1080/00273171.2025.2455497
PMID:39949325
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教程 | 介绍如何使用R语言中三种人工智能工具进行面部情绪识别的教程 | 首次系统比较R语言中三种主流AI情绪识别工具并提供实用代码示例 | 仅介绍三种工具,未涉及其他可能的面部情绪识别方法 | 为研究人员提供面部情绪识别AI工具的实用指南 | 面部情绪识别工具 | 计算机视觉 | NA | 面部情绪识别 | 深度学习,机器学习 | 图像 | NA | Google Cloud Vision, Amazon Rekognition, Py-Feat | NA | NA | 云平台(Google Cloud, AWS) |
7658 | 2025-10-06 |
Surface-Enhanced Raman Scattering Nanotags: Design Strategies, Biomedical Applications, and Integration of Machine Learning
2025 May-Jun, Wiley interdisciplinary reviews. Nanomedicine and nanobiotechnology
DOI:10.1002/wnan.70015
PMID:40391396
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综述 | 本文系统综述了表面增强拉曼散射纳米标签的设计策略、生物医学应用及与机器学习的融合 | 重点探讨了机器学习与深度学习算法在提升SERS纳米标签液体活检效能方面的创新应用 | 面临临床转化挑战,需克服相关技术障碍 | 推动SERS纳米标签在生物医学领域的应用发展 | SERS纳米标签及其在疾病诊断、生物成像和液体活检中的应用 | 生物医学工程 | 癌症、SARS-CoV-2感染 | 表面增强拉曼散射、液体活检 | 机器学习、深度学习 | 光谱数据、生物医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
7659 | 2025-10-06 |
[Segmentation and validation of mandibular canal and its bifurcation on cone beam CT based on deep learning]
2025-Apr, Shanghai kou qiang yi xue = Shanghai journal of stomatology
PMID:40550761
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研究论文 | 基于深度学习开发并验证下颌管及其分叉的CBCT自动分割方法 | 采用伪标签方法辅助标注,结合形态学后处理提升下颌管及分叉的分割精度 | 样本量有限(290例CBCT扫描),仅针对清晰分叉病例验证 | 建立下颌管及其分叉的自动检测与分割方法 | 下颌管及分叉解剖结构 | 计算机视觉 | 口腔颌面疾病 | 锥形束CT(CBCT)成像 | CNN | 医学影像(CBCT扫描) | 290例CBCT扫描(训练集200例,测试集90例) | 3D Slicer | 3D U-Net | Dice相似系数,Hausdorff距离,Kappa值,检测率 | NA |
7660 | 2025-10-06 |
Integrating deep learning with ECG, heart rate variability and demographic data for improved detection of atrial fibrillation
2025-Mar-31, Open heart
IF:2.8Q2
DOI:10.1136/openhrt-2025-003185
PMID:40164487
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研究论文 | 本研究通过整合心电图、心率变异性和人口统计学数据,开发了一种改进心房颤动检测的多模态深度学习方法 | 首次将心电图数据与心率变异性和人口统计学数据相结合,采用多模态方法提升心房颤动检测性能 | 需要进一步的临床验证 | 提高心房颤动的早期检测准确率 | 心房颤动患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图分析 | CNN, Transformer | 心电图信号, 心率变异性数据, 人口统计学数据 | 35,634份12导联心电图记录 | NA | AlexNet, VGG-16, ResNet, Transformer | AUROC, 敏感性 | NA |