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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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10241 | 2025-10-07 |
Optimizing Corn Tar Spot Measurement: A Deep Learning Approach Using Red-Green-Blue Imaging and the Stromata Contour Detection Algorithm for Leaf-Level Disease Severity Analysis
2025-Jan, Plant disease
IF:4.4Q1
DOI:10.1094/PDIS-12-23-2702-RE
PMID:39160128
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研究论文 | 提出改进的SCDA v2算法,通过深度学习结合RGB成像技术实现玉米焦斑病严重程度的叶片级分析 | 在SCDA v1基础上开发了SCDA v2,无需经验性搜索最优决策输入参数,通过预训练CNN分类器从区域提案中识别真实焦斑病子座,显著提高了检测准确性和一致性 | 未明确说明算法在不同环境条件下的泛化能力及计算效率 | 优化玉米焦斑病测量方法,实现准确的病害严重程度分析 | 玉米叶片焦斑病子座(褐色-黑色、凸起的真菌子实体) | 计算机视觉 | 植物病害 | RGB成像技术 | CNN | 图像 | 来自田间(低、中、高层冠层)和温室条件下不同环境的玉米叶片RGB图像数据集 | NA | 卷积神经网络 | F1分数, 线性回归, Lin一致性相关系数, Dice系数 | NA |
10242 | 2025-10-07 |
Generative Adversarial Network With Robust Discriminator Through Multi-Task Learning for Low-Dose CT Denoising
2025-Jan, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3449647
PMID:39186436
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研究论文 | 提出一种通过多任务学习增强判别器鲁棒性的生成对抗网络,用于低剂量CT图像去噪 | 提出三种创新方法:多任务学习的鲁棒判别器、两种调节机制(恢复一致性和无差异抑制)、以及结合残差快速傅里叶变换与卷积的生成器模块 | 未充分探索网络在其他CT领域的鲁棒性 | 解决低剂量CT图像去噪中的视觉不一致性、多指标性能不佳和网络鲁棒性不足等问题 | 低剂量CT图像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | GAN | 医学图像 | NA | NA | Res-FFT-Conv | 像素级指标, 特征空间指标, 视觉评分 | NA |
10243 | 2025-10-07 |
Federated Learning in Glaucoma: A Comprehensive Review and Future Perspectives
2025 Jan-Feb, Ophthalmology. Glaucoma
DOI:10.1016/j.ogla.2024.08.004
PMID:39214457
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综述 | 本文全面回顾了联邦学习在青光眼筛查中的应用,并探讨了其未来发展方向 | 系统性地总结了联邦学习在解决青光眼AI模型开发中的数据隐私和共享难题方面的创新应用 | NA | 探讨联邦学习在青光眼筛查人工智能模型开发中的应用价值和前景 | 青光眼相关的医学影像数据和AI模型 | 医学人工智能 | 青光眼 | 联邦学习 | 深度学习, 机器学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
10244 | 2025-10-07 |
Derivative-Guided Dual-Attention Mechanisms in Patch Transformer for Efficient Automated Recognition of Auditory Brainstem Response Latency
2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2025.3558730
PMID:40198282
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研究论文 | 提出一种基于导数引导双注意力机制的Patch Transformer模型,用于自动识别听觉脑干反应波潜伏期 | 首次将导数引导与双注意力机制结合,通过重叠分块策略聚合语义信息,同时捕捉局部时间模式和全局依赖关系 | 未明确说明模型可解释性的具体改进方案,数据集多样性仍需进一步扩展 | 开发轻量级、可泛化的深度学习模型,实现听觉脑干反应波潜伏期的自动识别 | 听觉脑干反应(ABR)时间序列数据中的I、III、V波潜伏期 | 机器学习 | 听觉系统疾病 | 听觉脑干反应(ABR)检测 | Transformer | 时间序列数据 | 来自两家医院的大规模多样化数据集 | NA | Patch Transformer, 导数引导双注意力机制 | 准确率 | NA |
10245 | 2025-10-07 |
Advancements in AI-driven drug sensitivity testing research
2025, Frontiers in cellular and infection microbiology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcimb.2025.1560569
PMID:40384974
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综述 | 本文全面综述了人工智能在病原体药敏试验和耐药性检测方法研究中的进展与应用前景 | 重点探讨了机器学习和深度学习等新兴人工智能技术在药敏试验预测中的创新应用 | NA | 通过人工智能技术预测药物敏感性测试和病原体耐药性,减少抗生素滥用 | 病原体抗生素耐药性 | 机器学习 | 感染性疾病 | 药敏试验(AST) | 机器学习(ML), 深度学习(DL) | 影像数据, 实验室数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
10246 | 2025-10-07 |
Advancements in deep learning for early diagnosis of Alzheimer's disease using multimodal neuroimaging: challenges and future directions
2025, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2025.1557177
PMID:40385089
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综述 | 本文综述了深度学习在多模态神经影像早期诊断阿尔茨海默病中的应用进展、挑战和未来方向 | 系统总结了深度学习在多模态神经影像分析中的最新应用,强调了多模态整合相比单模态方法的诊断准确性提升 | 数据异质性、样本量小、在不同人群中泛化能力有限、临床转化需考虑可解释性和伦理问题 | 探讨深度学习在多模态神经影像中早期诊断阿尔茨海默病的应用潜力 | 阿尔茨海默病患者的多模态脑成像数据 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 多模态神经影像 | CNN, RNN, Transformer | 脑成像数据 | NA | NA | 卷积神经网络,循环神经网络,基于Transformer的模型 | 诊断准确性 | NA |
10247 | 2025-10-07 |
Automatic diagnosis of extraocular muscle palsy based on machine learning and diplopia images
2025, International journal of ophthalmology
IF:1.9Q2
DOI:10.18240/ijo.2025.05.01
PMID:40385124
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研究论文 | 基于机器学习和复视图像开发自动诊断眼外肌麻痹的方法 | 首次将多种机器学习算法应用于复视图像数据,实现眼外肌麻痹的自动诊断,并比较了不同算法的性能 | 回顾性研究,数据来源于单一机构,需要进一步前瞻性验证 | 开发能够自动诊断眼外肌麻痹的机器学习模型 | 3244例患者的复视图像和医疗记录数据 | 机器学习 | 眼外肌麻痹 | 计算机化复视测试 | 逻辑回归,决策树,支持向量机,XGBoost,深度学习 | 图像,医疗记录 | 3244个病例,其中2757个训练样本,487个测试样本 | NA | NA | 准确率,混淆矩阵,精确率-召回率曲线,加权精确率,加权召回率,加权F1分数 | NA |
10248 | 2025-10-07 |
Multimodal deep learning model for prediction of prognosis in central nervous system inflammation
2025, Brain communications
IF:4.1Q2
DOI:10.1093/braincomms/fcaf179
PMID:40385378
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研究论文 | 开发了一种整合临床特征和脑部MRI数据的多模态深度学习模型,用于预测中枢神经系统炎症的预后 | 首次将3D脑部MRI分割与临床特征相结合的多模态深度学习模型,在多种病因的中枢神经系统炎症中均表现出优越的预后预测性能 | 回顾性研究设计,数据来自单一三级转诊医院,样本量相对有限 | 提高中枢神经系统炎症的早期预后预测准确性 | 中枢神经系统炎症患者 | 医学影像分析 | 中枢神经系统炎症 | 脑部MRI,临床变量分析 | 3D CNN,多模态深度学习 | 3D MRI图像,临床特征数据 | 内部数据集:291名患者的413张图像;外部数据集:106名患者的210张图像 | FastSurfer | 3D卷积神经网络 | 准确率,F1分数,ROC曲线下面积,精确召回曲线下面积 | NA |
10249 | 2025-10-07 |
HD-6mAPred: a hybrid deep learning approach for accurate prediction of N6-methyladenine sites in plant species
2025, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.19463
PMID:40386224
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研究论文 | 开发了一种混合深度学习模型HD-6mAPred,用于准确预测植物物种中的N6-甲基腺嘌呤位点 | 结合双向门控循环单元、卷积神经网络和注意力机制的混合深度学习架构,采用多种DNA序列编码方案和保留搜索策略优化特征选择 | NA | 开发一种鲁棒的方法来提高6mA位点预测的准确性和跨物种泛化能力 | 植物物种中的N6-甲基腺嘌呤位点 | 生物信息学 | NA | DNA序列编码 | BiGRU, CNN | DNA序列数据 | 蔷薇科、水稻和拟南芥数据集 | NA | 双向门控循环单元, 卷积神经网络, 注意力机制 | 准确率, 马修斯相关系数, 灵敏度, 特异性 | NA |
10250 | 2025-10-07 |
Significance of multi-task deep learning neural networks for diagnosing clinically significant prostate cancer in plain abdominal CT
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1543230
PMID:40386561
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研究论文 | 本研究评估了基于3DUnet架构的多任务深度学习网络在腹部平扫CT中诊断临床显著性前列腺癌的有效性 | 首次将多任务深度学习神经网络应用于腹部平扫CT的前列腺癌诊断,并开发了结合预测结果和PSAD、年龄的诊断列线图 | 样本量相对有限,且来自单一机构的放射科和核医学科患者 | 评估多任务深度学习神经网络在早期前列腺癌CT诊断中的有效性 | 临床显著性前列腺癌患者 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | CT扫描 | 深度学习神经网络 | CT图像 | 539名患者(放射科461名,核医学科78名) | NA | 3DUnet, ResNet18 | AUC, ROC曲线 | NA |
10251 | 2025-10-07 |
Intelligent rehabilitation in an aging population: empowering human-machine interaction for hand function rehabilitation through 3D deep learning and point cloud
2025, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2025.1543643
PMID:40386804
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研究论文 | 提出基于3D深度学习模型处理激光传感器点云数据的方法,实现非接触式手势表面特征分析,应用于人机交互手功能智能康复领域 | 集成手部表面点云采集、局部特征提取和维度信息抽象增强等关键技术,构建精准的手势表面特征分析系统 | NA | 开发非接触式智能手功能康复技术,改善老年人和康复患者的交互方式 | 老年人群和康复患者的手功能 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 激光传感器点云数据采集 | 3D深度学习 | 点云数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
10252 | 2025-10-07 |
Hybrid deep learning model for accurate and efficient android malware detection using DBN-GRU
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0310230
PMID:40388500
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研究论文 | 提出一种结合深度信念网络和门控循环单元的混合深度学习模型,用于安卓恶意软件的准确高效检测 | 首次将DBN静态分析与GRU动态行为建模相结合,实现了静态和动态检测方法的有效融合 | 仅在Drebin数据集上进行验证,未在其他数据集测试泛化能力 | 提高安卓恶意软件检测的准确性和效率 | 安卓应用程序(APK文件) | 机器学习 | NA | 静态分析和动态行为分析 | DBN, GRU | 静态特征(权限、API调用、意图过滤器)和动态特征(系统调用、网络活动、进程间通信) | 129,013个应用程序(5,560个恶意软件,123,453个良性应用) | NA | DBN-GRU混合架构 | 准确率, 精确率, 召回率, AUC | NA |
10253 | 2025-10-07 |
Quantitative Spatial Analysis of Chromatin Biomolecular Condensates using Cryo-Electron Tomography
2024-Dec-31, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.01.626131
PMID:39677698
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研究论文 | 通过冷冻电子断层扫描技术对染色质生物分子凝聚物进行定量空间分析 | 整合深度学习分割与新型上下文感知模板匹配方法,首次在重构和天然染色质系统中解析核小体平均结构 | 方法主要针对生化重构的凝聚物,对某些细胞内的凝聚物适用性有限 | 研究染色质生物分子凝聚物的内部结构和形成机制 | 生化重构的染色质凝聚物和原位天然染色质 | 结构生物学 | NA | 冷冻电子断层扫描,高压冷冻,聚焦离子束铣削 | 深度学习 | 冷冻电子断层扫描图像 | NA | NA | NA | 分辨率(6.1 Å和12 Å) | NA |
10254 | 2025-10-07 |
Interformer: an interaction-aware model for protein-ligand docking and affinity prediction
2024-11-25, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-54440-6
PMID:39587070
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研究论文 | 提出一种基于图Transformer架构的交互感知模型Interformer,用于蛋白质-配体对接和亲和力预测 | 采用交互感知混合密度网络捕获非共价相互作用,并引入负采样策略校正交互分布 | NA | 改进蛋白质-配体对接和亲和力预测的泛化能力和可解释性 | 蛋白质-配体复合物 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图Transformer | 分子结构数据 | 公开数据集和内部数据集 | NA | Graph-Transformer | 对接任务SOTA性能 | NA |
10255 | 2025-10-07 |
Whole-cell multi-target single-molecule super-resolution imaging in 3D with microfluidics and a single-objective tilted light sheet
2024-11-24, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-54609-z
PMID:39582043
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研究论文 | 开发了一种结合微流控和单物镜倾斜光片技术的3D多靶点单分子超分辨率成像平台 | 通过可操纵的倾斜光片减少荧光背景,结合3D纳米打印微流控系统反射光片,实现了全细胞多靶点3D超分辨率成像 | NA | 解决全细胞多靶点3D单分子超分辨率成像中的高荧光背景和慢采集速度问题 | 哺乳动物细胞内的亚细胞结构 | 生物医学成像 | NA | 单分子超分辨率荧光显微镜,微流控技术,Exchange-PAINT | 深度学习 | 3D图像 | NA | NA | NA | 成像精度,成像速度 | NA |
10256 | 2025-10-07 |
ClickGen: Directed exploration of synthesizable chemical space via modular reactions and reinforcement learning
2024-11-22, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-54456-y
PMID:39578485
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研究论文 | 开发了一种利用模块化反应和强化学习生成高可合成性分子的深度学习模型 | 结合点击化学模块化反应组装分子,并整合强化学习和修复技术确保分子多样性、新颖性和强结合倾向 | 仅针对三种蛋白质的现有结合剂进行了验证,适用范围有待进一步扩展 | 解决生成分子可合成性低的问题,推动AI驱动的自动化实验和闭环分子设计 | 化学分子空间,特别是针对PARP1等蛋白质靶点的小分子化合物 | 机器学习 | 癌症 | 点击化学,强化学习,修复技术 | 深度学习模型 | 化学分子数据 | 针对三种蛋白质靶点的分子生成和验证 | NA | NA | 新颖性,可合成性,对接构象相似性 | NA |
10257 | 2025-10-07 |
In-context learning enables multimodal large language models to classify cancer pathology images
2024-11-21, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51465-9
PMID:39572531
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研究论文 | 本研究评估了GPT-4V模型通过上下文学习在癌症病理图像分类任务中的表现 | 首次系统评估多模态大语言模型在医学图像分析中的上下文学习能力,无需参数更新即可完成专业医疗图像分类 | 仅评估了三种特定的癌症病理学任务,未涵盖更广泛的医学图像类型 | 探索上下文学习在医学图像分类中的应用,降低技术门槛 | 结直肠癌组织亚型分类、结肠息肉亚型分类和淋巴结切片中乳腺肿瘤检测 | 计算机视觉 | 癌症 | 上下文学习 | 多模态大语言模型 | 病理图像 | 仅需少量样本 | GPT-4V | GPT-4V | 与专业神经网络性能对比 | NA |
10258 | 2025-10-07 |
Whole-cell multi-target single-molecule super-resolution imaging in 3D with microfluidics and a single-objective tilted light sheet
2024-Sep-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.09.27.559876
PMID:37808751
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研究论文 | 开发了一种结合微流控技术和单物镜倾斜光片的新型3D超分辨率成像方法,用于全细胞多靶点单分子成像 | 提出可操控的抖动单物镜倾斜光片用于光学切片以减少荧光背景,开发了3D纳米打印微流控系统反射光片至样品的新流程 | NA | 解决全哺乳动物细胞单分子超分辨率成像中高荧光背景和慢采集速度的问题 | 哺乳动物细胞亚细胞结构 | 生物医学成像 | NA | 单分子超分辨率荧光显微镜,Exchange-PAINT | 深度学习 | 3D荧光图像 | NA | NA | NA | 成像精度,成像速度 | NA |
10259 | 2025-10-07 |
Spatiotemporal transcriptomic landscape of rice embryonic cells during seed germination
2024-09-09, Developmental cell
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.devcel.2024.05.016
PMID:38848718
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研究论文 | 本研究通过空间增强分辨率组学测序和单细胞RNA测序,揭示了水稻胚胎细胞在种子萌发过程中的时空转录组景观 | 开发了基于深度学习的自动细胞分割模型,首次报道了两种未发现的盾片细胞类型,并提供了探索胚胎细胞在种子萌发中作用的新方法 | NA | 阐明不同胚胎细胞在调控种子活力和幼苗建成中的复杂生物学功能 | 水稻胚胎细胞 | 数字病理学 | NA | 空间增强分辨率组学测序(Stereo-seq), 单细胞RNA测序(scRNA-seq), 原位杂交 | 深度学习 | 空间转录组数据, 单细胞转录组数据 | 吸水后6、24、36和48小时的时间点样本 | NA | NA | NA | NA |
10260 | 2025-10-07 |
Constructing analogies: Developing critical thinking through a collaborative task
2024 Sep-Oct, Biochemistry and molecular biology education : a bimonthly publication of the International Union of Biochemistry and Molecular Biology
IF:1.2Q3
DOI:10.1002/bmb.21843
PMID:38850246
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研究论文 | 探讨大学生通过构建复杂类比来发展批判性思维能力的定性研究 | 开发了新颖的评分方案来衡量内容知识和批判性思维,并证明结对合作能显著提升批判性思维能力 | 样本量较小(n=30),且为定性研究,结果可能缺乏普适性 | 研究通过构建复杂类比任务促进学生批判性思维发展的有效性 | 大学生物专业学生(30名) | 教育学 | NA | 定性访谈分析 | NA | 访谈数据 | 30名大学生物专业学生,共收集50份访谈数据 | NA | NA | 内容知识评分、批判性思维评分 | NA |