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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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12621 | 2025-10-07 |
A lightweight deep learning framework for transformer fault diagnosis in smart grids using multiple scale CNN features
2025-Apr-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-96290-2
PMID:40281010
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研究论文 | 提出一种名为Trans-Light的轻量级深度学习框架,用于智能电网中变压器故障诊断 | 通过结合CNN两个深层特征提取和多尺度特征选择,在保持高精度的同时显著减少计算负担 | 未提及具体数据集规模和实际部署环境验证 | 开发智能电网中变压器故障诊断和短路严重程度识别的轻量级深度学习方法 | 电力变压器 | 计算机视觉 | NA | 热成像技术 | CNN | 热成像图像 | NA | NA | ResNet-18 | 分类准确率 | NA |
12622 | 2025-10-07 |
A pioneering artificial intelligence tool to predict treatment outcomes in ovarian cancer via diagnostic laparoscopy
2025-Apr-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-98434-w
PMID:40281006
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研究论文 | 开发了一种基于诊断性腹腔镜图像的人工智能工具,用于预测卵巢癌患者的治疗结果 | 首次将对比预训练与位置感知Transformer结合,从腹腔镜图像中提取形态学特征预测治疗结果 | 研究样本量有限,需要更大规模的外部验证 | 通过深度学习模型分析腹腔镜图像特征,预测高级别浆液性卵巢癌患者的治疗结果 | 高级别浆液性卵巢癌患者 | 计算机视觉 | 卵巢癌 | 腹腔镜检查 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | Transformer | AUROC | NA |
12623 | 2025-10-07 |
Evaluating the feasibility of 12-lead electrocardiogram reconstruction from limited leads using deep learning
2025-Apr-25, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-025-00814-w
PMID:40281134
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研究论文 | 本研究开发了一种基于生成对抗网络的深度学习模型,用于从单导联或双导联心电图重建12导联心电图 | 首次使用生成对抗网络从有限导联心电图重建完整的12导联心电图,并系统评估了重建精度 | 重建心电图存在回归均值效应,振幅变异性显著降低,不适用于临床使用 | 评估从有限导联心电图重建12导联心电图的可行性 | 9514名来自PTB-XL队列的个体心电图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图采集 | GAN | 心电图信号 | 9514名个体的心电图数据,按10%比例划分测试集 | NA | 生成对抗网络 | t检验,F检验,Bland-Altman图,相关系数R2 | NA |
12624 | 2025-10-07 |
Advancing Pulmonary Embolism Detection with Integrated Deep Learning Architectures
2025-Apr-25, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01506-6
PMID:40281216
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研究论文 | 提出新型混合深度学习模型HybridNeXt用于CT图像中的肺栓塞检测 | 结合多种先进CNN模块(MobileNet、ResNet、ConvNeXt、Swin Transformer)的混合架构,并提出基于多级离散小波变换的深度特征工程方法 | 仅使用二分类数据集(肺栓塞与对照组),未提及外部验证或临床部署的实际挑战 | 开发高精度的生物医学图像分类模型用于肺栓塞检测 | CT图像中的肺栓塞病变 | 计算机视觉 | 肺栓塞 | CT成像 | CNN, kNN | CT图像 | NA | NA | HybridNeXt, MobileNet, ResNet, ConvNeXt, Swin Transformer | 准确率 | NA |
12625 | 2025-10-07 |
Machine learning approach for optimizing usability of healthcare websites
2025-Apr-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-99449-z
PMID:40281259
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研究论文 | 本研究使用机器学习方法评估医院网站的用户友好性 | 首次将机器学习模型应用于医疗网站可用性评估,开发了自动化评估工具 | 数据集仅包含100个医院网站,未整合用户交互数据 | 优化医疗网站可用性以改善数字医疗体验 | 医院网站 | 机器学习 | NA | 网站可用性评估 | Decision Trees, Random Forests, Ridge Regression, Support Vector Regression | 网站可用性数据 | 100个医院网站 | NA | NA | 准确率, R平方, 均方误差, 平均绝对误差, 解释方差得分 | NA |
12626 | 2025-10-07 |
Enhanced diagnosis of axial spondyloarthritis using machine learning with sacroiliac joint MRI: a multicenter study
2025-Apr-25, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-01967-x
PMID:40281350
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研究论文 | 开发了一种结合骶髂关节MRI和临床风险因素的机器学习模型,用于提高中轴型脊柱关节炎的诊断准确性 | 首次将基于ResNet50的深度学习模型与临床风险因素相结合,构建多中心验证的机器学习诊断模型 | 回顾性研究设计,样本来源限于四个医疗中心 | 提高中轴型脊柱关节炎的诊断准确性和早期识别能力 | 慢性腰痛患者,特别是疑似中轴型脊柱关节炎的患者 | 医学影像分析 | 中轴型脊柱关节炎 | MRI成像 | 深度学习, 机器学习 | 医学影像, 临床数据 | 1294名患者(来自四个医疗中心) | NA | ResNet50, K-近邻算法 | AUC, 灵敏度, 特异性, 准确率 | NA |
12627 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence based vision transformer application for grading histopathological images of oral epithelial dysplasia: a step towards AI-driven diagnosis
2025-Apr-25, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-14193-x
PMID:40281456
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研究论文 | 本研究使用Vision Transformer深度学习算法对口腔上皮异型增生组织病理图像进行分级分类 | 首次将Vision Transformer应用于口腔上皮异型增生组织病理图像分级,并与传统CNN模型进行性能比较 | 样本量相对有限(218张组织病理切片图像),仅包含单一医疗中心的样本 | 开发基于人工智能的口腔上皮异型增生自动分级诊断系统 | 口腔上皮组织病理图像,包括正常组织和不同分级的上皮异型增生组织 | 数字病理 | 口腔癌前病变 | 组织病理学图像分析 | Vision Transformer, CNN | 图像 | 218张组织病理切片图像,处理后生成7,542个组织块(2,545个低风险,2,054个高风险,726个轻度,831个中度,449个重度,937个正常组织) | NA | Vision Transformer, VGG16, ConvNet | 准确率 | NA |
12628 | 2025-04-29 |
Utilizing deep learning for accurate assessment of aortic valve stenosis: case series for clinical applications
2025-Apr-25, Journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1186/s44348-025-00047-4
PMID:40281567
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
12629 | 2025-10-07 |
DM_CorrMatch: a semi-supervised semantic segmentation framework for rapeseed flower coverage estimation using UAV imagery
2025-Apr-25, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-025-01373-w
PMID:40281599
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研究论文 | 提出一种基于半监督学习的油菜花语义分割框架DM_CorrMatch,用于无人机影像中的油菜花覆盖度估算 | 结合去噪扩散概率模型生成样本,提出Mamba-Deeplabv3+网络架构融合全局和局部特征提取能力,并采用自动更新策略减少人工标注错误 | NA | 开发高精度油菜花分割方法以支持作物生长监测和产量估算 | 油菜花(甘蓝型油菜)花序 | 计算机视觉 | NA | 无人机影像技术 | 半监督学习,CNN,Mamba | 图像 | 720张无人机图像(来自中国农科院油料所阳逻实验站) | NA | Mamba-Deeplabv3+ | IoU,Precision,Recall | NA |
12630 | 2025-10-07 |
Functional impact of splicing variants in the elaboration of complex traits in cattle
2025-Apr-24, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-58970-5
PMID:40274775
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研究论文 | 本研究通过整合GWAS、高通量报告实验和深度学习算法,系统分析了牛基因组中影响RNA剪接的变异及其对复杂性状的影响 | 首次在牛基因组中系统鉴定剪接破坏变异,并评估人类剪接预测工具在牛基因组中的适用性 | 仅鉴定出38个剪接破坏变异,其中仅3个被确认为因果变异,样本规模有限 | 识别与牛复杂性状相关的功能性遗传变异,提高基因组预测准确性 | 牛基因组中的剪接破坏变异 | 生物信息学 | NA | GWAS, 高通量报告实验, RNA测序 | 深度学习 | 基因组序列数据, 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
12631 | 2025-10-07 |
Chemical imaging delineates Aβ plaque polymorphism across the Alzheimer's disease spectrum
2025-Apr-24, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-59085-7
PMID:40274785
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研究论文 | 本研究结合深度学习增强的功能淀粉样蛋白显微镜与质谱成像技术,描绘了阿尔茨海默病谱系中Aβ斑块的多态性 | 首次将深度学习增强的显微镜与质谱成像相结合,揭示了不同类型Aβ斑块的生化组成差异,并发现了一种新的致密核心斑块亚型——粗颗粒斑块 | 样本量较小(散发性AD n=12,家族性AD n=6,非痴呆淀粉样蛋白阳性个体 n=5),需要更大规模研究验证 | 研究Aβ斑块多态性与阿尔茨海默病发病机制和进展的关联 | 阿尔茨海默病患者脑组织中的Aβ斑块 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 功能淀粉样蛋白显微镜,质谱成像,深度学习 | 深度学习 | 显微镜图像,质谱数据 | 散发性AD患者12例,家族性AD患者6例,非痴呆淀粉样蛋白阳性个体5例 | NA | NA | NA | NA |
12632 | 2025-10-07 |
Comparative analysis of automated foul detection in football using deep learning architectures
2025-Apr-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-96945-0
PMID:40274843
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研究论文 | 本研究对八种深度学习架构在足球比赛中自动犯规检测任务上的性能进行了全面比较评估 | 首次系统比较八种先进深度学习架构在足球犯规检测中的性能,并强调模型可解释性通过GradCAM++技术 | 测试集完美平衡受类别分布限制,数据集规模相对有限 | 评估深度学习架构在足球自动犯规检测中的性能 | 足球比赛中的犯规事件 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 7000张图像(4900训练,1400验证,700测试) | NA | EfficientNetV2, ResNet50, VGG16, Xception, InceptionV3, MobileNetV2, InceptionResNetV2, DenseNet121 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC | NA |
12633 | 2025-04-26 |
Author Correction: From the diagnosis of infectious keratitis to discriminating fungal subtypes; a deep learning-based study
2025-Apr-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95224-2
PMID:40274847
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
12634 | 2025-10-07 |
Multimodal representations of transfer learning with snake optimization algorithm on bone marrow cell classification using biomedical histopathological images
2025-Apr-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89529-5
PMID:40274862
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研究论文 | 提出一种基于多模态迁移学习和蛇优化算法的骨髓细胞分类方法 | 结合多模态特征提取(InceptionV3、Deep SqueezeNet和SE-DenseNet)与蛇优化算法优化混合核极限学习机参数 | 仅使用单一骨髓细胞分类数据集进行验证,未说明跨数据集泛化能力 | 开发自动化的骨髓细胞识别和分类系统以提高血液学诊断效率 | 骨髓细胞 | 数字病理学 | 血液疾病 | 生物医学组织病理学成像 | 深度学习, 机器学习 | 生物医学组织病理学图像 | 骨髓细胞分类数据集(具体数量未说明) | NA | InceptionV3, Deep SqueezeNet, SE-DenseNet | 准确率 | NA |
12635 | 2025-10-07 |
A multi-filter deep transfer learning framework for image-based autism spectrum disorder detection
2025-Apr-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-97708-7
PMID:40274878
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研究论文 | 提出一种基于多滤波深度迁移学习的图像自闭症谱系障碍检测框架 | 集成数据增强、多滤波处理、直方图均衡化和两阶段降维过程,在预训练冻结网络上实现特征表示增强 | 未明确说明具体数据集规模和多样性限制 | 开发自动化自闭症谱系障碍检测方法以辅助早期诊断 | 自闭症和非自闭症个体的面部图像数据 | 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | 图像处理、深度学习 | CNN, Transformer | 面部图像 | NA | NA | ResNet-50, ViTSwin | 准确率 | NA |
12636 | 2025-10-07 |
Combined dynamical-deep learning ENSO forecasts
2025-Apr-24, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-59173-8
PMID:40274886
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研究论文 | 本研究通过结合动力学模型与深度学习模型,开发了两种混合预测方法以提升厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的预测能力 | 首次提出将深度学习预测与动力学模型预测相结合的混合预报方法,显著超越单一模型的预测性能 | 未详细说明混合方法在不同气候条件下的泛化能力 | 提高厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的预测技能 | 厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)气候现象 | 机器学习 | NA | 气候预测 | CNN, 3D-Geoformer | 气候数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 3D-Geoformer | 预测技能 | NA |
12637 | 2025-10-07 |
Ambulance route optimization in a mobile ambulance dispatch system using deep neural network (DNN)
2025-Apr-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95048-0
PMID:40274919
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研究论文 | 提出一种基于机器学习的救护车调度系统,通过需求预测、资源分配和实时路线优化提高急救服务效率 | 结合决策树、支持向量机和卷积神经网络构建完整的救护车调度优化系统,实现99.15%的路线优化准确率 | 未具体说明系统在不同城市规模或极端天气条件下的适应性 | 优化救护车调度系统以减少响应时间并提高急救效率 | 救护车调度系统和急救医疗服务 | 机器学习 | NA | 深度学习,机器学习 | 决策树,支持向量机,CNN | 历史数据,实时交通数据,患者数据 | NA | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
12638 | 2025-10-07 |
An enhanced CNN with ResNet50 and LSTM deep learning forecasting model for climate change decision making
2025-Apr-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-97401-9
PMID:40274930
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研究论文 | 提出一种结合CNN、ResNet50和LSTM的混合深度学习模型,用于气候变化决策中的温度和风能预测 | 首次将CNN、ResNet50和LSTM三种深度学习架构集成到单一混合模型中,用于气候变化的多元预测 | 模型在更长期气候预测和不同地理区域的泛化能力需要进一步验证 | 开发高精度的气候变化预测模型,支持风能系统的稳定运行和电力系统规划 | 温度、风能等气候变化因素 | 机器学习 | NA | 深度学习预测 | CNN, ResNet50, LSTM | 时间序列气候数据 | 三个公开数据集:风力涡轮机Scada数据集、沙特阿拉伯天气历史数据集、四个地点风能发电数据集 | NA | CNN-ResNet50-LSTM混合架构 | 决定系数(R²), 均方误差(MSE), 平均绝对误差(MAE), 中位数绝对误差(MedAE), 均方根误差(RMSE) | NA |
12639 | 2025-10-07 |
Variational mode directed deep learning framework for breast lesion classification using ultrasound imaging
2025-Apr-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-99009-5
PMID:40274985
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研究论文 | 提出一种基于变分模态分解和深度学习的乳腺癌超声图像分类框架 | 首次将二维变分模态分解与混合池化和注意力机制的卷积神经网络结合,提供可解释性特征且无需病灶分割 | 未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力 | 开发无需分割的乳腺癌超声图像自动分类方法 | 乳腺超声图像中的良恶性病灶 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 超声成像, 二维变分模态分解 | CNN | 超声图像 | 两个公共乳腺超声数据集和一个内部数据集 | NA | 具有混合池化和注意力机制的卷积神经网络 | 准确率, 敏感性, 特异性, AUC, 精确率-召回率曲线下面积 | NA |
12640 | 2025-10-07 |
Attack resilient IoT security framework using multi head attention based representation learning with improved white shark optimization algorithm
2025-Apr-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-98180-z
PMID:40274990
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研究论文 | 提出一种基于多头注意力和改进白鲨优化算法的物联网入侵检测方法 | 结合多头注意力机制与改进白鲨优化算法进行网络安全检测,采用沙猫群优化进行特征选择 | NA | 提升物联网网络安全检测和迁移模型的性能 | 物联网网络中的网络攻击和异常检测 | 机器学习 | NA | 机器学习,深度学习 | BiGRU, 多头注意力机制 | 网络数据 | Edge-IIoT数据集 | NA | 双向门控循环单元与多头注意力机制(BiGRU-MHA) | 准确率 | NA |