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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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12821 | 2025-10-07 |
Multi-horizon event detection for in-hospital clinical deterioration using dual-channel graph attention network
2025-Mar, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105745
PMID:39657403
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研究论文 | 提出一种用于院内临床恶化事件多时间跨度检测的双通道图注意力网络架构 | 开发了双通道图注意力网络,通过多任务学习策略联合学习任务相关性,能显式学习多变量时间序列在特征域和时间域的关联 | NA | 实现院内临床恶化事件的早期检测 | 重症监护室收集的临床时间序列数据 | 机器学习 | 临床恶化 | NA | 图注意力网络 | 多变量时间序列 | 两个ICU临床时间序列数据集 | NA | 双通道图注意力网络 | AUROC, AUPRC | NA |
12822 | 2025-10-07 |
An extrapolation-driven network architecture for physics-informed deep learning
2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.106998
PMID:39657525
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研究论文 | 提出一种基于外推驱动的网络架构,用于改进物理信息神经网络的时序学习策略 | 通过设计具有特殊特性的外推控制函数和校正项,构建网络参数与时间变量耦合的新型神经网络架构 | NA | 克服传统物理信息神经网络在求解时间相关偏微分方程时的局限性 | 时间相关的偏微分方程 | 机器学习 | NA | 物理信息神经网络 | PINN | 数值模拟数据 | NA | NA | 外推驱动网络架构 | 数值实验验证 | NA |
12823 | 2025-10-07 |
M4Net: Multi-level multi-patch multi-receptive multi-dimensional attention network for infrared small target detection
2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.107026
PMID:39657528
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研究论文 | 提出一种用于红外小目标检测的多层级多块多感受野多维注意力网络M4Net | 设计了多层级多块多感受野多维注意力机制,通过多层视觉Transformer融合多尺度特征,解决了深度学习模型中因下采样操作导致目标丢失的问题 | NA | 提升红外小目标检测的性能 | 红外图像中的小目标 | 计算机视觉 | NA | NA | Transformer, CNN | 红外图像 | NA | NA | Vision Transformer, 编码器-解码器框架 | NA | NA |
12824 | 2025-10-07 |
BPEN: Brain Posterior Evidential Network for trustworthy brain imaging analysis
2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.106943
PMID:39657531
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研究论文 | 提出一种名为BPEN的新型后验证据网络,用于脑功能磁共振成像数据的可信分析 | 首次在脑fMRI数据分析中同时捕捉偶然不确定性和认知不确定性 | 仅使用ADNI和ADNI-D队列数据,未在其他数据集上验证 | 开发能够准确估计不确定性的可信深度学习模型用于脑成像分析 | 阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)和ADNI抑郁症(ADNI-D)队列的脑fMRI数据 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病, 抑郁症 | 功能磁共振成像(fMRI) | 后验证据网络 | 脑功能磁共振成像数据 | ADNI和ADNI-D队列数据 | NA | BPEN | 预测性能, 不确定性估计 | NA |
12825 | 2025-10-07 |
Convolutional neural networks for automatic MR classification of myocardial iron overload in thalassemia major patients
2025-Mar, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-11245-x
PMID:39658686
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研究论文 | 开发用于自动分类地中海贫血患者心肌铁过载的深度学习模型 | 首次使用卷积神经网络对心肌铁过载进行自动分级,性能与放射科医生间观察一致性相当 | 回顾性研究,样本主要来自单一中心 | 开发基于MRI的自动心肌铁过载分类系统 | 496名地中海贫血重症患者 | 医学影像分析 | 地中海贫血 | T2*多回波磁共振成像 | CNN | MR图像 | 823张心脏T2*多回波MR图像(来自496名患者) | NA | MS-HippoNet, SS-HippoNet | 准确率, 灵敏度, 特异性, Kappa系数 | NA |
12826 | 2025-10-07 |
DeepPD: A Deep Learning Method for Predicting Peptide Detectability Based on Multi-feature Representation and Information Bottleneck
2025-Mar, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-024-00665-4
PMID:39661307
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研究论文 | 提出一种基于多特征表示和信息瓶颈原理的深度学习框架DeepPD,用于预测肽段可检测性 | 首次将多特征表示与信息瓶颈原理相结合用于肽段可检测性预测,利用ESM-2提取语义信息并整合序列和进化信息 | NA | 开发更准确的肽段可检测性预测方法 | 肽段 | 生物信息学 | NA | 进化尺度建模2(ESM-2) | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | 多个数据集 | NA | DeepPD | NA | NA |
12827 | 2025-10-07 |
Time-hybrid OSAformer (THO): A hybrid temporal sequence transformer for accurate detection of obstructive sleep apnea via single-lead ECG signals
2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108558
PMID:39662234
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研究论文 | 提出一种基于单导联心电信号的混合时序变换器模型THO,用于准确检测阻塞性睡眠呼吸暂停 | 结合扩张卷积和LSTM的混合架构,采用多尺度特征融合策略,并在多头注意力模型中嵌入记忆衰减机制 | NA | 通过单导联心电信号准确检测阻塞性睡眠呼吸暂停 | 阻塞性睡眠呼吸暂停患者 | 医疗人工智能 | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 单导联心电信号分析 | Transformer, CNN, LSTM | 心电信号 | NA | NA | Time-hybrid OSAformer (THO), 多头注意力模型 | 准确率, AUC | NA |
12828 | 2025-10-07 |
Automatic plan selection using deep network-A prostate study
2025-Mar, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17550
PMID:39657031
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的前列腺癌高剂量率近距离放射治疗计划自动选择算法 | 引入了视觉化标准并结合传统剂量体积直方图指标,首次将深度学习框架应用于放射治疗计划的自动选择 | 仅在835名患者数据上训练,测试集仅包含20名患者,样本规模有限 | 开发自动选择最优前列腺癌放射治疗计划的深度学习算法 | 前列腺癌患者的放射治疗计划 | 数字病理 | 前列腺癌 | 高剂量率近距离放射治疗,多标准优化算法 | 深度学习网络 | 3D图像(剂量分布和解剖结构掩模) | 835名训练患者,20名测试患者 | NA | NA | 配对t检验,统计显著性分析 | NA |
12829 | 2025-10-07 |
A neural network to create super-resolution MR from multiple 2D brain scans of pediatric patients
2025-Mar, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17563
PMID:39657055
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研究论文 | 提出一种基于多平面2D低分辨率脑部扫描重建3D高分辨率MR图像的神经网络方法 | 将单图像超分辨率方法扩展到多平面输入,采用多级密集连接超分辨率卷积神经网络处理两个垂直方向的低分辨率扫描 | 需要进一步验证在其他结构分析任务中的性能 | 从常规2D低分辨率MR扫描重建3D高分辨率图像,便于提取结构生物标志物 | 儿科患者脑部MR图像 | 医学影像分析 | 儿童癌症 | MR成像 | CNN | 医学图像 | 90个ABCD研究的高分辨率T1儿科头扫描用于训练,34个测试图像(10个ABCD,18个CBTN,6个真实世界随访图像) | NA | mDCSRN(多级密集连接超分辨率卷积神经网络) | 峰值信噪比, 结构相似性指数, 平均距离一致性, 95% Hausdorff距离 | NA |
12830 | 2025-10-07 |
A green and efficient method for detecting nicosulfuron residues in field maize using hyperspectral imaging and deep learning
2025-Feb-15, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136724
PMID:39637793
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研究论文 | 本研究开发了一种基于高光谱成像和深度学习的绿色高效方法,用于检测田间玉米中烟嘧磺隆除草剂残留 | 提出了HerbiResNet模型,结合光谱技术与深度学习,显著优于传统回归模型和经典神经网络,并发现了特定光谱波段与除草剂残留及玉米生理变化之间的强相关性 | 仅针对六种玉米品种和两种除草剂浓度进行研究,样本多样性有限 | 开发快速准确的烟嘧磺隆除草剂残留检测方法,以支持化学修复和优化喷洒策略 | 田间种植的玉米叶片,包括抗性和敏感型六种品种 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | CNN | 光谱数据 | 六种玉米品种在两种除草剂浓度下的样本,残留水平分为低、中、高三级 | NA | HerbiResNet, AlexNet | 决定系数(R²), 准确率 | NA |
12831 | 2025-10-07 |
Hierarchical Graph Attention Network with Positive and Negative Attentions for Improved Interpretability: ISA-PN
2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01035
PMID:39654089
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研究论文 | 提出一种具有正负注意力机制的分层图注意力网络ISA-PN,用于增强分子结构-性质关系的可解释性 | 开发了可解释子图注意力网络ISA-PN,通过正负注意力流量化分子子结构对分子性质的贡献 | 主要在水溶性数据集上评估可解释性,其他性质数据集的验证相对有限 | 提高深度学习模型在化学和材料科学中的可解释性 | 分子结构-性质关系 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图注意力网络 | 分子结构数据 | NA | NA | 分层图注意力网络, ISA-PN, GC-Net | 准确率, 可解释性评估 | NA |
12832 | 2025-10-07 |
Predicting gene expression from histone marks using chromatin deep learning models depends on histone mark function, regulatory distance and cellular states
2025-Feb-08, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkae1212
PMID:39660643
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研究论文 | 本研究通过深度学习模型分析组蛋白标记与基因表达的关系,揭示了组蛋白标记功能、基因组距离和细胞状态对转录预测的共同影响 | 在11种细胞类型中系统研究7种组蛋白标记,首次综合考虑细胞状态、组蛋白标记功能和远端调控效应这三个关键因素 | 模型预测能力受限于所研究的组蛋白标记类型和细胞状态范围 | 探索组蛋白标记活性与基因表达之间的复杂关系 | 7种组蛋白标记在11种不同细胞类型中的活性模式 | 计算生物学 | NA | 染色质深度学习模型,组蛋白标记扰动分析 | CNN, 注意力机制模型 | 组蛋白标记数据,基因表达数据 | 11种细胞类型,7种组蛋白标记 | NA | 卷积神经网络,基于注意力的模型 | NA | NA |
12833 | 2025-10-07 |
A review on real time implementation of soft computing techniques in thermal power plant
2025-Feb, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2429721
PMID:39601783
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综述 | 本文对2019-2023年间软计算技术在热电厂实时应用的研究进行了全面综述 | 首次系统梳理了AI-ML和DL在热电厂应用的年度分布和研究维度,识别了研究空白和未来方向 | 仅涵盖2019-2023年的文献,可能遗漏早期重要研究;聚焦热电厂特定领域,结论可能不适用于其他能源系统 | 评估软计算技术在提升热电厂生产效率方面的应用效果 | 热电厂生产系统和相关优化技术 | 机器学习 | NA | 软计算技术,AI-ML,深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
12834 | 2025-10-07 |
Assessing the effects of 5-HT2A and 5-HT5A receptor antagonists on DOI-induced head-twitch response in male rats using marker-less deep learning algorithms
2025-Feb, Pharmacological reports : PR
IF:3.6Q2
DOI:10.1007/s43440-024-00679-1
PMID:39602080
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研究论文 | 本研究使用无标记深度学习算法评估5-HT2A和5-HT5A受体拮抗剂对DOI诱导的大鼠头部抽搐反应的影响 | 首次采用无标记深度学习工作流程(DeepLabCut+SimBA)自动检测啮齿类动物的头部抽搐反应,无需手术植入标记物 | 研究仅使用雄性大鼠,未涉及雌性动物;方法验证主要基于与人工观察的相关性 | 评估无标记深度学习算法在检测5-HT受体介导的头部抽搐反应中的可行性和准确性 | 雄性大鼠的头部抽搐行为 | 计算机视觉 | NA | 高速视频记录,行为分析 | 深度学习,神经网络 | 视频 | 使用雄性大鼠进行实验,具体数量未明确说明 | DeepLabCut, SimBA | DeepLabCut神经网络 | 与人工观察的显著相关性 | NA |
12835 | 2025-10-07 |
Rapid in vivo EPID image prediction using a combination of analytically calculated attenuation and AI predicted scatter
2025-Feb, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17549
PMID:39607282
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研究论文 | 开发结合分析计算衰减和AI预测散射的深度学习方法,用于快速预测体内EPID图像 | 将体内EPID图像分离为主光子衰减和散射分量,分别使用分析计算和CNN预测,提供比蒙特卡洛算法更快的预测速度 | 部分图像通过率较低是由于CBCT伪影和患者在CBCT与治疗期间发生的移动 | 测试使用患者数据创建深度学习模型预测IMRT治疗中体内EPID图像的可行性和可靠性 | 93名患者的193个IMRT野/图像,以及额外的人体模型数据 | 医学影像分析 | 放射治疗相关疾病 | 电子门户成像设备(EPID),锥形束CT(CBCT),IMRT治疗 | CNN | 3通道图像(包含非透射EPID图像和CBCT射线追踪投影) | 93名患者的193个IMRT野/图像,训练:验证:测试=133:20:40,额外75个人体模型图像 | NA | 卷积神经网络 | gamma通过率 | 标准GPU |
12836 | 2025-10-07 |
Deep learning-based classifier for carcinoma of unknown primary using methylation quantitative trait loci
2025-Feb-01, Journal of neuropathology and experimental neurology
IF:3.2Q2
DOI:10.1093/jnen/nlae123
PMID:39607989
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研究论文 | 开发基于深度学习的DNA甲基化分类器,用于识别原发灶不明癌的原发器官 | 首次利用器官特异性甲基化数量性状位点(mQTLs)开发深度学习分类器,可在较少样本量下实现高精度分类 | 回顾性研究,仅针对特定器官(乳腺、肺、卵巢/妇科、结肠、肾、睾丸)开发分类器 | 开发高精度的原发灶不明癌器官来源分类器以辅助临床诊断和治疗决策 | 759例福尔马林固定石蜡包埋的癌组织样本 | 数字病理 | 原发灶不明癌 | DNA甲基化芯片分析(Illumina EPIC array) | 深度学习分类器 | 甲基化数据 | 759例癌组织样本 | NA | NA | 准确率,F1分数 | NA |
12837 | 2025-10-07 |
Assessment of clinical feasibility:offline adaptive radiotherapy for lung cancer utilizing kV iCBCT and UNet++ based deep learning model
2025-Feb, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.14582
PMID:39611881
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研究论文 | 本研究评估了基于kV iCBCT和UNet++深度学习模型的离线自适应放疗在肺癌治疗中的临床可行性 | 首次系统验证了基于UNet++深度学习模型将kV iCBCT转换为自适应CT的离线自适应放疗方案在肺癌治疗中的临床可行性 | 样本量相对有限(102例患者),且为单中心研究 | 开发并验证一种具有高临床可行性的肺癌离线自适应放疗方案 | 肺癌患者 | 医学影像分析 | 肺癌 | kV迭代锥形束CT(iCBCT),深度学习图像转换 | 深度学习 | 医学影像(CT扫描) | 102例肺癌患者(70例训练,15例测试,17例临床验证) | NA | UNet++ | 平均绝对误差(MAE),峰值信噪比(PSNR),结构相似性(SSIM),亨氏单位(HU),Gamma通过率,TLD测量偏差 | NA |
12838 | 2025-10-07 |
Regional PM2.5 prediction with hybrid directed graph neural networks and Spatio-temporal fusion of meteorological factors
2025-Feb-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987)
DOI:10.1016/j.envpol.2024.125404
PMID:39613176
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研究论文 | 提出一种基于混合有向图神经网络的PM2.5区域预测方法,结合气象因素时空融合 | 利用领域特征量化相邻城市影响构建有向图,集成图神经网络和长短期记忆网络进行时空编码 | 未明确说明模型在其他地理区域的泛化能力 | 优化空气质量预测和管理,提高PM2.5浓度预测精度 | 华北平原城市区域的PM2.5浓度数据 | 机器学习 | NA | 时空数据融合 | GNN, LSTM | 时空序列数据 | NA | 深度学习框架 | 混合有向图神经网络 | 平均绝对误差(MAE) | NA |
12839 | 2025-10-07 |
High-content imaging and deep learning-driven detection of infectious bacteria in wounds
2025-Feb, Bioprocess and biosystems engineering
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s00449-024-03110-4
PMID:39621107
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研究论文 | 开发基于高内涵成像和深度学习的框架,用于快速检测和分类伤口感染细菌 | 利用预训练ResNet50模型分析细菌菌落生长图像,将检测时间从传统方法的24小时以上缩短至8小时 | 仅针对四种特定细菌进行验证,在混合样本中的分类精度略低于单一菌种 | 开发快速准确的伤口感染细菌检测方法以满足临床急需 | 鲍曼不动杆菌、大肠杆菌、铜绿假单胞菌和金黄色葡萄球菌四种伤口常见细菌 | 计算机视觉 | 伤口感染 | 高内涵成像 | CNN | 图像 | 体外样本和小鼠伤口样本 | NA | ResNet50 | 检测率,准确率,精确率 | NA |
12840 | 2025-10-07 |
Low dose threshold for measuring cardiac functional metrics using four-dimensional CT with deep learning
2025-Feb, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.14593
PMID:39625106
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研究论文 | 本研究探索使用深度学习分割技术在四维CT中降低辐射剂量的可能性 | 开发了噪声鲁棒深度学习模型,能够在显著降低辐射剂量(最高达76%)的情况下保持心脏功能指标的测量准确性 | 研究主要关注全局功能指标,对局部功能指标的分析可能有限 | 研究在四维CT心脏成像中降低辐射剂量的可行性 | 心脏左心室心肌和血池 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 四维CT成像 | CNN | CT影像 | 250个心脏CT容积数据集,重建为五个不同剂量水平 | NA | 3D Residual U-Net | 射血分数, 整体纵向应变, 圆周应变, 平均壁厚度 | NA |