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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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13481 | 2025-10-07 |
Deep mutational learning for the selection of therapeutic antibodies resistant to the evolution of Omicron variants of SARS-CoV-2
2025-Apr, Nature biomedical engineering
IF:26.8Q1
DOI:10.1038/s41551-025-01353-4
PMID:40044817
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研究论文 | 本研究通过深度突变学习筛选对SARS-CoV-2奥密克戎变异株进化具有增强抵抗力的治疗性抗体 | 首次将深度突变学习应用于抗体筛选,通过构建高突变距离的RBD库并训练集成深度学习模型预测抗体结合与逃逸 | 研究主要针对奥密克戎BA.1变异株,对其他变异株的适用性需要进一步验证 | 开发对SARS-CoV-2变异株具有广谱中和能力的治疗性抗体 | SARS-CoV-2奥密克戎变异株的受体结合域(RBD)和治疗性抗体 | 机器学习 | COVID-19 | 深度测序, 深度突变学习 | 集成深度学习模型 | 蛋白质序列数据 | 包含数百万奥密克戎序列的RBD突变库 | NA | 集成深度学习模型 | 结合预测准确率, 逃逸预测准确率 | NA |
13482 | 2025-10-07 |
Accuracy of vestibular schwannoma segmentation using deep learning models - a systematic review & meta-analysis
2025-Mar, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-024-03449-1
PMID:39179652
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系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型在前庭神经鞘瘤分割中的准确性 | 首次对前庭神经鞘瘤深度学习分割算法进行系统性评估和荟萃分析 | 仅基于现有文献分析,未进行原始实验验证 | 评估深度学习算法在前庭神经鞘瘤MRI图像分割中的应用现状和准确性 | 前庭神经鞘瘤患者 | 医学影像分析 | 前庭神经鞘瘤 | MRI | 深度学习模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | 分割准确性 | NA |
13483 | 2025-10-07 |
Training deep learning models on personalized genomic sequences improves variant effect prediction
2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.10.15.618510
PMID:39463940
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研究论文 | 通过使用匹配个人基因组的功能基因组数据训练深度学习模型,可提高基因变异效应预测性能 | 首次证明在匹配个人基因组的功能基因组数据上训练模型能显著提升变异效应预测效果,且变异效应表征在不同细胞环境和实验读数中具有可迁移性 | NA | 提升基因变异效应预测的准确性和泛化能力 | 个人基因组序列和功能基因组数据 | 机器学习 | NA | 基因组测序 | 深度学习模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | 序列到函数模型 | 变异效应预测性能 | NA |
13484 | 2025-10-07 |
Leveraging deep learning to detect stance in Spanish tweets on COVID-19 vaccination
2025-Feb, JAMIA open
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/jamiaopen/ooaf007
PMID:40008184
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研究论文 | 本研究开发了用于检测西班牙语推文中关于COVID-19疫苗接种立场的深度学习模型 | 首次针对西班牙语推文开发立场检测模型,填补了非英语社交媒体分析的研究空白 | 语言特定嵌入模型未能超越多语言嵌入或TF-IDF特征,因为BERT或RoBERTa嵌入不熟悉Twitter常用俚语和疫情期间特定语境 | 开发西班牙语社交媒体帖子的立场检测模型 | 关于COVID-19疫苗接种的西班牙语推文 | 自然语言处理 | COVID-19 | 深度学习,文本挖掘 | BERT, BiLSTM, RoBERTa, SVM | 文本 | 6170条推文(2020年3月1日至2022年1月4日期间发布) | NA | BERT-Multi+BiLSTM, BETO+BiLSTM, RoBERTa BNE-LSTM | F1分数, Matthews相关系数, AUC | NA |
13485 | 2025-04-20 |
A method of rice panicle number counting based on improved CSRNet model
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1494564
PMID:40247946
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研究论文 | 本研究提出了一种基于改进CSRNet模型的水稻穗粒数计数方法 | 改进CSRNet模型并应用于水稻穗粒数计数,开发了Android端实时计数APP和PC端批量计数软件 | 未提及模型在不同光照或品种条件下的泛化能力 | 为水稻穗粒数计数提供理论依据和技术支持 | 水稻穗粒 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 改进的CSRNet | 图像 | 未明确说明样本数量 | NA | NA | NA | NA |
13486 | 2025-04-20 |
Protein structure prediction via deep learning: an in-depth review
2025, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2025.1498662
PMID:40248099
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综述 | 本文深入探讨了深度学习在蛋白质结构预测中的应用及其对药物发现和开发的影响 | 全面回顾了深度学习在蛋白质结构预测中的最新进展,包括大型语言模型和尖端深度学习方法 | 未提及具体实验验证或实际应用案例 | 探讨深度学习在蛋白质结构预测领域的应用及其潜力 | 蛋白质结构预测 | 机器学习 | NA | 深度学习、大型语言模型 | NA | 蛋白质序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
13487 | 2025-04-20 |
Clinical and Radiological Fusion: A New Frontier in Predicting Post-Transplant Diabetes Mellitus
2025, Transplant international : official journal of the European Society for Organ Transplantation
IF:2.7Q2
DOI:10.3389/ti.2025.14377
PMID:40248509
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研究论文 | 本研究通过整合临床和放射学数据,开发了一个预测移植后糖尿病(PTDM)的模型,以识别高风险肾移植受者 | 结合临床指标和深度学习分析的CT图像,专注于体成分参数(如脂肪组织和肌肉质量),而非BMI或其他生物标志物 | 研究为回顾性分析,可能存在选择偏倚,且样本仅来自三个Mayo Clinic站点 | 预测肾移植受者术后糖尿病(PTDM)的发生风险 | 2005名非糖尿病肾移植受者 | 数字病理学 | 糖尿病 | 深度学习分析 | 深度学习模型 | 临床数据和CT图像 | 2005名非糖尿病肾移植受者,其中335名(16.7%)在术后一年内发展为PTDM | NA | NA | NA | NA |
13488 | 2025-10-07 |
Dissecting the cis-regulatory syntax of transcription initiation with deep learning
2024-Nov-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.05.28.596138
PMID:38853896
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研究论文 | 利用深度学习模型ProCapNet解析DNA顺式调控元件对转录起始的调控机制 | 开发了能准确建模碱基分辨率转录起始谱的神经网络,揭示了启动子和增强子共享的顺式调控逻辑及基序间的高度上位相互作用 | NA | 解析哺乳动物Pol II转录起始的DNA序列决定因素 | 人类启动子和增强子的转录起始调控 | 机器学习 | NA | PRO-cap实验, RAMPAGE分析 | 神经网络 | DNA序列数据, 转录起始谱数据 | 多个细胞系 | NA | ProCapNet | NA | NA |
13489 | 2025-10-07 |
AI-enabled CT-guided end-to-end quantification of total cardiac activity in 18FDG cardiac PET/CT for detection of cardiac sarcoidosis
2024-Sep-23, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.09.20.24314081
PMID:39399046
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研究论文 | 开发基于深度学习的全自动管道,通过CT衰减图分割心脏结构并量化18F-FDG PET活性以检测心脏结节病 | 首次提出基于CT衰减图深度学习分割的全自动化心脏活动量化管道,实现心脏结节病的客观检测 | 样本量相对较小(69例患者),需在更大群体中验证 | 开发自动化方法量化心脏FDG PET活性以改进心脏结节病诊断 | 疑似心脏结节病患者 | 数字病理 | 心脏结节病 | 18F-FDG PET/CT成像 | 深度学习分割模型 | CT衰减图和PET图像 | 69例连续患者(平均年龄56.1±13.4岁),其中29例确诊心脏结节病 | NA | NA | AUC, 灵敏度, 特异性 | NA |
13490 | 2025-10-07 |
Vulnerability of Thalamic Nuclei at CSF Interface During the Entire Course of Multiple Sclerosis
2024-May, Neurology(R) neuroimmunology & neuroinflammation
DOI:10.1212/NXI.0000000000200222
PMID:38635941
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研究论文 | 本研究通过深度学习分析多发性硬化症患者丘脑核团的萎缩动态,发现靠近第三脑室的核群更易发生神经退行性变 | 首次通过全病程追踪揭示丘脑不同核群在多发性硬化中的差异性萎缩模式,并验证了基于标准T1加权MRI的自动分割策略 | 研究依赖于常规3D-T1 MRI数据,未使用更高分辨率的专门序列验证分割准确性 | 探究多发性硬化症病程中丘脑不同核团的动态变化规律及驱动机制 | 1,123名多发性硬化症患者和相同数量的健康对照者 | 医学影像分析 | 多发性硬化症 | 3D-T1 MRI,深度学习序列合成,多图谱自动分割 | 深度学习 | MRI影像 | 2,246名参与者(1,123名患者+1,123名健康对照) | NA | NA | NA | NA |
13491 | 2025-10-07 |
Discovery of antibiotics that selectively kill metabolically dormant bacteria
2024-Apr-18, Cell chemical biology
IF:6.6Q1
DOI:10.1016/j.chembiol.2023.10.026
PMID:38029756
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研究论文 | 本研究通过结合静态期筛选方法和深度学习虚拟筛选技术,发现了能够选择性杀死代谢休眠细菌的新型抗生素 | 首次将静态期筛选方法与深度学习虚拟筛选相结合,并引入毒性过滤机制,成功识别出对代谢休眠细菌具有选择性杀伤作用的化合物 | 研究主要针对大肠杆菌和鲍曼不动杆菌,尚未验证对其他病原菌的广谱效果 | 开发对代谢休眠细菌有效且无毒的抗生素,解决慢性感染和抗生素耐药性问题 | 代谢休眠细菌(静态期大肠杆菌和鲍曼不动杆菌) | 机器学习 | 细菌感染 | 静态期筛选、深度学习虚拟筛选、微生物学检测、生化测量、单细胞显微镜 | 深度学习 | 化合物筛选数据、微生物实验数据、显微镜图像 | 未明确说明具体样本数量 | NA | NA | 致死效果、毒性评估 | NA |
13492 | 2025-10-07 |
Deep learning-based automatic segmentation of cardiac substructures for lung cancers
2024-02, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2023.110061
PMID:38122850
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研究论文 | 开发基于深度学习的自动分割模型用于肺癌患者心脏亚结构分割 | 首次使用nnU-Net模型对19个心脏亚结构(包括冠状动脉)进行自动分割 | 冠状动脉分割的DSC系数相对较低(0.60±0.14),样本量有限 | 开发自动分割心脏亚结构的深度学习模型以降低肺癌放疗中心脏损伤风险 | 非小细胞肺癌患者的心脏亚结构 | 数字病理学 | 肺癌 | 医学图像分割 | 深度学习 | 医学影像 | 100例患者用于模型开发,42例患者用于主观评估 | nnU-Net | nnU-Net | Dice相似系数, 剂量指标 | NA |
13493 | 2025-10-07 |
RecGOBD: accurate recognition of gene ontology related brain development protein functions through multi-feature fusion and attention mechanisms
2024, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbae163
PMID:39678209
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研究论文 | 开发了专门用于识别与脑发育相关的基因本体蛋白质功能的深度学习模型RecGOBD | 通过多特征融合和注意力机制优化脑发育数据集,专门针对神经发育障碍研究 | NA | 预测与脑发育相关的蛋白质功能 | 与脑发育相关的蛋白质序列 | 生物信息学 | 神经发育障碍 | 蛋白质序列分析 | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | NA | Python | 注意力机制 | AUROC, AUPR, Fmax | NA |
13494 | 2025-10-07 |
How Artificial Intelligence Will Impact Colonoscopy and Colorectal Screening
2020-Jul, Gastrointestinal endoscopy clinics of North America
DOI:10.1016/j.giec.2020.02.010
PMID:32439090
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综述 | 探讨人工智能在结肠镜和结直肠癌筛查中的应用及其潜在影响 | 提出AI可通过实时计算机辅助检测息肉提高腺瘤检出率,并通过光学活检实现'切除丢弃'或'诊断留置'策略以降低医疗成本 | AI技术整合到内镜医师工作流程的临床挑战、对内镜中心效率的影响以及深度学习算法的可解释性问题 | 研究人工智能如何提升结肠镜结直肠筛查的价值 | 结肠镜检查和结直肠筛查过程 | 医学影像分析 | 结直肠癌 | 计算机辅助检测、计算机辅助诊断、光学活检 | 深度学习 | 内镜图像 | NA | NA | NA | 腺瘤检出率 | NA |
13495 | 2025-10-07 |
Deep learning-enhanced zero echo time MRI for glenohumeral assessment in shoulder instability: a comparative study with CT
2025-Jun, Skeletal radiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1007/s00256-024-04830-0
PMID:39572485
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研究论文 | 本研究比较了深度学习重建的零回波时间MRI与传统重建方法在肩关节不稳评估中的图像质量,并与CT进行骨缺损测量的对比 | 首次将深度学习重建算法应用于零回波时间MRI,并与金标准CT在肩关节骨缺损测量方面进行系统性比较 | 样本量相对较小(44例患者),且仅限于前向盂肱不稳患者 | 评估深度学习增强的ZTE MRI在肩关节不稳诊断中的性能 | 44例有症状的前向盂肱不稳患者(9名女性,平均年龄33.5±15.65岁) | 医学影像分析 | 肩关节不稳 | 零回波时间MRI,CT扫描,深度学习重建 | 深度学习算法 | MRI影像,CT影像 | 44例患者 | NA | NA | Likert评分,Cohen's kappa,组内相关系数,Bland-Altman分析,比值比 | NA |
13496 | 2025-10-07 |
Leveraging protein language models for robust antimicrobial peptide detection
2025-Jun, Methods (San Diego, Calif.)
DOI:10.1016/j.ymeth.2025.03.002
PMID:40049432
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研究论文 | 提出了一种基于蛋白质语言模型的新型抗菌肽检测框架PLAPD | 首次将预训练的ESM2蛋白质语言模型与卷积层局部特征提取和残差Transformer模块全局特征提取相结合用于抗菌肽分类 | NA | 开发高精度、高通量的抗菌肽检测方法 | 抗菌肽(AMPs) | 自然语言处理 | NA | 蛋白质语言模型 | Transformer, CNN | 蛋白质序列 | 8,268条肽序列 | NA | ESM2, 残差Transformer | 准确率, 精确率, 特异性, MCC, AUC | NA |
13497 | 2025-10-07 |
OmniClust: A versatile clustering toolkit for single-cell and spatial transcriptomics data
2025-Jun, Methods (San Diego, Calif.)
DOI:10.1016/j.ymeth.2025.03.007
PMID:40057293
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研究论文 | 开发了一个名为OmniClust的多功能聚类工具包,用于单细胞和空间转录组学数据分析 | 开发了首个整合单细胞RNA测序和空间转录组学数据的聚类工具包,采用深度学习算法处理空间转录组数据,机器学习算法处理单细胞RNA测序数据 | NA | 开发一个能够整合单细胞和空间转录组学数据的通用聚类工具包 | 单细胞RNA测序数据和空间转录组学数据 | 生物信息学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq), 空间转录组学 | 深度学习算法, 机器学习算法 | 转录组测序数据 | 12个空间转录组基准数据集和4个单细胞RNA测序基准数据集 | NA | NA | 聚类准确率 | NA |
13498 | 2025-04-19 |
A Pilot Study on Deep Learning With Simplified Intravoxel Incoherent Motion Diffusion-Weighted MRI Parameters for Differentiating Hepatocellular Carcinoma From Other Common Liver Masses
2025-Jun-01, Topics in magnetic resonance imaging : TMRI
DOI:10.1097/RMR.0000000000000316
PMID:40249154
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种利用仅3个b值图像衍生的简化IVIM参数结合深度学习技术区分肝细胞癌与其他常见肝脏肿块的性能 | 首次将简化IVIM参数与3D-CNN架构结合用于HCC鉴别,显著提升了诊断准确率 | 样本量较小(98例),且为回顾性研究 | 提高肝细胞癌的影像学鉴别诊断准确率 | 肝细胞癌与其他常见肝脏肿块 | 数字病理 | 肝癌 | 简化IVIM扩散加权MRI | 3D-CNN | MRI图像 | 98例回顾性MRI数据(68男30女,平均年龄59±14岁) | NA | NA | NA | NA |
13499 | 2025-10-07 |
Comparable Performance Between Automatic and Manual Laryngeal and Hypopharyngeal Gross Tumor Volume Delineations Validated With Pathology
2025-May-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.12.009
PMID:39788389
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研究论文 | 本研究验证了深度学习模型在喉部和下咽部大体肿瘤体积分割中的性能,并与临床医生手动勾画结果进行病理学验证对比 | 首次使用病理学验证的肿瘤轮廓作为金标准,比较深度学习自动分割与临床医生手动勾画在喉部和下咽部肿瘤中的性能 | 验证数据集样本量较小(18例患者),且仅针对喉部和下咽部癌症 | 验证深度学习模型在头颈部癌症大体肿瘤体积勾画中的准确性和临床应用价值 | 喉部和下咽部癌症患者 | 数字病理 | 头颈部癌症 | 医学影像分析,组织病理学验证 | 深度学习 | 医学影像 | 训练集193例患者,验证集18例患者(其中16例有病理学验证) | NA | NA | 灵敏度,阳性预测值,临床靶区边界,临床可接受率 | NA |
13500 | 2025-10-07 |
Clinical Application of Deep Learning-Assisted Needles Reconstruction in Prostate Ultrasound Brachytherapy
2025-May-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.12.026
PMID:39800329
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研究论文 | 本研究探讨深度学习辅助针重建在前列腺超声近距离放射治疗中的临床应用可行性 | 首次将AI驱动的自动重建技术应用于经会阴针在前列腺超声引导近距离放射治疗规划中 | 单中心研究,样本量有限(102例),需要进一步多中心验证 | 评估AI辅助针重建工具在临床实践中的可行性和时间节省潜力 | 前列腺癌患者接受高剂量率近距离放射治疗 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | 超声成像,近距离放射治疗 | 深度学习 | 3D超声图像 | 102例超声规划近距离放射治疗图像(50例训练验证,11例测试,41例临床实施) | NA | NA | 平均误差,真阳性重建率,手动校正率,时间节省 | NA |