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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 | 
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13521 | 2025-04-26 | Intelligent Deep Learning and Keypoint Tracking-Based Detection of Lameness in Dairy Cows 
          2025-Mar-02, Veterinary sciences
          
          IF:2.0Q2
          
         
          DOI:10.3390/vetsci12030218
          PMID:40266900
         | 研究论文 | 提出了一种结合深度学习和关键点跟踪的奶牛跛行自动评分方法 | 整合DeepLabCut工具提取关键点特征,并结合时间数据构建跛行评分模型,实现实时检测 | 未提及模型在不同光照或复杂环境下的鲁棒性 | 改进奶牛跛行的自动化检测技术 | 奶牛 | 计算机视觉 | NA | DeepLabCut关键点跟踪 | 深度学习模型(未指定具体类型) | 视频 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA | 
| 13522 | 2025-10-07 | Artificial Intelligence in Temporal Bone Imaging: A Systematic Review 
          2025-Mar, The Laryngoscope
          
         
          DOI:10.1002/lary.31809
          PMID:39352072
         | 系统综述 | 系统综述人工智能在颞骨影像学中的应用现状 | 首次系统性地总结和评估人工智能在颞骨这一复杂解剖区域影像学中的应用现状 | 纳入研究存在异质性和质量参差不齐的问题,缺乏标准化方法学 | 评估人工智能在颞骨影像学中的当前应用角色 | 颞骨影像学研究 | 医学影像分析 | 前庭神经鞘瘤 | 计算机断层扫描(CT) | 卷积神经网络 | 医学影像 | 72项研究 | NA | 卷积神经网络 | 诊断准确性 | NA | 
| 13523 | 2025-10-07 | Deep Learning-Based Synthetic Computed Tomography for Low-Field Brain Magnetic Resonance-Guided Radiation Therapy 
          2025-Mar-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
          
         
          DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.09.046
          PMID:39357787
         | 研究论文 | 开发基于条件生成对抗网络的合成CT生成方法,用于低场磁共振引导的脑部放射治疗 | 首次将条件生成对抗网络应用于低场磁共振生成合成CT,支持在线自适应放射治疗 | 术后异常区域的表现欠佳,样本量相对较小 | 开发高保真合成CT用于脑部磁共振引导放射治疗的剂量计算 | 胶质瘤患者 | 医学影像分析 | 脑癌 | 磁共振成像,计算机断层扫描 | 条件生成对抗网络 | 医学影像 | 12名患者用于主要训练,9名患者用于二次验证 | NA | 9-block残差网络生成器,PatchGAN判别器 | 平均绝对误差,峰值信噪比,结构相似性指数,剂量体积直方图,三维伽马分析 | NA | 
| 13524 | 2025-10-07 | Prediction of testicular histology in azoospermia patients through deep learning-enabled two-dimensional grayscale ultrasound 
          2025-Mar-01, Asian journal of andrology
          
          IF:3.0Q1
          
         
          DOI:10.4103/aja202480
          PMID:39363830
         | 研究论文 | 开发基于深度学习的二维灰度超声模型预测无精子症患者睾丸组织学类型 | 首次利用深度学习建立睾丸灰度超声图像与睾丸组织学之间的关联,提供无创预测方法 | 回顾性研究,样本来自单一医疗中心 | 开发无创方法预测无精子症患者睾丸组织学,避免不必要的睾丸活检 | 无精子症患者 | 计算机视觉 | 男性不育症 | 二维灰度超声 | 深度学习模型 | 超声图像 | 353名患者,4357张图像 | NA | NA | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA | 
| 13525 | 2025-10-07 | Evaluation of the accuracy of automated segmentation based on deep learning for prostate cancer patients 
          2025 Spring, Medical dosimetry : official journal of the American Association of Medical Dosimetrists
          
          IF:1.1Q3
          
         
          DOI:10.1016/j.meddos.2024.09.002
          PMID:39384488
         | 研究论文 | 评估基于深度学习的商业算法在前列腺癌患者器官分割中的准确性 | 使用商业深度学习算法MVision AI Contour+对前列腺癌患者的多器官进行自动分割,并与人工分割进行对比评估 | 样本量较小(仅10例患者),未说明算法泛化能力 | 评估深度学习算法在前列腺癌患者器官分割中的准确性 | 前列腺癌患者的前列腺、精囊和危及器官(膀胱、直肠、左右股骨头、阴茎球) | 数字病理 | 前列腺癌 | CT和MR图像融合 | 深度学习 | CT图像, MR图像 | 10例前列腺癌患者 | MVision AI Contour+ | NA | Dice相似系数, 95% Hausdorff距离 | NA | 
| 13526 | 2025-10-07 | Ultrasound-based artificial intelligence model for prediction of Ki-67 proliferation index in soft tissue tumors 
          2025-Mar, Academic radiology
          
          IF:3.8Q1
          
         
          DOI:10.1016/j.acra.2024.09.067
          PMID:39406581
         | 研究论文 | 本研究开发了一种基于超声的融合模型,结合深度学习、影像组学和临床特征预测软组织肿瘤Ki-67增殖指数 | 首次将深度学习特征与影像组学特征、临床特征进行融合,构建了预测软组织肿瘤Ki-67增殖指数的多模态融合模型 | 回顾性研究设计,样本量相对有限,仅包含两家医院的数据 | 探讨深度学习结合影像组学和临床特征在预测软组织肿瘤Ki-67增殖指数中的价值 | 394例软组织肿瘤患者 | 医学影像分析 | 软组织肿瘤 | 超声成像 | 深度学习,支持向量机 | 超声图像,临床数据 | 394例患者(训练队列323例,验证队列71例) | NA | NA | AUC,校准曲线 | NA | 
| 13527 | 2025-10-07 | Enhancing Radiologists' Performance in Detecting Cerebral Aneurysms Using a Deep Learning Model: A Multicenter Study 
          2025-Mar, Academic radiology
          
          IF:3.8Q1
          
         
          DOI:10.1016/j.acra.2024.09.038
          PMID:39406577
         | 研究论文 | 开发深度学习模型辅助放射科医生检测脑动脉瘤的多中心研究 | 通过多中心数据验证深度学习模型在临床环境中对脑动脉瘤的检测效能,并量化评估模型对放射科医生工作流程的优化效果 | 研究仅涉及11个临床中心的患者数据,模型泛化能力需进一步验证 | 开发基于深度学习的脑动脉瘤检测模型并评估其临床辅助价值 | 脑动脉瘤患者 | 计算机视觉 | 脑血管疾病 | 医学影像分析 | 深度学习模型 | 医学影像 | 训练集3829名患者,测试集484名患者 | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性 | NA | 
| 13528 | 2025-10-07 | A Multicenter Cohort Study on Ultrasound-based Deep Learning Nomogram for Predicting Post-Neoadjuvant Chemotherapy Axillary Lymph Node Status in Breast Cancer Patients 
          2025-Mar, Academic radiology
          
          IF:3.8Q1
          
         
          DOI:10.1016/j.acra.2024.09.065
          PMID:39406583
         | 研究论文 | 本研究开发了一种基于超声的深度学习列线图模型,用于预测乳腺癌患者新辅助化疗后腋窝淋巴结状态 | 首次结合深度学习模型与临床病理特征构建超声列线图,并在多中心验证其预测性能 | 回顾性研究设计,样本量相对有限,仅纳入淋巴结阳性患者 | 评估基于超声的深度学习列线图预测乳腺癌新辅助化疗后腋窝淋巴结状态的能力 | 535例接受新辅助化疗的淋巴结阳性乳腺癌患者 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 超声成像 | 深度学习 | 超声图像 | 535例患者(训练队列288例,内部验证123例,外部验证124例) | NA | ResNet 34, ResNet 50, VGG19, GoogLeNet, DenseNet 121 | AUC | NA | 
| 13529 | 2025-10-07 | Toward Intelligent Head Impulse Test: A Goggle-Free Approach Using a Monocular Infrared Camera 
          2025-Mar, The Laryngoscope
          
         
          DOI:10.1002/lary.31848
          PMID:39422423
         | 研究论文 | 提出了一种无需头戴式眼罩的智能头脉冲测试方法,使用单目红外相机和深度学习进行前庭功能评估 | 首次使用单目红外相机替代传统头戴式眼罩设备,实现了无需设备校准的完全自动化前庭功能测试 | 垂直半规管定性准确率相对较低(79.0%),需要进一步优化 | 开发一种低成本、易操作的无眼罩头脉冲测试系统,用于评估前庭功能 | 头脉冲测试视频片段中的眼动和头部运动数据 | 计算机视觉 | 前庭功能障碍 | 红外视频采集,面部关键点提取 | 深度学习,多模态视频分类网络 | 红外视频 | DiHIT数据集中的头脉冲测试视频片段 | NA | 两阶段多模态视频分类网络 | 准确率 | NA | 
| 13530 | 2025-10-07 | DPI-MoCo: Deep Prior Image Constrained Motion Compensation Reconstruction for 4D CBCT 
          2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging
          
          IF:8.9Q1
          
         
          DOI:10.1109/TMI.2024.3483451
          PMID:39423082
         | 研究论文 | 提出一种无需配对数据的深度先验图像约束运动补偿框架,用于解决4D CBCT重建中的条纹伪影问题 | 将4D CBCT重建解耦为粗图像恢复和结构细节微调两个子任务,结合先验图像引导、生成对抗网络和对比学习 | 未明确说明计算资源需求和模型训练时间 | 解决4D锥束CT在肺癌放疗中的图像重建质量问题 | 肺癌患者的4D CBCT图像数据 | 医学影像处理 | 肺癌 | 4D锥束CT成像 | GAN, 对比学习 | 医学影像 | 蒙特卡洛模拟数据集和临床肺癌数据集 | NA | DPI-MoCo | 定量性能指标(未具体说明) | NA | 
| 13531 | 2025-10-07 | Grading of diabetic retinopathy using a pre-segmenting deep learning classification model: Validation of an automated algorithm 
          2025-Mar, Acta ophthalmologica
          
          IF:3.0Q1
          
         
          DOI:10.1111/aos.16781
          PMID:39425597
         | 研究论文 | 验证一种自主开发的深度学习算法在糖尿病视网膜病变分级中的性能 | 开发了一种结合预分割的深度学习分类模型,用于自动化糖尿病视网膜病变分级 | 自主深度学习算法在某些指标上仅与人工分级相当,存在伪影误检、微动脉瘤漏检和分割与分类不一致等问题 | 验证自主深度学习算法在糖尿病视网膜病变分级中的性能 | 糖尿病视网膜病变患者的视网膜图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | 深度学习分类模型 | 视网膜图像 | 500张6视野视网膜图像 | NA | 预分割深度学习分类模型 | 加权kappa, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值 | NA | 
| 13532 | 2025-10-07 | The Microscope and Beyond: Current Trends in the Characterization of Kidney Allograft Rejection From Tissue Samples 
          2025-Mar-01, Transplantation
          
          IF:5.3Q1
          
         
          DOI:10.1097/TP.0000000000005153
          PMID:39436268
         | 综述 | 本文综述了当前和新兴技术对肾脏移植排斥反应组织样本表征的改进潜力 | 整合数字化病理、深度学习、多重免疫组化、单细胞转录组学和空间转录组学等创新工具,提升肾脏移植排斥表征的精确度 | Banff分类系统仍以活检为中心,组织病理学损伤和批量组织转录组学分析在推断排斥发病机制方面存在局限 | 改进肾脏移植排斥反应的诊断和表征方法 | 肾脏移植排斥反应的组织样本 | 数字病理 | 肾脏移植排斥 | 多重免疫组化, 批量组织转录组学, 单细胞转录组学, 空间转录组学 | 深度学习 | 组织切片图像, 转录组数据 | NA | NA | NA | 可重复性, 定量分析精度 | NA | 
| 13533 | 2025-10-07 | Application of a Deep Learning-Based Contrast-Boosting Algorithm to Low-Dose Computed Tomography Pulmonary Angiography With Reduced Iodine Load 
          2025 Mar-Apr 01, Journal of computer assisted tomography
          
          IF:1.0Q4
          
         
          DOI:10.1097/RCT.0000000000001665
          PMID:39438307
         | 研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的图像对比度增强算法在低剂量CT肺动脉造影中减少碘负荷的应用效果 | 首次将深度学习对比度增强算法应用于低剂量CT肺动脉造影,在减少碘负荷的情况下提升图像质量 | 研究样本量相对有限(179例患者),且为单中心研究 | 评估深度学习对比度增强算法在低剂量CT肺动脉造影中的图像质量改善效果 | 接受低剂量CT肺动脉造影检查的179例患者 | 医学影像分析 | 肺动脉血栓 | 计算机断层扫描(CT),单能量CT,双能量CT | 深度学习 | 医学影像数据 | 179例患者,537个重建图像数据集 | 商用深度学习图像重建包(TrueFidelity) | 对比度增强算法(contrast-boosting algorithm) | 信噪比,对比噪声比,定性图像评分,血栓检测数量 | NA | 
| 13534 | 2025-10-07 | Deep learning-based approach for acquisition time reduction in ventilation SPECT in patients after lung transplantation 
          2025-Mar, Radiological physics and technology
          
          IF:1.7Q3
          
         
          DOI:10.1007/s12194-024-00853-3
          PMID:39441494
         | 研究论文 | 本研究评估了基于卷积神经网络的深度学习方法在肺移植患者通气SPECT成像中缩短采集时间的可行性 | 首次将CNN应用于肺移植后通气SPECT图像的采集时间缩短,同时保持图像质量和诊断性能 | 回顾性研究设计,样本量相对有限(93例患者) | 评估深度学习缩短通气SPECT采集时间的可行性及其对图像质量和诊断性能的影响 | 肺移植术后患者 | 医学影像分析 | 肺移植相关并发症 | SPECT/CT成像 | CNN | 医学影像 | 93例连续肺移植受者 | NA | NA | SSIM, NMSE, 相关系数, Bland-Altman分析, AUC | NA | 
| 13535 | 2025-10-07 | Grade-Skewed Domain Adaptation via Asymmetric Bi-Classifier Discrepancy Minimization for Diabetic Retinopathy Grading 
          2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging
          
          IF:8.9Q1
          
         
          DOI:10.1109/TMI.2024.3485064
          PMID:39441682
         | 研究论文 | 提出一种通过非对称双分类器差异最小化的方法解决糖尿病视网膜病变分级中的等级偏斜域适应问题 | 首次将糖尿病视网膜病变分级问题建模为等级偏斜域适应挑战,并提出基于非对称双分类器差异最小化的新方法 | 未明确说明方法在更广泛医疗数据集上的泛化能力 | 解决糖尿病视网膜病变分级中的域偏移和等级分布不平衡问题 | 糖尿病视网膜病变图像数据 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | CNN | 图像 | 两个公共DR数据集和一个私有DR数据集 | NA | 非对称双分类器架构 | NA | NA | 
| 13536 | 2025-10-07 | Anatomical landmark detection on bi-planar radiographs for predicting spinopelvic parameters 
          2025-Mar, Spine deformity
          
          IF:1.6Q3
          
         
          DOI:10.1007/s43390-024-00990-0
          PMID:39443425
         | 研究论文 | 提出一种基于深度学习的自动化流程,用于在双平面X光片上检测解剖标志点并预测脊柱骨盆参数 | 开发了无需人工监督的自动化深度学习流程,能够同时处理多个感兴趣区域并预测多种脊柱骨盆参数 | 对于患有严重病理状况和高BMI患者的预测效果有限 | 自动化脊柱骨盆参数测量以支持脊柱畸形的诊断和治疗规划 | 脊柱畸形患者的双平面X光片 | 计算机视觉 | 脊柱畸形 | 双平面X光成像 | CNN | 医学影像 | 555张双平面X光片(455张训练,100张测试) | NA | U-Net | 平均绝对差异, 组内相关系数(ICC), 平均绝对偏差(MAD) | NA | 
| 13537 | 2025-10-07 | ABTrans: A Transformer-based Model for Predicting Interaction between Anti-Aβ Antibodies and Peptides 
          2025-Mar, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
          
         
          DOI:10.1007/s12539-024-00664-5
          PMID:39466358
         | 研究论文 | 开发基于Transformer的深度学习模型ABTrans,用于预测抗Aβ抗体与多肽之间的相互作用 | 首次将Transformer架构应用于抗Aβ抗体-多肽相互作用预测,能够对结合能力进行四级分类 | 模型训练数据主要来源于噬菌体展示实验和公共数据库,可能受数据覆盖范围限制 | 预测抗Aβ抗体与多肽的结合能力,评估抗体交叉反应性 | 抗Aβ抗体和十二肽序列 | 自然语言处理 | 阿尔茨海默病 | 噬菌体展示 | Transformer | 蛋白质序列数据 | 来自噬菌体展示实验的十二肽序列和公共来源的抗Aβ抗体序列 | NA | Transformer | 准确率 | NA | 
| 13538 | 2025-10-07 | Spatial structural abnormality maps associated with cognitive and physical performance in relapsing-remitting multiple sclerosis 
          2025-Mar, European radiology
          
          IF:4.7Q1
          
         
          DOI:10.1007/s00330-024-11157-w
          PMID:39470796
         | 研究论文 | 使用深度学习算法识别复发缓解型多发性硬化症患者脑部空间结构异常与认知和身体功能表现的关系 | 首次使用3D nnU-Net生成空间异常图来表征RRMS患者的脑部异常,并基于此识别出五种具有不同临床特征的亚型 | 研究样本量相对有限,需要更大规模的外部验证 | 探索复发缓解型多发性硬化症患者脑部异常与认知和身体功能表现的关系 | 复发缓解型多发性硬化症患者 | 医学影像分析 | 多发性硬化症 | T1加权磁共振成像 | 深度学习 | 3D医学影像 | 370名RRMS患者(数据集1:281人,数据集2:33人,数据集3:56人) | NA | 3D nnU-Net | Kruskal-Wallis检验,Kaplan-Meier分析 | NA | 
| 13539 | 2025-10-07 | SPINEPS-automatic whole spine segmentation of T2-weighted MR images using a two-phase approach to multi-class semantic and instance segmentation 
          2025-Mar, European radiology
          
          IF:4.7Q1
          
         
          DOI:10.1007/s00330-024-11155-y
          PMID:39470797
         | 研究论文 | 介绍SPINEPS深度学习方法,用于在全身矢状T2加权磁共振图像中对14个脊柱结构进行语义和实例分割 | 首个公开可用的能够对T2加权矢状TSE图像中整个脊柱(包括后部元素)进行语义和实例分割的算法 | NA | 开发自动全脊柱分割方法,便于生物标志物提取、病理定位和退行性疾病分析 | 14个脊柱结构(十个椎骨子结构、椎间盘、脊髓、椎管和骶骨) | 医学影像分析 | 脊柱疾病 | T2加权涡轮自旋回波磁共振成像 | 深度学习 | MRI图像 | 公开数据集179训练/39测试,德国国家队列1412训练/65测试,内部数据集10测试 | nnUNet | 两阶段方法:语义分割模型+滑动窗口实例分割模型 | Dice分数,平均对称表面距离 | NA | 
| 13540 | 2025-10-07 | Evaluation of a deep learning-based software to automatically detect and quantify breast arterial calcifications on digital mammogram 
          2025-Mar, Diagnostic and interventional imaging
          
          IF:4.9Q1
          
         
          DOI:10.1016/j.diii.2024.10.001
          PMID:39490357
         | 研究论文 | 评估基于深度学习的软件自动检测和量化数字乳腺X线摄影中乳腺动脉钙化的性能 | 开发了首个能够自动检测和量化乳腺动脉钙化的深度学习软件,并与传统放射科医师视觉评分进行对比验证 | 单中心回顾性研究,样本量相对有限(502名女性) | 评估人工智能软件在自动检测和量化乳腺动脉钙化方面的性能 | 接受乳腺X线摄影和胸部CT检查的女性患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 数字乳腺X线摄影,胸部CT | 深度学习 | 医学影像 | 502名女性,中位年龄62岁(范围42-96岁) | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 准确率, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC | NA |