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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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1341 | 2025-10-05 |
Enhancing communication for people with hearing disabilities through robust sign language recognition using deep learning and the internet of things
2025-Sep-24, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2025.2562454
PMID:40990717
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研究论文 | 提出一种结合深度学习和物联网的鲁棒手语识别方法,以增强听力障碍人士的沟通能力 | 提出ECRSLR-SAEHD方法,结合稀疏自编码器和芬尼克狐算法进行超参数调优,并集成物联网技术 | NA | 通过鲁棒手语识别技术改善听力障碍人士的沟通能力 | 听力障碍人士的手语识别 | 计算机视觉 | 听力障碍 | 深度学习,物联网 | 稀疏自编码器(SAE) | 图像 | 基准数据集(具体数量未说明) | NA | EfficientNetB7, 稀疏自编码器 | 准确率 | NA |
1342 | 2025-10-05 |
DisConST: Distribution-aware Contrastive Learning for Spatial Domain Identification
2025-Sep-24, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzaf085
PMID:40990806
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研究论文 | 提出一种基于分布感知对比学习的空间转录组学空间域识别新方法DisConST | 结合零膨胀负二项分布和图对比学习策略,有效整合空间位置、转录组谱和细胞类型比例信息 | NA | 提高空间转录组学数据中空间域识别的准确性 | 来自不同测序平台的组织、器官和胚胎空间转录组数据 | 生物信息学 | 肿瘤 | 空间转录组学 | 深度学习 | 空间基因表达数据 | 多种组织、器官和胚胎的ST数据集 | NA | 对比学习 | 空间域识别准确率 | NA |
1343 | 2025-10-05 |
Iterative Modeling via Structural Diffusion (IMSD): Exploring Fold-Switching Pathways in Metamorphic Proteins Using AlphaFold2-Based Generative Diffusion Model UFConf
2025-Sep-24, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.70050
PMID:40990820
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研究论文 | 本文开发了一种基于AlphaFold2生成扩散模型UFConf的IMSD算法,用于探索变形蛋白质的构象切换路径 | 首次将生成扩散模型应用于蛋白质构象切换路径建模,提出了迭代结构扩散的建模方法 | 方法验证仅限于三种特定的变形蛋白质,需要进一步扩展到更多蛋白质体系 | 开发计算工具预测蛋白质折叠切换潜力并建模其重折叠路径 | 变形蛋白质GA98、SA1 V90T和RfaH的C端结构域 | 计算生物学 | NA | 结构扩散建模 | 生成扩散模型 | 蛋白质结构数据 | 三种变形蛋白质(GA98、SA1 V90T、RfaH C端结构域) | AlphaFold2, UFConf | 扩散模型 | 与实验数据一致性,与双漏斗能量景观一致性 | NA |
1344 | 2025-10-05 |
Paired Genomic and Metabolomic Analysis Reveals the Secondary Metabolome Potential of Cystobacter
2025-Sep-24, Journal of applied microbiology
IF:3.2Q2
DOI:10.1093/jambio/lxaf238
PMID:40990953
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研究论文 | 本研究通过配对基因组和代谢组学分析揭示了Cystobacter属细菌未被开发的次级代谢潜力 | 首次对Cystobacter属进行配对基因组和代谢组学分析,发现91%的生物合成基因簇未被表征,并利用深度学习预测了具有抗菌潜力的肽类 | 缺乏系统性数据挖掘研究,大部分生物合成基因簇功能仍不明确 | 揭示Cystobacter属的次级代谢能力及其在药物发现中的应用潜力 | Cystobacter属细菌,特别是Cystobacter ferrugineus Cbfe23菌株 | 生物信息学 | NA | 基因组学分析,代谢组学分析,深度学习 | 深度学习模型 | 基因组数据,代谢组数据 | Cystobacter ferrugineus Cbfe23及其他Cystobacter属菌株 | NA | NA | NA | NA |
1345 | 2025-10-05 |
Radiomics-based artificial intelligence (AI) models in colorectal cancer (CRC) diagnosis, metastasis detection, prognosis, and treatment response prediction
2025-Sep-24, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05201-6
PMID:40991016
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综述 | 本文综述了基于放射组学的AI模型在结直肠癌诊断、转移检测、预后和治疗反应预测中的临床应用 | 系统总结了基于不同成像模态的放射组学模型在结直肠癌临床应用中的最新证据 | 面临图像采集差异、可重复性问题、缺乏标准化和有限的外部验证等临床转化挑战 | 探讨放射组学AI模型在结直肠癌诊疗中的临床应用价值 | 结直肠癌患者 | 数字病理 | 结直肠癌 | 放射组学、放射基因组学 | 机器学习、深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
1346 | 2025-10-05 |
Detection and classification of medical images using deep learning for chronic kidney disease
2025-Sep-24, International urology and nephrology
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s11255-025-04786-7
PMID:40991191
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研究论文 | 提出一种基于卷积神经网络和乌鸦搜索算法的慢性肾脏病医学图像检测与分类新方法 | 首次将乌鸦搜索算法与卷积神经网络结合用于慢性肾脏病诊断,通过特征优化提高分类精度和模型可解释性 | 仅使用公开肾脏CT扫描数据集进行验证,未在更广泛数据集或临床环境中测试 | 开发自动、精确、高效的慢性肾脏病早期检测和分类方法 | 慢性肾脏病患者的医学图像 | 计算机视觉 | 慢性肾脏病 | CT扫描 | CNN | 医学图像 | 公开肾脏CT扫描数据集 | NA | 基于乌鸦搜索优化的卷积神经网络 | 准确率, AUC-ROC, PR-AUC, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
1347 | 2025-10-05 |
Enhancing pathological myopia diagnosis: a bimodal artificial intelligence approach integrating fundus and optical coherence tomography imaging for precise atrophy, traction and neovascularisation grading
2025-Sep-23, The British journal of ophthalmology
DOI:10.1136/bjo-2024-326252
PMID:40393796
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研究论文 | 本研究开发了一种结合眼底和光学相干断层扫描成像的双模态人工智能模型,用于病理性近视的ATN分级 | 首次构建包含眼底和OCT图像的病理性近视综合数据集,并开发基于多模态多实例学习的双模态AI分类模型 | 单中心回顾性研究,样本量相对有限 | 开发精确的病理性近视ATN分级人工智能诊断系统 | 病理性近视患者的眼底和OCT图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描成像 | 深度学习 | 图像 | 2760对彩色眼底照片和匹配的OCT图像 | NA | ResNet-50 | AUC, 准确率 | NA |
1348 | 2025-10-05 |
MRI detection and grading of knee osteoarthritis - a pilot study using an AI technique with a novel imaging-based scoring system
2025-Sep-23, Biomaterials science
IF:5.8Q1
DOI:10.1039/d5bm00470e
PMID:40889152
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研究论文 | 本研究开发了一种基于AI技术的膝关节骨关节炎MRI检测和分级系统 | 提出了一种以象牙化为重要指标的膝关节骨关节炎新型影像学评分系统 | 初步研究,样本量有限,需要进一步验证 | 开发自动化的膝关节骨关节炎诊断和分级系统 | 膝关节骨关节炎患者 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | 磁共振成像 | CNN | 医学影像 | NA | NA | ResNet50, DenseNet121, VGG16, ResNet101 | NA | NA |
1349 | 2025-10-05 |
PASSpedia: A Polyadenylation Site Database Across Different Species at Single Cell Resolution
2025-Sep-23, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzaf089
PMID:40986375
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研究论文 | 本研究开发了PASSpedia数据库,通过升级SCAPTURE v2深度学习流程在单细胞分辨率下分析七个物种的多聚腺苷酸化位点 | 首次在单细胞分辨率下构建跨七个物种的全面PAS数据库,并通过长读长测序数据验证了未注释PAS位点的准确性 | 仅基于已发表的3'标签测序数据集,未包含所有可能的组织类型和发育阶段 | 建立跨物种多聚腺苷酸化位点的综合数据库和分析平台 | 七个物种的1330个3'标签scRNA-seq数据集 | 生物信息学 | NA | 3'标签测序, 长读长测序, scRNA-seq | 深度学习 | RNA测序数据 | 1330个scRNA-seq数据集 | NA | SCAPTURE v2 | 准确性 | NA |
1350 | 2025-10-05 |
Particle Restoration: A Novel Image Processing Framework for Improving Real Cryo-EM Image Quality in Single Particle Analysis
2025-Sep-23, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3608557
PMID:40986588
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研究论文 | 提出一种用于提升冷冻电镜单颗粒分析中真实图像质量的粒子修复新框架 | 首次定义粒子修复任务并设计四步框架,通过创建粒子图像标签解决真实数据缺乏真值的问题 | 未明确说明框架在极端噪声条件下的性能表现 | 提升冷冻电镜单颗粒分析中真实图像质量 | 冷冻电镜单颗粒图像 | 计算机视觉 | NA | 冷冻电镜单颗粒分析 | 编码器-解码器神经网络 | 图像 | 三个从真实冷冻电镜数据构建的数据集 | NA | 编码器-解码器架构 | 定量指标, 定性可视化 | NA |
1351 | 2025-10-05 |
Comprehensive annotation of olfactory and gustatory receptor genes and transposable elements revealed their evolutionary dynamics in aphids
2025-Sep-23, Molecular biology and evolution
IF:11.0Q1
DOI:10.1093/molbev/msaf238
PMID:40986830
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研究论文 | 本研究通过分析12种蚜虫基因组,揭示了嗅觉和味觉受体基因与转座元件的进化动态及其在宿主适应中的作用 | 首次在蚜虫中系统揭示转座元件对嗅觉和味觉受体基因差异进化的催化作用,并提供首个Dysaphis plantaginea染色体级别基因组组装 | 研究主要基于基因组比较分析,功能验证实验相对有限 | 探究蚜虫嗅觉和味觉受体基因与转座元件的协同进化机制及其在宿主适应性中的作用 | 12种不同宿主范围的蚜虫物种,包括521个嗅觉受体基因和399个味觉受体基因 | 基因组学 | NA | 基因组测序,基因注释,进化分析,深度学习 | 深度学习模型 | 基因组序列数据,蛋白质序列数据 | 12个蚜虫基因组 | NA | NA | NA | NA |
1352 | 2025-10-05 |
Perceived Quality of Service in Primary Health Care Based on Google Maps Reviews Before, During, and After the COVID-19 Pandemic: Sentiment Analysis
2025-Sep-23, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/70410
PMID:40986861
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研究论文 | 通过分析Google Maps评论研究COVID-19大流行前后芬兰和安达卢西亚初级卫生保健的公众情绪变化 | 首次利用Google Maps评论数据比较不同国家在疫情前后对初级卫生保健的情绪变化,结合词典和基于Transformer的深度学习方法进行多语言情感分析 | 研究仅限于芬兰和安达卢西亚地区,可能无法代表其他地区情况;Google Maps评论可能存在选择偏差 | 调查COVID-19大流行对初级卫生保健公众情绪的影响 | 芬兰和安达卢西亚初级卫生保健机构的Google Maps用户评论 | 自然语言处理 | NA | 情感分析,文本挖掘 | Transformer | 文本评论 | 55,043条Google Maps评论(芬兰12,247条,安达卢西亚42,796条) | AFINN | Transformer | 中位数,四分位距,词频分析 | NA |
1353 | 2025-10-05 |
Improved pharmacokinetic parameter estimation from DCE-MRI via spatial-temporal information-driven unsupervised learning
2025-Sep-23, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae0aaf
PMID:40987314
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研究论文 | 提出一种空间-时间信息驱动的无监督深度学习方法,用于改进DCE-MRI中的药代动力学参数估计 | 首次同时利用DCE-MRI数据的空间和时间特征,结合CNN和定制化Vision Transformer,并引入空间-时间注意力特征融合模块 | 仅在脑胶质瘤患者数据上进行验证,未在其他疾病或器官中测试 | 改进动态对比增强磁共振成像中药代动力学参数的估计精度 | 数值脑模型和87例胶质瘤患者 | 医学影像分析 | 脑胶质瘤 | DCE-MRI | CNN, Vision Transformer | 医学影像 | 87例胶质瘤患者和数值脑模型 | NA | CNN, Vision Transformer, 空间-时间注意力模块 | AUC, 系统误差, 随机误差 | NA |
1354 | 2025-10-05 |
Generating Brain MRI with StyleGAN2-ADA: The Effect of the Training Set Size on the Quality of Synthetic Images
2025-Sep-23, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01536-0
PMID:40987961
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研究论文 | 本研究探讨训练集规模对StyleGAN2-ADA生成脑部MRI图像质量的影响 | 首次系统评估训练集规模对StyleGAN2-ADA生成脑MRI图像质量的影响,并揭示多样性指标对合成图像数量的敏感性 | 存在模式崩溃的持续限制,多样性指标受合成图像数量影响较大 | 研究训练集规模对生成对抗网络合成脑部MRI图像质量的影响 | 来自OpenBHB数据集的3,227名健康受试者的脑部MR图像 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | 脑部MRI | GAN | 图像 | 3,227名健康受试者 | StyleGAN2-ADA | StyleGAN2-ADA | 保真度指标,多样性指标,覆盖率,β-recall | NA |
1355 | 2025-10-05 |
Navigating protein-nucleic acid sequence-structure landscapes with deep learning
2025-Sep-22, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2025.103162
PMID:40987097
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综述 | 本文综述了深度学习在蛋白质-核酸序列-结构景观导航中的最新进展 | 整合高通量分析数据、开发更严谨的评估基准、通过自监督学习发现生物学意义的调控信号 | 实验数据稀缺且多样性有限,核酸具有独特的几何/物理化学/进化特性 | 解决蛋白质-核酸相互作用预测这一结构生物学领域未解决的主要挑战 | 蛋白质-核酸复合物结构及能够结合特定蛋白质构象的核酸设计 | 机器学习 | NA | 高通量分析,自监督学习 | 深度学习 | 序列数据,结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
1356 | 2025-10-05 |
Advancements in soil moisture estimation through integration of remote sensing and artificial intelligence techniques
2025-Sep-22, The Science of the total environment
DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180503
PMID:40987109
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综述 | 本文全面综述了土壤湿度估算技术的最新进展,包括传统原位测量、遥感和人工智能方法 | 整合遥感技术与可解释人工智能,提升模型性能与可信度;探索多传感器数据与物理模型的融合方法 | AI模型存在黑箱特性导致物理可解释性、透明度和模型迁移性等关键挑战 | 改进土壤湿度估算方法以支持可持续水资源管理和气候适应性农业 | 土壤湿度估算技术与监测系统 | 机器学习 | NA | 宇宙射线中子传感、GNSS反射测量、合成孔径雷达、多传感器数据融合 | 机器学习/深度学习 | 遥感数据、原位测量数据、多传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
1357 | 2025-10-05 |
Comprehensive Assessment of Tumor Stromal Heterogeneity in Bladder Cancer by Deep Learning and Habitat Radiomics
2025-Sep-22, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.08.029
PMID:40987672
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研究论文 | 本研究开发基于CT的机器学习和深度学习模型,用于术前预测膀胱癌肿瘤间质比并评估其预后价值 | 首次结合栖息地影像组学和深度学习方法,通过CT影像无创定量评估膀胱癌肿瘤间质异质性 | 回顾性研究设计,样本量有限(477例),仅来自两个医疗中心 | 开发术前预测膀胱癌肿瘤间质比的影像学模型,并评估其在预后和免疫治疗反应预测中的价值 | 膀胱尿路上皮癌患者 | 医学影像分析 | 膀胱癌 | CT影像分析,影像组学,深度学习 | 深度学习迁移学习模型,K-means聚类模型 | CT影像 | 477例膀胱尿路上皮癌患者(来自两个医疗中心) | NA | 迁移学习模型 | 诊断性能,校准度,临床效用,预测准确性 | NA |
1358 | 2025-10-05 |
PneumoNet: Deep Neural Network for Advanced Pneumonia Detection
2025-Sep-19, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 提出一种名为PneumoNet的新型深度学习模型,用于从胸部X射线图像中准确检测肺炎 | 采用先进的层级结构和优化训练方法,显著提升特征提取和分类性能 | NA | 开发高精度的肺炎检测深度学习模型 | 胸部X射线图像 | 计算机视觉 | 肺炎 | X射线成像 | CNN | 图像 | 包含正常和肺炎病例的平衡数据集 | NA | 卷积神经网络 | 准确率, 精确率, 召回率 | NA |
1359 | 2025-10-05 |
Integrating artificial intelligence with small molecule therapeutics and precision medicine for neurochemical understanding of Alzheimer's diseases
2025-Sep-18, Neuroscience
IF:2.9Q2
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综述 | 探讨人工智能与小分子治疗及精准医学相结合在阿尔茨海默病神经化学理解中的应用 | 整合人工智能、小分子药物和精准治疗的多学科策略,利用AI增强早期检测和生物标志物发现,结合多组学和结构引导药物设计开发个体化治疗方案 | 伦理、监管和临床应用方面仍存在挑战 | 通过跨学科方法应对阿尔茨海默病的复杂性,改进诊断和治疗策略 | 阿尔茨海默病的神经化学机制、生物标志物和治疗方法 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 机器学习、深度学习、多组学分析、结构引导药物设计 | NA | 神经影像数据、生物标志物数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
1360 | 2025-10-05 |
PyaiVS unifies AI workflows to accelerate ligand discovery and yields ABCG2 inhibitors
2025-Sep-17, European journal of medicinal chemistry
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.ejmech.2025.118176
PMID:40986985
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研究论文 | 开发了PyaiVS Python包,统一AI工作流程以加速配体发现并识别ABCG2抑制剂 | 首次整合九种机器学习算法、五种分子表示和三种数据分割策略于统一平台,实现虚拟筛选关键组件的协调优化 | 未明确说明模型在不同类型化合物库上的泛化能力 | 开发统一的AI驱动虚拟筛选平台以加速小分子配体发现 | 小分子化合物,特别是ABCG2抑制剂 | 机器学习 | NA | 虚拟筛选,药效团建模,分子对接 | GCN, GAT, Attentive FP | 分子结构数据 | 4,188,623个化合物 | Python | 图卷积网络(GCN), 图注意力网络(GAT), Attentive FP | AUC-ROC | NA |