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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 | 
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 17401 | 2025-10-07 | MtCro: multi-task deep learning framework improves multi-trait genomic prediction of crops 
          2025-Feb-05, Plant methods
          
          IF:4.7Q1
          
         
          DOI:10.1186/s13007-024-01321-0
          PMID:39910577
         | 研究论文 | 提出一种多任务深度学习框架MtCro,用于改进作物的多性状基因组预测 | 首次将多任务学习应用于作物基因组预测,通过共享参数空间同时捕获不同植物表型间的互相关关系 | NA | 提高作物多性状基因组预测的准确性和效率 | 小麦和玉米作物 | 机器学习 | NA | 基因组选择 | 深度学习,多任务学习 | 基因组标记数据,表型数据 | Wheat2000数据集,Wheat599数据集,Maize8652数据集 | NA | MtCro | 预测准确率 | NA | 
| 17402 | 2025-10-07 | VisionMD: an open-source tool for video-based analysis of motor function in movement disorders 
          2025-Feb-04, NPJ Parkinson's disease
          
         
          DOI:10.1038/s41531-025-00876-6
          PMID:39900649
         | 研究论文 | 介绍VisionMD——一款用于运动障碍患者运动功能视频分析的开源软件工具 | 开发了首个开源、基于视频的自动化MDS-UPDRS Part III运动任务分析工具,无需专用硬件即可实现精确、客观的运动症状评估 | NA | 开发用于运动障碍患者运动症状客观评估和纵向监测的自动化工具 | 帕金森病和其他运动障碍患者 | 计算机视觉 | 帕金森病, 运动障碍 | 视频分析 | 深度学习 | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 17403 | 2025-10-07 | Enabling high-throughput quantitative wood anatomy through a dedicated pipeline 
          2025-Feb-04, Plant methods
          
          IF:4.7Q1
          
         
          DOI:10.1186/s13007-025-01330-7
          PMID:39905535
         | 研究论文 | 开发了一个半自动高通量管道,用于木材样品制备、十亿像素成像和木材解剖结构分析 | 整合协作机器人进行样品制备、定制开源机器人进行十亿像素成像,以及基于深度学习的自动化分析,实现了木材解剖结构分析的全流程自动化 | 目前仅展示了山毛榉木材的分析,需要验证在其他树种上的适用性 | 开发高通量定量木材解剖学分析方法 | 木材横切面(圆盘和生长锥样本) | 计算机视觉 | NA | 十亿像素成像、深度学习分析 | YOLOv8 | 图像 | 山毛榉圆盘(直径30-35厘米)和5个30厘米长的山毛榉生长锥 | Python | YOLOv8 | 导管数量量化(高达1300万)、射线数量量化、导管密度剖面 | NA | 
| 17404 | 2025-10-07 | Annotation-free deep learning for predicting gene mutations from whole slide images of acute myeloid leukemia 
          2025-Feb-03, NPJ precision oncology
          
          IF:6.8Q1
          
         
          DOI:10.1038/s41698-025-00804-0
          PMID:39900774
         | 研究论文 | 提出基于多示例学习和集成技术的深度学习模型,从急性髓系白血病全切片图像中预测基因突变 | 无需手动标注即可从全切片图像预测基因突变,采用多示例学习和集成技术 | NA | 从急性髓系白血病全切片图像中预测NPM1和FLT3-ITD基因突变 | 急性髓系白血病患者 | 数字病理学 | 急性髓系白血病 | 全切片图像分析 | 多示例学习 | 全切片图像 | 572个全切片图像 | NA | 多示例学习 | AUC | NA | 
| 17405 | 2025-10-07 | A novel early stage drip irrigation system cost estimation model based on management and environmental variables 
          2025-Feb-03, Scientific reports
          
          IF:3.8Q1
          
         
          DOI:10.1038/s41598-025-88446-x
          PMID:39900997
         | 研究论文 | 本研究开发了一种基于管理和环境变量的滴灌系统早期成本估算模型 | 首次结合多种特征选择算法和机器学习模型对滴灌系统早期成本进行建模分析 | 研究基于515个项目的数据集,样本来源和规模可能存在局限性 | 建立滴灌系统早期成本估算模型 | 滴灌系统成本数据(包括泵站、田间设备、安装运营和总成本) | 机器学习 | NA | 成本估算建模 | Multivariate Linear Regression, Support Vector Regression, Artificial Neural Networks, Gene Expression Programming, Genetic Algorithms, Deep Learning, Decision Trees | 结构化数据 | 515个滴灌项目 | NA | SVM with RBF Kernel, ANN(MLP) | RMSE, R, VE | NA | 
| 17406 | 2025-10-07 | AI-driven video summarization for optimizing content retrieval and management through deep learning techniques 
          2025-Feb-03, Scientific reports
          
          IF:3.8Q1
          
         
          DOI:10.1038/s41598-025-87824-9
          PMID:39901035
         | 研究论文 | 提出一种基于深度学习的视频摘要方法,用于优化大型媒体档案的内容检索和管理 | 结合卷积神经网络和长短期记忆网络提取帧级和时序视频特征,集成ResNet50增强内容表示,采用双帧视频流提升系统性能 | 未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力 | 解决大型异构媒体档案中视频内容的组织和检索挑战 | 视频内容 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, LSTM | 视频 | YouTube、EPFL和TVSum数据集 | NA | ResNet50 | 精确率, 召回率, F1分数 | NA | 
| 17407 | 2025-10-07 | Achieving high accuracy in meniscus tear detection using advanced deep learning models with a relatively small data set 
          2025-Feb, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA
          
         
          DOI:10.1002/ksa.12369
          PMID:39015056
         | 研究论文 | 本研究评估了YOLOv8和EfficientNetV2深度学习模型在相对小规模数据集上检测半月板撕裂的有效性 | 在相对小规模数据集(642个膝盖)上结合YOLOv8和EfficientNetV2模型实现高精度的半月板定位和撕裂检测 | 数据集规模相对较小,证据等级为III级 | 评估先进深度学习模型在MRI图像中检测半月板撕裂的性能 | 642个膝盖的MRI研究图像 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | 磁共振成像(MRI) | CNN | 医学图像 | 642个膝盖的MRI扫描 | NA | YOLOv8, EfficientNetV2 | mAP@50, AUC | NA | 
| 17408 | 2025-10-07 | Multiparametric ultrasound evaluation of thyroid nodules 
          2025-Feb, Ultraschall in der Medizin (Stuttgart, Germany : 1980)
          
         
          DOI:10.1055/a-2329-2866
          PMID:39242086
         | 综述 | 本文探讨多参数超声评估在甲状腺结节诊断中的应用价值及挑战 | 系统整合超声弹性成像、超声造影与人工智能技术,提出多参数超声评估体系 | 缺乏标准化TIRADS系统,超声弹性成像临床应用标准不统一,AI技术整合临床流程存在挑战 | 优化甲状腺结节诊断流程,减少不必要的有创操作 | 甲状腺结节患者 | 医学影像 | 甲状腺疾病 | 多参数超声评估(包括超声弹性成像、超声造影) | 机器学习,深度学习 | 超声影像 | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 17409 | 2025-10-07 | Deep Learning Model of Diastolic Dysfunction Risk Stratifies the Progression of Early-Stage Aortic Stenosis 
          2025-Feb, JACC. Cardiovascular imaging
          
         
          DOI:10.1016/j.jcmg.2024.07.017
          PMID:39297852
         | 研究论文 | 本研究利用深度学习模型评估舒张功能障碍,对早期主动脉瓣狭窄的进展风险进行分层预测 | 首次将已验证的基于超声心动图的深度学习舒张功能障碍评估模型应用于主动脉瓣狭窄进展的风险分层 | 样本量相对有限,需要在更大队列中进一步验证 | 研究深度学习评估舒张功能障碍能否识别主动脉瓣狭窄发展和进展的潜在风险 | 主动脉瓣硬化患者和轻度至中度主动脉瓣狭窄患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 超声心动图, 心脏磁共振成像, PET/CT成像 | 深度学习 | 医学影像 | ARIC队列898名参与者 + CMR队列50名患者 + PET/CT队列18名患者 | NA | NA | C-index, 风险比, 相关系数 | NA | 
| 17410 | 2025-10-07 | Accelerating FLAIR imaging via deep learning reconstruction: potential for evaluating white matter hyperintensities 
          2025-Feb, Japanese journal of radiology
          
          IF:2.9Q2
          
         
          DOI:10.1007/s11604-024-01666-5
          PMID:39316286
         | 研究论文 | 通过深度学习重建加速FLAIR成像,评估其在白质高信号评估中的潜力 | 使用深度学习从欠采样数据重建FLAIR图像,显著缩短扫描时间同时保持图像质量 | 样本量较小(仅30名患者),需更大规模研究验证 | 评估深度学习重建FLAIR图像在白质高信号评估中的可行性和效果 | 30名白质高信号患者 | 医学影像分析 | 白质高信号相关疾病 | 磁共振FLAIR成像,深度学习重建 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | 30名患者,100个高信号病灶子集 | NA | NA | SSIM, 区域SSIM, NRMSE, 区域NRMSE, 图像质量评分 | NA | 
| 17411 | 2025-10-07 | Enhancing signal-to-noise ratio in real-time LED-based photoacoustic imaging: A comparative study of CNN-based deep learning architectures 
          2025-Feb, Photoacoustics
          
          IF:7.1Q1
          
         
          DOI:10.1016/j.pacs.2024.100674
          PMID:39758833
         | 研究论文 | 本研究系统评估了多种基于编码器-解码器的CNN架构在实时LED光声成像中提升信噪比的性能 | 首次系统比较多种U-Net变体在LED-PA图像去噪中的表现,发现Dense U-Net对不同噪声分布具有最佳鲁棒性 | 研究缺乏对更多样化数据集的验证,且未涉及临床人体数据 | 提升LED光声成像系统的信噪比性能 | 仿体、小鼠器官和肿瘤 | 计算机视觉 | 肿瘤 | 光声成像 | CNN | 图像 | NA | NA | 卷积自编码器,U-Net,Dense U-Net,R2 U-Net | 信噪比 | NA | 
| 17412 | 2025-10-07 | Deep learning model for automatic detection of different types of microaneurysms in diabetic retinopathy 
          2025-Feb, Eye (London, England)
          
         
          DOI:10.1038/s41433-024-03585-1
          PMID:39789187
         | 研究论文 | 开发基于深度学习的软件,用于在非增殖性糖尿病视网膜病变患者的结构光学相干断层扫描图像中自动检测和区分低反射与高反射微动脉瘤 | 首次使用深度学习模型在结构OCT图像中自动检测并分类不同类型的微动脉瘤(低反射与高反射) | 自动化方法与人工标注的差异主要源于算法将正常视网膜血管误判为微动脉瘤 | 开发能够自动检测和分类糖尿病视网膜病变中微动脉瘤的深度学习软件 | 非增殖性糖尿病视网膜病变患者的结构OCT图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 结构光学相干断层扫描 | YOLO, DETR | 图像 | 249名患者(498只眼睛) | NA | YOLO, DETR | AUC | NA | 
| 17413 | 2025-10-07 | Machine learning-based prediction model integrating ultrasound scores and clinical features for the progression to rheumatoid arthritis in patients with undifferentiated arthritis 
          2025-Feb, Clinical rheumatology
          
          IF:2.9Q2
          
         
          DOI:10.1007/s10067-025-07304-3
          PMID:39789318
         | 研究论文 | 本研究开发了一种整合超声评分和临床特征的机器学习模型,用于预测未分化关节炎患者向类风湿关节炎的进展 | 首次将18关节超声评分系统(US18)与临床数据整合到机器学习模型中,用于预测未分化关节炎向类风湿关节炎的进展 | 研究样本量相对有限(432例),随访时间仅为1年,需要更大规模和更长随访期的验证 | 提高未分化关节炎患者向类风湿关节炎进展的早期预测准确性,支持个性化治疗策略 | 432例未分化关节炎患者 | 机器学习 | 类风湿关节炎 | 超声检查,18关节超声评分系统(US18) | 随机森林, 深度学习模型 | 临床特征数据,超声评分数据 | 432例未分化关节炎患者(152例进展为RA,280例未进展) | NA | 随机森林,四种机器学习算法和一种深度学习模型 | 准确率,敏感性 | NA | 
| 17414 | 2025-10-07 | Multi-modal prediction of extracorporeal support-a resource intensive therapy, utilizing a large national database 
          2025-Feb, JAMIA open
          
          IF:2.5Q3
          
         
          DOI:10.1093/jamiaopen/ooae158
          PMID:39764170
         | 研究论文 | 开发了一种名为PreEMPT-ECMO的分层深度学习模型,用于连续预测体外膜肺氧合(ECMO)使用风险 | 首次整合静态和多粒度时间序列特征,开发了能够连续预测ECMO使用风险的分层深度学习模型 | 需要在前瞻性研究和非COVID-19难治性呼吸衰竭中进行进一步验证和泛化 | 开发ECMO风险预测模型以改善患者分诊和资源分配 | COVID-19患者中的ECMO使用情况 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习 | 分层深度学习模型 | 多模态数据,包括静态特征和时间序列特征 | 101,400名患者,其中1,298名(1.28%)接受ECMO支持 | NA | 分层深度学习架构 | 准确率, 精确率 | NA | 
| 17415 | 2025-10-07 | AI-based methods for biomolecular structure modeling for Cryo-EM 
          2025-Feb, Current opinion in structural biology
          
          IF:6.1Q1
          
         
          DOI:10.1016/j.sbi.2025.102989
          PMID:39864242
         | 综述 | 本文综述了基于人工智能的冷冻电镜生物分子结构建模方法 | 总结了深度学习等人工智能技术在冷冻电镜数据处理关键步骤中的最新应用进展 | NA | 探讨人工智能技术在冷冻电镜数据处理中的应用 | 生物大分子结构 | 结构生物学 | NA | 冷冻电镜(Cryo-EM) | 深度学习 | 投影图像 | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 17416 | 2025-10-07 | Deep learning for efficient reconstruction of highly accelerated 3D FLAIR MRI in neurological deficits 
          2025-Feb, Magma (New York, N.Y.)
          
         
          DOI:10.1007/s10334-024-01200-8
          PMID:39212832
         | 研究论文 | 比较压缩感知和CIRIM深度学习模型在12倍加速3D FLAIR MRI重建中的图像质量和重建效率 | 首次在神经功能缺损患者中系统比较压缩感知与CIRIM深度学习模型在高加速因子MRI重建中的性能 | 前瞻性加速临床扫描缺乏真实数据作为金标准,需依赖公开数据集进行加速因子影响评估 | 评估深度学习模型在加速MRI重建中的图像质量和计算效率 | 62例神经功能缺损患者的3D T2-FLAIR MRI图像 | 医学影像分析 | 神经功能缺损 | 3T MRI, 压缩感知, 深度学习重建 | CIRIM | 3D MRI图像 | 62例患者临床数据 + 451例FastMRI数据库公开数据 | NA | Cascades of Independently Recurrent Inference Machines | SSIM, 信噪比, 对比度比率, 重建时间 | NA | 
| 17417 | 2025-10-07 | GBM-Reservoir: Brain tumor (Glioblastoma Multiforme) MRI dataset collection with ground truth segmentation masks 
          2025-Feb, Data in brief
          
          IF:1.0Q3
          
         
          DOI:10.1016/j.dib.2025.111287
          PMID:39911270
         | 研究论文 | 介绍一个包含23,049个样本的脑肿瘤MRI数据集GBM-Reservoir,包含四种MRI扫描类型和分割掩码 | 通过配准过程将原始438个样本扩展至23,049个样本,提供原始和处理后两种分割掩码,特别优化合成样本以简化解释和网络训练 | 图像质量存在异质性,源于不同机构和成像协议的差异 | 为脑肿瘤分割算法开发提供高质量数据集 | 脑胶质母细胞瘤(GBM)MRI图像 | 数字病理 | 脑肿瘤 | MRI(FLAIR, T1, T1ce, T2) | NA | 医学图像 | 23,049个样本(源自BraTS 2022挑战赛的438个原始样本通过配准扩展) | NA | NA | NA | NA | 
| 17418 | 2025-10-07 | Refining the prediction of user satisfaction on chat-based AI applications with unsupervised filtering of rating text inconsistencies 
          2025-Feb, Royal Society open science
          
          IF:2.9Q1
          
         
          DOI:10.1098/rsos.241687
          PMID:39911884
         | 研究论文 | 提出一种通过无监督过滤评分文本不一致性来优化聊天AI应用用户满意度预测的框架 | 采用多无监督情感分析多数投票机制过滤评分与内容不一致的评论数据 | NA | 提升聊天AI应用用户满意度的预测性能以改进服务质量 | Google Play商店中聊天AI应用的用户评论数据 | 自然语言处理 | NA | 情感分析 | 机器学习,深度学习 | 文本 | NA | NA | NA | 预测准确率 | NA | 
| 17419 | 2025-10-07 | Image reconstruction of electromagnetic tomography based on generative adversarial network with spectral normalization and improved dung beetle optimization algorithm 
          2025-Feb-01, The Review of scientific instruments
          
         
          DOI:10.1063/5.0233552
          PMID:39912879
         | 研究论文 | 提出基于生成对抗网络的电磁层析成像图像重建方法STDBOGAN,通过谱归一化、双时间尺度更新规则和改进蜣螂优化算法提升重建质量 | 结合谱归一化和双时间尺度更新规则稳定训练过程,采用改进蜣螂优化算法自动调整网络超参数 | NA | 解决电磁层析成像图像重建的非线性和不适定问题,提高重建图像质量 | 电磁层析成像图像 | 计算机视觉 | NA | 电磁层析成像 | GAN | 图像 | 通过仿真软件建立的数据集 | NA | STDBOGAN, UNet3+, DeepLabv3+, PSPNet, Segmenter, SegRefiner | 重建精度、抗噪声能力、泛化能力 | NA | 
| 17420 | 2025-10-07 | Cloud and IoT based smart agent-driven simulation of human gait for detecting muscles disorder 
          2025-Jan-30, Heliyon
          
          IF:3.4Q1
          
         
          DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42119
          PMID:39906796
         | 研究论文 | 提出一种基于云计算和物联网的智能代理驱动方法,通过模拟人类步态来检测肌肉障碍 | 使用智能手机替代难以获取的可穿戴传感器,结合智能代理建模和深度学习集成框架,同时保证模拟的自然性、准确性和可解释性 | 未提及具体样本规模和研究人群特征,缺乏实际临床验证数据 | 开发能够区分健康与异常肌肉的计算机分析方法 | 人类运动数据和神经肌肉骨骼系统 | 医疗健康信息技术 | 运动障碍疾病 | 物联网传感技术、运动数字化、神经肌肉骨骼模拟 | 深度学习集成框架 | 运动数据、生物力学数据 | NA | NA | NA | 准确性、可解释性 | 云计算平台 |