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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 | 
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 18041 | 2025-01-31 | 
         The Neural Frontier of Future Medical Imaging: A Review of Deep Learning for Brain Tumor Detection 
        
          2024-Dec-24, Journal of imaging
          
          IF:2.7Q3
          
         
        
          DOI:10.3390/jimaging11010002
          PMID:39852315
         
       | 
      
      综述 | 本文综述了深度学习在脑肿瘤检测中的应用,总结了近五年的研究成果,探讨了特征提取、分割和分类的最新方法和挑战 | 填补了深度学习在脑肿瘤检测领域综合评述的空白,分析了100多篇研究论文,总结了关键概念、挑战和数据集,并提出了未来研究方向 | 可解释人工智能(XAI)的应用仍然有限,尽管其在建立医疗诊断信任方面的重要性 | 探讨深度学习在脑肿瘤检测中的应用,总结最新方法、挑战和未来方向 | 脑肿瘤检测 | 医学影像 | 脑肿瘤 | 深度学习 | CNN, GAN, Autoencoders, RNN | MRI图像 | 100多篇研究论文 | NA | NA | NA | NA | 
| 18042 | 2025-10-07 | 
         Bridging healthcare gaps: a scoping review on the role of artificial intelligence, deep learning, and large language models in alleviating problems in medical deserts 
        
          2024-Dec-23, Postgraduate medical journal
          
          IF:3.6Q1
          
         
        
          DOI:10.1093/postmj/qgae122
          PMID:39323384
         
       | 
      
      综述 | 探讨人工智能、深度学习和大语言模型在解决医疗荒漠地区医疗资源不足问题中的作用 | 首次系统评估大语言模型在医疗荒漠中整合电子医疗和医疗物联网的潜力 | 定性叙述性综述,缺乏定量分析和实证研究数据 | 研究AI技术如何改善医疗荒漠地区的医疗服务可及性和质量 | 医疗荒漠地区的医疗服务体系 | 自然语言处理 | NA | AI技术,大语言模型 | LLM | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 18043 | 2025-01-31 | 
         Mapping the Use of Artificial Intelligence-Based Image Analysis for Clinical Decision-Making in Dentistry: A Scoping Review 
        
          2024-Dec, Clinical and experimental dental research
          
          IF:1.7Q3
          
         
        
          DOI:10.1002/cre2.70035
          PMID:39600121
         
       | 
      
      综述 | 本文通过范围综述探讨了人工智能在牙科临床决策中图像分析的应用,并识别了当前文献中的趋势和研究空白 | 系统地综述了人工智能在牙科图像分析中的应用,特别是在诊断、检测或分类、预测和管理等方面的临床决策支持 | 综述主要基于现有文献,可能未涵盖所有最新研究进展 | 研究人工智能在牙科图像分析中的应用及其对临床决策的影响 | 牙科图像,包括正颌全景片(OPGs)和口内X光片(咬翼片和根尖片) | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络(CNNs) | CNN | 图像 | 601,122张图像 | NA | NA | NA | NA | 
| 18044 | 2025-10-07 | 
         AI-Based Noninvasive Blood Glucose Monitoring: Scoping Review 
        
          2024-Nov-19, Journal of medical Internet research
          
          IF:5.8Q1
          
         
        
          DOI:10.2196/58892
          PMID:39561353
         
       | 
      
      综述 | 本文通过系统范围综述方法,系统梳理了人工智能在无创血糖监测领域的应用现状 | 首次系统性地对AI在无创血糖监测中的应用进行范围综述,整合了多种技术方法和算法模型 | 纳入研究质量中等,模型和输入数据的异质性导致准确率范围较宽 | 绘制人工智能在无创血糖监测中的应用图谱 | 无创血糖监测技术和人工智能算法 | 医疗人工智能 | 糖尿病 | 光学技术,电化学传感器,成像技术,组织阻抗 | 机器学习,深度学习 | 传感器数据,图像数据 | 33篇论文,涵盖亚洲、美国、欧洲、中东和非洲地区2005-2023年的研究 | NA | 随机森林,人工神经网络 | 准确率,Clarke误差网格 | NA | 
| 18045 | 2025-10-07 | 
         Advancements in Using AI for Dietary Assessment Based on Food Images: Scoping Review 
        
          2024-Nov-15, Journal of medical Internet research
          
          IF:5.8Q1
          
         
        
          DOI:10.2196/51432
          PMID:39546777
         
       | 
      
      综述 | 本文对基于食物图像的AI饮食评估技术进行了系统性回顾,重点介绍了该领域的发展历程和技术演进 | 按时间顺序系统梳理了图像辅助饮食评估领域从传统机器学习到深度学习的演变过程,特别关注了多任务卷积神经网络和生成对抗网络等先进算法的应用 | 仅纳入了2008-2021年间发表的研究,且主要关注技术层面,对实际临床应用和用户接受度的讨论相对有限 | 为缺乏技术背景的读者提供AI在饮食评估中应用的全面概述,分析系统优缺点并提出改进建议 | 基于食物图像的饮食评估系统和技术方法 | 计算机视觉 | NA | 图像辅助饮食评估 | CNN, GAN | 图像 | 84篇经过筛选的研究文献 | NA | 多任务卷积神经网络, 生成对抗网络 | 宏量营养素估计准确率, 能量估计准确率, 微量营养素估计准确率 | NA | 
| 18046 | 2025-01-31 | 
         Artificial Intelligence in Audiology: A Scoping Review of Current Applications and Future Directions 
        
          2024-Nov-06, Sensors (Basel, Switzerland)
          
         
        
          DOI:10.3390/s24227126
          PMID:39598904
         
       | 
      
      综述 | 本文综述了人工智能在听力学中的当前应用和未来发展方向 | 总结了人工智能在听力学中的最新进展,特别是过去四年中87.5%的相关文献 | 存在伦理和专业挑战,需要更大规模和多样化的数据收集以及生物伦理学研究 | 探讨人工智能在听力学实践中的潜力和挑战 | 听力学领域的研究和应用 | 自然语言处理 | NA | 机器学习、深度学习 | 逻辑回归、支持向量机、多层感知器、随机森林、深度信念网络、决策树、k近邻、LASSO、卷积神经网络、大语言模型 | 文本、图像 | 104篇文献 | NA | NA | NA | NA | 
| 18047 | 2025-10-07 | 
         Prediction of cardiovascular markers and diseases using retinal fundus images and deep learning: a systematic scoping review 
        
          2024-Nov, European heart journal. Digital health
          
         
        
          DOI:10.1093/ehjdh/ztae068
          PMID:39563905
         
       | 
      
      系统性范围综述 | 本综述系统梳理了利用视网膜眼底图像和深度学习预测心血管标志物和疾病的研究现状 | 首次系统性综述深度学习结合视网膜眼底图像在心血管风险评估中的应用,识别了该领域的研究趋势和关键特征 | 纳入研究数量有限(24篇),外部验证罕见(21%),缺乏足够的前瞻性研究验证 | 评估利用视网膜眼底图像和深度学习预测心血管风险标志物和疾病的现有研究 | 心血管风险标志物和心血管疾病 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 视网膜眼底成像 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | 判别性能 | NA | 
| 18048 | 2025-01-31 | 
         A Scoping Review of the Use of Artificial Intelligence in the Identification and Diagnosis of Atrial Fibrillation 
        
          2024-Oct-24, Journal of personalized medicine
          
          IF:3.0Q1
          
         
        
          DOI:10.3390/jpm14111069
          PMID:39590561
         
       | 
      
      综述 | 本文综述了人工智能(AI)在心房颤动(AF)识别和诊断中的应用,特别是机器学习(ML)在临床环境中的应用 | 本文首次系统地综述了AI在AF诊断中的应用,特别是深度学习在自动提取特征方面的优越表现 | 综述仅基于30项研究,可能无法涵盖所有相关研究 | 旨在综合当前关于AI在AF识别和诊断中应用的知识 | 心房颤动(AF)的识别和诊断 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习(ML),深度学习 | 深度学习 | 12导联和单导联心电图信号,光电容积描记法数据 | 2635篇文章初步筛选,最终纳入30项研究 | NA | NA | NA | NA | 
| 18049 | 2025-10-07 | 
         Machine learning and deep learning models for the diagnosis of apical periodontitis: a scoping review 
        
          2024-Oct-18, Clinical oral investigations
          
          IF:3.1Q1
          
         
        
          DOI:10.1007/s00784-024-05989-5
          PMID:39419893
         
       | 
      
      综述 | 本文对使用机器学习和深度学习模型诊断根尖周炎的现有文献进行了范围综述 | 首次系统评估AI模型在根尖周炎诊断中的应用现状和性能表现 | 研究方法学和性能指标报告缺乏标准化,数据集大小、标注技术和算法配置存在显著差异 | 评估机器学习和深度学习模型在人类根尖周炎诊断中的应用 | 根尖周炎的诊断,重点关注根尖放射线透射区的识别 | 医学影像分析 | 根尖周炎 | 牙科X线影像分析 | 机器学习,深度学习 | 牙科X线影像 | 19项相关研究,具体样本量未明确报告 | NA | NA | 灵敏度,特异性 | NA | 
| 18050 | 2025-10-07 | 
         AI in Psoriatic Disease: Scoping Review 
        
          2024-Oct-16, JMIR dermatology
          
         
        
          DOI:10.2196/50451
          PMID:39413371
         
       | 
      
      综述 | 本文对人工智能在银屑病领域应用的最新研究文献进行了系统性回顾 | 首次系统性地总结了AI在银屑病诊疗和管理中的多种应用场景,特别关注远程皮肤病学和生物制剂治疗预测 | 结果在特定人群(如深色皮肤类型患者)中的验证、标准化和普适性存在局限 | 评估人工智能在银屑病诊断和临床管理中的应用现状及局限性 | 银屑病相关研究文献 | 数字病理学 | 银屑病 | 机器学习,深度学习 | NA | 医学文献,患者照片,注册登记数据 | 38篇相关论文 | NA | NA | NA | NA | 
| 18051 | 2025-10-07 | 
         AI Applications in Adult Stroke Recovery and Rehabilitation: A Scoping Review Using AI 
        
          2024-Oct-12, Sensors (Basel, Switzerland)
          
         
        
          DOI:10.3390/s24206585
          PMID:39460066
         
       | 
      
      综述 | 使用AI技术对成人卒中康复领域AI应用研究进行范围综述,总结704项研究的应用主题和技术发展脉络 | 首次采用AI增强的多方法数据驱动技术进行范围综述,通过主题聚类和时间关联分析揭示技术演进模式 | 仅纳入截至2024年1月的研究,未对研究质量进行系统评估 | 识别和描述AI在成人卒中康复领域的应用类别和技术发展历程 | 卒中康复成人患者 | 医疗人工智能 | 脑卒中 | AI增强多方法分析、主题聚类、时间序列分析 | 监督学习、人工神经网络、自然语言处理、机器学习、深度学习 | 文献数据、传感器数据 | 704项研究 | NA | NA | NA | NA | 
| 18052 | 2025-10-07 | 
         Use of artificial intelligence to support prehospital traumatic injury care: A scoping review 
        
          2024-Oct, Journal of the American College of Emergency Physicians open
          
          IF:1.6Q2
          
         
        
          DOI:10.1002/emp2.13251
          PMID:39234533
         
       | 
      
      综述 | 本范围综述系统分析了基于院前特征的AI模型在创伤急救早期决策支持中的应用研究 | 首次系统梳理了AI技术在院前创伤急救决策支持中的应用现状和发展趋势 | 仅纳入英文文献,可能存在发表偏倚;研究多为回顾性设计,证据等级有限 | 评估基于院前特征的AI模型在创伤急救早期决策支持中的应用效果 | 院前急救人员、急诊医生和创伤外科医生在急性创伤救治中的决策过程 | 医疗人工智能 | 创伤性损伤 | 机器学习、深度学习、自然语言处理 | 机器学习、深度学习、自然语言处理 | 院前急救特征数据、急诊科入院即时数据 | 49篇符合纳入标准的研究文献(从1050篇初筛文献中筛选) | NA | 支持向量机、逻辑回归、随机森林 | kappa值、描述性统计 | NA | 
| 18053 | 2025-10-07 | 
         Processing of Short-Form Content in Clinical Narratives: Systematic Scoping Review 
        
          2024-Sep-26, Journal of medical Internet research
          
          IF:5.8Q1
          
         
        
          DOI:10.2196/57852
          PMID:39325515
         
       | 
      
      综述 | 本系统范围综述分析了临床叙事中短格式内容的类型及自然语言处理技术在其识别、扩展和消歧中的应用 | 首次系统梳理了2018-2023年间临床叙事中短格式处理的NLP方法,并识别了研究空白领域 | 纳入研究数量有限(仅19篇),缺乏对临床短格式的明确定义,非英语语言研究不足 | 概述临床叙事中短格式内容的类型及其NLP处理技术 | 临床叙事中的缩写词和首字母缩略词 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理 | 深度学习 | 临床文本 | 19篇符合纳入标准的研究文献 | NA | NA | NA | NA | 
| 18054 | 2025-10-07 | 
         From Voxel to Gene: A Scoping Review on MRI Radiogenomics' Artificial Intelligence Predictions in Adult Gliomas and Glioblastomas-The Promise of Virtual Biopsy? 
        
          2024-Sep-23, Biomedicines
          
          IF:3.9Q1
          
         
        
          DOI:10.3390/biomedicines12092156
          PMID:39335670
         
       | 
      
      综述 | 评估深度学习在成人胶质瘤和胶质母细胞瘤MRI影像基因组学中遗传特征预测的应用现状 | 系统分析从全卷积网络到ResNet、DenseNet等先进架构在胶质瘤虚拟活检中的演变 | 研究存在数据集规模小、同质性强以及验证方法不一致的问题,缺乏稳健的外部验证 | 评估深度学习技术在胶质瘤遗传特征表征中的应用潜力,探索虚拟活检的可能性 | 成人胶质瘤和胶质母细胞瘤患者 | 医学影像分析 | 胶质瘤,胶质母细胞瘤 | MRI影像基因组学 | 深度学习 | 医学影像(MRI) | 基于17项研究的综合分析 | NA | 全卷积网络,ResNet,DenseNet | k折交叉验证,外部数据集验证 | NA | 
| 18055 | 2025-10-07 | 
         Advances in Protein-Ligand Binding Affinity Prediction via Deep Learning: A Comprehensive Study of Datasets, Data Preprocessing Techniques, and Model Architectures 
        
          2024, Current drug targets
          
          IF:3.0Q2
          
         
        
       | 
      
      综述 | 本文全面分析了蛋白质-配体结合亲和力预测领域的深度学习技术,包括常用数据集、数据预处理方法和模型架构 | 填补了先前研究的空白,对常用数据集进行了全面质量分析,并对最新深度学习方法提供了全新分类视角 | 基于文献调研的方法可能无法涵盖所有最新进展,数据质量和模型可解释性问题仍是挑战 | 加速开发更有效可靠的蛋白质-配体结合亲和力预测深度学习模型 | 蛋白质-配体相互作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图神经网络,卷积神经网络,Transformer | 分子结构数据 | NA | NA | GNN,CNN,Transformer | NA | NA | 
| 18056 | 2025-10-07 | 
         The application of explainable artificial intelligence (XAI) in electronic health record research: A scoping review 
        
          2024 Jan-Dec, Digital health
          
          IF:2.9Q2
          
         
        
          DOI:10.1177/20552076241272657
          PMID:39493635
         
       | 
      
      综述 | 本文对电子健康记录研究中可解释人工智能方法的应用范围进行了系统性评述 | 首次系统性地评估了XAI方法在电子健康记录研究中的应用现状和发展趋势 | 纳入研究的方法报告不完整,缺乏对有效性和稳健性的严格评估 | 评估可解释人工智能方法在电子健康记录数据分析中的应用效果 | 使用电子健康记录数据并应用机器学习和深度学习模型的研究 | 机器学习 | NA | 可解释人工智能 | Extreme Gradient Boosting, Random Forest | 表格型电子健康记录数据 | 76篇纳入分析的出版物(来自3220篇初始文献) | NA | NA | NA | NA | 
| 18057 | 2025-01-31 | 
         A scoping review of magnetic resonance angiography and perfusion image synthesis 
        
          2024, Frontiers in dementia
          
         
        
          DOI:10.3389/frdem.2024.1408782
          PMID:39588202
         
       | 
      
      综述 | 本文探讨了人工智能在从现有神经解剖和神经血管采集数据中生成合成TOF-MRA和灌注相关图像的应用,以研究脑血管系统 | 利用深度学习技术从现有对比度生成合成医学图像,特别是TOF-MRA和灌注MRI图像,为脑血管研究提供新的视角 | 需要进一步研究以评估这些合成图像的敏感性和特异性,并确保其在不同人群中的适用性 | 研究人工智能在生成合成TOF-MRA和灌注相关图像中的应用,以增强脑血管研究 | 脑血管系统及其与阿尔茨海默病等疾病的关联 | 医学影像 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | NA | 医学影像 | 729项研究中的13项符合标准 | NA | NA | NA | NA | 
| 18058 | 2025-01-31 | 
         Past, present, and future of electrical impedance tomography and myography for medical applications: a scoping review 
        
          2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology
          
          IF:4.3Q2
          
         
        
          DOI:10.3389/fbioe.2024.1486789
          PMID:39726983
         
       | 
      
      综述 | 本文综述了两种新兴的电阻抗技术:电阻抗肌电图(EIM)和电阻抗断层扫描(EIT),并探讨了它们在医学应用中的过去、现在和未来 | 总结了EIM和EIT技术的最新进展,特别是数字采集、处理算法和重建工具的应用,以及机器学习和深度学习在诊断、治疗计划和监测中的作用 | 未具体提及研究的局限性 | 探讨电阻抗技术在医学应用中的发展、算法、工具和数据集,为研究人员和临床医生提供有效使用和创新研究的信息 | 电阻抗肌电图(EIM)和电阻抗断层扫描(EIT)技术 | 医学成像 | 癌症、肺部疾病、神经肌肉疾病 | 电阻抗技术、电压控制电流源(VCCS) | NA | 电阻抗数据 | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 18059 | 2025-01-31 | 
         Recent advances in deep learning and language models for studying the microbiome 
        
          2024, Frontiers in genetics
          
          IF:2.8Q2
          
         
        
          DOI:10.3389/fgene.2024.1494474
          PMID:39840283
         
       | 
      
      综述 | 本文综述了深度学习和语言模型在微生物组和宏基因组数据分析中的应用 | 探讨了将大型语言模型(LLMs)应用于微生物蛋白质和基因组序列分析的新方法,以及这些方法在微生物生态学研究中的贡献 | NA | 研究深度学习和语言模型在微生物组和宏基因组数据分析中的应用 | 微生物蛋白质和基因组序列 | 自然语言处理 | NA | 大型语言模型(LLMs) | LLMs | 蛋白质和基因组序列 | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 18060 | 2025-01-31 | 
         LWheatNet: a lightweight convolutional neural network with mixed attention mechanism for wheat seed classification 
        
          2024, Frontiers in plant science
          
          IF:4.1Q1
          
         
        
          DOI:10.3389/fpls.2024.1509656
          PMID:39866319
         
       | 
      
      研究论文 | 本文提出了一种轻量级的卷积神经网络LWheatNet,用于小麦种子分类,结合了混合注意力机制和堆叠的倒置残差卷积网络 | 提出了混合注意力机制,结合了通道注意力和空间注意力,并设计了堆叠的倒置残差网络,使用深度可分离卷积、通道混洗和通道分割技术来减少模型参数和计算量 | 未提及具体局限性 | 提高小麦种子分类的准确性和实时性 | 小麦种子图像 | 计算机视觉 | NA | 深度可分离卷积、通道混洗、通道分割 | CNN | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |