深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1186 篇文献，本页显示第 1181 - 1186 篇。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1181 | 2024-08-05 |
Deep learning models with optimized fluorescence spectroscopy to advance freshness of rainbow trout predicting under nonisothermal storage conditions
2024-Oct-01, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2024.139774
PMID:38810453
|
研究论文 | 本研究建立了基于优化的激发-发射矩阵（EEM）的深度学习模型，以预测虹鳟鱼在非等温储存条件下的新鲜度变化 | 提出了一种基于优化的EEM数据的深度学习模型，用于预测虹鳟鱼的新鲜度 | 缺乏对不同储存条件的广泛验证 | 研究预测在非等温储存条件下虹鳟鱼的新鲜度 | 虹鳟鱼的新鲜度变化 | 机器学习 | NA | 优化的激发-发射矩阵（EEM） | 长短期记忆网络（LSTM），卷积神经网络长短期记忆（CNN_LSTM），径向基函数神经网络（RBFNN） | 光谱数据 | NA |
| 1182 | 2024-08-05 |
Deep learning assisted logic gates for real-time identification of natural tetracycline antibiotics
2024-Oct-01, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2024.139705
PMID:38820637
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研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习和多模式逻辑门的工具箱，用于实时识别自然四环素抗生素。 | 将深度学习、荧光和比色法相结合，实现了对四种自然四环素的实时识别，克服了传统平台的不足。 | 仅限于自然四环素抗生素的识别，未涵盖其他类型抗生素或复杂混合物的检测。 | 旨在提供一种新工具以实现四环素抗生素的实时识别和量化。 | 针对天然四种四环素抗生素进行实时识别，包括四氟环素、氧四环素、多西环素和氯四环素。 | 数字病理学 | NA | 荧光和比色法 | 深度学习模型 | 荧光数据和比色数据 | NA |
| 1183 | 2024-08-05 |
Study on breast cancerization and isolated diagnosis in situ by HOF-ATR-MIR spectroscopy with deep learning
2024-Oct-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2024.124546
PMID:38824755
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研究论文 | 本研究探讨了通过HOF-ATR-MIR光谱与深度学习对乳腺癌的分类与诊断 | 首次建立了基于1D-CNN的三类分类模型，能够有效区分正常、癌旁及癌变乳腺组织 | 并未明确提到具体的样本数量及研究局限性 | 旨在利用深度学习技术提高乳腺组织的分类与诊断准确性 | 研究对象为不同类型的乳腺组织，包括正常组织、癌旁组织和癌变组织 | 数字病理学 | 乳腺癌 | HOF-ATR-MIR光谱 | 1D-CNN | 光谱数据 | NA |
| 1184 | 2024-08-05 |
Information extraction of UV-NIR spectral data in waste water based on Large Language Model
2024-Oct-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2024.124475
PMID:38772179
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研究论文 | 本研究提出了一种基于大型语言模型(LLM)的UV-NIR光谱数据提取方法 | 利用大型语言模型在UV-NIR光谱分析中实现更简便和快速的操作，超越传统机器学习模型的表现 | 本研究可能缺乏对不同实验设置的全面评估及更多样本的适用性 | 减少UV-NIR光谱分析中时间成本及操作复杂性 | 对包括复杂废水在内的三种不同水样的化学需氧量（COD）进行预测 | 机器学习 | NA | 大型语言模型（LLM） | NA | 光谱数据 | 三种不同的水样 |
| 1185 | 2024-08-05 |
A double-branch convolutional neural network model for species identification based on multi-modal data
2024-Oct-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2024.124454
PMID:38788500
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研究论文 | 该文章提出了一种基于多模态数据融合的双分支卷积神经网络模型用于物种识别 | 创新点在于将拉曼光谱和图像数据融合到一个双分支CNN模型中，提高了物种识别的准确性 | 未提及具体的样本限制或数据集大小 | 本研究旨在通过融合多模态数据提高物种识别的准确性 | 研究对象是通过使用拉曼光谱和图像数据进行物种识别 | 计算机视觉 | NA | 拉曼光谱 | 双分支CNN | 图像和光谱数据 | NA |
| 1186 | 2024-08-07 |
Local and global changes in cell density induce reorganisation of 3D packing in a proliferating epithelium
2024-Oct-15, Development (Cambridge, England)
DOI:10.1242/dev.202362
PMID:38619327
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研究论文 | 本文通过活体成像和基于深度学习的分割技术，研究了海星胚胎中细胞密度、组织紧缩和细胞增殖对上皮组织结构的影响 | 首次详细分析了细胞密度和组织紧缩在三维上皮组织重排中的作用，并提出了细胞增殖在紧凑上皮中诱导三维细胞重排的机制 | NA | 探讨细胞密度、组织紧缩和细胞增殖如何影响上皮组织的三维结构重排 | 海星胚胎中的上皮组织 | 生物物理学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 海星胚胎 |