深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1143 篇文献，本页显示第 1141 - 1143 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1141 | 2024-08-05 |
CVAE-DF: A hybrid deep learning framework for fertilization status detection of pre-incubation duck eggs based on VIS/NIR spectroscopy
2024-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2024.124569
PMID:38878719
|
研究论文 | 本文提出了一种基于可见光/近红外光谱的预孵化鸭蛋受精状态检测的混合深度学习框架CVAE-DF | 创新性地结合了卷积变分自编码器和改进的深度森林模型用于鸭蛋受精状态的早期检测 | 研究主要集中在鸭蛋的检测，可能对其他类型的蛋类适用性有限 | 旨在尽早检测预孵化鸭蛋的受精状态以减少污染风险 | 255个预孵化鸭蛋的可见光/近红外光谱数据 | 数字病理学 | NA | 可见光/近红外光谱 | 卷积变分自编码器 (CVAE) 和深度森林 (DF) 模型 | 光谱数据 | 255个鸭蛋 |
| 1142 | 2024-08-05 |
Non-invasive detection of systemic lupus erythematosus using SERS serum detection technology and deep learning algorithms
2024-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2024.124592
PMID:38861826
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研究论文 | 本研究开发了一种基于SERS技术和深度学习算法的系统性红斑狼疮（SLE）非侵入性检测方法 | 研究中提出了使用Au@Ag-PSi复合基材结合深度学习算法对SLE进行准确筛查的创新方法 | 文章中未详细说明研究的具体局限性 | 旨在提高系统性红斑狼疮快速筛查的效率与准确性 | 研究对象为系统性红斑狼疮患者的血清样本 | 数字病理 | 系统性红斑狼疮 | SERS | CNN | 血清样本 | 涉及SLE患者的血清样本，样本大小未具体说明 |
| 1143 | 2024-08-05 |
Rapid identification and quantitative analysis of malachite green in fish via SERS and 1D convolutional neural network
2024-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2024.124655
PMID:38885572
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研究论文 | 本文开发了一个结合表面增强拉曼散射和深度学习网络的现场检测平台，用于快速定量检测鱼类中的美蓝。 | 本文提出了一种透明柔性表面增强拉曼散射基底与一维卷积神经网络结合的新方法，显示了优越的检测性能。 | 本研究没有涉及其他假设影响因素的系统评估。 | 研究旨在确保水产品中美蓝的安全性，提供快速定量检测方法。 | 研究对象为水产产品中的美蓝和鱼鳞上的残留物。 | 数字病理学 | NA | 表面增强拉曼散射(SERS) | 一维卷积神经网络(1D CNN) | 光谱数据 | NA |