深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1205 篇文献，本页显示第 1181 - 1200 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 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1181 | 2024-12-18 |
Smartwatch ECG and artificial intelligence in detecting acute coronary syndrome compared to traditional 12-lead ECG
2025-Feb, International journal of cardiology. Heart & vasculature
DOI:10.1016/j.ijcha.2024.101573
PMID:39687687
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研究论文 | 本研究评估了基于智能手表的多通道、异步心电图（ECG）与人工智能（AI）系统结合用于诊断急性冠状动脉综合征（ACS）的可行性 | 本研究首次评估了基于智能手表的ECG与AI系统结合用于诊断ACS的可行性，并展示了其与传统12导联ECG相比的高诊断性能 | 本研究的样本量较小，且仅限于ACS患者和健康对照组，未来需要更大规模的研究来验证结果 | 评估基于智能手表的ECG与AI系统结合用于诊断ACS的可行性 | 急性冠状动脉综合征（ACS）患者和健康对照组 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | AI-ECG工具 | 图像 | 56名ACS患者和15名健康参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 1182 | 2024-12-17 |
A protocol for trustworthy EEG decoding with neural networks
2025-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.106847
PMID:39549492
|
研究论文 | 本文设计了一种全面的脑电图解码协议，通过探索整个流程的超参数并使用多种子初始化来提供稳健的性能估计 | 提出了一个包含多种子初始化的全面超参数搜索协议，显著提高了脑电图解码的可靠性和性能 | 实验仅在特定的脑电图数据集和模型上验证，可能需要进一步验证其在其他数据集和模型上的适用性 | 设计一种可信赖且可靠的脑电图解码协议 | 脑电图解码任务中的超参数优化和性能稳定性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 脑电图数据 | 204名参与者和26次记录会话 | NA | NA | NA | NA |
| 1183 | 2024-12-17 |
Towards generalizable face forgery detection via mitigating spurious correlation
2025-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.106909
PMID:39579752
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研究论文 | 本文提出了一种通过减少特征间的虚假相关性来提高人脸伪造检测模型泛化能力的方法 | 提出了Feature Independence Constrainer (FIC)来减少特征间的虚假相关性，并引入了细粒度高频成分和特征对齐模块来增强检测模型的性能 | 未提及具体的局限性 | 提高人脸伪造检测模型在跨域场景中的泛化能力 | 人脸伪造图像和视频的检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 多个人脸伪造基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1184 | 2024-12-17 |
TV-Net: Temporal-Variable feature harmonizing Network for multivariate time series classification and interpretation
2025-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.106896
PMID:39581040
|
研究论文 | 本文提出了一种时间可变特征协调网络（TV-Net），用于多变量时间序列分类和解释 | 引入了一种图注意力机制（GAT-g）来增强全局特征的学习，并首次利用博弈交互来量化特征组合的效用，通过Shapley值动态协调不同时间序列特征的表示能力 | NA | 解决多变量时间序列分类中的依赖关系学习问题，同时提供可解释性 | 多变量时间序列数据 | 机器学习 | NA | 图注意力机制（GAT-g），博弈交互 | 深度学习框架 | 时间序列 | 30个多变量时间序列数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1185 | 2024-12-17 |
Deep learning techniques for automated Alzheimer's and mild cognitive impairment disease using EEG signals: A comprehensive review of the last decade (2013 - 2024)
2025-Feb, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108506
PMID:39581069
|
综述 | 本文综述了过去十年中使用脑电信号进行阿尔茨海默病和轻度认知障碍自动检测的深度学习技术 | 首次系统性地探讨了使用脑电信号对轻度认知障碍和阿尔茨海默病进行分类的方法，并提出了未来研究的方向 | 本文指出了当前深度学习在轻度认知障碍和阿尔茨海默病检测中的局限性，并提出了改进建议 | 探讨深度学习技术在脑电信号检测轻度认知障碍和阿尔茨海默病中的应用，并为未来研究提供参考 | 轻度认知障碍和阿尔茨海默病 | 机器学习 | 老年疾病 | 深度学习 | NA | 脑电信号 | 74篇相关文献 | NA | NA | NA | NA |
| 1186 | 2024-12-17 |
Separable integral neural networks
2025-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.106838
PMID:39615156
|
研究论文 | 本文提出了一种可分离积分层，用于在连续方式下表示离散的深度可分离卷积操作，并构建了一组轻量级的可分离积分神经网络（SINNs），部署在资源受限的移动设备上 | 创新点在于提出了可分离积分层，结合了积分神经网络和可分离卷积操作的优点，能够在保持竞争性能的同时降低计算成本 | NA | 研究目的是解决传统积分神经网络在移动设备上应用时无法表示可分离卷积操作的问题 | 研究对象是可分离积分层和基于此构建的轻量级神经网络 | 机器学习 | NA | 积分神经网络 | CNN | 图像 | ImageNet数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1187 | 2024-12-14 |
A multi-perspective deep learning framework for enhancer characterization and identification
2025-Feb, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 本研究介绍了一种用于增强子特征化和识别的多视角深度学习框架MPDL-Enhancer | 创新的双尺度深度神经网络和独特的特征表示策略 | NA | 准确识别和表征增强子，以理解基因调控网络及相关疾病的发展 | 增强子序列 | 机器学习 | NA | dna2vec模型 | 双尺度深度神经网络 | DNA序列 | 独立测试数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1188 | 2024-12-14 |
Investigating streetscape environmental characteristics associated with road traffic crashes using street view imagery and computer vision
2025-Feb, Accident; analysis and prevention
DOI:10.1016/j.aap.2024.107851
PMID:39581057
|
研究论文 | 本研究利用街景图像和计算机视觉技术，结合语义分割和目标检测网络，分析了街道环境特征与道路交通事故之间的关系 | 本研究通过结合语义分割和目标检测网络，全面测量街道环境特征，克服了传统方法仅依赖语义分割的局限性 | 本研究主要基于百度街景图像，可能无法完全代表所有地区的街道环境特征 | 探讨街道环境特征与道路交通事故之间的关系，为提升道路安全提供依据 | 街道环境特征（如道路、人行道、建筑物等）与三种交通事故类型（车辆-车辆碰撞、车辆-行人碰撞、单车事故） | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 语义分割网络和目标检测网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1189 | 2024-10-14 |
Corrigendum to 'Deep learning dives: Predicting anxiety in Zebrafish through novel tank assay analysis' Physiology & Behavior (2024), 114696
2025-Feb-01, Physiology & behavior
IF:2.4Q2
DOI:10.1016/j.physbeh.2024.114705
PMID:39395874
|
correction | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1190 | 2024-12-11 |
Enhancing forensic blood detection using hyperspectral imaging and advanced preprocessing techniques
2025-Feb-01, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2024.127097
PMID:39454346
|
研究论文 | 本研究探讨了使用高光谱成像（HSI）和先进预处理技术来增强法医血液检测的方法 | 引入了名为Fast Extraction（FE）框架的新方法，包括Enhancing Transformation Reduction（ETR）方法和兼容的分类模型，显著提高了血液检测的准确性和效率 | 未提及具体局限性 | 提高法医血液检测的准确性和效率 | 血液检测中的高光谱成像数据 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像（HSI） | 分类模型 | 图像 | 使用HyperBlood数据集进行验证 | NA | NA | NA | NA |
| 1191 | 2024-12-11 |
Small-data-trained model for predicting nitrate accumulation in one-stage partial nitritation-anammox processes controlled by oxygen supply rate
2025-Feb-01, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2024.122798
PMID:39581117
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研究论文 | 本研究提出了一种基于氧气供应率控制硝酸盐积累的新策略，并通过实验和深度学习模型验证了其有效性 | 提出了基于氧气供应率控制硝酸盐积累的新策略，并开发了一种结合门控循环单元和多层感知器的深度学习模型来预测硝酸盐积累 | 实验规模为实验室级别，可能需要进一步验证其在实际污水处理中的应用效果 | 研究如何通过控制氧气供应率来有效防止部分硝化-厌氧氨氧化过程中硝酸盐的积累 | 部分硝化-厌氧氨氧化过程中的硝酸盐积累 | 环境工程 | NA | 深度学习 | 门控循环单元和多层感知器 | 实验数据 | 一个实验室规模的单级部分硝化-厌氧氨氧化系统，持续运行135天，分为五个阶段 | NA | NA | NA | NA |
| 1192 | 2024-12-11 |
Stress recognition identifying relevant facial action units through explainable artificial intelligence and machine learning
2025-Feb, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108507
PMID:39608217
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研究论文 | 本文研究了基于面部动作单元（AUs）的自动急性应激识别，使用了传统机器学习和深度学习技术 | 本文提出了一个新的实验数据集，并使用计算特征选择方法来选择相关AUs的组合子集，结合传统机器学习和深度学习方法进行应激条件下的AUs识别 | NA | 研究自动急性应激识别 | 面部动作单元（AUs） | 机器学习 | NA | Layer-Wise Relevance Propagation算法 | 传统机器学习和深度学习方法 | 图像 | 58名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 1193 | 2024-12-11 |
Predicting the risk of chronic kidney disease based on uric acid concentration in stones using biosensors integrated with a deep learning-based ANN system
2025-Feb-01, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2024.127077
PMID:39476796
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研究论文 | 本研究开发了一种基于生物传感器的尿酸浓度检测方法，并结合深度学习的人工神经网络系统预测慢性肾病风险 | 首次将生物传感器与深度学习结合，用于检测尿石中的尿酸浓度并预测慢性肾病风险 | 实验范围仅限于0.15-5 mM的尿酸浓度，可能不适用于更高浓度的情况 | 开发一种新的方法来预测慢性肾病的风险 | 尿石中的尿酸浓度和慢性肾病风险 | 生物传感器 | 慢性肾病 | 生物传感器、循环伏安法 | 人工神经网络 | 数值数据 | 使用Chronic_Kidney_Disease数据集和文献中的补充数据进行训练 | NA | NA | NA | NA |
| 1194 | 2024-12-11 |
Selective denoising autoencoder for classification of noisy gas mixtures using 2D transition metal dichalcogenides
2025-Feb-01, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2024.127129
PMID:39520916
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研究论文 | 本文提出了一种名为选择性去噪自编码器（SDAE）的深度学习方法，用于在噪声环境下对气体混合物进行分类 | 创新点在于开发了一种新的深度学习方法SDAE，能够智能地利用来自真实环境的干净和噪声数据进行混合气体分类 | NA | 旨在解决电子鼻技术在实际工业应用中因环境变量引起的传感数据噪声问题 | 研究对象包括NO、NH及其混合物（比例为1:1、1:2和2:1） | 机器学习 | NA | Raman光谱、X射线光电子能谱、扫描电子显微镜 | 选择性去噪自编码器（SDAE） | 气体传感数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1195 | 2024-12-11 |
Speech based suicide risk recognition for crisis intervention hotlines using explainable multi-task learning
2025-Feb-01, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2024.11.022
PMID:39528146
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研究论文 | 本文研究了基于可解释多任务学习的语音危机干预热线自杀风险识别方法 | 提出了基于多任务学习和深度学习的性别辅助语音危机识别方法，并通过数据和理论双重驱动提升模型效果 | 样本量有限且忽略了其他模态的信息 | 提升危机干预热线的有效性，通过语音信号和深度学习辅助危机评估 | 危机干预热线中的自杀风险识别 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 多任务学习 | 语音 | 构建了一个危机干预热线自杀风险语音数据集，样本量有限 | NA | NA | NA | NA |
| 1196 | 2024-12-11 |
EMR-LIP: A lightweight framework for standardizing the preprocessing of longitudinal irregular data in electronic medical records
2025-Feb, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108521
PMID:39615196
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研究论文 | 本文介绍了一种轻量级的电子病历纵向不规则数据预处理框架EMR-LIP，旨在提高研究效率、一致性、可重复性和可比性 | EMR-LIP通过模块化预处理流程和更细粒度的变量分类，设计了针对每种类型数据的特定预处理技术，提供了一种标准化的预处理方法 | NA | 优化电子病历中纵向不规则数据的预处理，提高临床预测模型的性能 | 电子病历中的纵向不规则数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM, GRU | 文本 | 两个公共电子病历数据库MIMIC-IV和eICU-CRD | NA | NA | NA | NA |
| 1197 | 2024-12-09 |
Simultaneous quantitative analysis of multiple metabolites using label-free surface-enhanced Raman spectroscopy and explainable deep learning
2025-Feb-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2024.125386
PMID:39509865
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研究论文 | 本研究结合无标记表面增强拉曼光谱（SERS）和深度学习技术，利用SHAP解释模型，实现了多种代谢物的同步定量分析 | 首次将无标记SERS与深度学习结合，并利用SHAP解释模型，提供可视化的预测解释 | NA | 开发一种新的代谢物分析方法，用于临床诊断和个性化医疗 | 尿酸、黄嘌呤、次黄嘌呤和肌酐等代谢物 | 生物医学工程 | NA | 表面增强拉曼光谱（SERS） | 深度神经网络 | 光谱数据 | 混合溶液中的目标代谢物 | NA | NA | NA | NA |
| 1198 | 2024-12-09 |
Fluorescence spectroscopy combined with multilayer perceptron deep learning to identify the authenticity of monofloral honey-Rape honey
2025-Feb-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2024.125418
PMID:39547148
|
研究论文 | 本文利用荧光光谱结合多层感知器深度学习技术，无需预处理或特征提取，快速准确地鉴定了油菜蜂蜜的真实性 | 首次将荧光光谱与多层感知器深度学习结合，用于蜂蜜真实性鉴定，无需预处理或特征提取 | 仅限于油菜蜂蜜的真实性鉴定，未涉及其他类型的蜂蜜 | 开发一种快速、简便且无损的蜂蜜真实性鉴定技术 | 油菜蜂蜜的真实性 | 机器学习 | NA | 荧光光谱 | 多层感知器 (MLP) | 荧光强度数据 | 91个真实和掺假的蜂蜜样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1199 | 2024-12-09 |
Enhancing soil nitrogen measurement via visible-near infrared spectroscopy: Integrating soil particle size distribution with long short-term memory models
2025-Feb-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2024.125317
PMID:39471554
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研究论文 | 本文提出了一种结合土壤颗粒大小分布（PSD）和可见-近红外光谱（Vis-NIR）的深度学习方法，用于提高土壤氮含量的测量精度 | 本文创新性地将土壤颗粒大小分布与可见-近红外光谱数据结合，通过长短期记忆模型（LSTM）提高了土壤氮含量测量的准确性和可靠性 | 本文未详细讨论该方法在不同土壤类型和环境条件下的适用性 | 研究目的是提高土壤氮含量的测量精度，为农业管理和生态环境提供高质量的数据支持 | 研究对象是土壤氮含量及其与土壤颗粒大小分布和可见-近红外光谱的关系 | 机器学习 | NA | 可见-近红外光谱（Vis-NIR） | 长短期记忆模型（LSTM） | 光谱数据 | 使用了LUCAS数据集中的样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1200 | 2024-12-09 |
Plasma treated bimetallic nanofibers as sensitive SERS platform and deep learning model for detection and classification of antibiotics
2025-Feb-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2024.125417
PMID:39541643
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研究论文 | 本文报道了一种通过氧等离子体处理的二元金属纳米纤维作为高灵敏度的SERS平台，并结合深度学习模型用于抗生素的检测和分类 | 提出了一种新的氧等离子体处理的二元金属纳米纤维SERS平台，具有高灵敏度和可重复性，并结合了深度学习模型进行有效分类 | NA | 开发一种高灵敏度和成本效益的SERS基底，用于在实际环境中检测痕量浓度的分析物 | 二元金属纳米纤维SERS平台和深度学习模型 | NA | NA | SERS | 人工神经网络（ANN） | 光谱数据 | 涉及两种抗生素 - 氟康唑（FLU）和林可霉素（LIN） | NA | NA | NA | NA |