深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 1354 篇文献,本页显示第 781 - 800 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
781 2025-10-07
Design and Development of a Public AI Referee Assistance System Based on Harmony OS Platform
2025-Mar-27, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 基于Harmony OS平台开发了一个面向羽毛球比赛的AI裁判辅助系统,通过计算机视觉技术实现界内外判罚和发球违例检测 将商业级鹰眼系统简化为适合公众使用的小型系统,结合Harmony OS平台和YOLOV5算法,降低了硬件投入和专业门槛 系统主要面向学生群体,可能在其他用户群体或更复杂比赛场景中的适用性有限 开发一个低成本、易用的AI裁判辅助系统,解决羽毛球比赛中裁判资源稀缺的问题 羽毛球比赛中的争议判罚,包括界内外判断和发球违例 计算机视觉 NA 深度学习目标检测,姿态识别 CNN 视频 NA MediaPipe YOLOV5 准确率 Harmony OS平台
782 2025-10-07
A Deep Learning Approach for Distant Infrasound Signals Classification
2025-Mar-26, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出基于次声信号时空特征的深度学习分类框架,用于远距离次声信号分类 结合先进信号处理技术、信号增强算法和深度学习架构,针对远距离检测场景设计新型分类框架 NA 提高远距离次声信号的分类准确率 化学爆炸和地震产生的次声信号 信号处理 NA 信号处理技术, 信号增强算法 深度学习 次声信号 NA NA NA 准确率 NA
783 2025-10-07
A Hybrid Deep Learning and Improved SVM Framework for Real-Time Railroad Construction Personnel Detection with Multi-Scale Feature Optimization
2025-Mar-26, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种结合改进支持向量机和深度学习的铁路施工人员实时检测框架 将改进支持向量机与Inception v3多尺度特征提取相结合,并采用非局部均值降噪和直方图均衡化预处理技术 NA 提高铁路施工现场人员检测的实时性和准确性 铁路施工人员 计算机视觉 NA 图像处理 ISVM, CNN 图像 NA NA Inception v3 准确率, 实时性能 NA
784 2025-10-07
Reinforcement Q-Learning-Based Adaptive Encryption Model for Cyberthreat Mitigation in Wireless Sensor Networks
2025-Mar-26, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于强化学习的自适应加密框架,用于无线传感器网络中的网络威胁缓解 结合深度学习异常检测和双Q学习机制,通过混合策略推导算法动态调整加密级别 仅在模拟环境中进行实验验证,缺乏真实网络环境测试 开发资源受限无线传感器网络的自适应安全机制 无线传感器网络中的数据传输安全 机器学习 NA 强化学习,深度学习 Q-learning, Double Q-learning 网络状态数据,威胁分类数据 模拟无线传感器网络环境中的多种网络攻击场景 NA 马尔可夫决策过程,ϵ-greedy探索利用机制 能耗降低率,包传输率,缓解效率,延迟降低率 NA
785 2025-10-07
Deep Reinforcement Learning-Enabled Computation Offloading: A Novel Framework to Energy Optimization and Security-Aware in Vehicular Edge-Cloud Computing Networks
2025-Mar-25, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于深度强化学习的计算卸载框架,用于优化车联网边缘-云计算网络中的能源效率和安全性 结合动态负载均衡算法、无人机资源增强、AES动态加密和上下文感知边缘缓存策略的多层次创新框架 未明确说明实验规模和数据集的详细配置,大规模实际部署效果有待验证 解决车联网边缘计算中的能源优化和安全保障问题 车联网边缘-云计算网络中的计算任务卸载 机器学习 NA 深度强化学习,动态负载均衡,AES加密 深度强化学习 网络参数数据(计算负载、信道容量、延迟) NA NA NA 能耗节省 NA
786 2025-10-07
Wavelet-Based Topological Loss for Low-Light Image Denoising
2025-Mar-25, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种结合拓扑不变性和小波域纹理信息的图像去噪损失函数,用于低光照图像去噪 首次将拓扑不变量与小波域纹理信息结合到去噪损失函数中,能够更好地保留图像结构和纹理信息 依赖于训练数据的质量和多样性,对真实噪声的假设可能不完全准确 解决真实噪声下的图像去噪问题,提升去噪算法的性能 低光照条件下的含噪图像 计算机视觉 NA 小波变换 CNN 图像 BVI-Lowlight数据集 NA NA LPIPS NA
787 2025-10-07
Integrating Color and Contour Analysis with Deep Learning for Robust Fire and Smoke Detection
2025-Mar-25, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种结合颜色特征分析和轮廓算法的混合预处理方法与深度学习相结合的串联卷积神经网络模型,用于鲁棒的火和烟雾检测 将传统图像处理方法与深度学习相结合,采用混合预处理增强感兴趣区域,同时具备火和烟雾双重检测能力 预处理步骤增加了少量计算开销 开发可靠准确的火和烟雾检测系统以提高安全性 火和烟雾的视觉检测 计算机视觉 NA 颜色特征分析、轮廓检测算法 CNN 图像 D-Fire基准数据集,包含多种场景和光照条件 NA 串联卷积神经网络 准确率, 召回率 NA
788 2025-10-07
Advances in Deep Learning for Semantic Segmentation of Low-Contrast Images: A Systematic Review of Methods, Challenges, and Future Directions
2025-Mar-25, Sensors (Basel, Switzerland)
系统综述 系统综述低对比度图像语义分割领域的最新深度学习方法、挑战和未来方向 全面评估了注意力机制、多尺度特征提取和CNN与Vision Transformer混合架构等先进技术,将有效感受野扩展并优化信息流 缺乏多样化的标注低对比度图像数据集,基于Transformer的模型计算需求高 提升低对比度场景下语义分割的准确性 低对比度图像 计算机视觉 NA 深度学习 CNN, Vision Transformer 图像 25个模型在多个基准数据集上的评估 NA CNN, Vision Transformer, 混合架构 mIoU, Dice系数, 计算效率, 鲁棒性 NA
789 2025-10-07
Color-Coded Compressive Spectral Imager Based on Focus Transformer Network
2025-Mar-23, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于焦点变换器网络的彩色编码压缩光谱成像方法,用于从二维压缩测量中重建三维高光谱图像 结合彩色编码孔径和RGB探测器实现更高自由度的空谱调制,并开发了F-MST深度学习网络提高重建效率 NA 降低压缩光谱成像系统复杂度并提高高光谱图像重建性能 三维高光谱图像 计算机视觉 NA 压缩光谱成像 Transformer 光谱图像 NA 深度学习 Focus-based Mask-guided Spectral-wise Transformer (F-MST) 图像质量 NA
790 2025-10-07
Land Cover Classification Model Using Multispectral Satellite Images Based on a Deep Learning Synergistic Semantic Segmentation Network
2025-Mar-22, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于深度学习和聚类后处理的混合协同语义分割方法,用于多光谱卫星图像的土地覆盖分类 结合Deeplab v3+网络和基于聚类后处理方案的混合协同语义分割方法,通过词袋模型和K-medoids聚类优化分割结果 需要复杂昂贵的硬件设备进行CNN训练,训练时间较长 提高多光谱卫星图像土地覆盖分类的准确性和鲁棒性 意大利加尔达湖地区的多光谱卫星图像 计算机视觉 NA 多光谱卫星成像 CNN 多光谱卫星图像 意大利加尔达湖地区卫星图像数据集 NA Deeplab v3+ 马修斯相关系数(MCC) 需要复杂昂贵的硬件设备
791 2025-10-07
Building a Gender-Bias-Resistant Super Corpus as a Deep Learning Baseline for Speech Emotion Recognition
2025-Mar-22, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究构建了一个抗性别偏见的语音情感识别超级语料库,并评估了多种深度学习架构的性能 创建了新的超级语料库以解决性别偏见问题,并证明数据增强方法能有效改善模型公平性 未详细说明具体的数据集来源和样本分布特征 提高语音情感识别系统对说话人性别和分布外数据的鲁棒性 语音情感数据 自然语言处理 NA 语音情感识别 深度学习 语音数据 从现有数据库整合的更大规模样本池 NA 多种深度学习架构 泛化能力,准确率,性别偏见程度 NA
792 2025-10-07
Asset Administration Shell Tool Comparison: A Case Study with Real Digital Twins Used in Petrochemical Industry
2025-Mar-22, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 通过石化行业真实数字孪生案例比较四种资产管理员壳(AAS)工具的性能 首次在石化行业真实场景中对四种主流AAS工具进行系统性对比评估 仅评估了四种工具,未包含所有可用AAS技术 支持AAS建模者和实施者的工具选型决策 AASX server、Eclipse BaSyx、FAST service和NOVAAS四种AAS工具 工业数字孪生 NA 数字孪生技术 NA 传感器数据、工业资产数据 石化工厂真实资产的数字孪生 NA NA 综合评估标准 NA
793 2025-10-07
Enhancing percutaneous coronary intervention using TriVOCTNet: a multi-task deep learning model for comprehensive intravascular optical coherence tomography analysis
2025-Mar, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2
研究论文 提出TriVOCTNet多任务深度学习模型,用于血管内光学相干断层扫描图像的全面分析 首次将图像分类选择、管腔分割和支架丝分割集成于单一网络,支持多种支架类型和PCI不同阶段 未提及模型在外部验证集上的泛化能力及计算效率的具体数据 优化经皮冠状动脉介入治疗中的血管内光学相干断层扫描图像分析 血管内光学相干断层扫描图像中的管腔和支架结构 计算机视觉 心血管疾病 血管内光学相干断层扫描 深度学习,多任务学习 医学图像 4746张图像 NA TriVOCTNet 准确率,欧几里得距离误差,Dice系数,精确度,灵敏度 NA
794 2025-10-07
SchizoLMNet: a modified lightweight MobileNetV2- architecture for automated schizophrenia detection using EEG-derived spectrograms
2025-Mar, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2
研究论文 提出一种基于改进轻量级MobileNetV2架构的SchizoLMNet模型,用于通过EEG频谱图自动检测精神分裂症 首次将改进的轻量级MobileNetV2架构应用于EEG频谱图的精神分裂症自动检测,并计划部署到移动边缘计算设备 仅使用81名受试者的数据,样本规模有限 开发自动化的精神分裂症诊断系统以减少主观诊断偏差 精神分裂症患者与健康对照组的EEG信号 数字病理学 精神分裂症 短时傅里叶变换(STFT), 数据增强 CNN 图像(EEG频谱图) 81名受试者 NA MobileNetV2 准确率 移动边缘计算设备
795 2025-10-07
Improving deep learning U-Net++ by discrete wavelet and attention gate mechanisms for effective pathological lung segmentation in chest X-ray imaging
2025-Mar, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2
研究论文 提出一种改进的U-Net++模型,通过离散小波变换和注意力门机制提升胸部X射线图像中肺部病理区域的分割效果 用离散小波变换替代传统最大池化操作实现更精确的下采样,并引入注意力门机制使模型能聚焦输入图像的关键区域 未明确说明模型在不同疾病类型和图像质量下的泛化能力限制 开发高效的深度学习模型用于医学影像中的肺部精确分割 胸部X射线图像中的肺部区域 医学影像分析 肺部疾病 胸部X射线成像 U-Net++改进模型 医学图像 日本放射技术学会数据集、蒙哥马利县数据集、胸部X射线掩码标签数据集和COVID-19数据集 NA U-Net++, U-Net++-DWT 准确率, 特异性, 敏感性, Dice系数, Jaccard指数 NA
796 2025-10-07
VISTA Uncovers Missing Gene Expression and Spatial-induced Information for Spatial Transcriptomic Data Analysis
2025-Mar-18, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 提出VISTA方法用于空间转录组数据的基因表达预测和缺失信息填补 基于变分推断和几何深度学习联合建模scRNA-seq和SST数据,并引入不确定性量化 未明确说明方法在特定组织类型或疾病状态下的适用性限制 解决空间转录组技术中基因检测数量有限的问题 空间转录组数据 生物信息学 NA 单细胞RNA测序(scRNA-seq), 亚细胞空间转录组学(SST) 几何深度学习 基因表达数据, 空间位置数据 四个SST数据集 NA NA 插补性能, 时间效率, 内存消耗 NA
797 2025-10-07
Enhancing Relation Extraction for COVID-19 Vaccine Shot-Adverse Event Associations with Large Language Models
2025-Mar-17, Research square
研究论文 本研究利用大语言模型和深度学习模型从VAERS和社交媒体数据中提取COVID-19疫苗与不良事件之间的关系 首次将GPT-3.5和GPT-4等大语言模型与传统模型结合,用于疫苗不良事件关系抽取,并采用句子级关系识别方法 数据集仅包含771个关系对,样本规模有限 提高COVID-19疫苗注射与不良事件关联关系抽取的准确性 COVID-19疫苗与不良事件之间的关系 自然语言处理 COVID-19 关系抽取 GPT, RNN, BioBERT 文本 771个关系对 NA GPT-3.5, GPT-4, RNN, BioBERT 精确率, 召回率, F1分数 NA
798 2025-10-07
Optimizing deep neural networks for high-resolution land cover classification through data augmentation
2025-Mar-18, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3
研究论文 本研究通过系统评估多种数据增强技术,优化深度神经网络在高分辨率土地覆盖分类中的性能 首次对土地覆盖分类任务中的多种数据增强技术进行系统性比较评估,填补了该领域的研究空白 研究仅基于西班牙坎塔布里亚地区的25厘米分辨率图像,可能在不同地理区域存在泛化性限制 优化高分辨率土地覆盖分类的深度学习模型性能 土地覆盖分类 计算机视觉 NA 数据增强技术 深度学习 高分辨率图像 580个基于分层抽样方法选择的验证样本 NA U-Net, DeepLabv3+, FCN, PSPNet 准确率, IoU NA
799 2025-10-07
Comprehensive benchmarking of large language models for RNA secondary structure prediction
2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1
研究论文 对预训练RNA大语言模型在RNA二级结构预测任务中的性能进行综合基准测试和比较分析 首次在统一实验设置下系统评估多种RNA-LLM的泛化能力,并提供难度递增的精选基准数据集 在低同源性场景下的泛化能力仍面临显著挑战 评估预训练RNA大语言模型在RNA二级结构预测任务中的性能 RNA大语言模型及其在RNA二级结构预测中的应用 自然语言处理 NA 自监督学习 LLM RNA序列数据 NA NA 深度学习架构 泛化能力评估 NA
800 2025-10-07
Routine and Advanced Neurologic Imaging at 0.55-T MRI: Opportunities and Challenges
2025-03, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1
研究论文 本文探讨了0.55-T MRI系统在神经影像学中的应用机会与挑战 首次系统评估现代全身0.55-T中场强MRI系统在神经放射学中的协议和适应症,探索低场强在硬件成像和特定结构成像中的优势 图像质量低于1.5T系统,频率选择性脂肪饱和受限,动态对比增强灌注成像信号强度不足,无法评估多发性硬化症和原发性脑肿瘤 评估0.55-T MRI系统在神经影像学中的临床应用价值和局限性 脑部和脊柱的常规神经影像学检查,颅内和脊柱硬件成像,内耳道等近骨结构 医学影像 神经系统疾病 MRI, 平衡稳态自由进动序列, 单次激发快速自旋回波MRI, 动态对比增强磁敏感加权灌注成像 深度学习算法 医学影像 NA NA NA 图像质量, 诊断能力, 伪影减少, 场均匀性 NA
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