深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1386 篇文献，本页显示第 1381 - 1386 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1381 | 2025-10-07 |
GTIGNet: Global Topology Interaction Graphormer Network for 3D hand pose estimation
2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107221
PMID:39922160
|
研究论文 | 提出了一种用于3D手部姿态估计的全局拓扑交互图变换器网络GTIGNet | 引入上下文感知注意力块(CAAB)增强多尺度特征提取，并提出高阶图变换器显式和隐式建模手部关节拓扑结构 | NA | 改进单目RGB图像中的3D手部姿态估计 | 手部关节 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 图变换器,CNN | RGB图像 | 四个数据集：RHD、STB、FPHA、FreiHAND | NA | GTIGNet, Context-Aware Attention Block, High-Order Graphormer | MPJPE | NA |
| 1382 | 2025-10-07 |
GARNN: An interpretable graph attentive recurrent neural network for predicting blood glucose levels via multivariate time series
2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107229
PMID:39929068
|
研究论文 | 提出一种可解释的图注意力循环神经网络GARNN，用于通过多元时间序列预测血糖水平 | 通过图注意力机制直接解释变量贡献，无需后验分析，提供高质量的时序可解释性 | NA | 开发可解释的深度学习模型以准确预测血糖水平，改善糖尿病管理 | 1型或2型糖尿病患者的血糖水平 | 机器学习 | 糖尿病 | 多元时间序列分析 | 图注意力循环神经网络(GARNN) | 多元时间序列数据(传感器数据和自我报告事件数据) | 四个数据集，代表不同临床场景 | NA | 图注意力循环神经网络 | 预测准确率，时序可解释性 | NA |
| 1383 | 2025-03-05 |
Deep learning-assisted Raman spectroscopy for automated identification of specific minerals
2025-May-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.125843
PMID:39954524
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的卷积注意力网络，用于快速准确识别矿物成分，并引入Grad-Cam++技术以可视化预测的重要区域 | 相比纯卷积神经网络（CNN），该模型更擅长学习特征峰中的细节，以区分具有相似拉曼光谱的矿物 | NA | 开发自动化识别矿物成分的深度学习模型，以加速现场地质工作中拉曼光谱数据的处理 | 矿物成分 | 机器学习 | NA | 拉曼光谱 | 卷积注意力网络 | 光谱数据 | 大量已知数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1384 | 2025-10-07 |
Cost-efficient training of hyperspectral deep learning models for the detection of contaminating grains in bulk oats by fluorescent tagging
2025-May-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.125856
PMID:39923708
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于荧光标记和深度学习的高光谱图像分析方法，用于检测燕麦中的异种谷物污染 | 提出使用荧光标记目标物来高效生成高光谱深度学习模型所需的标注数据，解决了手动标注耗时且易出错的问题 | 研究主要针对未涂层斯佩尔特小麦粒在燕麦中的检测，对其他谷物污染物的泛化能力需要进一步验证 | 开发成本效益高的高光谱深度学习模型训练方法，用于检测燕麦中的污染谷物 | 燕麦中的斯佩尔特小麦污染谷物 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像，荧光标记 | 深度学习分割模型 | 高光谱图像 | 被斯佩尔特小麦污染的燕麦混合物 | NA | 实例分割模型 | RMSE | NA |
| 1385 | 2025-10-07 |
In situ self-cleaning PAN/Cu2O@Ag/Au@Ag flexible SERS sensor coupled with chemometrics for quantitative detection of thiram residues on apples
2025-May-01, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143032
PMID:39855070
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研究论文 | 开发了一种具有自清洁功能的柔性SERS传感器，结合化学计量学算法用于苹果表面福美双残留的定量检测 | 首次将自清洁柔性SERS传感器与深度学习算法结合，实现了福美双的快速原位定量检测和传感器可回收利用 | 传感器回收次数有限（至少5次），检测回收率存在波动（88.32%-111.80%） | 开发用于食品安全监测的快速原位检测技术 | 苹果表面的福美双农药残留 | 化学传感与检测 | 食品安全 | 表面增强拉曼散射，静电纺丝，光催化降解 | CNN, CARS-PLS | 拉曼光谱数据 | 未明确说明 | 未明确说明 | 未明确说明 | 相关系数，检测限，回收率 | NA |
| 1386 | 2024-11-02 |
Interpreting hourly mass concentrations of PM2.5 chemical components with an optimal deep-learning model
2025-May, Journal of environmental sciences (China)
DOI:10.1016/j.jes.2024.03.037
PMID:39481927
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研究论文 | 本文开发了一种优化的深度学习模型，用于获取PM2.5化学成分的小时质量浓度，无需复杂的化学分析 | 该模型考虑了大气状态指标，并展示了优于典型机器学习模型和全球再分析数据集的性能 | NA | 开发一种能够准确获取PM2.5化学成分信息的方法，以改进空气污染监测和源识别 | PM2.5化学成分的小时质量浓度 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 多变量数据 | NA | NA | NA | NA | NA |