深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1623 篇文献，本页显示第 1621 - 1623 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1621 | 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 |
| 1622 | 2025-03-04 |
Emotional stimulated speech-based assisted early diagnosis of depressive disorders using personality-enhanced deep learning
2025-May-01, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2025.01.136
PMID:39914753
|
研究论文 | 本研究结合精神病学理论，收集抑郁症语音识别数据，开发了一种基于深度学习的多任务注意力时序卷积网络模型（TCN-MTA），用于抑郁症的早期诊断 | 结合精神病学理论，开发了一种基于深度学习的多任务注意力时序卷积网络模型（TCN-MTA），用于抑郁症的早期诊断 | 本研究的样本量虽然高于通过G-Power 3.1计算的最小样本量，但样本量仍然较小 | 开发一种可行的抑郁症识别方法，用于抑郁症的早期诊断 | 24名重度抑郁症患者（MDDs）和36名健康对照组（HCs） | 自然语言处理 | 抑郁症 | 语音识别 | Bi-LSTM, TCN-MTA | 语音数据 | 24名重度抑郁症患者和36名健康对照组 |
| 1623 | 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
|
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 |