深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 43 篇文献，本页显示第 41 - 43 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 41 | 2025-01-07 |
Deep learning enabled near-isotropic CAIPIRINHA VIBE in the nephrogenic phase improves image quality and renal lesion conspicuity
2025-Jun, European journal of radiology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.ejro.2024.100622
PMID:39758710
|
研究论文 | 本研究探讨了深度学习加速的CAIPIRINHA-VIBE技术在肾脏成像中的应用，以提升图像质量和病变检测能力 | 首次将深度学习技术应用于CAIPIRINHA-VIBE序列，以改善肾脏成像的图像质量和病变显着性 | DL-CAIPIRINHA-VIBE呈现出更多的合成外观和混叠伪影 | 比较DL-CAIPIRINHA-VIBE与标准CAIPIRINHA-VIBE在肾脏成像中的图像质量和病变检测能力 | 50名患者，包括23个实性和45个囊性肾脏病变 | 医学影像 | 肾脏疾病 | 深度学习加速的CAIPIRINHA-VIBE技术 | 深度学习模型 | MRI图像 | 50名患者，68个肾脏病变 |
| 42 | 2024-12-05 |
Atmospheric scattering model and dark channel prior constraint network for environmental monitoring under hazy conditions
2025-Jun, Journal of environmental sciences (China)
DOI:10.1016/j.jes.2024.04.037
PMID:39617546
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研究论文 | 提出了一种基于大气散射模型和暗通道先验约束网络的遥感图像去雾方法，用于改善雾霾天气下环境监测系统的精度 | 利用暗通道信息注入网络（DCIIN）和传输图网络，结合大气散射模型，实现了高质量的图像去雾效果，并通过分支融合模块优化特征权重，增强了去雾效果 | NA | 解决雾霾天气条件下遥感图像质量下降，导致环境监测系统精度降低的问题 | 遥感图像去雾 | 计算机视觉 | NA | 大气散射模型 | 暗通道先验约束网络 | 图像 | 合成非均匀雾霾遥感数据集 |
| 43 | 2024-12-05 |
Meteorological and traffic effects on air pollutants using Bayesian networks and deep learning
2025-Jun, Journal of environmental sciences (China)
DOI:10.1016/j.jes.2024.01.057
PMID:39617575
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研究论文 | 研究利用贝叶斯网络和深度学习模型分析气象和交通因素对空气污染物的影响 | 提出了一种结合降雨量和模式的新方法来分析空气污染物和气象变量，并使用LSTM模型进行污染物浓度预测 | NA | 研究交通因素对空气质量的复杂影响，并构建空气质量预测模型 | 台北市的空气污染物数据，包括交通流量、速度、降雨模式和气象因素 | 机器学习 | NA | 贝叶斯网络、深度学习 | LSTM | 数据 | NA |