深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 62 篇文献，本页显示第 61 - 62 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 61 | 2026-03-09 |
Open-set deep learning enabled LIBS sensor for label-free and on-site identification of unknown pathogen powders
2026-Jul-01, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2026.129539
PMID:41712987
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于开放集深度学习的LIBS传感技术，用于病原体粉末的无标记现场识别 | 通过将分类-重构开放集识别策略集成到残差网络中，构建了改进的开放集深度学习模型，显著提升了模型对未知样本的拒绝能力 | 未在摘要中明确说明 | 开发一种能够现场、无标记识别病原体粉末的技术，以提高生物安全和反恐应对的有效性 | 病原体粉末，包括已知目标病原体和未知样本（如生物样本、培养基和非生物干扰物） | 机器学习 | NA | 激光诱导击穿光谱 | 深度学习 | 光谱数据 | 测试集包含五种已知目标病原体和九种未知样本 | NA | ResNet | 识别准确率 | NA |
| 62 | 2026-02-15 |
Evaluation of a markerless motion capture to measure 3D joint kinematics during occupational lifting tasks using mobile devices
2026-Jul, Applied ergonomics
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.apergo.2026.104743
PMID:41628493
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研究论文 | 本研究评估并改进了基于智能手机的无标记运动捕捉系统OpenCap，用于测量职业举重任务中的三维关节运动学 | 针对OpenCap在职业举重任务中性能不足的问题，提出并训练了一个任务特定的模型，显著降低了运动学误差和误差变异性 | 原始模型在未包含于训练数据集的活动（如职业举重任务）中表现较差，本研究通过任务特定模型解决了此限制，但可能仍需针对其他特定任务进行类似适配 | 评估和改进无标记运动捕捉技术，以低成本、易用且适用于现场的方式收集三维举重运动学数据，用于人机工程学应用 | 职业举重任务中的三维关节运动学 | 计算机视觉 | NA | 无标记运动捕捉 | 深度学习模型 | 视频 | 基于大量多样化手动举重任务数据集 | NA | 标记增强器 | 均方根误差, 误差变异性 | NA |