深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 29424 篇文献,本页显示第 101 - 120 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
101 2025-08-03
Transformer-Based Decomposition of Electrodermal Activity for Real-World Mental Health Applications
2025-Jul-15, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究比较了知识驱动、统计和深度学习方法在分解皮肤电活动(EDA)信号方面的效果,并介绍了一种新型的基于Transformer的模型——Feel Transformer 引入了Feel Transformer,这是一种基于Transformer架构的新型模型,能够在无显式监督的情况下分离EDA信号的相位和张力成分 未提及具体样本量或实验参与者的详细信息 开发一种能够有效分解EDA信号的方法,以提取有意义的情绪和生理生物标志物 皮肤电活动(EDA)信号 机器学习 心理健康 深度学习 Transformer 生物信号数据 NA
102 2025-08-03
Measurement of Fracture Networks in Rock Sample by X-Ray Tomography, Convolutional Filtering and Deep Learning
2025-Jul-15, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究提出了一种结合X射线计算机断层扫描(CT)、卷积滤波和深度学习的综合方法,用于地质样品中裂缝的检测和表征 通过将基于卷积的图像处理技术与先进的神经网络分割相结合,提高了复杂裂缝网络识别的精度 CT系统的固有空间分辨率限制(体素大小为70.69 μm)、裂缝与周围基质之间的低对比度、断层重建过程中引入的伪影以及成像系统和环境因素产生的噪声 提高CT数据中裂缝量化的可靠性和准确性 意大利北亚平宁山脉Umbria-Marche地层序列中Maiolica组泥灰岩样品中的裂缝网络 计算机视觉 NA X射线计算机断层扫描(CT)、卷积滤波、深度学习 神经网络 图像 一个泥灰岩样品
103 2025-08-03
From Molecules to Medicines: The Role of AI-Driven Drug Discovery Against Alzheimer's Disease and Other Neurological Disorders
2025-Jul-14, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland)
综述 本文探讨了人工智能在阿尔茨海默病及其他神经系统疾病药物发现中的作用 整合AI工具于传统药物发现流程,以加速新药靶点和潜在先导分子的识别 依赖现有文献数据,未进行原始实验验证 评估AI工具在神经系统疾病药物发现中的应用效果 阿尔茨海默病、帕金森病、多发性硬化症和癫痫 人工智能药物发现 阿尔茨海默病及其他神经系统疾病 机器学习算法和深度学习工具 NA 文献数据 基于PubMed、Web of Science等多个数据库的文献综述
104 2025-08-03
Automated Detection of Tailing Impoundments in Multi-Sensor High-Resolution Satellite Images Through Advanced Deep Learning Architectures
2025-Jul-14, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种利用多源高分辨率卫星图像和先进深度学习架构自动检测尾矿库的方法 升级了YOLO模型,引入了多尺度特征聚合层、轻量级层次融合机制和改进的损失度量三个关键创新点 未具体说明模型在极端环境条件下的表现 提高尾矿库空间测绘的准确性以促进采矿生态系统的环境可持续性 尾矿库 计算机视觉 NA 多源高分辨率卫星遥感 改进的YOLO模型 卫星图像 包含多种地形的尾矿库综合数据集(具体数量未说明)
105 2025-08-03
Quantitative Analysis of Sulfur Elements in Mars-like Rocks Based on Multimodal Data
2025-Jul-14, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究提出了一种基于多模态数据的火星类似岩石中硫元素的定量分析方法,旨在解决火星探测中硫元素识别和定量的挑战 利用光谱线相关性、全谱信息和先验知识,结合LIBS和红外光谱,开发了多模态深度学习模型,显著提高了硫定量的准确性和鲁棒性 方法在极低硫浓度下的性能未明确评估,且依赖于特定仪器获取的数据 提高火星类似岩石中硫元素的定量分析精度,支持火星水文条件和大气演化研究 含硫酸盐的火星类似岩石样本 光谱分析 NA 激光诱导击穿光谱(LIBS)、红外光谱、多模态深度学习 XGBoost、BPNN、SVR、Inception 光谱数据 未明确说明样本数量,但涉及不同硫浓度的火星类似岩石
106 2025-08-03
Determination of Spatiotemporal Gait Parameters Using a Smartphone's IMU in the Pocket: Threshold-Based and Deep Learning Approaches
2025-Jul-14, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究提出了一种结合阈值算法和深度学习的混合方法,利用智能手机内置惯性传感器检测步态事件 结合阈值算法和深度学习,通过智能手机传感器实现高精度步态事件检测和参数估计 研究不旨在提供或指导康复治疗,仅用于监测步态状态和恢复趋势 开发一种使用智能手机传感器进行实时步态监测的实用方法 健康个体和偏瘫中风患者的步态数据 机器学习 中风 深度学习, 知识蒸馏 深度学习模型 传感器数据 20名健康个体和13名偏瘫中风患者
107 2025-08-03
A Bridge Crack Segmentation Algorithm Based on Fuzzy C-Means Clustering and Feature Fusion
2025-Jul-14, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于模糊C均值聚类和特征融合的桥梁裂缝分割算法,以解决传统图像处理算法和深度学习方法在桥梁裂缝检测中的局限性 结合模糊C均值聚类和多特征融合,构建三维特征空间,并通过连通域标记和圆形度阈值区分线性裂缝与颗粒噪声,以及设计5×5邻域搜索策略恢复断裂裂缝的连续性 算法在噪声环境下的细裂缝漏检和断裂裂缝误判问题仍有待进一步优化 开发一种高效的无监督桥梁损伤检测方法 桥梁裂缝图像 计算机视觉 NA 模糊C均值聚类(FCM)、多特征融合 NA 图像 Concrete Crack和SDNET2018数据集
108 2025-08-03
Fusion of Multimodal Spatio-Temporal Features and 3D Deformable Convolution Based on Sign Language Recognition in Sensor Networks
2025-Jul-13, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种基于传感器网络的多模态时空特征融合和3D可变形卷积的手语识别方法 提出了一种多流时空图卷积网络(MSGCN)和基于可变形卷积的3D ResNet模型(D-ResNet),并通过门控机制的多流融合模块(MFM)融合两种模态的结果 NA 解决从原始视频中精确快速识别手语的复杂任务 手语识别 计算机视觉 NA 深度学习 MSGCN, D-ResNet, MFM 视频 公共数据集AUTSL和WLASL
109 2025-08-03
Source-Free Domain Adaptation Framework for Rotary Machine Fault Diagnosis
2025-Jul-13, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种针对旋转机械故障诊断的无源域自适应框架,通过结合机械先验、自监督学习和轻量级自适应策略,提高了在域偏移条件下的诊断性能 提出了一种结合基于阶次频率的预处理方法、U-NetVAE和测试时训练策略的无源域自适应框架,有效解决了旋转机械故障诊断中的域偏移问题 未明确提及具体的数据规模限制或计算资源需求 开发一种在域偏移条件下仍能保持高性能的旋转机械故障诊断方法 旋转机械故障诊断 机器故障诊断 NA U-NetVAE, 测试时训练(TTT) U-NetVAE 传感器数据 整合了四个公共数据集,具体样本数量未明确说明
110 2025-08-03
Cross-Scale Hypergraph Neural Networks with Inter-Intra Constraints for Mitosis Detection
2025-Jul-12, Sensors (Basel, Switzerland)
research paper 提出了一种跨尺度超图神经网络(II-HGNN),用于肿瘤组织中的有丝分裂检测,通过捕捉细胞内和细胞间信息提高诊断准确性 引入了基于块的特征提取机制和超图卷积网络,有效捕捉细胞内和细胞间的信息,从而提升诊断精度 未提及具体计算成本或模型效率的改进情况,可能在计算资源消耗上仍有优化空间 提高肿瘤组织中有丝分裂检测的准确性,减少医生视觉检查的误差 肿瘤组织中的有丝分裂细胞 digital pathology tumor deep learning Hypergraph Neural Network (HGNN) image 公开数据集(具体数量未提及)
111 2025-08-03
Leveraging Feature Fusion of Image Features and Laser Reflectance for Automated Fish Freshness Classification
2025-Jul-12, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出了一种结合图像特征和激光反射数据的自动化鱼类新鲜度分类方法 首次展示了低成本激光传感与深度视觉特征结合在新鲜度预测中的有效性 研究仅针对鲭鱼样本,且分类级别限于三天内的新鲜度 开发自动化鱼类新鲜度分类方法以提高评估的客观性和一致性 鲭鱼样本 计算机视觉 NA 激光反射数据采集与深度学习 CNN, SVM, MLP, RF 图像与激光反射数据 130个鲭鱼样本连续三天的数据
112 2025-08-03
Robust Low-Overlap Point Cloud Registration via Displacement-Corrected Geometric Consistency for Enhanced 3D Sensing
2025-Jul-11, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种名为GeoCORNet的新型几何一致性优化和校正深度学习网络,用于解决低重叠点云配准问题 GeoCORNet通过几何一致性增强模块、双向交叉注意力机制、预测位移校正策略以及重叠损失与位移损失的联合优化,显著提高了复杂场景下的配准准确性和鲁棒性 NA 提高低重叠场景下3D点云配准的准确性和鲁棒性 3D点云数据 计算机视觉 NA 深度学习 GeoCORNet(包含几何一致性增强模块和双向交叉注意力机制) 3D点云数据 NA
113 2025-08-03
Novel Deep Learning Model for Glaucoma Detection Using Fusion of Fundus and Optical Coherence Tomography Images
2025-Jul-11, Sensors (Basel, Switzerland)
research paper 本文提出了一种新颖的深度学习模型,通过融合眼底照片和光学相干断层扫描图像来检测青光眼 首次使用深度学习模型融合同一患者的眼底照片和光学相干断层扫描图像进行青光眼检测 研究使用的是私有临床数据集,可能限制了模型的泛化能力 开发一种自动检测青光眼的方法 青光眼患者和健康人的眼底照片和光学相干断层扫描图像 digital pathology glaucoma optical coherence tomography CNN, ResNet image 308眼图像(216健康眼,200青光眼)来自208名患者
114 2025-08-03
Video Segmentation of Wire + Arc Additive Manufacturing (WAAM) Using Visual Large Model
2025-Jul-11, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究开发了一种基于视觉大模型的线弧增材制造(WAAM)视频半自动标注工具,用于快速定量分析WAAM和焊接视频 利用计算机视觉基础模型SAM和视频对象跟踪模型XMem,开发了比传统手动标注方法快数百倍的半自动标注工具 未提及具体标注准确率或工具在不同WAAM配置下的泛化能力 开发WAAM和焊接视频的自动分割方法以实现基于视频监控的反馈控制 线弧增材制造(WAAM)和自动焊接过程中的监控视频 计算机视觉 NA SAM(计算机视觉基础模型), XMem(视频对象跟踪模型) 视觉大模型 视频 三个案例研究(在线线位置闭环控制、液滴转移行为分析、专用深度学习分割模型数据集构建)
115 2025-08-03
Quantifying the Multidimensional Impact of Cyber Attacks in Digital Financial Services: A Systematic Literature Review
2025-Jul-11, Sensors (Basel, Switzerland)
系统综述 本文对数字金融服务中网络攻击的多维影响量化进行了系统性的文献综述 揭示了网络攻击影响量化领域缺乏标准化分类法的问题,并探讨了机器学习和深度学习技术在网络安全风险量化中的应用 研究基于有限的文献样本(44篇),可能无法涵盖该领域所有相关研究 量化数字金融服务中网络攻击的多维影响 数字金融服务组织 网络安全 NA 机器学习(ML)和深度学习(DL) NA 文献数据 44篇精选文献(从637篇中筛选)
116 2025-08-03
MSFF-Net: Multi-Sensor Frequency-Domain Feature Fusion Network with Lightweight 1D CNN for Bearing Fault Diagnosis
2025-Jul-11, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出了一种基于频域多传感器融合的轻量级深度学习框架MSFF-Net,用于轴承故障诊断 采用频域多传感器特征融合和轻量级1D CNN,提高了故障诊断的准确性和稳定性,同时在数据稀缺条件下表现优异 未提及在极端噪声环境下的性能表现 开发高效的轴承故障诊断方法 轴承的振动和声学信号 机器故障诊断 NA 快速傅里叶变换(FFT) 1D CNN 振动和声学信号 公开数据集上的实验验证,少样本条件下每类20个样本
117 2025-08-03
LiGenCam: Reconstruction of Color Camera Images from Multimodal LiDAR Data for Autonomous Driving
2025-Jul-10, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种名为LiGenCam的深度学习模型,用于从多模态LiDAR数据重建彩色相机图像,以支持自动驾驶 首次提出利用多模态LiDAR数据(包括反射率、环境光和距离信息)重建相机图像,填补了该领域的研究空白 实验仅在DurLAR数据集上进行验证,未在其他数据集上测试泛化能力 提高自动驾驶系统中传感器数据的冗余性和可靠性 自动驾驶车辆的多模态LiDAR数据 计算机视觉 NA 深度学习 GAN 多模态LiDAR数据和图像数据 DurLAR数据集
118 2025-08-03
Infrared and Visible Image Fusion via Residual Interactive Transformer and Cross-Attention Fusion
2025-Jul-10, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种基于残差交互式Transformer和交叉注意力融合的红外与可见光图像融合网络,以解决现有方法在特征提取中全局与局部信息依赖关系不足的问题 引入了残差交互式Transformer和交叉注意力融合模块,有效建立了全局与局部特征间的交互,提升了融合图像中纹理细节和红外热目标的对比度 未提及具体计算复杂度或实时性表现,也未讨论在极端光照条件下的适应性 提升红外与可见光图像融合的质量,使融合图像包含更丰富的纹理细节和热目标信息 红外图像与可见光图像 计算机视觉 NA 深度学习 Transformer 图像 RoadScene、TNO和M3FD数据集(未提具体样本数)
119 2025-08-03
A Stability- and Aggregation-Based Method for Heart Rate Estimation Using Photoplethysmographic Signals During Physical Activity
2025-Jul-10, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于稳定性和聚合的方法,用于在体力活动期间利用光电容积描记信号估计心率 采用无需复杂机器学习或深度学习技术的聚合方法,有效减少运动伪影的影响 未提及方法在极端运动条件下的表现 开发一种适用于体力活动期间心率估计的通用方法 光电容积描记(PPG)信号和加速度计数据 数字病理 心血管疾病 信号处理技术 NA PPG信号和加速度计数据 五个公开数据集,包括手腕佩戴设备和智能戒指收集的数据
120 2025-08-03
ROS-Based Navigation and Obstacle Avoidance: A Study of Architectures, Methods, and Trends
2025-Jul-10, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文系统研究了基于ROS的导航栈和避障机制,分析了核心模块的架构和实现原理,并比较了常见局部规划器的特点和应用适用性 总结了自主导航中的关键技术挑战,并回顾了最新进展,包括与深度学习的集成、多机器人协调和实时优化等新兴趋势 未提及具体实验验证或性能评估结果 深入研究基于ROS的自主导航技术,为自主系统的设计和开发提供理论指导和实践参考 移动机器人自主导航系统 机器人学 NA SLAM、传感器融合、动态窗口方法(DWA)、时间弹性带(TEB) NA 传感器数据 NA
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