深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33459 篇文献，本页显示第 13881 - 13900 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13881 | 2025-10-07 |
Radar-Based Activity Recognition in Strictly Privacy-Sensitive Settings Through Deep Feature Learning
2025-Apr-15, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10040243
PMID:40277642
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研究论文 | 本研究探索在严格隐私敏感环境中使用雷达技术进行人类活动识别的方法 | 采用多普勒雷达在浴室等隐私敏感环境中实现非侵入式活动识别，不捕获可识别生物特征 | 躺下和起身等相似动作的识别准确率较低 | 开发隐私保护的人类活动识别系统 | 浴室环境中的日常活动 | 计算机视觉 | NA | 雷达传感技术 | CNN, LSTM | 雷达信号数据 | 7名志愿者执行的10种日常活动 | NA | DenseNet201, ResNet50 | 准确率 | NA |
| 13882 | 2025-04-29 |
A Machine Learning Method for the Fast Simulation of the Scattering Characteristics of a Target Under a Planar Layered Medium
2025-Apr-15, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25082481
PMID:40285173
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研究论文 | 提出一种基于机器学习的快速求解方法，用于平面分层介质下目标散射特性的快速模拟 | 设计了一种创新的循环嵌套深度学习网络架构，能够充分探索场景参数与主成分权重系数之间的内在因果关系，并对每个预测的主成分进行细化和校正 | NA | 提高全波形反演中分层介质和埋藏目标数值计算的效率 | 埋藏在沙下混凝土中的钢筋 | 机器学习 | NA | 有限差分时域(FDTD)模拟、主成分分析(PCA) | 循环嵌套深度学习网络 | 散射回波信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13883 | 2025-04-29 |
Boosting Skin Cancer Classification: A Multi-Scale Attention and Ensemble Approach with Vision Transformers
2025-Apr-15, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25082479
PMID:40285168
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research paper | 提出了一种基于多尺度注意力和集成学习的方法，用于提升皮肤癌分类的准确性 | 结合Vision Transformer架构的多尺度注意力机制和集成学习技术，显著提高了皮肤癌分类的准确率 | 研究仅基于ISIC2018数据集，未在其他数据集上验证模型的泛化能力 | 提高皮肤癌分类的准确性，特别是区分良性和恶性病变 | 皮肤病变图像 | computer vision | skin cancer | deep learning | Vision Transformer (ViT), EfficientNet, CNN | image | ISIC2018数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 13884 | 2025-04-29 |
A Lightweight Dual-Branch Complex-Valued Neural Network for Automatic Modulation Classification of Communication Signals
2025-Apr-15, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25082489
PMID:40285178
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研究论文 | 本文提出了一种轻量级双分支复数神经网络（LDCVNN），用于通信信号的自动调制分类（AMC） | LDCVNN通过双路径分别捕获相位信息和复数缩放等变表示，并通过可训练的加权融合自适应融合，同时扩展了SCConv到复数域并结合CBlock和复数平均池化以减少特征冗余并提取高阶特征 | 未提及具体局限性 | 解决现有模型因参数过多和计算复杂度高而面临的部署挑战 | 通信信号的自动调制分类 | 机器学习 | NA | 复数神经网络（CVNNs） | LDCVNN | 通信信号数据 | RML2016.10a数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 13885 | 2025-04-29 |
LO-MLPRNN: A Classification Algorithm for Multispectral Remote Sensing Images by Fusing Selective Convolution
2025-Apr-14, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25082472
PMID:40285163
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研究论文 | 提出了一种名为LO-MLPRNN的改进植被覆盖分类算法，用于多光谱遥感图像的分类 | 融合了Large Selective Kernel Network (LSK)和Omni-Dimensional Dynamic Convolution (ODC)与Multi-Layer Perceptron Recurrent Neural Network (MLPRNN)，通过并行连接的ODC和LSK模块自适应调整卷积核参数和动态优化空间感受野，实现多视角特征融合 | 仅针对多光谱遥感图像进行分类，未涉及其他类型图像或数据 | 提高多光谱遥感图像中植被覆盖分类的准确性和效率 | 多光谱遥感图像 | 计算机视觉 | NA | 多光谱遥感图像处理 | LO-MLPRNN (融合LSK、ODC和MLPRNN) | 图像 | GF-2 (0.75 m)和Sentinel-2 (10 m)多光谱遥感图像，来自广西壮族自治区柳州市柳城县 | NA | NA | NA | NA |
| 13886 | 2025-10-07 |
Prediction of the Non-Reducing Biomineralization of Nuclide-Microbial Interactions by Machine Learning: The Case of Uranium and Bacillus subtilis
2025-Apr-13, Toxics
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/toxics13040305
PMID:40278621
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研究论文 | 利用深度学习神经网络模型预测环境敏感因素对枯草芽孢杆菌非还原性铀生物矿化的影响 | 首次构建深度学习模型量化五个环境敏感因素对非还原性生物矿化过程的影响程度，并识别不同pH条件下的主导因素 | 模型仅针对枯草芽孢杆菌与铀的相互作用，未验证对其他微生物或核素的适用性 | 预测环境因素对铀非还原性生物矿化的影响机制，优化铀固定效率 | 铀(VI)与枯草芽孢杆菌的非还原性生物矿化相互作用 | 机器学习 | NA | 非还原性生物矿化 | 深度学习神经网络 | 环境参数实验数据 | NA | NA | NA | 准确率, R值 | NA |
| 13887 | 2025-10-07 |
Comparative Analysis of Deep Neural Networks for Automated Ulcerative Colitis Severity Assessment
2025-Apr-13, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12040413
PMID:40281773
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研究论文 | 比较多种深度神经网络在溃疡性结肠炎严重程度自动评估中的性能 | 首次系统比较多种先进深度神经网络在UC严重程度自动分类中的表现，发现较简单架构能与大型模型取得竞争性结果 | 仅使用公开数据集，未在更广泛临床环境中验证模型泛化能力 | 开发自动化的溃疡性结肠炎严重程度评估方法以减少主观性差异 | 溃疡性结肠炎患者的内窥镜图像 | 计算机视觉 | 溃疡性结肠炎 | 内窥镜成像 | CNN | 图像 | 公开可用的UC患者内窥镜图像数据集 | NA | VGG19 | F1分数,准确率,召回率,精确率,QWK分数 | NA |
| 13888 | 2025-10-07 |
Global Research Trends, Hotspots, Impacts, and Emergence of Artificial Intelligence and Machine Learning in Health and Medicine: A 25-Year Bibliometric Analysis
2025-Apr-13, Healthcare (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/healthcare13080892
PMID:40281841
|
文献计量分析 | 对2000-2024年间人工智能和机器学习在健康与医学领域的研究趋势、热点和影响进行25年文献计量分析 | 首次对AI和ML在健康医学领域进行长达25年的全球性文献计量分析，识别核心期刊、机构和研究热点 | 仅使用Scopus数据库，可能未涵盖所有相关文献；分析依赖于数据库的收录范围和准确性 | 描绘人工智能和机器学习在健康与医学领域的全球历史研究图景 | 22,113篇研究论文及相关作者、机构、国家 | 机器学习 | 阿尔茨海默病、帕金森病、COVID-19、糖尿病 | 文献计量分析 | NA | 文献数据 | 22,113篇研究文章 | Microsoft Excel 365, VOSviewer | NA | NA | NA |
| 13889 | 2025-04-29 |
A Review of You Only Look Once Algorithms in Animal Phenotyping Applications
2025-Apr-13, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani15081126
PMID:40281960
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review | 本文综述了YOLO算法在动物表型识别中的应用及其发展 | 聚焦于YOLO算法在动物表型识别中的创新应用和未来发展方向 | 未提及具体实验数据或性能比较 | 探讨YOLO算法在精准畜牧管理和智能农业中的应用 | 动物表型识别 | computer vision | NA | YOLO算法 | YOLO | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13890 | 2025-04-29 |
Underwater Weight Estimation of Three Sea Cucumber Species in Culture Tanks Using Image Analysis and ArUco Markers
2025-Apr-13, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani15081121
PMID:40281955
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研究论文 | 本研究评估了结合图像分析和ArUco标记来估算三种海参重量的方法的有效性 | 提出了一种简单、经济高效且适应性强的方法，结合图像分析和ArUco标记来非侵入性地估算海参重量 | 在野外条件下应用此技术时，需要考虑阴影、水体浑浊度以及海参附近形状相似的物体等挑战 | 开发一种非侵入性且准确的海参重量估算工具，以支持海参的管理和保护 | 三种在泰国具有经济和生态重要性的海参物种：黑海参、粉疣海参和沙鱼 | 计算机视觉 | NA | 图像分析结合ArUco标记 | NA | 图像 | 三种海参物种（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 13891 | 2025-04-29 |
Identification of Potential Inhibitors Targeting Non-Structural Proteins NS3 and NS5 of Dengue Virus Using Docking and Deep Learning Approaches
2025-Apr-13, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ph18040566
PMID:40284001
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research paper | 该研究通过对接和深度学习方法，识别针对登革病毒非结构蛋白NS3和NS5的潜在抑制剂 | 结合分子对接、机器学习和分子动力学模拟，从药用植物衍生的化合物库中筛选出具有高结合亲和力的潜在抑制剂 | 需要进一步的体内和体外研究来验证这些候选药物的有效性 | 开发针对登革病毒的有效抗病毒抑制剂 | 登革病毒的非结构蛋白NS3和NS5 | 机器学习 | 登革热 | 分子对接、分子动力学模拟、ADMET预测 | 机器学习 | 化合物结构数据 | 898种来自17种药用植物的化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 13892 | 2025-04-29 |
Optimizing Defect Detection on Glossy and Curved Surfaces Using Deep Learning and Advanced Imaging Systems
2025-Apr-13, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25082449
PMID:40285138
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研究论文 | 本研究提出了一种利用深度学习和先进成像系统优化光泽和曲面产品缺陷检测的方法 | 采用Basler视觉相机和KEYENCE位移传感器进行数据采集，结合八种深度学习算法进行训练，提高了光泽和曲面产品缺陷检测的准确性和效率 | 研究仅针对光泽和曲面产品的缺陷检测，可能不适用于其他类型的产品 | 开发一种计算稳健且高效的模型，用于光泽和曲面产品的缺陷检测 | 光泽和曲面产品的缺陷检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, VGG-16, ResNet-50 | 图像 | 正常和两种缺陷条件下的图像数据 | NA | NA | NA | NA |
| 13893 | 2025-04-29 |
Review of sEMG for Exoskeleton Robots: Motion Intention Recognition Techniques and Applications
2025-Apr-13, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25082448
PMID:40285139
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review | 本文综述了上肢外骨骼机器人、sEMG技术和意图识别技术的研究进展，并探讨了sEMG技术、深度学习方法和机器学习方法在外骨骼机器人人体运动意图识别过程中的应用 | 提出当前研究的重点是寻找适应性强、分类精度高的算法，并建议未来研究方向如基于多信息融合的深度学习算法 | NA | 提高基于sEMG技术的人体运动意图识别精度，实现外骨骼机器人的人机融合-具身智能 | 上肢外骨骼机器人、sEMG技术、意图识别技术 | machine learning | geriatric disease | sEMG, EEG | deep learning, machine learning | signal | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13894 | 2025-04-29 |
A Comprehensive Review of Deep Learning in Computer Vision for Monitoring Apple Tree Growth and Fruit Production
2025-Apr-12, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25082433
PMID:40285123
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综述 | 本文回顾了过去七年中深度学习与计算机视觉在苹果树生长和果实生产监测中的应用 | 总结了三种深度学习模型（检测、分类和分割）在苹果树生长和果实生产监测中的成功应用，并讨论了深度学习的优缺点及未来趋势 | 未提及具体的研究局限性 | 构建智能苹果园，监测苹果树生长和果实生产过程 | 苹果树的生长和果实生产 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO, Faster R-CNN, AlexNet, ResNet, SegNet, Mask R-CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13895 | 2025-04-29 |
A Fault Diagnosis Model of an Electric Submersible Pump Based on Mechanism Knowledge
2025-Apr-12, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25082444
PMID:40285133
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研究论文 | 本文提出了一种基于机理知识与深度学习的电动潜油泵故障诊断模型，以提高诊断准确性和适应性 | 结合机理知识与深度学习，构建串联故障诊断模型MK-ESPFDM，减少人为主观性并提升对不同地质环境的适应性 | 未明确提及模型在极端地质条件下的表现或计算资源需求 | 提升电动潜油泵故障诊断的准确性和实时性 | 海上油田使用的电动潜油泵(ESP) | 机器学习 | NA | 专家规则与深度学习结合 | MK-ESPFDM（机理知识集成的ESP故障诊断模型） | 工作参数与机理知识数据 | 未明确提及具体样本量 | NA | NA | NA | NA |
| 13896 | 2025-04-29 |
Crack-MsCGA: A Deep Learning Network with Multi-Scale Attention for Pavement Crack Detection
2025-Apr-12, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25082446
PMID:40285136
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research paper | 提出了一种名为Crack-MsCGA的深度学习网络，用于多尺度路面裂缝检测，通过多尺度注意力机制提高检测精度 | 避免融合低级特征以减少噪声干扰，并提出了多尺度注意力机制（MsCGA）来学习局部细节特征和全局特征 | 未明确提及具体局限性 | 提高路面裂缝检测的准确性和效率 | 路面裂缝图像 | computer vision | NA | 深度学习 | CNN | image | DH807数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 13897 | 2025-10-07 |
Multi-Modality Sheep Face Recognition Based on Deep Learning
2025-Apr-11, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani15081111
PMID:40281945
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研究论文 | 提出基于ResNet18架构的双分支多模态绵羊面部识别模型，通过融合RGB和深度数据提升识别精度 | 采用双分支多模态融合方法，结合InceptionV2特征提取和CBAM注意力机制，有效学习几何与纹理特征 | NA | 解决同品种绵羊面部高度相似及RGB图像在不同光照角度下性能不稳定的识别难题 | 绵羊面部图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | RGB图像, 深度数据 | NA | NA | ResNet18, InceptionV2, CBAM | 准确率 | NA |
| 13898 | 2025-04-29 |
Artificial Intelligence in Atrial Fibrillation: From Early Detection to Precision Therapy
2025-Apr-11, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14082627
PMID:40283456
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review | 本文综述了人工智能在房颤（AF）管理中的应用，从早期检测到精准治疗 | 探讨了AI如何通过机器学习和深度学习算法提升诊断准确性、改善风险预测并指导治疗干预 | AI在房颤管理中的临床整合仍处于发展阶段，未来需关注大规模验证、模型可解释性和监管框架 | 探索AI在房颤早期检测、风险分层和治疗优化中的潜力 | 房颤（AF）患者 | machine learning | cardiovascular disease | machine learning, deep learning | NA | electrocardiographic data, photoplethysmography data, electronic health records, multimodal physiological data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13899 | 2025-04-29 |
Leveraging Vision Foundation Model via PConv-Based Fine-Tuning with Automated Prompter for Defect Segmentation
2025-Apr-11, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25082417
PMID:40285107
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研究论文 | 提出了一种基于SAM的工业缺陷分割框架PA-SAM，通过参数高效微调技术和自动提示生成器提升缺陷分割性能 | 引入MSPCA-LoRA参数高效微调技术增强图像编码器对先验知识偏差的敏感性，提出IPEG自动生成高质量提示嵌入，改进SAM的掩码解码器实现端到端语义分割 | 未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求 | 解决工业场景中缺陷分割的挑战，提升分割准确性和自动化程度 | 工业缺陷图像 | 计算机视觉 | NA | 参数高效微调(PEFT)，Multi-Scale Partial Convolution Aggregation (MSPCA)，Low-Rank Adaptation (LoRA) | Segment Anything Model (SAM)，MSPCA-LoRA，Image-to-Prompt Embedding Generator (IPEG) | 图像 | 两个真实世界缺陷分割数据集（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 13900 | 2025-10-07 |
A Hybrid CNN Framework DLI-Net for Acne Detection with XAI
2025-Apr-10, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11040115
PMID:40278031
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研究论文 | 提出一种结合DeepLabV3和InceptionV3的混合CNN框架DLI-Net用于痤疮检测与分类 | 首次将DeepLabV3图像分割与InceptionV3分类相结合的混合模型，并集成Grad-CAM提供可解释性分析 | 使用自定义数据集，未提及与其他公开数据集的对比验证 | 开发高精度痤疮检测与分类系统以改善皮肤病诊疗 | 痤疮皮肤病变 | 计算机视觉 | 痤疮 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | DeepLabV3, InceptionV3 | 准确率, F1分数, 精确率, 召回率 | NA |