本文提出一种智能生物传感器设计，用于从其他测量位点采集的心电信号（ECG）预测特定听诊位点的ECG信号。该设计采用人工神经网络（ANN）与Taguchi优化器相结合的混合架构，以缓解ANN在超参数选择、训练轮数、激活函数和损失函数等方面的问题，并提高预测精度。方法通过Taguchi正交实验系统评估不同ECG输入组合及网络结构参数对预...
在诊疗领域，诊断纳米颗粒被设计用于采集高度患者特异性的疾病谱，并借助纳米治疗改善疗效。然而，患者间和肿瘤内异质性使这些诊疗平台的理性设计与分析极为困难。深度学习与模式识别算法有望提升诊断精度和治疗结局。三阴性乳腺癌（TNBC）因分子多样性复杂，诊断和治疗尤为困难。为此，作者提出一种基于人工智能预测纳米颗粒（NPs）在不同癌症阶段细胞...
传统理化传感器在环境质量评估中逐渐显现局限，生物监测技术具有灵敏、快速、无创和生态相关等优势。本研究采用基于斑马鱼（Danio rerio）的视频追踪系统，用于检测水体微生物污染。以非致病性环境大肠杆菌（Escherichia coli）为对象，设置600、1800和5000 CFU/100 mL三个污染水平，并设未加菌对照。暴露5...
本文利用果蝇（Drosophila melanogaster）嗅觉感觉神经元（OSN）阵列的发放率数据训练人工神经网络（ANN），以区分挥发性气味物的不同化学类别。对优化网络采用自助法（bootstrapping），以准确估计网络预测值。首先使用简单线性预测器评估数据复杂度，发现其预测性能较低。随后采用单层多层感知机（MLP）这一非...