Nov, 2023

应用深度学习进行卵巢癌数据分析：基于数据分析关键特征和人工智能质量保证的系统综述

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TL;DR综述了近年来基于机器学习和深度学习的卵巢癌数据分析的关键特征和人工智能保证方面，并提出需要增强模型验证以及加入 AI 保证的需求。
发现论文，激发创造
  • 卵巢癌组织病理学中的人工智能：一项系统综述

    该研究旨在评估人工智能在卵巢癌诊断和预后中的应用研究，结果显示有限的研究表明所有模型存在高风险和不确定性，建议未来研究需采用更加透明全面的报告和改进性能评估，从而提高其可重复性。

    Mar, 2023

  • 一种用于准确诊断卵巢癌的可解释机器学习框架

    卵巢癌是女性中最常见的癌症之一。本研究提出不同的生物标志物来针对绝经前和绝经后人群，为卵巢癌的有效诊断提供新视角。引入可解释性人工智能，提高诊断系统的可信度和透明度，建立了一种可靠的混合决策支持系统，该系统的诊断准确性显著优于现有方法。

    Dec, 2023

  • 癌症生物信息学深度学习模型的系统评估：癌症数据编码和解释的基本趋势

    对 42 篇研究进行了系统综述，旨在讨论深度学习模型如何支持癌症生物学的推理，并重点关注多组学分析。我们介绍了一种称为生物中心可解释性的概念，并根据其分类方法讨论了在这些模型中整合领域先验知识的表征方法。分析表明，编码先验知识和改进解释性之间存在趋同性，这是深度学习模型形式化生物解释性和发展不那么特定于问题或应用的方法的重要一步。

    Jul, 2022

  • 有限数据访问情境下的深度学习结肠癌检测研究

    该研究使用基于深度学习的模型探讨了在组织分类问题中，通过利用组织之间的结构特征解决数据不足的问题。研究进一步表明，借助少量或无淋巴节点数据，利用原始肿瘤组织或通过 Cycle-GANs 变换的乳腺癌数据训练的模型可以用于发现其他器官的癌症细胞扩散情况。

    May, 2020

  • 运用人工智能技术进行乳腺癌检测：系统文献综述

    本研究系统地综述了过去使用深度学习和机器学习进行基因测序或组织学影像检测和治疗乳腺癌的相关工作，并为将来的研究者提供了建议。

    Mar, 2022

  • 深度学习在生存分析中的应用：综述

    本研究综述了近年来深度学习在生存分析中的应用，包括针对高维 omics 数据和非结构化数据等的学习，旨在对从业者提供有用的综述和帮助两个领域的研究者确定未来的方向。

    May, 2023

  • 通过多模型降维算法和分类算法的多模态融合在转移性乳腺癌预测中的应用

    利用机器学习的预处理算法和分类算法，研究了检测转移性癌症的潜力，通过降低数据维度和使用 k 最近邻算法，获得了最高 71.14% 的准确率。

    Sep, 2023

  • 乳腺癌检测与诊断：深度学习架构的现状比较研究

    本研究研究了应用深度学习模型和新兴模型 “Vision Transformer (ViT)” 进行乳腺癌的检测与诊断，结果表明 ViT 模型在准确性和效率方面均优于其他 CNN 架构，实现了 95.15％的准确率。

    May, 2023

  • 利用组织病理学图像基于深度学习的多种癌症生存预测

    通过开发深度学习系统，在多种癌症类型中利用组织病理图像预测疾病特异性生存，为癌症治疗和监测提供重要的预后信息。

    Dec, 2019

  • 基于深度学习的自动黑素瘤检测：数据净化和增强

    本研究介绍了基于深度学习的黑色素瘤检测系统，包括数据净化和增强工具，通过去除图像的遮挡和用生成对抗网络合成图像来增加数据的多样性。实验证明，该系统相比其他方法表现更为优异。

    Feb, 2019