Dec, 2023

跨断面和长期多视角数据整合的深度学习流水线

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TL;DR该研究提出了一种使用统计和深度学习方法集成多个来源的横断面和纵向数据、识别相关变量并提供深入生物学见解的流程，并将其应用于炎症性肠病的多组学数据，发现了可区分炎症性肠病状态的微生物通路、代谢物和基因，为炎症性肠病的病因提供了信息。
biomedical researchdata integrationcross-sectional datalongitudinal datamulti-omics data
发现论文，激发创造
  • 基因组和临床数据的理论与数据驱动建模的流水线

    本文提出了一种通过将表型，环境和行为数据与基因组数据整合的流程，使用一种概率图模型来理解数据中特征之间的关系，并展示了该流程如何改善乳腺癌预测模型，提供一种生物学可解释性的视图。

    May, 2020

  • 生物和医学数据集成的机器学习：原理、实践和机遇

    本综述介绍了多种技术在生物医学领域上的成功应用，讨论了数据整合的原则、当前方法和可用的实现，探讨了综合方法的挑战和未来发展方向。

    Jun, 2018

  • 学习比较纵向图像

    本文提出了一种使用深度学习模型的机器学习方法 (PaIRNet)，用于比较序列图像，从而定位和量化有意义的纵向变化并降低噪声干扰。

    Apr, 2023

  • 使用多模态深度学习整合医学影像与临床报告进行先进疾病分析

    通过创新的多模态深度学习模型，本文旨在深度整合医学图像和临床报告等异构信息。使用卷积神经网络提取高维特征，捕捉关键视觉信息；利用双向长短时记忆网络结合注意机制，在临床报告文本中进行深度语义理解，准确捕捉与疾病相关的关键陈述。通过设计的多模态融合层，有效实现图像和文本的联合表征学习。实证研究中，利用大型医学图像数据库和相应的临床报告进行模型训练和验证，实验结果明显展示了多模态深度学习模型在疾病分类、损伤定位和临床描述生成方面的显著优越性。

    May, 2024

  • 超级融合：一种基于超网络的表格和医学影像数据多模态融合预测建模方法

    基于超网络的医学成像与表格数据融合框架，通过将图像处理与电子病历数值和测量值相结合，旨在提高各种医学应用的准确性。

    Mar, 2024

  • 基于联邦多视图学习的私有医疗数据集成和分析

    本论文提出了一个基于联合多视图学习的框架，用于多视图数据泄露预防，以解决医学数据分布困难、数据来源异构等问题。该框架兼容垂直联合多视图学习和水平联合多视图学习两种问题，并通过键盘数据的实验验证表明，该方法可以在保护隐私的同时充分利用多视图数据，同时 V-FedMV 和 H-FedMV 方法的表现都显著好于其单视图和成对对应方法。此框架是首个考虑在联合多视图设置中进行垂直和水平多样化以及顺序联合学习的研究。

    May, 2021

  • 生物医学图像和文本中的多模态深度学习综述

    本综述研究了多模态深度学习（MDL）在医学图像和文本联合学习中的应用及其在医学中的潜在价值，并提出了未来方向和挑战。

    Jul, 2023

  • 深度多模态融合图像和非图像数据在疾病诊断与预后中的应用：综述

    这篇论文综述如何运用多模态深度学习技术提取和汇总多模态信息，以实现更客观、定量化的计算机辅助临床决策，并探讨了其在疾病诊断和预后中的应用、性能表现、挑战和未来发展方向。

    Mar, 2022

  • 长期多模态多视图预测与缺失的统一模型

    利用统一模型进行多模态多视角预测，解决长期的医疗记录中数据缺失的问题，并证明了方法的有效性和数据的重要性。

    Mar, 2024

  • 拥抱自然语言处理（NLP）基于数字病理学：对比基于 NLP 和卷积神经网络的深度学习管道

    通过比对 NLP 模型与 CNN 模型预测九种大肠癌生物标志物的结果，本研究表明 NLP 模型在数字病理领域的优越性，并证明相比大数据集，较小数据集下 NLP 模型得到的预测结果不比大数据集下的数字病理模型差。因此，NLP 模型已经可以成为数字病理领域的新基础模型。

    Feb, 2023