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anemia
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通过人工神经网络对贫血进行鉴定和分类：三种模型的比较分析
本文介绍了用于诊断和分类贫血的不同基于神经网络的分类器算法，并将这些分类器与已建立的模型（如前馈神经网络（FFNN）、Elman 网络和非线性自回归外生模型（NARX））进行了比较。通过使用来自 230 名患者的临床实验室检测结果的数据进行
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3 months ago
HgbNet: 从 EHR 数据预测血红蛋白水平 / 贫血程度
利用电子健康记录数据，我们引入了 HgbNet 预测模型用于血红蛋白水平和贫血程度的预测，该模型通过模拟临床医生的决策过程，利用缺失值处理机制和注意力机制来处理 EHR 数据中的缺失和时间间隔不规则问题，结果表明 HgbNet 优于基线模型
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6 months ago
使用深度强化学习从电子健康记录中提取诊断路径
使用强化学习算法，通过电子病历来训练 Dueling DQN 算法和 Dueling Double DQN 算法，以优化临床诊断过程并对贫血及其亚型进行不同诊断。
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a year ago
适用于罕见贫血疾病分类的异常感知多实例学习
本文提出了一种可解释的池化方法用于多实例学习，该方法利用负包的实例级信息（即健康个体的同质良性细胞），提高了异常实例的贡献度，从而解决了在罕见贫血疾病分类中缺乏训练数据和实例级注释等问题，并优于标准 MIL 分类算法并提供了其决策背后的有意
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2 years ago
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