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cancer classification
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学习乳腺超声病变检测的临床相关概念瓶颈
应用于乳腺超声图像中的人工智能模型具有潜在的减轻癌症负担的应用前景。本研究提出了一种能够解释其预测结果的可解释人工智能模型，并通过预测具有特定临床意义的乳腺影像学术语来方便放射科医师审查和纠正错误，从而提高癌症分类的性能。
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7 days ago
利用单图生成模型减轻癌症分类中的注释偏移
通过模拟、分析和减轻乳腺钼靶癌症分类的标注偏移，开发了一种高准确性的癌症风险预测模型，并提出了基于单一图像生成模型的训练数据增强方法，以显著减轻标注偏移。同时，通过多个模型训练一种集成架构进一步提高性能。
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a month ago
基因 - 多功能离散门控框架的全癌基因组分析
本文提出了一种名为 Gene-MOE 的新型预训练模型，通过深度学习方法在 Pan-Cancer 数据库中分析基因组信息，以了解与癌症相关的因素，并有助于癌症的诊断和预后。实验结果表明，Gene-MOE 模型在癌症分类和生存分析中表现优于现
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7 months ago
基于深度学习模型的模糊基因选择和癌症分类
通过应用模糊基因选择技术，本研究提出了一个新的肿瘤分类模型，优于标准 MLP 方法，并在生物医学科学领域中提高了基因表达数据的分类准确性。
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a year ago
XOmiVAE: 使用高维组学数据进行癌症分类的可解释深度学习模型
介绍了一种基于变分自编码器 (VAE) 的解释性深度学习模型，名为 XOmiVAE，用于使用高维 omics 数据进行癌症分类，能够解释每个基因和潜在维度对于每个分类预测的贡献，以及每个基因和每个潜在维度之间的相关性，并验证了其对于其它深度
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3 years ago
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