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来自稀疏未分割图像的概率三维对应预测
通过分析解剖结构的形态来研究生理学，统计形态建模是一种用于定量解析解剖结构形态差异的工具。然而，传统的形态建模方法复杂耗时，线性假设限制了模型的应用范围。最新的深度学习技术能够直接从未分割的医学影像中推断统计形态模型，简化了流程并提升了可用
PDF4 days ago
Point2SSM++：从点云中自我监督学习解剖形状模型
基于统计形状建模（SSM）的对应关系是在临床研究中进行形态学分析的一种强大技术。Point2SSM++ 是一种基于深度学习的自我监督方法，从解剖形状的点云表示中直接学习对应点，旨在克服 SSM 在医学研究中的潜力未被充分利用的问题，并通过广
PDF2 months ago
VAE-IF: 无监督获取常规获得的 ICU 时间序列中的深度特征提取和平均的异常检测
无需任何标签或信号特定知识，我们提出了一种新颖的无监督方法来检测临床标准分钟级分辨率 ICU 数据中的伪迹，该方法结合了变分自动编码器（VAE）和孤立森林（iForest）模型来学习特征并识别不同类型的生命体征异常，例如血压、心率和颅内压。
PDF7 months ago
PubMed 及其他：生物医学文献搜索的最新进展与最佳实践
本研究调查了 36 种公开可用的工具，提供了有关医学文献搜索功能的全面视角，包括文献搜索、临床研究、基因相关信息、概念之间的关联等。
PDFa year ago
电子健康记录和结构化医疗数据的联邦和分布式学习应用：一项范围审视
这篇综述研究了联合学习在结构化医疗数据上的应用，强调了应优先考虑临床实践和研究的需要，并发现目前这方面的应用缺乏临床意义方面的充分评估。
PDFa year ago
COVID-19 SignSym: 将通用临床 NLP 工具快速适配用于识别和规范 COVID-19 的征象和症状到 OMOP 通用数据模型
本文旨在将现有的 CLAMP 自然语言处理工具定制为 COVID-19 SignSym，能够从临床文本中提取 COVID-19 的迹象 / 症状及其 8 个属性，并映射到标准概念中，以加速 COVID-19 的临床研究。通过结合深度学习模型
PDF4 years ago
关于计算科学中中立比较研究的呼吁
比较研究对于客观评估现有方法和建立标准非常重要，与临床研究类比强调了最近在 Bioinformatics 上发表的关于过度乐观和认识论的文章。
PDF12 years ago