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多模型预测模型解释的特征重要性:临床应用案例
通过使用预手术和术中数据,我们开发了一个多模态深度学习模型,用于预测老年髋关节骨折患者术后死亡率,并通过计算 Shapley 值解释了我们的模型预测结果。
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2 months ago
基于基因表达分析的深度学习用于多囊肾病的准确和早期检测
利用深度学习方法,通过分析患者基因表达,实现对多囊肾病的早期检测。
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10 months ago
利用时空自注意力预测长期 COVID 患者的结果
本研究提出了一种空时关注机制,可以从时间维度和特征空间共同衡量特征重要性,以识别 COVID-19 的后续慢性病。实验结果表明,在长 COVID 患者的预测结果中,Local-LSTM 和联合空时关注优于其他有关方法。此提出的方法为长 CO
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a year ago
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