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前列腺细胞 Raman 光谱的无监督自组织图揭示疾病状态的分子子类聚类
前列腺癌的新的生物分子亚分类诊断方法是通过分析活细胞拉曼光谱数据，成功地将正常前列腺和癌细胞分离，并将前列腺癌细胞线分为两个亚群；进一步分析显示，脂质的差异表达可能与疾病相关的细胞信号变化有关。
PDF4 months ago
工业系统的诊断和预测的机器学习方法综述：基于工业开源数据
在预测健康管理领域，本文提供了关于利用 PHM 数据挑战竞赛的开源数据集进行工业系统诊断和预测的机器学习方法的综述，并总结了一个统一的机器学习框架，强调了传统机器学习和深度学习在解决复杂工业任务方面的作用和挑战。
PDF6 months ago
一个用于黑色素瘤诊断和预后的双卷积神经网络管道
该研究提出了一种黑色素瘤诊断管道，利用两个卷积神经网络，一个诊断模型和一个预后模型。该管道在相同分布的数据上进行测试时的 F1 分数为 0.79。
PDF7 months ago
一种抑郁症分类的混合方法：基于运动活动信号的随机森林 - 人工神经网络集成
通过使用可穿戴传感器和机器学习方法，研究提出了一种名为混合随机森林 - 神经网络的算法，用于评估抑郁症患者的传感器数据。该算法在包括难治性和双极性抑郁症患者以及健康对照组的特殊数据集上的准确率达到 80％，为精神健康诊断领域做出了重要贡献。
PDF9 months ago
基于先进信号处理与机器学习的音频呼吸疾病分类及辅助诊断支持
利用全球最大的公开医疗数据库中的呼吸声音，结合经验模式分解和谱分析等方法，训练多个机器学习模型对不同健康状况进行分类诊断，从而大大提高辅助和远程诊断能力。
PDF10 months ago
使用深度神经网络预测肺炎和 COVID-19
本研究通过医学图像分析提出机器学习技术，利用胸部 X 光片图像预测肺炎，研究发现 DenseNet121 模型在 Pneumonia 检测中表现优于其他模型，达到 99.58% 的准确率，该研究展示了机器学习在精确检测肺炎中的重要性并为防止
PDF10 months ago
利用模拟校准兽医医学实际数据采集
使用仿真环境进行数据采集和诊断的创新性研究，特别关注于犬只的步态分析。该研究利用 Blender 和 Blenderproc 库生成反映不同解剖学、环境和行为条件的合成数据集。通过图形表示和标准化以实现最佳分析，利用生成的数据集来训练机器学
PDFa year ago
应用人工智能于癌症组织成像的研究与早期检测的现状
本文旨在回顾和概述当前人工智能在癌症组织成像方面所做的工作，提出了五个主要的任务模型，并讨论了这些方法面临的挑战和用于癌症预防和治疗的适应性。
PDFa year ago
深度学习在油田设备预测性维护中的应用
本文探讨了用人工智能和深度学习 (特别是神经网络) 进行预测性维护、诊断和预测的新兴技术应用，开发并测试了多种神经网络结构，使用公共数据集进行了诊断和预测。在结合深度学习技术 (如主成分分析和信号处理) 进行数据处理和特征提取的同时，探讨了
PDFa year ago
GARDNet: 色彩底片图像青光眼分类的鲁棒多视角网络
通过图像处理和深度学习神经网络分类相结合的方法，提出了一种先进的图像预处理技术来诊断青光眼。他们的 Glaucoma Automated Retinal Detection Network（GARDNet）在 Rotterdam EyePA
PDF2 years ago
应用人工智能和自然语言知识转移进行帕金森病诊断
本研究提出了一种利用深度学习方法对带有 Parkinson 病的患者的语音记录进行分类的方法，通过对一个预训练自然语言模型 wav2vec 2.0 进行知识转移训练音频分类器，并成功在由智能手机录制的语音记录数据集中实现了 97.92% 的
PDF2 years ago
2021 BEETL 竞赛：推进面向自主和异构脑电图数据集的迁移学习
该研究介绍了如何使用转移学习和元学习技术，来处理来自不同来源的生物信号数据，以解决医疗诊断和脑 - 机器接口任务的自动化问题。在这个研究里，以脑电图 (EEG) 为例，设计两项转移学习挑战任务，并通过竞赛验证了这些方法的效果。
PDF2 years ago
ACL模型诊断有多可靠？
本文探究了针对预训练语言模型的三种诊断测试的可靠性，发现基于可能性和表示的模型诊断没有先前假定的可靠性，并根据实证结果给出了建议。
PDF3 years ago
用动量对比学习进行少样本胸部 CT 图像 COVID-19 诊断
提出一个新的深度学习算法来自动诊断 COVID-19，该算法只需要少量样本进行训练，使用对比学习训练编码器来捕获表达性特征表示，并采用代表性网络进行分类。在两个公开可用的已注释 COVID-19 CT 数据集上，我们的结果表明我们的模型在基
PDF4 years ago
BERT 不是什么：从一套新的心理语言诊断中学到的教训，适用于语言模型
本文介绍了一种从人类语言实验中提取的一系列诊断方法，旨在检验语言模型用于生成上下文预测的信息。将这些诊断方法应用于 BERT 模型的案例研究中，发现其可以区分涉及共享类别或角色逆转的好坏完成情况，但对具有挑战性的推理和基于角色的事件预测存在
PDF5 years ago
Chester: 一个基于 Web 的本地计算胸部 X 光照片疾病预测系统
本研究开发了一个可由医疗专业人士使用的免费原型系统，以帮助他们了解深度学习工具在胸部 X 射线诊断中的实际应用。该系统可用作第二意见，用户可处理图像以确认或协助诊断。本文详细讨论了系统的三个主要组成部分：离群检测、疾病预测和预测解释。
PDF5 years ago
医学影像深度学习综述：MRI 为重点
概述了近年来机器学习在医学图像处理和分析领域的应用，特别关注深度学习在 MRI 中的应用，以及为对这个领域感兴趣的人提供好的教育资源、最先进的开源代码和有趣的数据来源及相关问题。
PDF6 years ago
基于 3D CNN 的 sMRI 和 MD-DTI 图像分类，用于阿尔茨海默病研究
本文研究了自动分类方法的主要趋势，探讨了卷积神经网络和 MRI 在海马区 ROI 上融合的痴呆症诊断算法，以及通过数据增强来平衡不同大小的类别对分类结果的影响。
PDF6 years ago
医学图像融合技术现状综述
介绍了医学图像融合的方法和应用，强调融合多模式医学图像在提高医学诊断精度和临床应用性上发挥了积极作用，并提出了未来研究所面临的挑战。
PDF11 years ago