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改进脑瘤分割的深度伪造图像生成
通过使用生成对抗网络进行图像转换，本研究探讨了使用深度伪造图像生成技术进行脑肿瘤分割的可行性，结果显示在图像分割质量指标方面表现出改善的性能，可能在数据有限的情况下进行训练时提供帮助。
PDFa year ago
基于卷积神经网络的人类疾病症状关系探索性分析
本研究分析通过卷积神经网络和支持向量机预测疾病，并使用 K-Means 和主成分分析研究了疾病的歧义性，结果表明机器学习可以在疾病早期阶段对疾病进行 98-100% 准确的诊断。异常症状是诊断疾病的良好代理，同时也提高了疾病预测任务的准确性
PDFa year ago
ICML蛋白质网络的深度上下文学习器
本文介绍了一种名为 AWARE 的图神经信息传递方法，用于注入蛋白质嵌入的细胞和组织背景信息。作者构建了一个人类细胞图谱的多尺度网络，并应用 AWARE 来学习蛋白质、细胞类型和组织嵌入，从而展示了 AWARE 在特定疾病的背景下揭示蛋白质
PDF3 years ago
ICLR稻作早期疾病诊断
提出基于 Mask RCNN 的作物病害本地化分类方法，用于早期检测，可提供病变区域的位置和范围估计，相对现有方法，本方法对作物病损区域的准确率达到了 87.6%。
PDF4 years ago
生物和医学数据集成的机器学习：原理、实践和机遇
本综述介绍了多种技术在生物医学领域上的成功应用，讨论了数据整合的原则、当前方法和可用的实现，探讨了综合方法的挑战和未来发展方向。
PDF6 years ago
脑网络聚类分析的多视角多图嵌入
使用张量技术将多视图和多图脑网络的依赖关系和相关性同时结合，可以通过利用多视图和多图交互来对脑网络进行聚类，提高疾病机理的理解和治疗方法的指导。
PDF6 years ago
聊天机器人能否确定我的饮食？：针对饮食推荐的聊天机器人应用挑战
聊天机器人在健康营养建议中的应用和挑战，提出指导开发者实现技术和理论上健壮的聊天机器人系统的流程。
PDF6 years ago
CheXNet: 深度学习实现胸部 X 光片放射学级别的肺炎检测
研究发现通过使用基于卷积神经网络的算法 CheXNet，可以高于目前实践放射科医师的水平从胸部 X 光片中检测出肺炎，该算法使用了目前最大的公开数据集 ChestX-ray14，并可以检测数据集中的 14 种疾病并达到最先进的结果。
PDF7 years ago