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【中文期刊】 张雅楠 张琳琳 等 《新疆大学学报（自然科学版）（中英文）》 2026年43卷1期 61-69页
【摘要】 针对真实数据采集机制不完善致使数据缺失、现有方法对临床特征表示不足导致模型性能受限问题,本文提出一种用于心衰患者死亡率预测的数据多重插补方法(Self-attention and Generative adversarial network...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李佳芮 钱力 等 《陆军军医大学学报》 2025年47卷6期 613-622页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 旨在对 10 种癌症转录组学数据开展深度分析与特征提取,进而实现对癌症样本的分期诊断.方法 在UCSC Xena网站收集发病率最高的10种癌症转录组学数据(包含4 938个样本和59 428个基因),以变分自编码器为基础,利用特征重要...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 韦少钗 杨晓帆 等 《智能计算机与应用》 2024年14卷12期 145-150页
【摘要】 基于蛋白质组学数据的食管癌分析与诊断面临样本规模小、序列长度大等问题,影响分析方法的泛化性和准确性.针对该问题,本文提出一种面向小样本学习的食管癌诊断方法.该方法在Transformer的基础上,首先为其引入局部窗口机制,以缓解序列长度过大...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 柳叶 王亚楠 等 《系统工程理论与实践》 2024年44卷11期 3700-3715页
【摘要】 针对医保欺诈识别中欺诈样本与正常样本之间的高相似性、区分度不高问题以及边缘正常样本的迷惑性问题,本文提出了基于孤立损失(isolation loss)和深度自编码器(deep autoencoder)的医保欺诈识别算法(ISDAE).该算法...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张有健 周冠群 等 《医学信息学杂志》 2026年47卷2期 1-10页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 系统梳理生成式模型在医疗影像分析领域的研究现状、前沿进展与核心挑战,为相关研究提供参考.方法/过程 采用文献综述法,系统阐述以生成对抗网络、变分自编码器和扩散模型为代表的主流生成式模型的基本原理、技术演进及优缺点.从跨模态影像合...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 邓煌森 刘捷 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷2期 184-189页ISTICCSCD
【摘要】 开发一个基于深度学习的微波成像模型,将散射电场直接映射为目标物体介电特性分布图像,并探索其在医学应用的潜在价值.采用二维时域有限差分法进行数值模拟来获取散射电场数据集;构建基于深度卷积自编码器成像模型,对两类目标物体进行成像研究;使用相对误...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陆赵蕾 徐圆 等 《医疗卫生装备》 2025年46卷9期 9-15页ISTICCA
【摘要】 目的:探讨基于瘤内及瘤周水肿影像组学参数联合自编码器算法对乳腺癌表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor,HER-2)状态的预测价值,以为术前无创预测HER-2状态提供新的思路.方法:...
【关键词】 乳腺癌；人表皮生长因子受体-2；影像组学；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 戴伟 张浩轩 等 《集成技术》 2025年14卷3期 87-101页
【摘要】 癌症是一种与基因密切相关的疾病,具有多种亚型,各亚型在遗传、表型和治疗反应上存在显著差异.准确的癌症亚型分类对个性化治疗至关重要,有助于提高治疗效果.然而,基于患者基因表达数据的癌症亚型分类方法在样本不均衡的情况下,往往难以有效区分稀有亚型...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘宇轩 魏静 等 《科学技术与工程》 2025年25卷32期 13905-13914页
【摘要】 传统主特征向量动力学分析(leading eigenvector dynamics analysis,LEiDA)在数据降维策略采用线性降维方法,忽略了大脑的非线性信息,同时在大脑状态识别使用k-means硬聚类方法,粗略的标准划分容易忽略...
【关键词】 相位相干图自编码器(PCGAE)；阿尔茨海默病；软硬聚类联合分析；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 欧嘉志 詹长安 等 《南方医科大学学报》 2024年44卷9期 1796-1804页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 将一维卷积神经网络(1DCNN)作为自编码模型的特征提取网络,利用1DCNN对头皮脑电信号(EEG)局部特征的感知能力来提高自编码模型(AE)在低维特征空间的表达能力,提出一种简单高效的癫痫异常检测模型.方法 癫痫发作后会出现标志性的...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 毛媛 秦琴 《北京生物医学工程》 2024年43卷4期 391-397页ISTIC
【摘要】 目的 为了实时监测医疗器械设备异常状态,以便及时预警和应对设备异常情况,确保医疗器械的安全运行,提出基于自编码器的医疗器械设备异常状态预警方法.方法 以某医院2022年8月起因故障停用的10台心电图监护仪为研究对象,使用数据恢复设备连接到心...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘腾 李鑫 等 《生物信息学》 2024年22卷4期 270-276页ISTIC
【摘要】 空间转录组测序技术能够在生成基因表达谱的同时,保留细胞在组织内部的位置信息.如何充分利用基因表达谱和空间位置信息来识别空间区域,完成细胞亚群聚类是空间转录组学数据分析的基础和关键.本文提出基于变分自编码器和图神经网络结合的空间转录组细胞亚群...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘立伟 刘晓兰 等 《生物信息学》 2024年22卷2期 116-123页ISTIC
【摘要】 近年来,越来越多的生物学实验研究表明,microRNA(miRNA)在人类复杂疾病的发展中发挥着重要作用.因此,预测miRNA与疾病之间的关联有助于疾病的准确诊断和有效治疗.由于传统的生物学实验是一种昂贵且耗时的方式,于是许多基于生物学数据...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Federico Jurado-Ruiz David Rousseau 等 《植物表型组学（英文）》 2023年5卷4期 816-824页SCIMEDLINECSCDCABP
【摘要】 Advancements in genome sequencing have facilitated whole-genome characterization of numerous plant species,providing an ...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 林艳梅 曹爱清 等 《广西科学》 2024年31卷5期 842-853页
【摘要】 基于机器学习预测潜在药物-靶标相互作用(Drug-Target Interaction,DTI)的方法是一个具有竞争力的研究主题,但当前相关的预测方法和模型在特征学习方面尚有较大的发展空间.本研究基于无监督学习思想提出了一个结合去噪自编码器...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李永康 李茜 等 《红外技术》 2024年46卷8期 923-932页
【摘要】 功能性近红外光谱技术(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)作为一种高时间分辨率、成本低廉、便携性高的脑成像系统,近年来深受脑神经科学等研究领域的关注.但fNIRS信号中的运动伪迹会干扰后期...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 林铭俊 肖中举 等 《现代仪器与医疗》 2023年29卷5期 44-48页ISTICCA
【摘要】 随着人工智能技术的快速发展,运用心电图自动诊断模型辅助临床诊断成为一大研究热点,但仍存在着心电医疗数据难以获取、样本不平衡、数据隐私限制与泄露等问题.而大型免费医疗数据集的出现以及深度生成模型的发展,使得生成高质量的心电数据成为解决上述问题...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Jun Wang Xueying Xie 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）》 2020年18卷4期 468-480页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Precise biomarker development is a key step in disease management. However, most of the published biomarkers were derive...
【关键词】 Denoising autoencoder；Unsupervised learning；Lung cancer；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 黄梦林 段磊 等 《计算机应用》 2023年43卷7期 2010-2016页
【摘要】 无监督关系抽取旨在从无标签的自然语言文本中抽取实体之间的语义关系.目前,基于变分自编码器(VAE)架构的无监督关系抽取模型通过重构损失提供监督信号来训练模型,这为完成无监督关系抽取任务提供了新思路.针对此类模型无法有效地理解上下文信息、依赖...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭秋燕 胡磊 等 《电子技术应用》 2023年49卷10期 96-99页
【摘要】 图像数据解压缩问题是一类重要的数据处理问题,数据特征学习在数据压缩研究中有重要的研究价值.提出了一种基于云模型的变分自编码器特征表征模型,将云模型作为变分自编码器的先验分布,解决变分自编码器在特征表征上的局限性.变分自编码器的编码器部分负责...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭玉雪 于洪丽 等 《电子测量技术》 2023年46卷19期 188-196页
【摘要】 左右手运动想象脑电信号(MI-EEG)分类准确率低,制约了相关脑-机接口技术的发展.实验采集了 16名健康受试者的运动想象脑电信号,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和卷积自编码(CAE)的运动想象脑电信号分类算法.利用离散小波变换将EE...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 韩仲鑫 刘瑞兰 等 《现代电子技术》 2023年46卷20期 55-60页
【摘要】 电阻抗成像技术是一种安全无创的医学成像技术,且没有辐射带来的危害,但其逆问题是一个高度不适定的病态非线性问题,获得的重构图像伪影较大.为了得到较为清楚的重建图像,提出一种将传统方法与去噪自编码器相结合的深度成像方法.该方法首先使用分裂Bre...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 曹凤虎 罗悦 等 《舰船电子工程》 2023年43卷6期 105-109,130页
【摘要】 稀疏CT数据重建是医学影像技术领域的重要研究方向.传统算法通过对高维稀疏数据学习与分析直接重建出高维图像,重建效率受数据维度影响.为克服高维稀疏数据重建效率随数据维度增高而降低问题,论文提出基于非线性降维与低维空间数据重建的SDAE-CNN...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 谷丽霞 刘欣芃 《电子设计工程》 2021年29卷10期 46-50页
【摘要】 针对医疗数据的智能化识别与分析需求,文中对医疗财务大数据挖掘的相关方法进行了研究.通过引入深度学习中的深度置信网络(DBN),结合Autoencoder自编码网络构建了数据处理系统,实现对医院经营状态的自动化评估.DBN网络使用受限玻尔兹曼...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《定量生物学（英文版）》 2020年8卷1期 78-94页MEDLINECSCDBP
【摘要】 Background: Single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) is a rapidly evolving technology that enables measurement of gene exp...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《定量生物学（英文版）》 2019年7卷4期 247-254页MEDLINECSCDBP
【摘要】 Deep learning is making major breakthrough in several areas of bioinformatics.Anticipating that this will occur soon for...
【关键词】 single-cell；RNA-seq；deep learning；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 黎红 禹龙 等 《计算机应用研究》 2018年35卷3期 745-749页
【摘要】 常规毒理学实验方法周期长、耗资高,对现代药物研发和环境化合物安全性评估具有局限性,通过对化合物毒理性研究,提取1 047维分子指纹特征,提出去噪自编码神经网络无监督学习机制及对腐败特征的自联想学习特性提取隐含毒性化合物特征,实现化合物毒性预...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵鑫 强彦 等 《科学技术与工程》 2017年17卷33期 125-130页
【摘要】 深度学习在肺部影像方面的研究主要集中于肺部CT图像.对肺结节的快速准确检测是肺部疾病治疗的关键步骤.结节检测本身就是一项具有挑战性的工作,且已有的研究均很难得到较高的检测率.针对这样的问题,提出一种改进的深度半监督稀疏自编码的肺结节检测方法...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周洁茜 刘振丙 等 《光谱学与光谱分析》 2017年37卷8期 2412-2417页
【摘要】 提出一种稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法.首先对近红外光谱数据进行小波变换以消除基线漂移,然后用稀疏降噪自编码(SDAE)网络提取光谱特征并降维表示,最后采用高斯过程(GP)进行二分类,其中GP选用光谱混合(SM)核函数作...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王媛媛 周涛 等 《电视技术》 2016年40卷10期 118-126页
【摘要】 深度学习被引入机器学习领域与大数据的完美结合加快了人工智能实现的涉伐,近年来备受学术界和工业界的广泛关注.从深度学习的3种经典模型出发,主要做了5方面的工作:第一,针对深度信念网络,从网络结构(隐含层数、RBM结构、DBN级联),学习算法(...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵广军 王旭初 等 《计算机辅助设计与图形学学报》 2016年28卷8期 1297-1305页
【摘要】 针对目前基于数字人脑切片图像的分割算法较少，分割精度和有效性较低等不足，提出一种基于稀疏自编码器(SAE)深度特征学习的分割算法。在特征提取阶段，采用从粗到精两级方式对 SAE 进行训练，以增强模型学习到的深度特征的鉴别能力；在分类阶段，使...
【关键词】 中国可视化人体数据集；脑组织分割；稀疏自编码器；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨辉华 雒志超 等 《光谱学与光谱分析》 2016年36卷9期 2774-2779页
【摘要】 近红外光谱分析技术作为一种快速、无损检测技术十分适用于真假药品现场鉴别。自编码网络作为当前机器学习领域研究的热点受到广泛关注,自编码网络是一种典型的深度学习网络模型,它比传统的潜层学习方法具有更强的模型表示能力。自编码网络使用贪婪逐层预训练...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 宋涛 周玉婷 等 《环境与职业医学》 2025年42卷12期 1446-1455页ISTICPKUCSCD
【摘要】 [背景]职业紧张已成为影响制造业从业人员身心健康的重要公共卫生问题.但研究人员往往采用"有/无"二分类变量评估其核心诱因——蓄积性疲劳,忽略了疲劳特征的高维复杂性和异质性,从而限制了职业紧张风险评估模型的精准度与预测效能.[目的]从数据驱动...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐志敏 刘士远 《国际生物医学工程杂志》 2025年48卷4期 401-406页ISTICCA
【摘要】 生成式网络在医学影像领域展现出良好应用前景，可有效缓解医学图像数据稀缺与标注困难问题。梳理了近年来主流生成式网络在多模态影像合成、低剂量图像重建及结构保持等方面的代表性工作，包括变分自动编码器、生成对抗网络与去噪扩散概率模型等框架的演进及其...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Huamei Qi Wenhui Yang 等 《Quantitative Biology》 2024年12卷2期 205-214页MEDLINECSCDBP
【摘要】 Effective clinical trials are necessary for understanding medical advances but early termination of trials can result in...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Alexander Rajath Uppal Sheetal 等 《智慧医学（英文）》 2023年03卷1期 22-35页MEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Objective:The objective of this study was to develop a robust method for rapid detection and identification of the virus...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Xabier Martinez-de-Morentin Sumeer A. Khan 等 《Quantitative Biology》 2023年11卷3期 246-259页MEDLINECSCDBP
【摘要】 There is a need for tools that integrate single-cell multi-omic data while addressing several integrative challenges sim...
【关键词】 single-cell；multi-omic；Autoencoder；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Abrar, Sakib ; Samad, Manar D. ; 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2022年156卷 160-169页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zheng, Yu-Jun ; Zhou, Xiao-Han ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2018年102卷 78-86页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Intelligent data analysis;Fraud detection;Generative adversarial network (GAN);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Mani M ; Magnotta V.A ; 等 2021年86卷2期 835-851页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 autoencoder neural network;deep learning;k-q acceleration;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yang Qing ; Jia Cangzhi ; 等 《Mathematical Biosciences: An International Journal》 2019年311卷 103-108页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Amino acid composition;Machine learning;Sparse autoencoder;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhou X. ; Hu K. ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2023年157卷 114-124页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Adversarial training;Graph autoencoder;Graph embedding;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kang, Li ; Chen, Jin ; 等 《Cognitive Neurodynamics》 2023年17卷2期 345-355页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Wang Q. ; Meng F. ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2023年161卷 614-625页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Data augmentation;Selective Pseudo-Labelling;Unsupervised Domain Adaptation;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Majumdar, Angshul ; 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2018年106卷 271-280页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Autoencoder;Graph;Classification;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Abouchekeir, Sheriff ; Vu, Andrew ; 等 《BioSystems》 2022年222卷 SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Drug design;Adversarial autoencoder;Multi-objective optimization;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Alexander M.,Andrianov ; Grigory I.,Nikolaev ; 等 《Journal of Biomolecular Structure and Dynamics》 2022年40卷15/16期 7555-7573页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 HIV-1;gp120;HIV-1 entry inhibitors;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Li Y. ; Gan Z. ; 等 《Journal of Microbiological Methods》 2022年192卷 SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Convolutional neural networks;Denoising autoencoder;Listeria species;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 X.HU ; Z.YU ; 《Oncology letters》 2019年17卷2 Pt.A期 1483-1490页
【关键词】 deep learning;stacked sparse autoencoder;malignant mesothelioma;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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