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【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：
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【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】 艾海明 张清利 等 《中国医学物理学杂志》 2024年41卷4期 472-478页ISTICCSCD
【摘要】 目的:针对从指端脉搏波重构出桡动脉脉搏波的难题,提出一种基于深度学习的重构方法.方法:使用四通道数据采集系统PowerLab分别无创采集指端脉搏波和桡动脉脉搏波,对脉搏波信号噪声源进行分析,利用去基线算法、小波变换去噪算法、归一化预处理算法...
- 概要：
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【中文期刊】 徐少康 张战成 等 《计算机应用》 2023年43卷2期 589-594页
【摘要】 2D/3D医学图像配准是骨科手术三维实时导航中的一项关键技术,然而传统的基于优化迭代的2D/3D配准方法需要经过多次迭代计算,无法满足医生在手术过程中对于实时配准的要求.针对该问题,提出一种基于自编码器的姿态回归网络来通过隐空间解码捕获几何...
- 概要：
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【中文期刊】 李杨 郭钰哲 等 《电子设计工程》 2023年31卷17期 35-39页
【摘要】 针对传统异常数据检测准确性低且运行时间长的问题,文中基于深度学习框架设计了一套医疗设备异常数据分析检测算法.该算法对自编码器与对抗神经网络进行了融合及改进,变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)模型将变分算...
- 概要：
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【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...
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【中文期刊】 马勇 杨敏 等 《网络安全与数据治理》 2023年42卷7期 85-90页
【摘要】 为了在大数据环境下快速、精准地挖掘异常点,保障网络安全,提出了一种面向多维数据的异常点检测模型设计方案.该方案利用长短期记忆网络(LSTM)存储任意时间段的多维数据,并使用图卷积网络提取完整数据结构,同时加入惩罚参数和均方误差来缩小异常点出...
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【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
【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：
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【中文期刊】 刘宏生 周威 等 《辽宁大学学报（自然科学版）》 2022年49卷1期 1-8页
【摘要】 化合物毒性预测中所使用的有标签数据较少且存在数据类别不平衡问题,因此为了解决这个问题,提高预测准确率,本文提出了一种自编码器-辅助分类器的生成对抗网络(AE-ACGAN)分子生成模型.该模型使用自编码器处理化合物数据得到特征向量,然后将其作...
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【中文期刊】 魏屹立 杨子元 等 《CT理论与应用研究》 2022年31卷6期 721-729页MEDLINEISTIC
【摘要】 低剂量计算机断层扫描(CT)是一种相对安全的疾病筛查手段,但低剂量CT图像往往包含较多噪声和伪影,严重影响医生的诊断.针对该问题,本文提出一种基于子空间投影和边缘增强网络(SPEENet).SPEENet为自编码器结构,包含双流编码器和解码...
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