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【中文期刊】 吴胜男 吴佳辉 等 《医学信息学杂志》 2025年46卷2期 68-75页ISTICCA
【摘要】 目的/意义探讨网络表示学习与链路预测在挖掘潜在医学实体关系方面的应用,为医学知识发现研究提供新视角.方法/过程从PubMed数据库获取文献摘要,利用"主语-行为-宾语"语义挖掘方案识别疾病与药物治疗信息,抽取药物实体与疾病实体,构建"药物-...
【关键词】 二分网络；"主语-行为-宾语"语义挖掘；网络表示学习；
- 概要：
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【中文期刊】 石凯 柳乔晖 等 《软件导刊》 2025年24卷5期 28-34页
【摘要】 人体肠道微生物与人类健康密切相关,许多疾病的发生都伴随着肠道微生物群落的失衡.从微生物组数据中准确预测宿主表型对于理解疾病的发生和发展具有重要意义.机器学习方法在微生物组的表型预测上展现出了强大的能力.然而,微生物组数据的稀疏性、高维性和特...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 章广能 张育芳 等 《生物信息学》 2024年22卷4期 287-295页ISTIC
【摘要】 化合物-蛋白质互作的鉴定对药物发现、靶标鉴定,网络药理学和蛋白质功能的阐明等至关重要.本文开发了一种基于表示学习的图神经网络预测化合物-蛋白质互作模型.首先利用Word2vec表示学习方法自动提取化合物和蛋白质的特征;然后将特征输入构建图神...
【关键词】 化合物-蛋白质相互作用；表示学习；图神经网络；
- 概要：
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【中文期刊】 徐鹤 郑群力 等 《数据采集与处理》 2023年38卷4期 777-791页
【摘要】 近年来,深度学习方法广泛应用于各种疾病预测任务,甚至在其中一些方面超过了人类专家.然而,算法的黑盒性质限制了其临床应用.对此,本文结合知识表示学习和深度学习方法构建了一种融入知识表示向量的可解释深度学习模型.该模型首先依据体检指标正常范围构...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 晏峻峰 文志华 等 《数字中医药（英文版）》 2022年5卷4期 419-428页
【摘要】 目的 基于图卷积神经网络,构建《伤寒论》"症状-方剂-中药"异质图并探寻节点向量表示的最优学习方法.方法 从《伤寒论》含处方的条文中提取出症状、方剂、中药信息,构建"症状-方剂-中药"异质图,基于图卷积网络提出一种"症状-方剂-中药"异质图...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 宗静静 邱天爽 《中国生物医学工程学报》 2015年34卷5期 540-547页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 医学图像融合是医学影像和放射医学等领域的研究热点之一,广受医学界和工程界重视.提出一种基于在线字典学习(ODL)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的脑部CT和MR图像融合新算法.首先,利用滑动窗技术将源图像分块,使用ODL算法和最小角回归算法(...
【关键词】 图像融合；稀疏表示；脉冲耦合神经网络(PCNN)；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Tianwei Wang Yun Chen 等 《神经科学通报（英文版）》 2022年38卷7期 796-808页SCIMEDLINEISTICCSCDBP
【摘要】 In contrast to traditional representational per-spectives in which the motor cortex is involved in motor control via neu...
【关键词】 Dimensionality reduction；Neural network；Machine learning；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Tobore Onojighofia,Tobore ; 《Communicative & integrative biology》 2021年14卷1期 41-50页MEDLINE
【外文期刊】 Qingrong,Cheng ; Xiaodong,Gu ; 《Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society》 2021年134卷 143-162页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Common space learning;Cross-modal graph;Cross-modal retrieval;
【外文期刊】 Chengshuai,Zhao ; Haorui,Wang ; 等 《Methods (San Diego, Calif.)》 2022年207卷 81-89页SCIMEDLINECABP
【关键词】 Drug-miRNA resistance association;Graph neural network;Multi-channel neural network;
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