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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】 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】 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】 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：
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- 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：
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- 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：
【外文期刊】 Xue Li ; Lifeng Yang ; 等 《Future oncology》 2023年19卷20期 1429-1438页
【关键词】 axillary lymph node metastasis;breast cancer;deep learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jiang Jing ; Xu Junlin ; 等 《Briefings in bioinformatics》 2023年24卷3期 SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
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