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序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 |
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1 | 2024-08-07 |
Corrigendum: Characterisation of mental health conditions in social media using Informed Deep Learning
2017-05-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/srep46813
PMID:28507325
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
2 | 2024-08-07 |
Deep learning and 3D-DESI imaging reveal the hidden metabolic heterogeneity of cancer
2017-May-01, Chemical science
IF:7.6Q1
DOI:10.1039/c6sc03738k
PMID:28507724
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研究论文 | 本文利用深度学习和3D-DESI成像技术揭示了癌症的隐藏代谢异质性 | 采用参数化t-SNE的深度无监督神经网络技术,能够捕捉到线性方法无法识别的复杂非线性关系,从而在3D-DESI-MS数据集中识别出新的代谢簇 | NA | 探索肿瘤组织的分子结构和代谢异质性 | 人结直肠腺癌活检样本 | 机器学习 | 结直肠癌 | 3D-DESI-MS | 参数化t-SNE | 图像 | 单个结直肠腺癌活检样本 |