深度学习在生物医药领域的应用
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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 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | 2024-08-05 |
Internal-transfer Weighting of Multi-task Learning for Lung Cancer Detection
2020, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
DOI:10.1117/12.2548755
PMID:34040274
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研究论文 | 本文提出了一种内部转移加权的多任务学习方法用于肺癌检测 | 介绍了一种新的学习策略Periodic Focusing Learning Policy（PFLP）和内部转移加权策略（ITW），以优化多任务网络的训练 | 对于无法收敛的多任务基线网络，需要进一步研究改进方法 | 提高肺癌预测的准确性 | 3386名患者的CT扫描数据，涉及多种呼吸系统疾病的辅助任务 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | 3D注意力网络 | 图像 | 3386个CT扫描（每名患者一个扫描） | NA | NA | NA | NA |