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Biomed Eng Online：郑健课题组在基于字典<font color="red">学习方法</font>的CT图像重建算法研究中取得进展

Biomed Eng Online：郑健课题组在基于字典学习方法的CT图像重建算法研究中取得进展

为了降低辐射剂量，减少投影角度是一个直接有效的方法，但是这种方法在利用传统解析算法进行重建时，采样率的降低会导致重建图像中产生严重的混叠伪影，影响医生的诊断和治疗。

苏州生物医学工程技术研究所 - CT，重建算法，字典学习 - 2017-05-19

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>和统计模型的差异

机器学习和统计模型的差异

在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么？ 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有一张覆盖机器学习和统计模型的数据科学维恩图。在这篇文章中，我将尽最大的努力来展示机器学习和统计模型的区别，同时也欢迎业界有经验的朋友对本文进行补充。 在我开始之前，让我们

数据工匠 - 机器学习，统计模型 - 2015-11-30

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>：从多元拟合，神经网络到深度<font color="red">学习</font>

机器学习：从多元拟合，神经网络到深度学习

机器学习，或者更大的一个概念，数据科学这个领域中，同样是学了忘忘了学。不可否认，数学是机器学习的一个基石，但是也是无数人，包括笔者学习机器学习的一个高的门槛，毕竟数学差。而在这篇文章中，原作者并没有讲很多的数学方面的东西，而是以一个有趣实用的方式来介绍机器学习。

36大数据 - 机器学习，概念 - 2016-07-12

JPD ： <font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>，辅助帕金森疾病预测

JPD ： 机器学习，辅助帕金森疾病预测

机器学习可以通过问卷调查和简单的非侵入性测试来识别可能在前驱期发展为PD的人

MedSci原创 - 帕金森病 - 2021-10-19

Nature子刊：多用途深度<font color="red">学习方法</font>sciPENN，可预测、插补scRNA-seq、CITE-seq蛋白质表达

Nature子刊：多用途深度学习方法sciPENN，可预测、插补scRNA-seq、CITE-seq蛋白质表达

研究团队开发了sciPENN深度学习模型，可以预测和估算蛋白质表达，集成多个CITE-seq数据集，量化预测和估算不确定性。

测序中国 - 基因测序，深度学习 - 2022-11-24

Nature子刊 | 多用途深度<font color="red">学习方法</font>sciPENN，可预测、插补scRNA-seq、CITE-seq蛋白质表达

Nature子刊 | 多用途深度学习方法sciPENN，可预测、插补scRNA-seq、CITE-seq蛋白质表达

综上所述，研究团队开发了sciPENN深度学习模型，可以预测和估算蛋白质表达，集成多个CITE-seq数据集，量化预测和估算不确定性。

测序中国 - sciPENN，、插补scRNA-seq，CITE-seq蛋白质表达 - 2022-11-24

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型 - medscizl - 2017-05-29

Google如何用<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>帮助药物研发？

Google如何用机器学习帮助药物研发？

从在搜索中回答与健康相关的问题，到给开发者提供健身数据平台，Google在我们的日常健康中越来越重要。但其实互联网巨头们也在努力加快研发治愈人类顽疾的关键药物。 同斯坦福大学的Pande Lab合作，Google Research发表了一篇题为“针对药物研发的大规模多任务网络”的文章。该文章描述了如何用不同来源的数据，更好地确定哪种化合物将作为“治疗多种顽疾的有效药物”。 文章本身并没有显示任

雷锋网 - 药物研发，Google - 2015-03-05

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>：生成COVID-19抗体序列

机器学习：生成COVID-19抗体序列

Lawrence Livermore国家实验室（LLNL）的研究人员通过机器学习已经确定了一套初始的治疗性抗体序列，旨在结合和中和引起COVID-19的病毒（SARS-CoV-2）。

MedSci原创 - 机器学习，Covid-19 - 2020-05-02

CELL：<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>揭示抗生素作用机制

CELL：机器学习揭示抗生素作用机制

最近，研究人员开发了一个集成的“白盒子”生化筛选，网络建模和机器学习方法，以揭示因果机制，并应用这种方法来理解抗生素的功效。

MedSci原创 - 机器学习，抗生素 - 2019-05-20

临床研究中<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>分析报告的建议

临床研究中机器学习分析报告的建议

鉴于复杂临床数据集的可用性不断增加，机器学习 (ML) 在临床研究中的使用正在稳步增长。 机器学习在预测性能和识别具有特定生理学和预后的患者的未发现亚群方面具有重要优势。 尽管很受欢迎，但许多临床医生

Circ Cardiovasc Qual Outcomes . 2020 Oct;13(10):e006556. - 机器学习 - 2023-10-13

预测建模、监督<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>和模式分类概览

预测建模、监督机器学习和模式分类概览

本文全面地介绍了机器学习里的监督学习的主要概念，并对监督学习的典型工作流程进行了详细的解析，具有很好的实践指导意义。模式分类（pattern classification）和机器学习（machine learning）是非常热的话题，几乎在所有的现代应用程序中都得到了应用：例如邮局中的光学字符识别（OCR），电子邮件过滤

csdn - 建模，机器学习 - 2015-11-30

详解：如何用Python实现<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>算法（1）

详解：如何用Python实现机器学习算法（1）

Python是实现机器学习的最主要语言，下面详细介绍各类相关算法。

AI科技大本营 - 机器学习，Python - 2017-12-25

详解：如何用Python实现<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>算法（3）

详解：如何用Python实现机器学习算法（3）

三、BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 1、神经网络model 先介绍个三层的神经网络，如下图所示 输入层（input layer）有三个units（为补上的bias

MedSci原创 - 机器学习，Python - 2017-12-25

机器学习的新玩法：可做医疗监控

也许现在多数人们还认为“机器学习”（Machine Learning）是一个相当前沿的概念，但事实上，你接触的若干互联网产品已经使用了与机器学习有关的思维或技术。比如电子邮件服务商就是使用机器学习算法来过滤垃圾邮件的，Google也通过相关的技术来辨别垃圾站点。对于很多互联网用户来说，电子邮件和搜索引擎几乎是每天都在使用的产品，但除了这些以外，一些新的机器学习应用已经开始涌现，福布斯就列举了如下六

生物探索 - 机器，医疗监控 - 2014-01-17

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