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基于深度学习的阴道微生态病理图像自动诊断
1
作者
姚泽欢
陈微
+4 位作者
李晨
杨浩艺
何玉麟
谭郁松
李非
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期1348-1357,共10页
阴道微生态病理图像是诊断细菌性阴道病的重要依据,但对其人工分析需要花费大量时间精力,导致诊断效率不高,因此需要寻求针对病理图像的自动诊断新方法.本文提出一种阴道微生态病理图像自动诊断模型ResLab,该模型以阴道微生态病理图像...
阴道微生态病理图像是诊断细菌性阴道病的重要依据,但对其人工分析需要花费大量时间精力,导致诊断效率不高,因此需要寻求针对病理图像的自动诊断新方法.本文提出一种阴道微生态病理图像自动诊断模型ResLab,该模型以阴道微生态病理图像作为训练数据集,利用深度学习技术对病理图像进行端到端分析,预测Nugent评分,辅助医生进行分级诊断.为提升模型预测的精确率,本文综合采用多种方法对模型加以改进,包括增加网络层数以提取更深特征,采用两个小卷积核叠加以增大感受野,减少ReLU激活层以降低复杂性,用最大池化层替换平均池化层以提取最显著特征.实验证明,各优化方案均能明显提升模型性能,ResLab模型预测精确率达到82.19%,超过VGG、GoogLeNet、ResNet等网络模型.结果表明,ResLab模型能为医生提供较准确的参考结果,从而提高诊断效率,减少诊断误差.
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关键词
深度学习
图像分类
病理诊断
Nugent评分
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职称材料
基于转录组学数据的抗真菌药物预测方法研究
被引量：
2
2
作者
杨浩艺
陈微
+2 位作者
姚泽欢
谭郁松
李非
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第2期246-251,共6页
在生物医学高通量数据迅速积累的背景下,突破传统药物研发技术体系,从生物医药信息的丰富数据特征出发,建立抗真菌药物的快速发现方法逐渐成为可能。从高通量组学数据出发,计算发现药物之间的相似药效关系,并应用于抗真菌新药发现。基于...
在生物医学高通量数据迅速积累的背景下,突破传统药物研发技术体系,从生物医药信息的丰富数据特征出发,建立抗真菌药物的快速发现方法逐渐成为可能。从高通量组学数据出发,计算发现药物之间的相似药效关系,并应用于抗真菌新药发现。基于CMAP和LINCS数据平台,获取化合物作用下的细胞转录组数据作为生物细胞对药物效应的特征表征,采用GSEA和WTCS算法度量其特征表征之间的相似程度,通过对待筛选药物和已知抗真菌药物的相似度综合排序实现对潜在抗真菌药物的预测筛选。通过大规模计算发现,普尼拉明、伊利替康等药物有望用于抗真菌用途,部分预测结果已得到相关实验研究的支持。本研究有效利用细胞反应表征的高通量组学数据,将生物大数据应用于快速药物理性设计,为抗真菌药物重定位的理性设计提供重要的计算方法,启发并加速现有抗真菌药物发现过程。
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关键词
药物重定位
生物大数据
抗真菌药物
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职称材料
题名
基于深度学习的阴道微生态病理图像自动诊断
1
作者
姚泽欢
陈微
李晨
杨浩艺
何玉麟
谭郁松
李非
机构
国防科技大学计算机学院
中国科学院计算机网络信息中心
出处
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期1348-1357,共10页
基金
国家重点研究发展计划(2018YFB0204301)
国家自然科学基金(81973244)
国防科技大学高性能计算国家重点实验室资助项目.
文摘
阴道微生态病理图像是诊断细菌性阴道病的重要依据,但对其人工分析需要花费大量时间精力,导致诊断效率不高,因此需要寻求针对病理图像的自动诊断新方法.本文提出一种阴道微生态病理图像自动诊断模型ResLab,该模型以阴道微生态病理图像作为训练数据集,利用深度学习技术对病理图像进行端到端分析,预测Nugent评分,辅助医生进行分级诊断.为提升模型预测的精确率,本文综合采用多种方法对模型加以改进,包括增加网络层数以提取更深特征,采用两个小卷积核叠加以增大感受野,减少ReLU激活层以降低复杂性,用最大池化层替换平均池化层以提取最显著特征.实验证明,各优化方案均能明显提升模型性能,ResLab模型预测精确率达到82.19%,超过VGG、GoogLeNet、ResNet等网络模型.结果表明,ResLab模型能为医生提供较准确的参考结果,从而提高诊断效率,减少诊断误差.
关键词
深度学习
图像分类
病理诊断
Nugent评分
Keywords
deep learning
image classification
pathological diagnosis
Nugent score
分类号
Q811.4 [生物学—生物工程]
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于转录组学数据的抗真菌药物预测方法研究
被引量：
2
2
作者
杨浩艺
陈微
姚泽欢
谭郁松
李非
机构
国防科技大学计算机学院
中国科学院计算机网络信息中心
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第2期246-251,共6页
基金
国家重点研发计划(2018YFB0204301)
国家自然科学基金(81973244)。
文摘
在生物医学高通量数据迅速积累的背景下,突破传统药物研发技术体系,从生物医药信息的丰富数据特征出发,建立抗真菌药物的快速发现方法逐渐成为可能。从高通量组学数据出发,计算发现药物之间的相似药效关系,并应用于抗真菌新药发现。基于CMAP和LINCS数据平台,获取化合物作用下的细胞转录组数据作为生物细胞对药物效应的特征表征,采用GSEA和WTCS算法度量其特征表征之间的相似程度,通过对待筛选药物和已知抗真菌药物的相似度综合排序实现对潜在抗真菌药物的预测筛选。通过大规模计算发现,普尼拉明、伊利替康等药物有望用于抗真菌用途,部分预测结果已得到相关实验研究的支持。本研究有效利用细胞反应表征的高通量组学数据,将生物大数据应用于快速药物理性设计,为抗真菌药物重定位的理性设计提供重要的计算方法,启发并加速现有抗真菌药物发现过程。
关键词
药物重定位
生物大数据
抗真菌药物
Keywords
drug repositioning
biomedical big data
antifungal drug
分类号
Q811.4 [生物学—生物工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的阴道微生态病理图像自动诊断
姚泽欢
陈微
李晨
杨浩艺
何玉麟
谭郁松
李非
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2021
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于转录组学数据的抗真菌药物预测方法研究
杨浩艺
陈微
姚泽欢
谭郁松
李非
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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