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1.
基于层次化深度学习的海量医学影像组织与检索研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对国内外关于医学影像组织和检索方法中的难点问题,提出一种基于层次化深度学习的海量医学影像组织和检索方法,以提高检索效率和精度,在一定程度上解决医学影像检索中存在的语义鸿沟问题。  相似文献
2.
伴随大数据时代的到来和数据挖掘技术的兴起,中医数据挖掘也逐步走向热门。本文对数据挖掘进行系统概述,着重对中医数据挖掘的研究进展进行了具体的趋势分析,对相关方法的研究进行了梳理,以期为相关科研工作者进行中医领域数据挖掘的研究提供有价值的文献参考。  相似文献
3.
药品不良反应(adverse drug reaction,ADR)报告作为药品上市后安全评价的主要载体,对药物安全评价研究具有重要的参考价值。本文以深度学习模型中的双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,Bi-GRU)结构为基础,引入注意力机制以及字向量与分词向量优化模型,对我国ADR报告中的ADR过程描述部分进行“药品-不良反应”的关系抽取研究。实验结果表明,基于深度学习的实体关系抽取模型在确认不良反应描述中“药品-不良反应”对之间的关系(否认、可能、直接和后处理)的分类任务中达到了很好的性能,最终模型取得87.52%的F值。所提取的信息在辅助ADR报告评价的同时,可进一步运用于特定药物的不良反应统计学研究以及知识库构建等任务中,从而为药物安全性评价研究提供更多的研究手段。  相似文献
4.
高翾   《复旦学报(医学版)》2019,46(3):408-413
 深度学习方法是当前图像处理领域的首选方法之一,但由于该方法需要大量高质量标记的图像数据作为模型的训练样本,很难直接应用在医学影像学领域。本文简述了深度学习方法的原理及其在医学影像学领域的研究现状,着重讨论了制约这一方法在医学影像学领域运用的影响因素,并简要讨论了可能的解决方法。  相似文献
5.
目的:构建基于自然语言处理的临床合理用药知识图谱。方法:以国家食品药品监督管理总局(CFDA)、美国食品药品监督管理总局(FDA)及某大型三甲医院药品库中药品说明书为数据源,构建了一种基于深度学习算法的临床合理用药知识图谱库。对随机抽取的500份药品说明书进行人工标注,将标注的数据划分为训练集、测试集、验证集。基于深度学习模型BRET进行训练,通过训练集训练模型和验证集验证训练过程中的性能及训练后通过测试集测试模型性能,用优化后的机器学习模型预测未标注的药品说明书。结果:最终抽取出30余万条“实体-关系-实体”的三元组关系,将机器学习模型产生的三元组与领域专家标注产生的三元组一起导入Neo4j图形数据库中存储,以知识图谱的形式展现给临床药师。结论:通过基于深度学习算法的临床合理用药知识库构建,在标引少量药品说明书的前提下,挖掘出药品说明书中所有的医疗关系和实体。自动构建基于药品说明书的合理用药知识图谱,可提高合理用药的自动化程度和准确度,降低不合理用药。  相似文献
6.
目的:探索基于深度学习的文本分类方法在生物医学文本的学科分类中是否具有更好的分类性能。方法:以中国医院科技量值研究中累积的神经病学科、消化病学科、肿瘤学科的SCI论文为数据来源,分别训练并测试CNN、LSTM、LSTM-CNN、LSTM-attention及SVM模型并评估其性能。结果:5类模型中,双层CNN模型的分类性能最好,CNN、LSTM、LSTM-CNN和LSTM-attention模型的分类性能均优于SVM模型。结论:基于深度学习的文本分类方法可提高生物医学文本的学科分类精度,推动医院评价和学科评估的发展。  相似文献
7.
目的:探索深度神经网络在情感分类方面的应用。方法:采用长短型记忆神经网络构造在线消费评论情感的分类器,对收集的消费评论进行二分类的情感分析。结果:LSTM模型的准确率为89.29%,优于实验对照SVM模型的86.10%,深度神经网络模型在本文的情感分类中的准确率较高。结论:使用深度神经网络对消费评论的情感进行分类,可减少人工特征的干预,提高在线消费评论情感分类的效率。  相似文献
8.
目的:建立基于深度学习的中国学者身份识别模型,解决生物医学英文文献中因学者名称著录格式多样、机构和科室的英文名称不规范造成的身份难以识别问题。方法:利用学者的单位名称、院系名称、合作关系等关键特征信息,建立深度神经网络模型,将特征信息赋予权值向量,输出数据的权值超过阈值即可判定为完全匹配。结果:当训练次数达到10次以上时,所建立的深度神经网络模型对中国学者身份的准确识别率达到85%以上。结论:深度神经网络模型可以比较精准地智能识别学者身份信息,为机构知识库中数据清洗提供了技术支持。  相似文献
9.
现代智能移动设备可利用计算机视觉技术从食物照片中估算卡路里。针对现有食物卡路里估算方法识别准确率不高、估算结果误差较大的问题,本文提出了一种基于深度学习的食物卡路里估算方法。该方法需以食物俯视图和侧视图作为输入,先进行目标检测,再用GrabCut算法获得目标轮廓。通过对不同类别的食物采用不同的体积估算方法,以提高体积估算准确性。实验结果表明,本文方法估算结果较为准确,能为用户控制卡路里摄入提供正确的参考。  相似文献
10.
杨妹  陈宁 《医学教育探索》2018,44(5):752-759
在翻唱歌曲识别中,手工设计的特征虽然具有高可定制性,但其采用的浅层线性结构难以表现音乐的非线性长效结构,而采用基于深度学习的特征提取算法分析音乐的非线性动力学特性可以弥补这一缺陷。本文在研究两者互补性的基础上,提出了一种融合手工特征和深度特征的翻唱歌曲识别算法。该算法分别采用深度学习模型和手工设计算法提取歌曲的音级轮廓特征和旋律特征,然后将基于这两种特征的相似度组合成相似度向量输入到改进的SVM模型中,并将输入歌曲属于翻唱组合的概率作为融合相似度。为了验证算法性能,以两个公开的数据库(covers80,covers1212)作为测试对象进行测试,实验结果表明该算法比基于单个特征的算法和基于相似度融合的算法取得了更高的识别率和分类准确率。  相似文献
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