生物医学数据分析中的深度学习方法应用
DOI:
作者:
作者单位:

国防科学技术大学计算机学院并行与分布处理重点实验室,国防科学技术大学计算机学院并行与分布处理重点实验室,国防科学技术大学计算机学院并行与分布处理重点实验室,国防科学技术大学计算机学院并行与分布处理重点实验室,中国人民解放军63928部队,军事医学科学院放射与辐射医学研究所,军事医学科学院放射与辐射医学研究所

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通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家高技术研究发展计划(2015AA020100),国家自然科学基金重大计划(U1435222),国家自然科学基金面上项目(81273488,61402486)和传染病防控关键技术研究项目(BWS14C051)资助


Applications of Deep Learning in Biological and Medical Data Analysis
Author:
Affiliation:

Science and Technology on Parallel and Distributed Processing Laboratory, College of Computer , National University of Defense Technology,Science and Technology on Parallel and Distributed Processing Laboratory, College of Computer , National University of Defense Technology,Science and Technology on Parallel and Distributed Processing Laboratory, College of Computer , National University of Defense Technology,Science and Technology on Parallel and Distributed Processing Laboratory, College of Computer , National University of Defense Technology,Unit 63928 of PLA,Institute of Radiation Medicine, Academy of Military Medical Sciences,Institute of Radiation Medicine, Academy of Military Medical Sciences

Fund Project:

This work was supported by grants from The National High-tech R&D Program of China(2015AA020100), The National Natural Science Foundation of China(U1435222, 81273488, 61402486), Research in Key Technologies of Infectious Disease Prevention of China(BWS14C051)

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    摘要:

    生物医学数据的积累速度史无前例,为生物医学研究带来机遇的同时,也让传统数据分析技术面临巨大挑战.本文综述了深度学习方法应用在生物医学数据分析中的最新研究进展.首先阐述了深度学习方法,列举深度学习方法的主要实现模型,随后总结了目前生物医学数据分析中的深度学习方法应用情况,分析了在数据处理、模型构建和训练方法等方面共有问题的解决方法,最后给出了深度学习方法应用于生物医学数据分析时可能存在的问题及建议.

    Abstract:

    The rapid accumulation of biomedical data provided unprecedented opportunities for biology and clinical research, while it also made traditional data analysis technology face enormous challenges. In this paper, we reviewed recent studies on biomedical data using deep learning. We introduced several recommended deep learning models and summarized current applications of biological and medical data analysis using deep learning, including the general procedure, model construction and training process. Finally, we made a discussion on some issues in deep learning applications.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李渊,骆志刚,管乃洋,尹晓尧,王兵,伯晓晨,李非.生物医学数据分析中的深度学习方法应用[J].生物化学与生物物理进展,2016,43(5):472-483

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  • 收稿日期:2015-10-26
  • 最后修改日期:2016-03-04
  • 接受日期:2016-03-25
  • 在线发布日期: 2016-05-20
  • 出版日期: 2016-05-20