Baidu
map

机器学习的黄金年代,早期癌症治愈率或达98%

2017-06-06 海投联盟 海投联盟

2016年,全球新发癌症数量超过1400万人,并导致了900万人的死亡。癌症在发达国家中已成为主要死亡原因之一,美国每年逝世的5个人当中有一人是因癌症致死。根据美国抗癌协会和国际癌症协会数据,所有的癌症都是越早治疗、治疗效果越好。癌症的早期发现,可以为病理诊断和治疗赢取更多的时间,能极大提高治愈率与患者生存周期及质量。癌症的早期筛查是个万亿级别的市场。资本市场的火爆,得益于近十余年基因测序技术的迅

2016年,全球新发癌症数量超过1400万人,并导致了900万人的死亡。癌症在发达国家中已成为主要死亡原因之一,美国每年逝世的5个人当中有一人是因癌症致死。根据美国抗癌协会和国际癌症协会数据,所有的癌症都是越早治疗、治疗效果越好。癌症的早期发现,可以为病理诊断和治疗赢取更多的时间,能极大提高治愈率与患者生存周期及质量。癌症的早期筛查是个万亿级别的市场。



资本市场的火爆,得益于近十余年基因测序技术的迅猛发展,特别是在肿瘤领域的广泛应用。另一方面,机器学习技术在基因大数据处理上的大量应用,积累了前所未有的知识。这些全新的知识及组合为医疗界打开了一扇新世界的大门,使得医学工作者对许多疾病的认识、筛查和治疗都有了新的渠道和信息。

基因测序技术的进步使得基因分析更加的高效快捷

人可以被看作一台极其精密的仪器,人的一生,万亿计的细胞在体内不断复制更新,每代复制严格相同,但存在极其微小的错误率,造成所谓的基因突变。绝大多数突变无关紧要,少量突变造成抑制生长的基因的功能失常,或者激活生长基因,变成癌细胞。而癌细胞一旦逃避了免疫系统的监控,就造成生长失控变成癌组织。

一条人的基因组序列共有30亿位,按正常排版打印在A4纸上,大概有华盛顿纪念碑那么高。人与人之间会有小于千分之一的差异,癌细胞与自身的正常细胞基因组序列也会有细微的差别。基因测序的进步,让鉴别这些差别成为一件快速、高效、低成本的事。

计算机运算速度和能力的发展,进一步推动了基因分析的进步

由于人类基因组的复杂性,测序数据量非常庞大,一个人的全基因组测序数据可以达到上百G。普通的计算机技术和统计学方法无法在短时间内很好地处理这些信息,而机器学习的发展以及GPU运算的进步逐渐为科研工作者解决了这一难题。现在只需要将基因测序的数据输入经过机器学习反复训练的模型中,计算机就可以很快的分析出目标区域是否存在变异,进而找到可能变异的基因点位为医生提供更多的可用于诊断及治疗的信息。正是因为机器学习和基因测序技术的日渐成熟,以癌症筛查和诊断为首的各类疾病早筛项目渐渐成为科研及创投的热点。

机器学习是近年来非常火热的技术方向

简单来说,机器学习就是为计算机提供大量的数据,而这些数据都有他们各自对应的标签,例如我们想教会计算机识别图片中的动物,我们则要提供各种各样的动物图片,并且每一张图片都带有对应的标签,这个是猫,这个是狗等等。机器在分析大量的数据之后会在图片之中找到规律,例如猫在图片中大多是独来独往,而许多有狗的图片中还有别的动物或人类。通过这些信息,计算机不断地调整,更新它的数学模型。

当有新的图片到来时,计算机就可以根据建立好的模型来判断哪个是猫,哪个是狗。当然,这只是一个非常简单的机器学习的例子,现在的机器学习已经被广泛应用于自动驾驶,数据分析,信息挖掘,治疗诊断等等许多在过去只有人类能够胜任的工作。成百上千的学习模型被开发出来,甚至有许多不需要大量数据,或者不需要带标签的数据就能学习的模型。正如70-80年代计算机开始爆发一般,这确实是一个机器学习的黄金年代。

今天就为大家详细的阐述一下机器学习是怎样与基因测序紧密合作完成癌症早筛的。

ctDNA是什么

想理解基于基因测序的癌症早筛首先需要理解什么是ctDNA。ctDNA是circulating tumor DNA的缩写,也称为循环肿瘤DNA。是一种存在于血液、尿液、脑脊液等体液中的细胞外的基因片段,主要来自于坏死或凋亡的肿瘤细胞。ctDNA是癌症的特定标记物,如果能在血液中检测出ctDNA通常就意味着体内有癌症正在发生,这也是癌症早筛的基本原理。

然而,因为ctDNA和由正常细胞产生的游离DNA碎片是混合在一起的,只占所有游离DNA(cell-free DNA,cfDNA)含量的0.1%-1%之间,因此准确检测出ctDNA的难度相当的大。其中所涉及到的信号降噪,降低假阳性、假阴性的发生率等都是难度相当高的科研课题。

即使在体液中发现了ctDNA,由于血液循环,ctDNA可能来源于身体的任意一处,确定肿瘤在体内的生长位置也是另一件高难度的事情。得益于近些年肿瘤基因组测序结果的大量积累,科学家们发现了多种具有组织特异性的踪迹。通过机器学习的途径,结合这些踪迹信息,科学家们就能通过ctDNA来大致判断组织来源。

当然,人工智能的发展并不代表我们可以轻松地解决问题。尽管在现如今,机器学习,乃至深度学习已经拥有了许多开源的算法,哪怕只是一个普通人也可以在一定程度的学习后,运用现有的接口去开发一些简单的模型。但是也正是因为如此,不同层次的算法人才所做出的产品质量和效果也截然不同。正如汽车制造的普及使得人人都可以拥有自己的汽车,但是普通人与赛车手之间车技的差距却仍然非常明显。

同样,也因为这是个高度跨学科、知识密集型的领域,肿瘤早筛的创业团队在机器学习方面的专精程度和对肿瘤病理学的理解导致了产品质量和效果的巨大差距。譬如,由于人类基因组的高度复杂,和当前二代测序技术依然存在一定的错误,使得数据分析成为极为关键的一环。团队需要对测序数据的非常熟悉,精通数据挖掘的应用,以及对肿瘤临床知识有精准的理解。

版权声明:
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料,版权均属于梅斯医学所有。非经授权,任何媒体、网站或个人不得转载,授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章,或“梅斯号”自媒体发布的文章,仅系出于传递更多信息之目的,本站仅负责审核内容合规,其内容不代表本站立场,本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。
在此留言
评论区 (5)
#插入话题
  1. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1769441, encodeId=91001e6944119, content=<a href='/topic/show?id=0b055941e8a' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#早期癌症#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=54, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=59417, encryptionId=0b055941e8a, topicName=早期癌症)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=3d7e38060742, createdName=klivis, createdTime=Mon Apr 16 12:54:00 CST 2018, time=2018-04-16, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1988744, encodeId=08e61988e4439, content=<a href='/topic/show?id=fada6455e8c' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#治愈率#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=82, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=64557, encryptionId=fada6455e8c, topicName=治愈率)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=afa4194, createdName=cenghis, createdTime=Mon Aug 28 01:54:00 CST 2017, time=2017-08-28, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1583029, encodeId=62fc15830294b, content=<a href='/topic/show?id=f6e1611840d' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#机器#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=62, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=61184, encryptionId=f6e1611840d, topicName=机器)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=13dc16973127, createdName=ms6279672939590805, createdTime=Thu Jun 08 01:54:00 CST 2017, time=2017-06-08, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=207790, encodeId=023820e79071, content=学习了,谢谢作者分享!, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=100, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=https://wx.qlogo.cn/mmopen/mONcle9pic3zMoyicyo6ia9f4IuLQAwZoxD6Hx4ibd5CMcOCYhStY6oDibbKK6O2X8iaicldO5ib8j1iapOIobIKCGiczU2A/0, createdBy=56251941490, createdName=虈亣靌, createdTime=Wed Jun 07 18:30:15 CST 2017, time=2017-06-07, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=207300, encodeId=047f20e30032, content=好好的学习一下, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=86, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=45101626056, createdName=忠诚向上, createdTime=Tue Jun 06 11:13:13 CST 2017, time=2017-06-06, status=1, ipAttribution=)]
  2. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1769441, encodeId=91001e6944119, content=<a href='/topic/show?id=0b055941e8a' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#早期癌症#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=54, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=59417, encryptionId=0b055941e8a, topicName=早期癌症)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=3d7e38060742, createdName=klivis, createdTime=Mon Apr 16 12:54:00 CST 2018, time=2018-04-16, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1988744, encodeId=08e61988e4439, content=<a href='/topic/show?id=fada6455e8c' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#治愈率#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=82, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=64557, encryptionId=fada6455e8c, topicName=治愈率)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=afa4194, createdName=cenghis, createdTime=Mon Aug 28 01:54:00 CST 2017, time=2017-08-28, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1583029, encodeId=62fc15830294b, content=<a href='/topic/show?id=f6e1611840d' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#机器#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=62, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=61184, encryptionId=f6e1611840d, topicName=机器)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=13dc16973127, createdName=ms6279672939590805, createdTime=Thu Jun 08 01:54:00 CST 2017, time=2017-06-08, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=207790, encodeId=023820e79071, content=学习了,谢谢作者分享!, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=100, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=https://wx.qlogo.cn/mmopen/mONcle9pic3zMoyicyo6ia9f4IuLQAwZoxD6Hx4ibd5CMcOCYhStY6oDibbKK6O2X8iaicldO5ib8j1iapOIobIKCGiczU2A/0, createdBy=56251941490, createdName=虈亣靌, createdTime=Wed Jun 07 18:30:15 CST 2017, time=2017-06-07, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=207300, encodeId=047f20e30032, content=好好的学习一下, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=86, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=45101626056, createdName=忠诚向上, createdTime=Tue Jun 06 11:13:13 CST 2017, time=2017-06-06, status=1, ipAttribution=)]
    2017-08-28 cenghis
  3. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1769441, encodeId=91001e6944119, content=<a href='/topic/show?id=0b055941e8a' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#早期癌症#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=54, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=59417, encryptionId=0b055941e8a, topicName=早期癌症)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=3d7e38060742, createdName=klivis, createdTime=Mon Apr 16 12:54:00 CST 2018, time=2018-04-16, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1988744, encodeId=08e61988e4439, content=<a href='/topic/show?id=fada6455e8c' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#治愈率#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=82, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=64557, encryptionId=fada6455e8c, topicName=治愈率)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=afa4194, createdName=cenghis, createdTime=Mon Aug 28 01:54:00 CST 2017, time=2017-08-28, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1583029, encodeId=62fc15830294b, content=<a href='/topic/show?id=f6e1611840d' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#机器#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=62, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=61184, encryptionId=f6e1611840d, topicName=机器)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=13dc16973127, createdName=ms6279672939590805, createdTime=Thu Jun 08 01:54:00 CST 2017, time=2017-06-08, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=207790, encodeId=023820e79071, content=学习了,谢谢作者分享!, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=100, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=https://wx.qlogo.cn/mmopen/mONcle9pic3zMoyicyo6ia9f4IuLQAwZoxD6Hx4ibd5CMcOCYhStY6oDibbKK6O2X8iaicldO5ib8j1iapOIobIKCGiczU2A/0, createdBy=56251941490, createdName=虈亣靌, createdTime=Wed Jun 07 18:30:15 CST 2017, time=2017-06-07, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=207300, encodeId=047f20e30032, content=好好的学习一下, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=86, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=45101626056, createdName=忠诚向上, createdTime=Tue Jun 06 11:13:13 CST 2017, time=2017-06-06, status=1, ipAttribution=)]
  4. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1769441, encodeId=91001e6944119, content=<a href='/topic/show?id=0b055941e8a' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#早期癌症#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=54, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=59417, encryptionId=0b055941e8a, topicName=早期癌症)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=3d7e38060742, createdName=klivis, createdTime=Mon Apr 16 12:54:00 CST 2018, time=2018-04-16, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1988744, encodeId=08e61988e4439, content=<a href='/topic/show?id=fada6455e8c' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#治愈率#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=82, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=64557, encryptionId=fada6455e8c, topicName=治愈率)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=afa4194, createdName=cenghis, createdTime=Mon Aug 28 01:54:00 CST 2017, time=2017-08-28, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1583029, encodeId=62fc15830294b, content=<a href='/topic/show?id=f6e1611840d' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#机器#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=62, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=61184, encryptionId=f6e1611840d, topicName=机器)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=13dc16973127, createdName=ms6279672939590805, createdTime=Thu Jun 08 01:54:00 CST 2017, time=2017-06-08, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=207790, encodeId=023820e79071, content=学习了,谢谢作者分享!, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=100, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=https://wx.qlogo.cn/mmopen/mONcle9pic3zMoyicyo6ia9f4IuLQAwZoxD6Hx4ibd5CMcOCYhStY6oDibbKK6O2X8iaicldO5ib8j1iapOIobIKCGiczU2A/0, createdBy=56251941490, createdName=虈亣靌, createdTime=Wed Jun 07 18:30:15 CST 2017, time=2017-06-07, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=207300, encodeId=047f20e30032, content=好好的学习一下, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=86, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=45101626056, createdName=忠诚向上, createdTime=Tue Jun 06 11:13:13 CST 2017, time=2017-06-06, status=1, ipAttribution=)]
    2017-06-07 虈亣靌

    学习了,谢谢作者分享!

    0

  5. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1769441, encodeId=91001e6944119, content=<a href='/topic/show?id=0b055941e8a' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#早期癌症#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=54, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=59417, encryptionId=0b055941e8a, topicName=早期癌症)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=3d7e38060742, createdName=klivis, createdTime=Mon Apr 16 12:54:00 CST 2018, time=2018-04-16, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1988744, encodeId=08e61988e4439, content=<a href='/topic/show?id=fada6455e8c' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#治愈率#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=82, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=64557, encryptionId=fada6455e8c, topicName=治愈率)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=afa4194, createdName=cenghis, createdTime=Mon Aug 28 01:54:00 CST 2017, time=2017-08-28, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=1583029, encodeId=62fc15830294b, content=<a href='/topic/show?id=f6e1611840d' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#机器#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=62, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=61184, encryptionId=f6e1611840d, topicName=机器)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=13dc16973127, createdName=ms6279672939590805, createdTime=Thu Jun 08 01:54:00 CST 2017, time=2017-06-08, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=207790, encodeId=023820e79071, content=学习了,谢谢作者分享!, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=100, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=https://wx.qlogo.cn/mmopen/mONcle9pic3zMoyicyo6ia9f4IuLQAwZoxD6Hx4ibd5CMcOCYhStY6oDibbKK6O2X8iaicldO5ib8j1iapOIobIKCGiczU2A/0, createdBy=56251941490, createdName=虈亣靌, createdTime=Wed Jun 07 18:30:15 CST 2017, time=2017-06-07, status=1, ipAttribution=), GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=207300, encodeId=047f20e30032, content=好好的学习一下, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=86, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=, createdBy=45101626056, createdName=忠诚向上, createdTime=Tue Jun 06 11:13:13 CST 2017, time=2017-06-06, status=1, ipAttribution=)]
    2017-06-06 忠诚向上

    好好的学习一下

    0

相关资讯

机器学习分类方法在医学诊断中应用——基于R的实现

机器学习,是不是高大上?是不是很艰深?其实,这一切并不难,只要你掌握R语言。现在小编为大家全面展示不同的机器学习的方法的实际应用1.引言随着统计科学的日益发展,其对其他学科的渗透作用日益增强,数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用,本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等各种现代分类方法进行分析,以佐证数据挖掘对其他学科的重要意义;

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。另一方面,其实很多数学原理也是很有意思的 What is Machine Learning: Machine Learning的概念

J Alzheimers Dis:利用机器学习方法建立痴呆预测模型--疾病状态指数

一个新型老年痴呆预测模型——疾病状态指数(Disease State Index,DSI),可能有助于预测10年后的疾病风险。DSI是一个经过验证的风险评估工具,利用“机器学习”方法分析大量健康信息。该研究在线发表于12月6日的Journal of Alzheimer's Disease. 研究者Alina Solomon(东芬兰大学)表示,“我们很高兴看到这个工具能够很好的预测痴呆。”不过她强

机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法

本文转自中国人工智能学会通讯第3期,已获授权,特此感谢!  作者:清华大学计算机科学与技术系 朱军 副教授 非常感谢周老师给这个机会让我跟大家分享一下。我今天想和大家分享的是,在深度学习或者大数据环境下我们怎么去看待相对来说比较传统的一类方法——贝叶斯方法。它是在机器学习和人工智能里比较经典的方法。 类似的报告我之前在CCF ADL 讲过,包括去年暑假周老师做学术主任在广州有过

J ALZHEIMERS DIS:利用机器学习对认知障碍进行诊断未来能够成为可能么?

对于痴呆症的早期诊断具有重要的临床和社会意义。最近使用对话分析(CA)定性方法的研究表明,语言和沟通问题在患者和神经学家之间是非常明显的,而基于对此的观察可以用来区分认知障碍是由于神经退行性疾病(ND)还是功能性的记忆障碍(FMD)所导致的。

机器学习常见算法分类汇总

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的

Baidu
map
Baidu
map
Baidu
map