【新智元导读】北京大学第一医院前列腺癌MR资料库训练的智能辅助诊断系统，运用了人工神经网络的技术，从 MR 图像数据中挖掘出有用信息，让计算机可以从中“学到”肿瘤的影像表现。CAD 输出的结果可基于 MR 图像对前列腺癌进行预测，以概率地图的方式呈现给临床医生。经过与病理结果的对照，证实了这种方法的准确性和有效性。目前小样本初步验证的结果显示该系统对临床显著癌的诊断准确率已超过90%。此项研究成果已在 Science China Life Sciences 在线出版。 研究概述 弥散加权成像（DWI）被认
这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！
开发并验证一种深度学习算法，该算法可以基于脑部18F FDG PET来预测AD、轻度认知障碍或者二者均不是的诊断结果，并将其性能与放射学阅读器的性能进行比较
前面我们介绍了一个对有害同义突变预测的方法PrDSM，可以发现，在对模型的分析中，大量的使用ROC对模型进行评估，今天我们就来介绍一下ROC的相关内容和两种ROC绘图方法：pROC、plotROC、ggROC和ROCR。
导读: 影像组学的概念最早在2012年由荷兰学者提出，其强调的深层次含义是指高通量地从影像（CT、MRI、PET等）中提取大量影像信息，实现病灶分割、特征提取与模型建立，通过对大量的影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析，辅助临床医师做出最准确的诊断。影像组学可直观地理解为将视觉影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究。 影像组学作为一种新兴的研究方法，通过从不同模态的影像中提取高通量的影像特征，一定程度上实现了肿瘤异质性的评估和肿瘤的预后评估，早期主要用于评估放疗效果，并逐步在影像领域应用，到目前已经发展成为融合影像、基因、临床等信息的辅助诊断、分析和预测的工具。与活检对比而言，它有明显的优势，不仅可以减少活检带来的痛苦，也在一定程度上提高了工作效率，减轻患者经济上的负担，为将来患者病情复查提供更健康和安全的途径。当然影像组学早已不局限于肿瘤领域，其他疾病也将其应用其中。近年来，影像组学的相关研究呈井喷式发展。
今天给大家演示下R语言做支持向量机的例子，并且比较下在不进行调参的默认情况下，4种核函数的表现情况。分别是：线性核，多项式核，高斯径向基核，sigmoid核。
ROC曲线是临床中常用的统计分析之一，R中可以绘制ROC曲线的包也有很多，pROC包就是其中的佼佼者。
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素，帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型：Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Logistic模型，有3个易感因素、高血压、2型糖尿病和LDL，得出误差率和变量数目的图。
ROC曲线是评价模型的重要工具，曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。
今天继续和大家聊聊B站2021的校招笔试题，上次我们看了算法题，今天我们来看看选择题。
作者从TCGA数据库下载乳腺癌(以下简称BRCA)样本的miRNA相关数据（104个Normal,1103个Tumr）。 进行了如下分析： 1.下载数据 2.筛选差异表达的miRNA(DEM)：使用EdgeR包 得到370个DEM，108 Down DEM, 262 Up DEM 对筛选出的370个DEM绘制了热图,文章使用的gplots 包中的heatmap.2()绘图
对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。
随着人工智能时代的到来，机器学习已成为解决问题的关键工具，如识别预测疾病风险等。Python是实现机器学习的热门语言之一。接下来会详细介绍机器学习如何应用到实际问题，并概括通过Python进行实际操作。
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。
今天为大家介绍的是哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院臧天仪教授等人发表在Briefings in Bioinformatics上的文章“Identifying drug–target interactions based ongraph convolutional network and deep neural network”。识别新的药物靶点相互作用(DTIs)是药物发现中一个重要但耗时且昂贵的步骤。然而，现有的方法大多是分别构建药物网络和靶点网络，然后根据已知的药物和靶点之间的关联来预测新的DTI，而没有考虑药物-蛋白质对之间的关联(DPP)。为了将DPP纳入到DTI建模中，本文构建了一个基于多种药物和蛋白质的DPP网络，以DPP为节点，DPP之间的关联为网络的边缘。然后，提出了一个新的基于深度学习的框架：图卷积网络DTI预测框架(GCN-DTI)用于新的药物-靶点相互作用识别。
由斯坦福大学医学院、中山大学附属第六医院和中山大学肿瘤防治中心组成的研究团队共同合作的一项科研成果“Predicting treatment response from longitudinal images using multi-task deep learning”于2021年3月25日发表于Nature Communications期刊。文章中，作者提出了一个多任务深度学习的方法，可以通过从纵向图像中提取治疗所引起的变化信息来预测肿瘤反应。该方法可用于改进治疗反应评估，并有可能为个性化医疗提供信息。
前面无论是用全部变量还是筛选出的特征变量、无论如何十折交叉验证调参，获得的模型应用于测试集时虽然预测准确率能在90%以上，但与不基于任何信息的随机猜测相比，这个模型都是统计不显著的 （这一点可能意义也不大，样本不平衡时看模型整体准确性无意义）。一个原因应该是样本不平衡导致的。DLBCL组的样品数目约为FL组的3倍。不通过建模而只是盲猜结果为DLBCL即可获得75%的正确率。而FL组的预测准确率却很低。
人工智能（AI）在医学影像诊断中的成功应用使得基于人工智能的癌症成像分析技术开始应用于解决其他更复杂的临床需求。从这个角度出发，我们讨论了基于人工智能利用影像图像解决临床问题的新挑战，如预测多种癌症的预后、预测对各种治疗方式的反应、区分良性治疗混杂因素与进展，肿瘤异常反应的识别以及突变和分子特征的预测等。我们综述了人工智能技术在肿瘤成像中的发展和机遇，重点介绍了基于人工的影像组学方法和基于深度学习的方法，并举例说明了它们在决策支持中的应用。我们还解决了临床应用过程中面临的挑战，包括数据整理和标注、可解释性以及市场监管和报销问题。我们希望通过帮助临床医生理解人工智能的局限性和挑战，以及它作为癌症临床决策支持工具所能提供的机会，为他们揭开影像组学人工智能的神秘面纱。
判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异。
Accurate prediction of molecular properties and drug targets using a self-supervised image representation learning framework
2021年9月29日，JCIM上发表了有关酶促反应模板提取和评分的文章："EHreact: Extended Hasse Diagrams for the Extraction and Scoring of Enzymatic Reaction Templates"。
颅内出血（颅骨内出血）是医疗领域严重的健康问题，需要快速且经常进行密集的医学治疗。在美国，颅内出血约占中风的10％，其中中风是导致死亡的第五大原因。在医学界，识别任何出血的位置和类型是治疗患者的关键步骤。现在的情况下需要医生或者是训练有素的专家对于病人的颅骨的医学影像进行查看并找出出血的位置从而判断出具体的出血亚型。通常这个过程很复杂、很耗时间而且会浪费很多的人力物力。所以急需一种图像处理的方法来根据医学影像来检测是否有颅内出血的现象以及具体的颅内出血的类型（亚型）。
鉴于药物研发的高昂费用，制药公司只能承担数量有限的药物管线。那么更准确地预测药物开发项目的风险，意味着可以更有效地分配资金。
本文对点击率预测的综述进行了详细的介绍，包括其背景、方法、模型、评价指标、应用场景等方面的内容。
该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH、硫酸盐和酒精是自变量并且是连续的。质量是因变量，根据 0 到 10 的分数来衡量。
判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
药物靶点的预测对于早期药物分子的成药性评价和老药新用等领域都具有重大意义，但由于通量、精度和费用的限制，实验手段的应用难以广泛开展。作为一类快速而低成本的方法，基于人工智能的药物-靶标预测算法正受到越来越多的重视。
在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。
Cuboids Revisited: Learning Robust 3D Shape Fitting to Single RGB Images (CVPR 2021)
新建一个excel表格（table1.csv）用于案例讲解： 导库 import pandas as pd import numpy as np 读取数据 df = pd.read_excel('
HMAC（散列消息认证码） 使用密钥和散列函数对消息进行加密，并用结果生成一个数字签名。
主要有分类（classification）、回归（regression）、排序（ranking）、聚类（clustering）、热门主题模型（topic modeling）、推荐（recommendation）等。
今天为大家分享一篇2019年12月发表在Lung Cancer（中科院分区二区， IF=4.6）上的基于SEER数据库的nomogram文章。文中利用自己医院的数据进行外部验证，套路简单易模仿，逻辑清晰，当然也有自己的一些特点，最后根据预测结果建立了一个在线的nomogram分析（动态nomogram），便于临床应用，接下来小编详细讲解一下。
这篇文章出现在很多JIT缺陷定位论文的baseline方法中，那说明还是有不错的参考价值。那就让我们来一探究竟！本文作者提出了一种用于JIT缺陷预测的端到端深度学习框架，从Commit消息和代码变更中提取特征，基于所提特征来识别缺陷。作者在QT和OPENSTACK上对框架性能进行了评估，在QT下的AUC有10.36-11.02%的进步，在OPENSTACK下
当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。 此外，本教程简要演示了贝叶斯 GLM 模型的多层次扩展。
去年学习Go语言时，有位同学说了一句让我至今仍深刻记忆的话：“我们有足够多的工具来进行性能分析，以找出性能问题的根源”。
SCENIC (Single-Cell rEgulatory Network Inference and Clustering) is a computational method to infer Gene Regulatory Networks and cell types from single-cell RNA-seq data. 官网教程非常清晰：
上一篇文章中详细的讲述了cJSON的设计思想，数据结构，以及如何封装json数据，本节我们接着来讲如何封装，以及在实际中常常使用到的内存钩子的使用方法。
尽管大模型非常强大， 但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比，解释现实中的物理现象，未必要用到量子力学。有些相对简单的问题，或许一个统计分布就足够了。对机器学习而言， 也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。
昨天，一篇题为“COVID-19 and artificial intelligence: protecting health-care workers and curbing the spread”的新闻登上医学顶刊《柳叶刀》，文中介绍了AI在这次抗击疫情的过程中扮演的角色。
经过RNAseq|批量单因素生存分析 + 绘制森林图分析后得到了预后显著的基因集。后续的常见做法是通过机器学习（lasso，随机森林，SVM等）方法进行变量（基因）筛选，然后构建预后模型。
人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。
雷锋网按：本文译自Stanford ML Group，作者为Nicholas Bien，Pranav Rajpurkar，Robyn L. Ball，Matthew P. Lungren和Andrew Y. Ng等。文章主要介绍了深度学习模型MRNet在膝关节磁共振成像异常检测上的应用，研究发现，该模型显著降低了健康患者被误诊为前十字韧带撕裂的概率。点击文章底部「阅读原文」，查看英文版原文。
为了展示随机森林的操作，我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集，包含102个样品(50个正常，52个肿瘤)，2个分组和9021个变量 (基因)。（https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata.html）
现有的视觉跟踪方法通常以图像块作为目标的参考来进行跟踪。然而，单个图像块无法提供目标对象的完整和精确的概念，因为图像的抽象能力有限并且可能是模糊的，这使得跟踪变化剧烈的目标变得困难。在本文中，我们提出了 CiteTracker，通过连接图像和文本来增强视觉跟踪中的目标建模和推理。具体来说，我们开发了一个文本生成模块，将目标图像块转换为包含其类别和属性信息的描述性文本，为目标提供全面的参考点。此外，还设计了动态描述模块来适应目标变化，以实现更有效的目标表示。然后，我们使用基于注意力的相关模块将目标描述和搜索图像关联起来，以生成目标状态参考的相关特征。在五个不同的数据集上进行了广泛的实验来评估所提出的算法，并且相对于最先进的方法的良好性能证明了所提出的跟踪方法的有效性。源代码和训练模型将在 https://github.com/NorahGreen/CiteTracker 发布。
在《无问西东》豆瓣短评分析一文中，我们通过爬虫技术，抓取了220条豆瓣短评与相应打分数据，通过分词与关键词提取技术，比较了正、负向评价的关键词差异。本文中，我们对同样的数据，使用SnowNLP包，对短评进行情感分析，并与实际打分情况进行比较。 情感分析 SnowNLP可以进行中文分词、词性标注、情感分析等操作，对于情感分析，使用的语料库主要为购物方面的，可以替换语料库进行训练。本文中，直接使用默认语料库。 如下，导入《无问西东》豆瓣短评分析中得到的数据，并加载SnowNLP包，对每一条评论计算情感分析
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