机器学习算法肝脏图像分析脂肪变性评估非酒精性脂肪性肝病进化算法优化技术

基于进化算法的肝活检图像脂肪变性患病率分类和量化的自动分析方法

阵列11（2021）100078基于进化算法的肝活检图像脂肪变性患病率分类和量化的AlexandrosArjmand a，**，Vasileios Christou a，Ioannis G. Tsoulos a，Markos G. 齐普拉斯b，亚历山德罗斯·TTzallasa，*，Christine ...

论文研究 - 用于评估肝纤维化，炎症活动和脂肪变性的机器学习技术（LIVERFASt

标签：行业研究

在世界范围内，NAFLD（非酒精性脂肪性肝病）和由此引起的NASH（非酒精性脂肪性肝炎）的患病率在不断增加，这为筛查带来了挑战，因为要诊断NASH需要侵入性肝活检。 NAFLD患者的关键问题是NASH与单纯脂肪变性的区别...

机器学习揭示肝脏脂肪遗传贡献

标签：机器学习肝脏脂肪积累遗传贡献 MRI成像细胞基因组学

文章机器学习使人们对肝脏脂肪积累的遗传贡献有了新的认识图形摘要亮点一种机器学习算法精确量化了36，703人d17%的成像参与者有过多的肝脏脂肪，但大部分未确诊与肝脏脂肪和肝脏疾病dAPOB或MTTP基因的罕见变异突出...

论文研究 - 用于评估肝纤维化，炎症活动和脂肪变性的机器学习技术（LIVERFASt下载

在世界范围内，NAFLD（非酒精性脂肪性肝病）和由此引起的NASH（非酒精性脂肪性肝炎）的患病率在不断增加，这为筛查带来了挑战，因为要诊断NASH需要侵入性肝活检。 NAFLD患者的关键问题是NASH与单纯脂肪变性的区别...

Protein & Cell：肠道菌群及其代谢物在代谢性疾病中的作用

标签：人工智能大数据深度学习

编者按：国内著名英文学术期刊Protein & Cell与热心肠研究院于去年再次合作，推出以“微生物组：迈向转化”为主题的人类微生物组专刊，邀请国内外有突出学术贡献的微生物组研...

肠道微生物组的个体化诊·疗进程

标签：机器学习人工智能

疾病表现、进展和治疗反应的可变性一直是医学的核心挑战。尽管宿主因素和遗传学的变异性很重要，但很明显，在迈向个性化治疗的过程中，必须考虑肠道微生物组具有巨大的遗传和代谢多样性。疾病表现、治疗反应和...

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