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人工智能是当前最热门的研究主题之一,其发展不仅给人们的生活带来便利,同时也能与其他前沿领域相整合,协助数据处理和结果预测,其中深度学习技术表现尤为突出。阐述了深度学习技术在生物医学多个领域中的广泛应用,简要介绍其常用方法和模型,包括人工神经网络、深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络;总结其在生物医学影像分析、组学数据处理和蛋白质空间结构预测方面的应用;简要讨论其在上述应用中存在的局限性和发展前景。

作者:李心怡;贾婉楠;吴健

来源:国际生物医学工程杂志 2021 年 44卷 2期

知识库介绍

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作者:
李心怡;贾婉楠;吴健
来源:
国际生物医学工程杂志 2021 年 44卷 2期
标签:
深度学习 图像解释 基因表达 蛋白质结构 疾病诊断 Deep learning Image interpretation Gene expression Protein structure Diagnosis
人工智能是当前最热门的研究主题之一,其发展不仅给人们的生活带来便利,同时也能与其他前沿领域相整合,协助数据处理和结果预测,其中深度学习技术表现尤为突出。阐述了深度学习技术在生物医学多个领域中的广泛应用,简要介绍其常用方法和模型,包括人工神经网络、深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络;总结其在生物医学影像分析、组学数据处理和蛋白质空间结构预测方面的应用;简要讨论其在上述应用中存在的局限性和发展前景。