生物医学数据分析中的深度学习方法应用

• 作者: 伯晓晨 尹晓尧 李渊 李非 王兵 管乃洋 骆志刚
• 来源期刊: 生物化学与生物物理进展
• 关键词: 深度学习 高通量组学 临床医学 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 综述与专论
• 页码范围: 472-483
• 页数: 12页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16476/j.pibb.2015.0339

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.