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人工智能赋能生物医学交叉研讨会顺利召开（图）
人工智能 生物医学 研讨会
2023/11/6
2023年10月8日，由中国人工智能学会和清华大学联合主办，CAAI生物信息学与人工生命专委会承办的“生物与智能”青年PI交叉学科系列研讨会-人工智能赋能生物医学交叉研讨会在清华大学成功召开。本次研讨会迎来了众多业内专家和学者的热情参与， CAAI生物信息学与人工生命专委会常务副主任、清华大学汪小我教授和西安交通大学叶凯教授分别作题为《基因调控序列的智能优化设计》和《深度学习计算框架解析基因组结构...
近日，生物医学工程学院沈定刚课题组 (IDEA Lab) 2020级硕士研究生张佳冬相继以“ A Generalized Dual-Domain Generative Framework with Hierarchical-Consistency for Medical Image Reconstruction and Synthesis”和“A Robust and Efficient AI A...
随着机器学习技术的飞速发展，各种学习方法被提出并成功应用于图像识别、学习控制等领域。其中，学习控制的典型方法包括迭代学习控制（ILC）、高斯混合学习控制、强化学习控制等。比如，迭代学习控制方法常被用于控制许多批处理模式的动态过程，并已被成功应用于化工生产和工业机器人等。然而，理论界之前尚未研究这种控制方法针对从数据中获取的参数的随机误差的鲁棒收敛性问题。
记者从复旦大学获悉，复旦大学类脑研究院青年研究员路易斯·佩德罗·科埃略（Luis Pedro Coelho）、教授赵兴明、名誉教授皮尔·伯克（Peer Bork）与来自德国、西班牙、美国、英国等多国科学家合作研究，基于全球微生物组（global microbiome)的概念，将地球上不同栖息地的微生物作为统一系统，运用人工智能技术对1.3万个公开宏基因组样本进行挖掘，构建了迄今为止最全面的全球微生...
基因组学技术通过对于生物体全部基因的测定与量化分析，在基础生命科学和临床医学等多个领域得到广泛应用，成为理解生命本质，实现个性化精准诊疗等应用的核心关键技术。然而目前基因组的测定对于硬件资源和操作环境的要求很高，难以实现随时随地部署，而在量化分析方面对于与人类疾病密切相关的基因异常的检出能力仍然有限，这些都极大地制约了这项技术的广泛落地应用。人工智能为基因组学技术的发展提供了全新的范式和有力的工具...
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所等以直肠肿瘤分割为例——探索神经网络中多个参数对分割结果的影响（图）
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 直肠肿瘤 神经网络 参数对分割 深度学习
2019/6/27
深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域。其动机在于建立、模拟人脑分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。具体来说，受到大脑神经系统结构的启示，在神经元与神经网络的基础之上模拟出人工神经元及人工神经网络。近年来，随着算法理论的不断创新，以及日新月异的计算能力的提高，在大数据的背景下，使得深度学习得以快速发展。目前，深度学习已被应用于众多领域，并取得了不俗的成绩，其中基于神经网络的医学图像...
近日，北航生物医学工程高精尖创新中心的张光磊研究员团队在荧光分子成像技术研究上实现了突破性进展，首次将人工智能技术应用于FMT成像，研究实现了一种基于深度学习技术的FMT高精度、超快速成像方法。该研究提出了一种端到端(end-to-end)的基于三维卷积深度编码器-解码器(Three-dimensional deep encoder-decoder,3D-En-Decoder)的重建方法。该研究成...