阶段总结 学完无机生化的结构部分和到TCA为止的代谢,准备开始重做LUAD的预测

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距离上一个post有过去了两周。第一周看了很多基础,也读了几篇文章,第二周由于不知道找谁做毕设而思维飘忽,没学习太多,开始听一些医学英语作为调剂。

仍然需要按计划学习。总是要前进,要控制被事情和情绪困扰的时间——划定两段时间,第一段发泄情绪,第二段解决问题,然后继续原有计划。

OK 记录一些有用的:
读文章:

  1. ECG分类,左vs右心室OTVA,从ECG中提取单个特征就能达到90%的表现。 Differentiating Right- and Left-Sided Outflow Tract Ventricular Arrhythmias: Classical ECG Signatures and Prediction Algorithms (Robert 2019)
  2. Time-Incremental Convolutional Neural Network for Arrhythmia Detection in Varied-Length Electrocardiogram (YAO 2018) 可能是第一篇串联CNN和RNN的分类ECG的文章。这个可以实现自然地充分利用变长的ECG信号。作者说这个模型能明显提升性能,特别是对于分类阵发性心率失常。但我觉得这非常有问题,因为用来对照的CNN只能使用定长数据,因此作者只截取了每个记录的前面一部分,这会导致一些阵发性的异常信号被错误地删除掉。不过这篇文章里讲了很多训练“哲学”,比如Max pooling和Average Pooling的不同偏好,Adam和SGD的优劣和互补使用。
  3. 对时间和空间(不同的leads)应用注意力(Attention)技术能明显提高模型表现。ECG-based multi-class arrhythmia detection using spatio-temporal attention-based convolutional recurrent neural network (2020 Jing Zhang)

然后立一些Flags

  1. 按计划在假期内学完生化和有机。
  2. 利用LUAD数据做一些分析。并且把做的过程记录下来,作为日后参考,也许,也有一些小伙伴需要。

绝望,服务器权限被回收了,可能只能在CoLab上跑了。


以上是关于阶段总结 学完无机生化的结构部分和到TCA为止的代谢,准备开始重做LUAD的预测的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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