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深度学习模型在中药毒性预警中的应用和前景

中国药理学与毒理学杂志 2022年第3期36卷 231-240页

作者：颜彩琴范睿琦宁雨坪郭宪王凯天津中医药大学中药学院天津301617 南开大学人工智能学院天津300350

中药潜在毒性成分的早期筛查是中药新药研发面临的一大难题。在基于“结构预警子-毒性”关系开发的机器学习模型中,使用深度学习算法构建的机器学习模型脱颖而出,有望成为新一代中药毒性预测的杰出工具。本文综述了深度学习模型基于“... 详细信息

中药潜在毒性成分的早期筛查是中药新药研发面临的一大难题。在基于“结构预警子-毒性”关系开发的机器学习模型中,使用深度学习算法构建的机器学习模型脱颖而出,有望成为新一代中药毒性预测的杰出工具。本文综述了深度学习模型基于“结构预警子-毒性”关系预测化合物毒性的机制以及深度学习模型在预测药物分子的毒性、预测反应性代谢产物的形成和致毒的生物学靶标中的具体应用,指出中药毒性成分数据匮乏带来的挑战和模型的“黑箱”问题,并提出深度学习模型进一步应用于挖掘中药毒性成分结构和生物学特性中的展望,以期借助人工智能技术解决中药毒性预测这一难题。

关键词：深度学习模型毒性预测中药结构预警子人工智能

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深度学习模型可解释性的研究进展

信息安全学报 2020年第3期5卷 1-12页

作者：化盈盈张岱墀葛仕明中国科学院信息工程研究所北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

深度学习在很多人工智能应用领域中取得成功的关键原因在于,通过复杂的深层网络模型从海量数据中学习丰富的知识。然而,深度学习模型内部高度的复杂性常导致人们难以理解模型的决策结果,造成深度学习模型的不可解释性,从而限制了模型的... 详细信息

深度学习在很多人工智能应用领域中取得成功的关键原因在于,通过复杂的深层网络模型从海量数据中学习丰富的知识。然而,深度学习模型内部高度的复杂性常导致人们难以理解模型的决策结果,造成深度学习模型的不可解释性,从而限制了模型的实际部署。因此,亟需提高深度学习模型的可解释性,使模型透明化,以推动人工智能领域研究的发展。本文旨在对深度学习模型可解释性的研究进展进行系统性的调研,从可解释性原理的角度对现有方法进行分类,并且结合可解释性方法在人工智能领域的实际应用,分析目前可解释性研究存在的问题,以及深度学习模型可解释性的发展趋势。为全面掌握模型可解释性的研究进展以及未来的研究方向提供新的思路。

关键词：深度学习模型可解释性人工智能

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基于深度学习模型的伽马能谱解析方法

原子能科学技术 2023年第2期57卷 379-388页

作者：赵日刘娜中国辐射防护研究院山西太原030000 核药研发转化与精准防护山西省重点实验室山西太原030000

为提高伽马能谱解析精度,建立专用深度学习模型,含12个残差卷积模块、51个神经网络层、超107个参数;独特设计模型输出,使其直接预测核素出射谱,突破对预设核素库的依赖。选择自建全身计数器测量人体放射性作为实验场景,基于蒙特卡罗模... 详细信息

为提高伽马能谱解析精度,建立专用深度学习模型,含12个残差卷积模块、51个神经网络层、超107个参数;独特设计模型输出,使其直接预测核素出射谱,突破对预设核素库的依赖。选择自建全身计数器测量人体放射性作为实验场景,基于蒙特卡罗模拟构造了数据集,测试实验表明,深度学习模型核素识别率93.3%、活度计算平均误差8.6%,相较峰分析法的62.3%、28.3%,能谱重建法的78.2%、18.7%,浅层ANN模型的81.3%、14.8%,优势明显。实测实验进一步验证了上述结论。所建立方法借助深度学习的多层次特征提取能力与高数值稳定性,实现了全谱信息与伽马射线能量、数量间的复杂映射,具备高准确性、通用性,未来可为多种应用提供技术基础。

关键词：伽马能谱深度学习模型残差卷积蒙特卡罗模拟解析方法

深度学习模型在2021年汛期武汉市雷达回波临近预报中的应用评估

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干旱气象 2023年第1期41卷 173-185页

作者：袁凯庞晶李武阶李明湖北省武汉市气象台湖北武汉430040

近年来,人工智能技术在图像识别领域取得了突破性进展,为探寻人工智能模型在武汉地区雷达回波临近预报中的应用价值,本文利用湖北武汉市2015—2020年雷达回波和降水量观测资料,对PredRNN++、MIM、CrevNet和PhyDNet 4种深度学习模型进行... 详细信息

近年来,人工智能技术在图像识别领域取得了突破性进展,为探寻人工智能模型在武汉地区雷达回波临近预报中的应用价值,本文利用湖北武汉市2015—2020年雷达回波和降水量观测资料,对PredRNN++、MIM、CrevNet和PhyDNet 4种深度学习模型进行雷达回波临近预报训练,并基于2021年汛期雷达回波资料进行雷达回波临近预报。在此基础上,通过降水强度和降水面积指数筛选降水过程,并以均方误差(Mean Square Error, MSE)、结构相似性指数(Structural Similarity Index Measurement, SSIM)、命中率(Probability of Detection, POD)、空报率(False Alarm Rate, FAR)和临界成功指数(Critical Success Index, CSI)为指标,检验评估上述4种深度学习模型和光流法对2021年汛期武汉地区雷达回波的临近预报性能。结果表明:(1)整体来看,MIM模型的MSE最小、POD最高,MIM和PredRNN++模型的SSIM并列最高;所有深度学习模型的FAR均低于光流法,且PhyDNet模型的FAR最低;除CrevNet模型外,其余3种深度学习模型的CSI均高于光流法,且MIM模型的CSI最高。(2)预报的前12 min,光流法的CSI最高,而在18~120 min MIM模型的CSI最高,显示了深度学习模型长预报时效的优势。(3)随着回波强度增加,深度学习模型和光流法的POD和CSI均迅速降低,而FAR光流法与各模型则表现出不同的变化规律。(4)随着区域性降水强度增加,深度学习模型的预报能力均先降低后明显增强,而光流法对降水强度变化的敏感性较弱,故在强降水背景下深度学习模型的CSI较光流法增幅最大;对于局地一般对流性降水过程,所有深度学习模型和光流法的预报能力均大幅降低。(5)暴雨个例分析结果表明,深度学习模型不仅具备一定回波强度变化的预报能力,而且对回波运动的预报能力也明显高于光流法,展示了深度学习模型良好的应用前景。

关键词：深度学习模型光流法雷达回波临近预报检验评估

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深度学习模型的矿业工程学科知识图谱构建

黑龙江科技大学学报 2023年第4期33卷 561-566,580页

作者：王海玲康华刘兴丽范俊杰黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022 黑龙江科技大学矿业工程学院哈尔滨150022

为解决矿业工程学科的知识组织中数据的异构性与稀疏性问题,构建一种可持续动态更新的矿业工程学科知识图谱。通过设计一种矿业工程学科的知识图谱本体模式,采用基于深度学习模型的知识抽取模型从多源异构数据源中获取领域知识,给出多... 详细信息

为解决矿业工程学科的知识组织中数据的异构性与稀疏性问题,构建一种可持续动态更新的矿业工程学科知识图谱。通过设计一种矿业工程学科的知识图谱本体模式,采用基于深度学习模型的知识抽取模型从多源异构数据源中获取领域知识,给出多特征的知识融合算法,实现了矿业工程学科知识图谱的知识扩展。结果表明,矿业工程学科知识图谱的构建方法的F_(1)值达到96.3%,融合方法的F_(1)值达到98.2%,可有效支持知识图谱动态持续构建以及学科热点等关联知识的可视化分析。

关键词：矿业工程知识图谱深度学习模型

深度学习模型在高校科研经费内部审计中的应用

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活力 2023年第9期 130-132页

作者：魏佳敏徐静王一婷西北大学财务资产部西安710000 西北大学医院西安710000

随着高校科研经费投入力度的加大,科研经费的管理和绩效成果产出越来越受到重视。目前,高校科研经费的主要问题体现在预算支出与实际支出不符、课题结题不结账等方面。本文针对高校科研经费存在的问题,首先分析了高校科研经费管理审计... 详细信息

随着高校科研经费投入力度的加大,科研经费的管理和绩效成果产出越来越受到重视。目前,高校科研经费的主要问题体现在预算支出与实际支出不符、课题结题不结账等方面。本文针对高校科研经费存在的问题,首先分析了高校科研经费管理审计的主要问题和研究现状,然后构建了大数据环境下基于深度神经网络的自动分析高校科研经费的审计模型,以提升高校科研经费的审计效率。

关键词：高校科研经费管理审计深度学习模型

通过眼底影像评估冠心病及相关危险因素的深度学习模型研究

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中华心血管病杂志 2022年第12期50卷 1201-1206页

作者：丁耀东张阳何兰青付萌赵昕黄露克王斌陈羽中汪朝晖马志强曾勇首都医科大学附属北京安贞医院冠心病中心北京鹰瞳科技发展股份有限公司爱康国宾健康体检管理集团有限公司

目的开发并验证一款基于视网膜眼底图像的深度学习模型, 用于识别冠心病及其危险因素。方法本研究为回顾性研究。收集2018年7月至2021年6月来自中国149家医院和体检中心, 年龄>18岁、具有完整冠状动脉造影及视网膜眼底图像的受试者。2... 详细信息

目的开发并验证一款基于视网膜眼底图像的深度学习模型, 用于识别冠心病及其危险因素。方法本研究为回顾性研究。收集2018年7月至2021年6月来自中国149家医院和体检中心, 年龄>18岁、具有完整冠状动脉造影及视网膜眼底图像的受试者。2名对研究设计不知情的放射科医师独立评估每位受试者的冠状动脉造影图像, 判断是否诊断为冠心病。使用卷积神经网络(CNN)深度学习模型, 根据有无冠心病将视网膜眼底图像进行标注, 按比例分为训练集和测试集进行模型训练。并且在测试集中分别使用单眼和双眼眼底图像评估模型预测性能。使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)及相关系数(R2)评估模型识别心血管疾病危险因素(年龄、血压、性别)以及冠心病的效能。结果本研究收集到25 222名受试者的51 765张眼底图像, 其中男性14 419名, 冠心病患者10 255例。训练集纳入了22 701名受试者的46 603张眼底图像, 测试集共纳入2 521名受试者的5 162张眼底图像。在测试集中, 模型从单眼和双眼视网膜眼底图像中判断年龄的R2分别为0.931(95%CI 0.929～0.933)和0.938(95%CI 0.936～0.940)。从单眼和双眼视网膜眼底图像中识别性别的AUC值分别为0.983(95%CI 0.982～0.984)和0.988(95%CI 0.987～0.989)。该模型运用单眼(任一)眼底照片识别冠心病的AUC值为0.876(95%CI 0.874～0.877), 双眼(均值)眼底照片的AUC值为0.885(95%CI 0.884～0.888), 模型通过双眼视网膜眼底照片判断冠心病的灵敏度为0.894, 特异度为0.755, 准确度为0.714。结论基于视网膜眼底图像的深度学习模型在评估冠心病及其危险因素(年龄、性别)方面表现良好。

关键词：心血管疾病冠心病视网膜眼底图像深度学习模型

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基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法

汽车安全与节能学报 2024年第1期15卷 121-128页

作者：张海民安徽信息工程学院计算机与软件工程学院芜湖241000

为降低道路交通事故发生率,提出了一种基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法。采用照度增强和反射分量均衡化的方法,以提高视频图像质量。将机器视觉工具箱软件用于提取疲劳驾驶人脸行为特征,并通过双流网络构建和训练深度学习模型,... 详细信息

为降低道路交通事故发生率,提出了一种基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法。采用照度增强和反射分量均衡化的方法,以提高视频图像质量。将机器视觉工具箱软件用于提取疲劳驾驶人脸行为特征,并通过双流网络构建和训练深度学习模型,实现对疲劳驾驶行为识别。选择了不同睡眠时间段参与者在全封闭路段内的驾驶行为图像,作为实验测试目标。结果表明:用该算法测试1000张疲劳驾驶行为图像时,识别时间为89 ms,精准度为97.6%,召回率为97.0%;算力需求(每秒所执行的浮点运算次数,FLOPS)≤88;该算法能够提高疲劳驾驶行为的识别精度,有助于降低道路交通事故的发生率。

关键词：疲劳驾驶行为识别深度学习模型图像增强特征提取

深度学习模型在糖尿病及其并发症预测中的应用

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成都中医药大学学报 2022年第3期45卷 80-84页

作者：肖丽刘崇玉朱红霞黄玲向海平赵移彪林晓东成都中医药大学四川成都610075 四川省卫生健康信息中心四川成都610041

糖尿病是当前最常见的慢性疾病之一,人体长期高血糖易引发糖尿病并发症,降低糖尿病及其并发症患病率是亟待解决的全球性问题。本文基于医药信息化研究背景,查阅近年国内外相关的文献资料并总结深度学习模型在糖尿病及其并发症预测中的... 详细信息

糖尿病是当前最常见的慢性疾病之一,人体长期高血糖易引发糖尿病并发症,降低糖尿病及其并发症患病率是亟待解决的全球性问题。本文基于医药信息化研究背景,查阅近年国内外相关的文献资料并总结深度学习模型在糖尿病及其并发症预测中的应用、不同神经网络构造深度学习模型、算法分析、结果评价,比较各种神经网络构建的深度学习模型的优点及特征等,发现深度学习模型能提高糖尿病及其并发症预测准确性,有助于临床判断,助力医药信息化发展。

关键词：深度学习模型糖尿病糖尿病并发症预测神经网络