在RNA-Seq數(shù)據(jù)上投射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卡內(nèi)基梅隆大學的計算機科學家表示,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和監(jiān)督機器學習技術(shù)可以有效地表征使用單細胞RNA測序(scRNA-seq)研究的細胞。這一發(fā)現(xiàn)可以幫助
卡內(nèi)基梅隆大學的計算機科學家表示,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和監(jiān)督機器學習技術(shù)可以有效地表征使用單細胞RNA測序(scRNA-seq)研究的細胞。這一發(fā)現(xiàn)可以幫助
紐約州特洛伊市-改善對癌癥等疾病的檢測,診斷和治療,將需要更詳細,快速和靈活的成像技術(shù),不可以向醫(yī)生顯示特定器官的外觀,而且還可以
如果醫(yī)療保健提供者可以準確地預(yù)測其服務(wù)的使用方式,那么他們就可以不必不必要地分配資金而節(jié)省大量資金。深度學習人工智能模型可以很好地
心臟的正常功能由復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由身體的控制中心(大腦)維持。當此通信中斷時,將導致心臟病,包括心臟病發(fā)作,心臟猝死和血液供應(yīng)問題。作
我們的大腦細胞或神經(jīng)元如何使用電信號進行交流并協(xié)調(diào)以實現(xiàn)更高的大腦功能,這是所有科學中最大的問題之一。 數(shù)十年來,研究人員一直使用
計算機斷層掃描(CT)是評估患者肺癌的主要診斷工具。現(xiàn)在,斯坦福大學由NIBIB資助的研究人員創(chuàng)建了一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)可以分析肺部CT
因為干細胞衍生的神經(jīng)元在生物混合機器中向肌肉細胞生長,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以同步爆發(fā)模式發(fā)射。這項令人敬畏的實驗給他們帶來了關(guān)于這種增長背后的
首先,讓我們看一下為什么科學家想要可視化神經(jīng)元。電生理技術(shù)使我們能夠在單個細胞(同時限制細胞數(shù)量)和網(wǎng)絡(luò)水平上研究神經(jīng)信號傳導。但是
腦類器官 - 也稱為迷你腦 - 是3D細胞模型,代表實驗室中人腦的各個方面。腦類器官幫助研究人員跟蹤人類發(fā)展,解開導致疾病的分子事件并
由美國國立衛(wèi)生研究院(NIH)資助的研究人員創(chuàng)建了一個心電圖分析深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該結(jié)果顯示了與心臟病專家在一項研究中的解釋相當?shù)慕Y(jié)果。 該
衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種光學機器學習框架,將深度學習與光學衍射和光與物質(zhì)的相互作用融合在一起,設(shè)計出可以以光速共同執(zhí)行光學計算的衍射
從樣品制備到圖像采集,電子顯微鏡(EM)需要精確且耗時的步驟才能產(chǎn)生清晰可見的細節(jié),從而以高分辨率可視化小型細胞結(jié)構(gòu)。此外,一旦創(chuàng)建了