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TOOL · CL_337594 · Oct 26 · 22:11

深度学习框架提升DNA甲基化肿瘤分类的鲁棒性

研究人员开发了一个新颖的深度表示学习框架，以提高基于DNA甲基化的肿瘤分类器在面对分布外（OOD）数据时的鲁棒性。所提出的方法从在特定肿瘤类型上训练的深度神经网络的瓶颈层提取特征向量，并采用各种OOD检测技术。其中，一维子空间分析（1D-SSA）显示出最高的有效性，在区分肉瘤和脑肿瘤数据集中的分布内和分布外样本方面取得了高AUROC分数。