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TOOL · CL_193784 · Aug 11 · 04:00

潜在神经网络微分方程从稀疏数据预测血栓生长

研究人员开发了一种新颖的计算框架，利用潜在神经网络微分方程从有限的患者数据中预测血栓生长。该方法能有效推断未知的模型参数并预测血栓进展，随着更多可用观测值的出现，准确性有所提高。该研究比较了七种概率方法，其中随机神经网络常微分方程（SNODE）和随机神经网络泛函微分方程（SNFDE）在参数推断和未来血栓生长预测方面表现最佳。