• 2023-07-05加速体细胞突变检测分析流程-系列2(ctDNA等高深度样本)
    Sentieon●体细胞变异检测系列-2  Sentieon致力于解决生物信息数据分析中的速度与准确度瓶颈,通过算法的深度优化和企业级的软件工程,大幅度提升NGS数据处理的效率、准确度和可靠性。 针对体细胞变异检测,Sentieon软件提供两个模块:TNscope和TNhaplotyer2。 TNscope:此模
  • 2023-07-05体细胞突变检测分析流程-系列1( WES&Panel)
    Sentieon●体细胞变异检测-系列1 Sentieon致力于解决生物信息数据分析中的速度与准确度瓶颈,通过算法的深度优化和企业级的软件工程,大幅度提升NGS数据处理的效率、准确度和可靠性。 针对体细胞变异检测,Sentieon软件提供两个模块:TNscope和TNhaplotyer2。 TNscope:此模块
  • 2023-07-05Sentieon | 每周文献-Tumor Sequencing-第三期
     肿瘤测序系列文章-1标题(英文):Therelationshipbetweengeneticcharacteristicsandclinicalcharacteristicsandtheefficacyof 131Itherapyinchildrenandadolescentswithlocallyadvancedormetastaticdifferentiatedthyroidcancer标题(中文):局部晚期或
  • 2023-06-14【实战】霸榜各大医学分割挑战赛的Transformer架构--nnFormer
    文章目录安装下载以及预处理实验数据预处理数据修改源代码错误traintest简介:我们介绍了nnFormer(not-anothertransFormer),一种用于3D医学图像分割的transformer。nnFormer不仅使用了卷积和自注意力的结合,还引入了基于局部和全局体积的自注意机制来学习体积表示。此外,nnFormer
  • 2023-05-07R语言学习 - 非参数法生存分析
    生存分析指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断,研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法,也称生存率分析或存活率分析。常用于肿瘤等疾病的标志物筛选、疗效及预后的考核。简单地说,比较两组或多组人群随着时间的延续,存活个体的比例变化
  • 2023-04-20M3AE: Multimodal Representation Learning for Brain Tumor Segmentation with Missing Modalities
     摘要 提出SimCLR,用于视觉表征的对比学习,简化了最近提出的对比自监督学习算法,为了理解是什么使对比预测任务能够学习有用的表示,系统研究了提出框架的主要组成部分,发现:(1)数据增强的组成在定义有效的预测任务中起着关键的作用(2)在表示和对比损失之间引入一个可学习的非线性变换