基于实时荧光PCR时序数据的深度神经网络知识蒸馏的阴阳性识别OACSTPCD
Positive and Negative Recognition of Deep Neural Network Knowledge Distillation Based on Real-Time PCR Time Series Data
目的 提出一种基于实时荧光聚合酶链式反应(Polymerase Chain Reaction,PCR)时序数据的深度神经网络知识蒸馏的阴阳性识别技术.方法 通过使用神经网络进行时序分类,在增加鲁棒性的同时减少异常值对模型结果的影响;结合知识蒸馏技术压缩深度神经网络,降低神经网络对算力资源的需求,以适应较低的计算资源运行环境.结果 收集全自动核酸提纯及实时荧光PCR分析系统AutoMolec 3000数据302260条,将数据集按80%和20%的比…查看全部>>
Objective To propose a new technique for positive and negative recognition based on deep neural network knowledge distillation based on real-time polymerase chain reaction(PCR)time series data.Methods Neural networks to accurately classify time series were used,which could increase robustness and reduce the influence of outliers on model results.Deep neural networks were compressed by knowledge distillation,the demand for computational power of neural networ…查看全部>>
侯剑平;张蕊;赵万里;刘玉凤;张烁;王超
安图实验仪器(郑州)有限公司,河南 郑州 450016安图实验仪器(郑州)有限公司,河南 郑州 450016安图实验仪器(郑州)有限公司,河南 郑州 450016安图实验仪器(郑州)有限公司,河南 郑州 450016安图实验仪器(郑州)有限公司,河南 郑州 450016安图实验仪器(郑州)有限公司,河南 郑州 450016
预防医学
实时荧光PCR时序分类神经网络知识蒸馏
real-time fluorescent PCRtime series classificationdeep neural networkknowledge of distillation
《中国医疗设备》 2024 (6)
8-16,29,10
国家重点研发计划(2022YFC2406400).
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