Optimization-Based Adaptive Hybrid Biomarker Selection with Explainable Attention 1D-CNN for Early Ovarian Cancer Prediction
Ce document propose un cadre de sélection de biomarqueurs hybrides adaptatifs basé sur l'optimisation (O-AHBS), intégré à un réseau de neurones convolutifs unidimensionnels (1D-CNN) multi-échelles amélioré par l'attention, afin d'améliorer la précision, la robustesse et l'interprétabilité de la prédiction précoce du cancer de l'ovaire en gérant efficacement les données biomédicales de haute dimension et bruitées.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA d'un preprint qui n'a pas été évalué par des pairs. Ce n'est pas un avis médical. Ne prenez pas de décisions de santé basées sur ce contenu. Lire la clause de non-responsabilité complète
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