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尿液生物标志物的生成对抗网络 

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申请/专利权人:基德尼玛特列斯股份有限公司

摘要:在此公开了基于生成对抗网络GAN的数据增强方法,该方法用于在具有小的不平衡生物医学数据集的场景中为机器学习系统提供合成生物样本,诸如尿液样本或血液样本。在具体方面,本公开提供了从来自具有对应生物标志物数据特别是cfDNA的真实样本的尿液分析物浓度的学习分布生成的合成数据。

主权项:1.一种系统,所述系统被配置为平衡从生物样本获得的不平衡数据集,所述系统包括:一个或多个计算机子系统;和由所述一个或多个计算机子系统执行的一个或多个组件,其中所述一个或多个组件包括用以下各项训练的生成对抗网络:第一训练集,所述第一训练集包括对应于来自指定为第一训练输入的患有器官损伤的受试者的无细胞DNAcfDNA生物标志物的量的数据;第二训练集,所述第二训练集包括对应于来自指定为第二训练输入的未患有器官损伤的受试者的无细胞DNAcfDNA生物标志物的量的数据;其中所述第一数据集和所述第二数据集是不平衡的,并且所述一个或多个计算机子系统被配置用于通过将来自所述第一训练输入和所述第二训练输入的所述数据的一部分输入到所述生成对抗网络中来生成所述第一数据集和或所述第二数据集的一组合成特征。

全文数据:

权利要求:

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