Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Biomedicine with Graph Representation Learning: Recent Progress, Challenges, and Future Directions

論文の概要: Advancing Biomedicine with Graph Representation Learning: Recent Progress, Challenges, and Future Directions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10456v2
Date: Wed, 21 Jun 2023 03:46:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-22 10:36:06.619041
Title: Advancing Biomedicine with Graph Representation Learning: Recent Progress, Challenges, and Future Directions
Title（参考訳）: グラフ表現学習によるバイオメディシンの進歩 : 最近の進歩,課題,今後の方向性
Authors: Fang Li, Yi Nian, Zenan Sun, Cui Tao
Abstract要約: グラフ表現学習(GRL)は、バイオメディシンを含む様々な分野のブレークスルーに大きく貢献する中心的な分野として登場した。本調査は, GRL法の最近の進歩とバイオメディカル分野への応用を概観するものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.540408387259841
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Graph representation learning (GRL) has emerged as a pivotal field that has contributed significantly to breakthroughs in various fields, including biomedicine. The objective of this survey is to review the latest advancements in GRL methods and their applications in the biomedical field. We also highlight key challenges currently faced by GRL and outline potential directions for future research.
Abstract（参考訳）: グラフ表現学習(GRL)は、バイオメディシンを含む様々な分野のブレークスルーに大きく貢献する中心的な分野として登場した。本調査の目的は, GRL法の最近の進歩とそのバイオメディカル分野への応用を概観することである。また、GRLが現在直面している重要な課題を強調し、今後の研究の方向性について概説する。

関連論文リスト

A survey on Graph Deep Representation Learning for Facial Expression Recognition [2.225739953805382]
グラフ表現学習(GRL)を通して表情認識(FER)に適用される様々な手法について深く考察する。本稿では,FERの課題とグラフ表現とGRLの概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-13T09:46:08Z)
Continual Learning in Medical Imaging: A Survey and Practical Analysis [0.7794090852114541]
連続学習は、ニューラルネットワークにおける過去の学習を忘れずに、新しい知識のシーケンシャルな獲得を可能にするという約束を提供する。医学領域における継続的な学習に関する最近の文献を概観し、最近の傾向を概説し、実際的な問題点を指摘する。医療画像における継続的な学習の現状を批判的に論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-22T09:48:04Z)
Few-shot Learning on Heterogeneous Graphs: Challenges, Progress, and Prospects [7.682496639660342]
ヘテロジニアスグラフ(FLHG)でのショットラーニングは、学術と産業の両方から注目を集めている。 FLHGは、限られた注釈付きデータに直面したパフォーマンス劣化に対処することを目的としている。本稿では,既存のFLHG手法を概観し,課題,研究の進展,今後の展望について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-10T00:43:36Z)
An Evaluation of Large Language Models in Bioinformatics Research [52.100233156012756]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)の性能について,バイオインフォマティクスの幅広い課題について検討する。これらのタスクには、潜在的なコーディング領域の同定、遺伝子とタンパク質の命名されたエンティティの抽出、抗微生物および抗がんペプチドの検出、分子最適化、教育生物情報学問題の解決が含まれる。以上の結果から, GPT 変種のような LLM がこれらのタスクの多くをうまく処理できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-21T11:27:31Z)
Few-Shot Learning on Graphs: from Meta-learning to Pre-training and Prompting [56.25730255038747]
この調査は、最近の展開を合成し、比較洞察を提供し、将来の方向性を特定するための取り組みである。我々は,既存の研究をメタラーニングアプローチ,事前学習アプローチ,ハイブリッドアプローチの3つの主要なファミリーに体系的に分類した。これらの手法間の関係を解析し,その強みと限界を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-02T14:32:42Z)
ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab [67.24684071577211]
研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-01T14:44:01Z)
Genetic InfoMax: Exploring Mutual Information Maximization in High-Dimensional Imaging Genetics Studies [50.11449968854487]
遺伝子ワイド・アソシエーション(GWAS)は、遺伝的変異と特定の形質の関係を同定するために用いられる。画像遺伝学の表現学習は、GWASによって引き起こされる固有の課題により、ほとんど探索されていない。本稿では,GWAS の具体的な課題に対処するために,トランスモーダル学習フレームワーク Genetic InfoMax (GIM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-26T03:59:21Z)
Nuclei & Glands Instance Segmentation in Histology Images: A Narrative Review [0.5893124686141781]
組織像における核と腺のセグメンテーションは、計算病理のワークフローにおいて重要なステップである。現代的なハードウェアの出現により、大規模で高品質な公開データセットが最近利用可能になり、組織化された大きな課題が自動化メソッドの急増に遭遇した。この調査では,過去5年～2022年に公表された,原子核と腺のセグメンテーションに関するAIベースの手法を解説した126の論文を深く分析した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-26T06:52:15Z)
Machine Learning Applications for Therapeutic Tasks with Genomics Data [49.98249191161107]
ゲノム学の機械学習応用に関する文献を、治療開発のレンズでレビューします。治療パイプライン全体にわたるゲノミクス応用における22の機械学習を同定する。この分野における7つの重要な課題を、拡大と影響の機会として挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-03T21:20:20Z)
A Survey on Heterogeneous Graph Embedding: Methods, Techniques, Applications and Sources [79.48829365560788]
異種情報ネットワーク (heterogenous information network) としても知られるヘテロジニアスグラフ (HGs) は、現実のシナリオにおいてユビキタス化されている。 HG埋め込みは、下流タスクのための不均一な構造と意味を保ちながら、低次元空間での表現を学習することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-30T15:03:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。