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随着生物医学测试方法的快速发展和生物医学数据的爆炸性增长，多模式数据可以更好地满足疾病的精确诊断，例如医学图像和组织学信息可以更全面地反映人的状况。这为研究人员提供了一个难得的机会，可以对生物医学数据，深度采矿和数据融合以及医学研究发现进行多模式学习。在收到的文章中，Asim等。使用多模式学习来预测miRNA序列的关键miRNA，Yan等人。改善宿主病毒间相互作用的预测。这些文章在分子生物学研究中证明了多模式学习的广泛前景。同时，对医学图像的分析在临床应用中也起着重要作用。Refaee等。差异。Sato等。 使用多模式学习来提高评估质量，以预测质子治疗的剂量范围。 Jovel和Greiner讨论了机器学习方法在生物医学研究中的应用。 这些文章表明，多模式学习技术的发展在生物医学数据分析中可以很好地发挥作用。 所有这些文章都展示了人工智能技术的广泛前景，例如生物医学领域中的多模式学习，深度学习和机器学习。 通过对抗生成网络提高算法的鲁棒性对不同的成像设备。Sato等。使用多模式学习来提高评估质量，以预测质子治疗的剂量范围。Jovel和Greiner讨论了机器学习方法在生物医学研究中的应用。这些文章表明，多模式学习技术的发展在生物医学数据分析中可以很好地发挥作用。所有这些文章都展示了人工智能技术的广泛前景，例如生物医学领域中的多模式学习，深度学习和机器学习。通过对抗生成网络提高算法的鲁棒性对不同的成像设备。尽管多模式学习在生物医学数据上具有有希望的应用，但是在处理多模式医学数据集时，面临许多挑战，例如Park等人。如何探索不同模态数据的优势特征，不同数据之间的固有相关性，对某些单一模态数据的过度依赖性以及模型可解释性和鲁棒性的问题仍然需要广泛的研究人员涉及。总而言之，这些文章是对生物医学研究中人工智能（AI）快速增长的探索。这些研究利用多模式学习
多模式学习及其生物医学数据的应用
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