用于从（几乎）未预处理质谱成像数据探索组织异质性的变分自编码器
定量方法
2017-08-25 v2 机器学习
机器学习
摘要
该论文展示了变分自编码器(VAE)用于质谱成像数据(MSI)的数据降维与探索性分析。结果证实VAEs能够检测与不同组织亚型相关的模式，性能优于标准方法。
引用
@article{arxiv.1708.07012,
title = {Variational autoencoders for tissue heterogeneity exploration from (almost) no preprocessed mass spectrometry imaging data},
author = {Paolo Inglese and James L. Alexander and Anna Mroz and Zoltan Takats and Robert Glen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.07012},
year = {2017}
}
备注
mass spectrometry imaging, variational autoencoder, desorption electrospray ionization, desi