阶段总结 学完无机、生化的结构部分和到TCA为止的代谢，准备开始重做LUAD的预测

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距离上一个post有过去了两周。第一周看了很多基础，也读了几篇文章，第二周由于不知道找谁做毕设而思维飘忽，没学习太多，开始听一些医学英语作为调剂。

仍然需要按计划学习。总是要前进，要控制被事情和情绪困扰的时间——划定两段时间，第一段发泄情绪，第二段解决问题，然后继续原有计划。

OK 记录一些有用的：
读文章：

1. ECG分类，左vs右心室OTVA，从ECG中提取单个特征就能达到90%的表现。 Differentiating Right- and Left-Sided Outflow Tract Ventricular Arrhythmias: Classical ECG Signatures and Prediction Algorithms （Robert 2019）
2. Time-Incremental Convolutional Neural Network for Arrhythmia Detection in Varied-Length Electrocardiogram （YAO 2018） 可能是第一篇串联CNN和RNN的分类ECG的文章。这个可以实现自然地充分利用变长的ECG信号。作者说这个模型能明显提升性能，特别是对于分类阵发性心率失常。但我觉得这非常有问题，因为用来对照的CNN只能使用定长数据，因此作者只截取了每个记录的前面一部分，这会导致一些阵发性的异常信号被错误地删除掉。不过这篇文章里讲了很多训练“哲学”，比如Max pooling和Average Pooling的不同偏好，Adam和SGD的优劣和互补使用。
3. 对时间和空间（不同的leads）应用注意力（Attention）技术能明显提高模型表现。ECG-based multi-class arrhythmia detection using spatio-temporal attention-based convolutional recurrent neural network （2020 Jing Zhang）

然后立一些Flags

1. 按计划在假期内学完生化和有机。
2. 利用LUAD数据做一些分析。并且把做的过程记录下来，作为日后参考，也许，也有一些小伙伴需要。

绝望，服务器权限被回收了，可能只能在CoLab上跑了。

阶段总结 学完无机、生化的结构部分和到TCA为止的代谢，准备开始重做LUAD的预测

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