SEANN:,

Jean-Baptiste Guimbaud1,2,3, Marc Plantevit4, Léa Maître2

  • 1Universite Claude Bernard Lyon 1, CNRS, INSA Lyon, LIRIS, UMR5205, F-69622 Villeurbanne, France.

PloS one
|December 16, 2025
PubMed
概括

本研究介绍了SEANN,这是一种用于深度神经网络 (DNN) 的新方法,它使用从元分析中得出的聚合效应大小 (PES) 来改善流行病学预测和关系可信性.