Rutgers University Department of Biomedical Engineering, 599 Taylor Road, Piscataway, NJ, USA 08854;
Department of Radiology, University of Pennsylvania, 3400 Spruce Street, Philadelphia, PA, USA 19104;
Department of Pathology, University of Pennsylvania,;
registration; prostate cancer; CAD; dimensionality reduction; mutual information; thin plate splines; non-rigid; COFEMI; histology; MRI; multimodal; independent component analysis; bayesian classifier;
机译:利用云基函数神经网络提高高分辨率卫星图像的基于对象的监督图像分类精度
机译:一种前瞻性成像报告和数据系统版本在多次磁共振成像中的预期准确性研究,在临床上具有全山病理癌症临床显着的前列腺癌
机译:一种前瞻性成像报告和数据系统2在多次磁共振成像中检测临床显着性前列腺癌的预期准确性研究
机译:使用非刚性多峰图像注册提高监督分类准确性:检测前列腺癌
机译:使用多变量信息理论相似性度量进行多峰图像配准:在前列腺癌诊断和靶向治疗中的应用
机译:用于检测前列腺癌和提高基于影像的诊断准确性的多通道NIRS-USG混合成像系统的开发:一项幻像研究
机译:不确定性估计,以提高心脏图像中非刚性配准的准确性