Dept. of Computer Engineering, Silla University, Busan, Korea;
School of Electrical Engineering, Pusan National University, Busan, Korea;
Dept. of Internal Medicine, Pusan National University College of Medicine, Busan, Korea;
机译:利用标记信息和分水岭算法提取子宫宫颈子宫颈涂片的核
机译:使用增强型模糊C均值算法对子宫颈抹片进行宫颈癌分类
机译:荟萃启发式算法的使用进展优化2型模糊逻辑系统,以进行预测,分类,聚类和模式识别
机译:基于模糊ART算法的子宫宫颈子宫颈涂片的核分类与识别
机译:用户监督对模糊C均值(FCM)的算法增强以及成功纳入的场景。
机译:基于多尺度模糊聚类算法的宫颈细胞学图像的核细胞核分割
机译:使用轮廓货车方法和模糊推理规则的子宫颈椎涂抹核检测