University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19103, USA;
University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19103, USA;
University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19103, USA;
University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19103, USA;
University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19103, USA;
Deep learning; Lung cancer; Machine learning;
机译:机器学习预测使用CT图像特征的肺结核活检方法:试验研究
机译:使用转移学习和卷积神经网络的胸部计算断层扫描图像中的肺结结恶性分类
机译:应用回归神经网络方法在计算机断层扫描中对肺结节进行分割及其在肺图像数据库联盟和图像数据库资源倡议数据库中的应用
机译:转移学习方法预测活检证实的肺结核恶性肿瘤成像数据:试验研究
机译:利用深度学习,从计算机断层扫描图像的肺结死恶性预测
机译:仅使用放射科医生量化的图像特征作为统计学习算法的输入的肺结节恶性分类:使用两种统计学习方法探查肺图像数据库联盟数据集
机译:肺结结恶性分类使用仅放射科学定量的图像特征作为统计学习算法的输入:探测肺图像数据库联盟数据集,具有两个统计学习方法