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中英文缩略词索引
第一部分 前言
1.1 研究背景
1.2 本课题研究意义与主要研究内容
第二部分 基于深度学习的进展期胃癌生存预测模型
2.1 引言
2.2 材料和方法
2.3 结果
2.4 讨论
2.5 小结
第三部分 基于深度学习-影像组学的进展期胃癌早期复发预测模型
3.1 引言
3.2材料和方法
3.3结果
3.4 讨论
3.5 小结
参考文献
结论
综述:胃癌影像组学的临床研究进展
附录
在学期间的研究成果
致谢
张文娟;
兰州大学;
机译:提高使用呼吸诊断基于CT的图像特征的肺癌患者对肺癌患者的预后预测:回顾性单一制度研究
机译:具有仿生基于肺肿瘤恶性肿瘤基于CT基的含量的辐射瘤的预后预测
机译:基于深度学习的虚拟非共聚物CT用于体积调制电弧疗法规划:与基于双能CT的方法的比较
机译:基于GRU的深度学习模型用于疾病进展的预后预测
机译:基于深度学习的基于深度学习的基于立体光刻(SLA)3D打印过程的应力预测
机译:基于深度学习的癌症癌症解剖学的深度学习自动化CT分割用于放射治疗规划 - 一种回顾性多中心研究
机译:Lilikoi v2.0:一种深度学习,基于个性化的基于途径的R包,用于使用代谢组种数据的诊断和预后预测
机译:ERG / spINK1状态对前列腺癌的克隆评价提高预后预测能力。
机译:基于深度学习的CCTVCCTV识别汽车数量
机译:CCTV一种基于深度学习的CCTV图像识别方法
机译:基于患者的测量数据从研究对象重建图像数据的方法,涉及基于测量数据检测ct系统的辐射源与研究对象之间的旋转运动
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