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李花桃;
西安科技大学;
机译:基于U-NET和BI-COMMLSTM的肝脏和肿瘤CT图像序列分割策略研究
机译:改进的U-Net(MU-NET),其掺入对象依赖性高水平特征,用于改进肝脏和肝脏肿瘤的CT图像中的细分
机译:Covid-19肺CT图像分割使用深度学习方法:U-Net与SEGNET
机译:基于改性U-NET的直肠肿瘤CT图像分割方法
机译:美国肝脏移植网络的分配区域设计:基于模拟的基于动机的元建模优化方法。
机译:基于3D U-NET架构的点采样方法,减少虚假阳性和解决边界模糊问题3D CT图像分割的影响
机译:基于纹理特征和神经网络的CT图像肝脏病变分类。
机译:基于卷积神经网络的CT图像分割主动脉分割方法
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
机译:多相肝脏CT图像配准的肝肿瘤检测方法
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