Univerza v Mariboru (Slovenia).;
机译:预测甲状腺结节的恶性:结合临床,生化和超声特征的预测模型的可行性
机译:超声图像上甲状腺结节边界检测的混合多尺度模型。
机译:甲状腺结节的超声特性有助于解释贝塞斯达系统III / IV甲状腺结节的恶性风险,并通知治疗时间表
机译:基于深度学习的超声文本分类器,用于预测良性和恶性甲状腺结节
机译:基于高阶统计量的建模和超声图像的组织表征。
机译:预测甲状腺结节的恶性:结合临床,生化和超声特征的预测模型的可行性
机译:预测甲状腺结节的恶性:结合临床,生化和超声特征的预测模型的可行性