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张硕; 余世明;
浙江工业大学信息工程学院 杭州310023;
新冠肺炎(COVID-19)电子计算机断层扫描(CT)图像; 图像去噪; 多尺度特征; 深浅通道并行; 拆分卷积;
机译:具有尺度转移模块的深度CNN的CT图像腺癌肺结核风险分类
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机译:一种新的基于小波系数分类在分散校正CBCT图像中的新去噪方法
机译:胸部X射线中的肺炎检测:基于集合视网膜和掩模R-CNN的深度学习方法
机译:从单视图X射线图像中基于深度学习的椎骨容量CT图像的重建
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机译:基于CNN的骨盆CT图像的基于CNN的分层粗细分分割,用于前列腺癌放射治疗
机译:通过新的对称取代的手性二苯基 - 和二 - 叔丁基吡啶基-18-冠-6和不对称取代的手性二甲基吡啶基-18-冠-6配体的各种有机高氯酸铵对映体的识别
机译:基于R-CNN的对象检测器的R-CNN学习方法和测试方法,其基于R-CNN的监视,其能够根据对象和学习设备的尺度和学习设备的尺度转换模式和使用相同的测试设备
机译:基于多尺度CNN和连续CRF的单眼图像深度估计方法
机译:基于多尺度CNN和连续CRF的单图像深度估计方法
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