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安卫超; 阎婷; 张楠; 张杉; 相洁; 曹锐; 王彬;
太原理工大学 信息与计算机学院 山西 晋中 030600;
山西医科大学 转化医学研究中心 山西 晋中 030600;
机器学习; 组织病理图像; MSI预测; 纹理特征; 胃癌;
机译:CT纹理分析在预测胃癌组织病理学特征中的应用
机译:基于CT图像和3D纹理分析对胃肠间质瘤恶性潜力术前预测的基于CT图像和3D纹理分析的开发与验证
机译:18FDG-PET / CT预测ER + / HER2-乳腺癌患者的预后:比较临床病理参数和PET图像衍生指标,包括肿瘤纹理分析
机译:CT纹理分析在胃癌术前Lauren分类预测中的应用
机译:SAR图像小波变换的多尺度纹理分析:在热带森林ERS-1图像中的应用
机译:18FDG-PET / CT预测ER + / HER2-乳腺癌患者的预后:比较临床病理参数和PET图像衍生指标包括肿瘤纹理分析
机译:FDG-PET / CT预测ER + / HER2-乳腺癌患者的预后:比较临床病理参数和PET图像衍生指标,包括肿瘤纹理分析
机译:三阶共生纹理分析在高分辨率合成孔径雷达图像样本中的应用
机译:用于从组织病理学滑行图像中预测MSI的通用且可理解的深层学习框架
机译:从组织病理学幻灯片图像预测MSI的更广泛和可解释的深度学习框架
机译:可从组织病理学幻灯片图像预测MSI的通用性和可解释性深度学习框架
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