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李喆; 吕卫; 闵行; 褚晶辉;
天津大学电子信息工程学院,天津300072;
乳腺肿瘤; 机器学习; 性能比较;
机译:机器学习方法在临床筛查中评估乳腺肿瘤分类的放射学特征
机译:古典机器学习方法和深层学习方法对乳腺癌肿瘤分类的对比研究
机译:用于组织分类的机器学习光谱多能量CT纹理分析:使用良性腮腺肿瘤分类作为检测范式的调查
机译:基于机器学习的进化神经网络方法应用于乳腺癌肿瘤分类
机译:在化学中制造机器学习工作:方法创新,软件开发和应用研究
机译:机器学习算法在乳腺癌筛查和检测中的性能比较:协议
机译:机器学习方法在入侵检测系统中的应用研究
机译:热扫描红外无损检测技术在火箭发动机推进剂与包络线粘附性检测中的应用研究
机译:检测患者中乳腺癌和子宫内膜癌细胞的存在以及乳腺癌和子宫内膜癌的存在的方法,以及检测样品中乳腺癌细胞和肿瘤的存在以及试剂盒的试剂盒。
机译:具有双分支深层神经网络的薄弱和完全标签化的乳腺肿瘤分类和定位
机译:肿瘤分类与乳腺癌预后
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