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王昕; 李亮; 尹小童; 李梦烁; 曾朝伟; 王守义;
长春工业大学计算机科学与工程学院;
甲状腺结节; LBPV模型; Tamura模型; 形状特征; 纹理特征; PCA模型;
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机译:基于深度学习的超声图像自动恶性甲状腺结节识别
机译:分层超声神经网络结合多个超声报告对甲状腺结节进行分类
机译:通过使用数学模型分析超声图像,可预测甲状腺结节某些超声特征的价值。
机译:超声弹性成像与超声引导下甲状腺结节穿刺对甲状腺结节的诊断价值比较
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机译:稀疏表示与字典学习作为船舶图像特征提取。
机译:图像特征提取装置,图像特征提取方式,图像识别装置以及图像识别方式
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