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张建伟; 张旭斌; 徐宇扬; 陈为;
浙江大学CAD&CG国家重点实验室 杭州 310058;
吉林大学软件学院 长春 130012;
深度神经网络; 先验知识; 医学影像分割; CT;
机译:基于最佳深度神经网络模型的多模融合医学图像分类
机译:基于改进脉冲耦合神经网络模型和Kirsch算子的医学图像融合
机译:GSAM:一种深度神经网络模型,用于提取与地理空间特征融合的中国地址的计算表示
机译:将基于特征的先验融合到测地线活动轮廓模型中及其在生物医学影像中的应用
机译:通过融合,准确性和变异性估计的贝叶斯方法进行医学影像分割评估,并应用于头颈癌。
机译:在具有跌倒伤害的小区域研究中使用内在条件自回归先验探索贝叶斯空间模型中的空间邻接和权重的规范
机译:通过贝叶斯融合,准确性和可变性估算方法的医学影像分割评估与头部和颈部癌症
机译:扩散先验单调似然比检验用于融合图像质量测量的评估。
机译:基于基于Atlas的医学影像分割的基于表面的自动解剖学分析
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