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武宽; 秦品乐; 柴锐; 曾建朝;
山西省医学影像与数据分析工程研究中心(中北大学) 太原030051;
中北大学大数据学院 太原030051;
图像分类; 迁移学习; 特征融合; 深度学习; 超声影像; 弹性超声;
机译:超声成像在鉴别良恶性甲状腺结节中的应用
机译:术前甲状腺结节的良恶性鉴别——附1367例甲状腺结节临床资料分析
机译:基于超声成像特征的甲状腺结节恶性风险
机译:基于机器学习的甲状腺结节恶性肿瘤恶性肿瘤:超声图像辐射瘤分析
机译:哈德良(Hadrian)的游览活动:步行穿过哈德良(Hadrian)的别墅(意大利)。
机译:良,恶性甲状腺结节的不同风险分层系统比较
机译:常规超声和袖状成像联合应用对鉴别良恶性孤立性甲状腺结节的诊断准确性
机译:神经纤维瘤病患者良恶性神经鞘瘤的基因组和表达谱分析
机译:不同项目自动判别装置,不同项目自动判别方法以及不同项目自动判别程序
机译:用于早期检测甲状腺癌的治疗甲状腺结节和免疫基因组标志物中恶性肿瘤的分层风险
机译:用于检测多个甲状腺癌相关基因中的至少一个突变,选择具有甲状腺结节的受试者以及预测恶性风险的方法和试剂盒。
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