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王骏; 邵立伟; 黄德皇; 黄钰斌; 于泽源; 王艳芳; 陈庆武; 马力;
中山火炬开发区医院放射医学科 广东 中山 528400;
中山市北京理工大学研究院 广东 中山 528400;
中国科技大学 安徽 合肥 230000;
中山仰视科技有限公司 广东 中山 528400;
有序多分类; 人工智能; 深度学习; 肺结节; 3D残差网络; CT;
机译:孤立性肺结节CT和支气管镜组织学对良恶性诊断的关系,以及人工神经网络在良恶性诊断中的作用
机译:基于深度学习特征的良恶性肺结节分类
机译:基于4-D曲率的肺结节的计算机辅助表征及其对良恶性分类的有用性
机译:深受深层学习卷积神经网络促进肺CT图像小肺结节良恶性分化的初步研究
机译:增强肺结节恶性疑似分类剂,使用生物标志物,射频和图像特征
机译:基于放射学特征的多分类器融合用于预测原发性肺实性结节的良恶性
机译:血管阻力指数在乳腺良恶性结节鉴别中的应用血管阻力指数在乳腺良恶性结节鉴别中的应用
机译:胸部低剂量CT良恶性结节鉴别的计算机方案。
机译:识别良恶性肺微结节的遗传标记及其应用
机译:鉴别良恶性放射影像视肺结节的方法和成分
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