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李晨; 张家伟; 张昊; 汪茜;
东北大学医学与生物信息工程学院;
辽宁沈阳110169;
辽宁省肿瘤医院;
辽宁沈阳110042;
中国医科大学附属肿瘤医院;
宫颈癌辅助诊断; 组织病理学图像分类; 生成对抗网络; 特征提取; k-means聚类;
机译:基于多类空间谱生成对抗网络的高光谱图像分类
机译:基于半监督生成对抗网络的通用图像分类方法
机译:人工智能系统在宫颈癌病理细胞图像分类系统中的应用
机译:残留条件生成对抗网络增强宫颈癌单细胞图像数据
机译:使用基于LSTM的生成对抗网络的Deepfakes生成
机译:基于多判别生成对抗网络的高光谱图像分类方法
机译:基于生成对抗网络的自适应加权特征融合方法进行高光谱图像分类
机译:城市图像分类:每像素分类器,子像素分析,基于对象的图像分析和地理空间方法。
机译:基于半监督学习构建用于图像分类的生成对抗网络模型的系统和方法
机译:基于生成对抗网络训练型鉴别器的医学图像分类
机译:低,分化癌检测模块,具有此功能的病理图像诊断支持设备,程序和记录介质
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