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机译:通过基于回归的可变形模型和多任务随机森林对CT男性盆腔器官进行精确分割
Department of Computer Science, the Department of Radiology and Biomedical Research Imaging Center, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA;
Image segmentation; computed tomography; deformable model; machine learning; pelvic organs; prostate cancer; random forest;
机译:耦合几何变形模型在轴向磁共振图像中分割女性骨盆器官
机译:使用随机森林分类器和多对象几何可变形模型对小脑柄进行分割:在小脑共济失调类型6中的应用
机译:基于CBCT的合成MRI辅助的男性盆腔多器官分割
机译:使用双重关注网络的男性骨盆CT的多器官分割
机译:通过递增级联学习和基于回归的可变形模型对CT盆腔器官进行精确分割。
机译:通过基于回归的可变形模型和多任务随机森林对CT男性盆腔器官进行精确分割
机译:使用随机森林分类器和多目标几何可变形模型的小脑套管的分割:在纺丝大脑共济失厌亚型6