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机译:使用挖掘诊断模式和优化的神经网络分数对人评级BI-RADS分数进行乳房超声分数
Northwestern Polytech Univ Sch Comp Sci Xian 710072 Peoples R China|Northwestern Polytech Univ Ctr Opt Imagery Anal & Learning Xian 710072 Peoples R China;
Northwestern Polytech Univ Sch Comp Sci Xian 710072 Peoples R China;
Fudan Univ Canc Ctr Shanghai Peoples R China;
Sun Yat Sen Univ Canc Ctr Guangzhou 510060 Peoples R China;
Northwestern Polytech Univ Sch Comp Sci Xian 710072 Peoples R China|Northwestern Polytech Univ Ctr Opt Imagery Anal & Learning Xian 710072 Peoples R China;
BI-RADS; Ultrasound CAD approaches; Adaptive filter approach; Cost-sensitive MLPNN;
机译:超声中乳腺肿瘤分类的进化优化模糊推理
机译:超声BI-RADS分类和观察者间协议内部TSUKUBA乳腺评分的实时评估
机译:超声实时组织弹性成像在779例乳腺病变评估中的多中心研究:通过将BI-RADS(R)-US分类系统与超声弹性成像相结合,提高了诊断性能。
机译:基于超声BI-RADS数据挖掘的乳腺肿瘤分类方法
机译:在背面散射的超声上使用统计模式识别对乳房组织进行分类。
机译:乳房病变评估的协议和径向和蜿蜒乳房超声之间的最终BI-RADS分类
机译:超声BI-RADS分类和实时弹性成像筑波评分乳腺病变的观察者间和观察者内协议