机译:用双能量CT的图像纹理改善肿瘤描绘肿瘤描绘的肿瘤划分的分化
Med Coll Wisconsin Milwaukee WI 53226 USA;
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Marquette Univ Whitefish Bay WI USA;
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机译:用双能量CT的图像纹理改善肿瘤描绘肿瘤描绘的肿瘤划分的分化
机译:通过纹理分析功能训练的多个分类器的机器学习研究,以区分T1-MRI图像中良恶性软组织肿瘤。
机译:磷酸化组蛋白H3免疫组织化学染色的有丝分裂计数可预测胰腺高分化神经内分泌肿瘤的存活率并提高观察者间的可重复性。
机译:使用Gabor滤波的高空间频率结构化光成像纹理分析将肿瘤与正常组织亚型区分开来
机译:使用纹理运动学来从乳腺肿瘤DCE MR图像中获取诊断信息
机译:软组织浸润与周围水肿的鉴别。恶性骨肿瘤动物模型:双能CT评估
机译:成人软组织肿瘤的放射学诊断:所选实体的MRI成像描绘良性和恶性肿瘤
机译:用于成像组织,器官和肿瘤的小锝-99m和铼标记试剂和方法。