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机译:基于更快的R-CNN框架的肺结节检测
China Med Univ Shengjing Hosp Dept Nursing Shenyang 110000 Liaoning Peoples R China;
China Med Univ Shengjing Hosp Dept Nursing Shenyang 110000 Liaoning Peoples R China;
China Med Univ Shengjing Hosp Dept Oncol Shenyang 110000 Liaoning Peoples R China;
Lung nodules; CT images; Deep learning; Fast R-CNN; Computer-aided diagnosis;
机译:提高快速车辆检测的速度框架框架
机译:提高快速车辆检测的速度框架框架
机译:改善Mulsiscale汉字检测和定位的R-CNN框架
机译:利用卷积神经网络和投票算法的自动近胸肺结节检测框架
机译:基于R-CNN的立方体近距离检测和姿态估计更快
机译:基于更快的R-CNN的改进算法肺炎检测
机译:诊断CT中肺结节的检测和分类:基于改进的3D速率R-CNN和多尺度多作物卷积神经网络的TSDN方法
机译:提高CT诊断特异性早期发现肺癌:基于4D CT的肺结节弹性测量。