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机译:基于稀疏自动编码器网络的卵巢肿瘤纹理分类与超声图像多重特征融合和随机林相结合
Xinjiang Med Univ Affiliated Hosp 1 Urumqi 830001 Xinjiang Peoples R China;
Xinjiang Med Univ Affiliated Hosp 1 Urumqi 830001 Xinjiang Peoples R China;
Texture Analysis; Ultrasound Image; Ovarian Tumor; GLCM Feature; Deep Learning; Feature Fusion; SVM Classifier; HOG Feature;
机译:基于低秩恢复和多特征融合稀疏表示的航空影像多级分类方法
机译:基于稀疏自动编码器的半色调图像分类的深度神经网络
机译:基于卷积神经网络多重特征融合的医学脑图像分类
机译:结合纹理特征和直方图矩对卵巢囊肿的超声图像进行检索和分类
机译:基于神经网络纹理分割的超声肌腱图像辅助分析。
机译:通过有效地结合超声图像纹理和形态特征的良性和恶性乳腺肿瘤分类方法
机译:一种使用多ROI纹理和形态分析的乳房超声图像分类的基于融合方法
机译:分子靶向超声成像与肿瘤相关核变化和血管生成的血清标志物早期检测卵巢癌。