首页> 外文OA文献 >Separated Channel Attention Convolutional Neural Network (SC-CNN-Attention) to Identify ADHD in Multi-Site Rs-fMRI Dataset

【2h】

Separated Channel Attention Convolutional Neural Network (SC-CNN-Attention) to Identify ADHD in Multi-Site Rs-fMRI Dataset

机译：分开的通道注意卷积神经网络（SC-CNN-Pepartion），以识别多站点RS-FMRI数据集中的ADHD

代理获取

本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

页面导航

著录项
相似文献
相关主题

著录项

作者
Tao Zhang; Cunbo Li; Peiyang Li; Yueheng Peng; Xiaodong Kang; Chenyang Jiang; Fali Li; Xuyang Zhu; Dezhong Yao; Bharat Biswal; Peng Xu;
展开▼
作者单位

展开▼
年度 2020
总页数
原文格式 PDF
正文语种
中图分类

相似文献

外文文献
中文文献
专利

1. Landslide detection from an open satellite imagery and digital elevation model dataset using attention boosted convolutional neural networks [J] . Landslides . 2020,第6期

机译：使用注意卷积卷积神经网络从开放卫星图像和数字高度模型数据集中的滑坡检测
2. A Pilot Study of Diabetes Mellitus Classification from rs-fMRI Data Using Convolutional Neural Networks [J] . Yunfei Liu, Xian Mo, Hao Yang, Mathematical Problems in Engineering: Theory, Methods and Applications . 2020,第1期

机译：使用卷积神经网络从RS-FMRI数据中的糖尿病分类试验研究
3. Application of Deep Convolutional Neural Networks in Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Classification: Data Augmentation and Convolutional Neural Network Transfer Learning [J] . Zhu Li, Chang Weike Journal of Medical Imaging and Health Informatics . 2019,第8期

机译：深度卷积神经网络在注意力缺陷/多动障碍分类中的应用：数据增强与卷积神经网络转移学习
4. Comparative Study of Dimensionality Reduction Methods Using Reliable Features for Multiple Datasets Obtained by rs-fMRI in ADHD Prediction [C] . Rodolfo Garcia, Emerson Cabrera Paraiso, Julio Cesar Nievola Canadian conference on artificial intelligence . 2017

机译：使用可靠特征对rs-fMRI在ADHD预测中获得的多个数据集进行降维方法的比较研究
5. Deep Convolutional Neural Networks for the Classification of the EMBER Malware Dataset [D] . Nallamothu, Anudeep 2018

机译：深度卷积神经网络用于EMBER恶意软件数据集的分类
6. Deep neural networks show an equivalent and often superior performance to dermatologists in onychomycosis diagnosis: Automatic construction of onychomycosis datasets by region-based convolutional deep neural network [O] . Seung Seog Han, Gyeong Hun Park, Woohyung Lim, -1

机译：深度神经网络在灰指甲诊断中显示出与皮肤科医生相当且通常优于皮肤病的性能：通过基于区域的卷积深度神经网络自动构建灰指甲数据集
7. Improving the Accuracy of Convolutional Neural Networks by Identifying and Removing Outlier Images in Datasets Using t-SNE [O] . Husein Perez, Joseph H. M. Tah 2020

机译：使用T-SNE识别和删除数据集中的异常值图像来提高卷积神经网络的准确性

Separated Channel Attention Convolutional Neural Network (SC-CNN-Attention) to Identify ADHD in Multi-Site Rs-fMRI Dataset

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅