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机译:超声图像上甲状腺结节多中心分类的集合深度学习模型
Xi Wei; Ming Gao; Ruiguo Yu; Zhiqiang Liu; Qing Gu; Xun Liu; Zhiming Zheng; Xiangqian Zheng; Jialin Zhu; Sheng Zhang;
机译:集成域名知识在培训多任务级联深度学习模型中对超声图像的良性恶性甲状腺结节分类
机译:计算机辅助诊断系统甲状腺结节异常分类使用深度学习
机译:使用深层学习甲状腺超声图像鉴别诊断良性和恶性甲状腺结节
机译:使用基于深度模型的转移学习和混合特征对超声图像中的甲状腺结节进行分类
机译:通过使用数学模型分析超声图像,可预测甲状腺结节某些超声特征的价值。
机译:基于超声图像的Ti-rads-4甲状腺结节的分类使用深度学习算法
机译:带有超声图像的深度学习模型的数据增强
机译:分类模型学习设备,分类模型学习方法,分类模型学习程序,分类模型,分类设备和分类设备
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