biomedical optical imaging; cancer; image classification; learning (artificial intelligence); medical image processing; neural nets; support vector machines;
机译:在立体定位真空辅助活检后诊断高风险乳腺病变后会发生什么? 后诊断管理和成像依从性的观察研究
机译:西方遇见东方:光学放大窄带成像在结直肠病变诊断中的初步结果:一项采用改良的Sano分类法的澳大利亚多中心研究。
机译:使用纹理特征作为Ada-boost分类器的输入,计算机辅助诊断MRI图像中的脑肿瘤
机译:混合分类器的使用以帮助在热图像中诊断唇部病变:初步研究
机译:一种基于示例的方法,用于计算机辅助诊断色素沉着的皮肤病变。
机译:自动化放射学诊断的混合分类器:初步结果和临床应用
机译:本文提供了一个新的数值模型,该模型描述了暴露于高太阳热通量(高于1 / MW / m2)的热厚木材样品的行为。基于无量纲数的初步研究用于对问题进行分类并支持模型构建假设。然后,提出了一种基于质量,动量和能量平衡方程的模型。这些方程式与液体蒸汽干燥模型和假物种生物质降解模型耦合。通过与以前的实验研究进行比较,初步结果表明,这些方程不足以准确预测高太阳热通量下的生物量行为。的确,在样品暴露的表面上形成了充当辐射屏蔽层的炭层。除了这套经典的方程式之外,还必须考虑到辐射向介质的渗透。此外,由于生物质中含有水,因此还必须在炭蒸气汽化后进行连续的介质变形。最后,通过添加这两种策略,该模型能够在一定范围的样品初始水分含量下暴露于高辐射热通量的情况下,正确捕获生物质的降解。还得出了在高太阳热通量下生物量行为的其他见解。样品内部同时存在干燥,热解和气化前沿。这三个热化学前沿的共存会导致样品干燥产生的蒸汽产生焦炭气化,这是介质烧蚀的主要现象。
机译:用于改进乳腺病变诊断的专用混合双模spECT-CmT系统的开发与优化