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於子扬; 唐维; 杨丽;
苏州大学附属第二医院;
卷积神经网络模型; 超声图像; 乳腺癌; 病理类型;
机译:基于多方融合的CNN基于乳腺癌全载组织病理学图像的评分
机译:基于乳腺癌细胞病理学图像分割和检测的基于深度CNN的转移学习
机译:通过组装多个紧凑型CNN的乳腺癌组织病理学图像分类
机译:基于SELDI和生物信息学技术的乳腺癌中医辨证分型无创唾液诊断模型的建立
机译:基于贝叶斯卷积神经网络的分类器,检测组织病理学图像和不确定性量化的乳腺癌
机译:使用更快的R-CNN和深CNN在乳腺癌组织病理学图像中基于人工智能的有丝分裂检测
机译:基于乳腺癌细胞病理学图像分割和检测的基于深度CNN的转移学习与检测
机译:超声组织分型图像与多参数mRI融合在图像引导前列腺癌放射治疗中的应用。
机译:乳腺癌病理学图像诊断支持系统,乳腺癌病理学图像诊断支持方法,乳腺癌病理学图像诊断支持程序,以及记录介质的乳腺癌病理学图像诊断支持程序。
机译:乳腺癌病理图像诊断支持系统,乳腺癌病理图像诊断支持方法,记录乳腺癌病理图像诊断支持程序的记录介质以及乳腺癌病理图像诊断支持程序
机译:基于CNN模型的超声图像检测乳腺癌特征
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