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生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）在合成真实图像和建模方面取得了巨大的成功,它被广泛应用于领域自适应、图像视觉计......
目的 探讨基于Faster-区域卷积神经网络(RCNN)的肝细胞肝癌与肝内胆管细胞癌(HCC/ICC)多模态MR影像肿瘤识别及分类诊断模型的应用......
癌症是威胁人类健康的重大疾病之一,实现早查早治是降低癌症死亡率的重要手段.目前在癌症的众多识别方式中,荧光检测凭借无创伤、......
肿瘤严重威胁着人类健康，已成为全世界共同面临的重大公共卫生问题。早期筛查及后续有效治疗是控制肿瘤的关键，因此开发新的肿瘤识别......
基于基因表达谱在分子水平上对肿瘤进行分析和研究，是当前生物信息学研究的重要课题。本文将数据挖掘技术应用在基因表达谱分类分析......
稀疏表示是一种基于过完备字典的稀疏编码技术.在当前大数据时代下,高维数据的稀疏表示因为具有良好的数学基础,并且不需要学习与......
极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)实质上是一种改进的单隐含层的前馈神经网络,其中输入层与隐含层之间的参数是随机生成......
基于医学图像的计算机辅助诊断通常被看作医生的诊断决策参考和“第二意见”,它能减轻医生的工作负担同时提高医疗诊断精度。医学......
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目的：高强度聚焦超声（HIFU）广泛应用于肿瘤无创治疗,目前手术中多用超声成像技术进行导航,但由于HIFU图像对比度低,信噪比低以及目标......
在近日举行的一场“人机大战”中，上海交通大学、浙江大学联合科研团队研发的医学影像人工智能分析系统“阿尔法医生”，与一家三甲医......
针对乳腺肿块具有大小不固定和个体差异等特性,提出了一种多支持向量机对乳腺肿块的识别方法.选择八个方向上的支持向量生成分类器......
Constructing Support Vector Machine Ensembles for Cancer Classification Based on Proteomic Profiling
In this study, we present a constructive algorithm for training cooperative support vector machine ensembles (CSVMEs). C......
随着计算机视觉识别技术的发展,越来越多的研究人员将该技术应用到肿瘤图像的识别上。但由于成本,许多医院仍然采用成本较低的B超......
δδT细胞虽然在整个T细胞群体中所占的比例较少,但其作为固有免疫成员在抗感染免疫、肿瘤免疫、免疫调节以及自身免疫等方面的作......
基因表达谱数据分析已经逐渐成为疾病诊断和分类的常规步骤.目前人们对NMF（nonnegative matrix factorization）的大多数研究都专注于......
肿瘤识别是图像处理和模式识别领域最重要的问题之一,可以辅助医疗诊断.肿瘤识别主要基于基因、影像两大类数据.传统的模式识别方......
传统中医诊断的信息来源主要是望、闻、问、切,又称“四诊”。作为切诊的重要内容,对脉搏的诊断是获取病人健康状况信息的一种重要......
计算机辅助诊断是通过影像学、图像处理等技术，结合计算机的分析、建模和模式识别等方法，帮助医师发现病灶，提高诊断的效率和准确率。......
