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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......
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......
随着临床医学和计算机科学的相互渗透与发展,医学图像处理能避开主观因素的影响,尽早准确地诊断出肿瘤种类及恶性程度,有助于对患......
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......
γδT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......
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......
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......
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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......
乳腺恶性肿瘤的防治是目前重要的卫生问题,利用乳腺钼靶图像对早期乳腺肿瘤进行筛查具有重要的研究意义和实用价值。肿块与钙化点......
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。......
