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· 面向BraTS數(shù)據(jù)集的腦腫瘤分割深度學(xué)習(xí)方法研究
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李學(xué)輝，魏國(guó)輝，贠愷，趙文華，馬志慶
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2025,44 (1):96-103
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· 深度學(xué)習(xí)在乳腺腫瘤病理圖像分析中的應(yīng)用
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李冠鵬，翟羽佳，張曉麗，張魁星，薛丹
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2025,44 (1):81-89
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· 不同深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在心臟磁共振圖像自動(dòng)分析中的性能研究
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代佳歡;唐曉英;郭瑞;
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2024,43 (6):551-558
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· 深度學(xué)習(xí)在新型冠狀病毒肺炎的智能診斷應(yīng)用的研究進(jìn)展
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王穎;彭文獻(xiàn);
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2024,43 (4):420-425
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· 融合多尺度注意力的脊柱側(cè)彎Cobb角自動(dòng)估計(jì)算法
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韓廣萍;張魁星;王蘋(píng)蘋(píng);李翔;魏本征;
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2024,43 (4):383-390
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· 基于ConvNeXt模型的胸部X線圖像的疾病分類與可視化
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韓磊;裴溪源;溫軍玲;
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2024,43 (4):346-351
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· 深度學(xué)習(xí)算法在早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變篩查診斷中的應(yīng)用進(jìn)展
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楊康;趙太宏;孫玉冰;
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2024,43 (3):314-319
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· 血管彎曲度評(píng)估算法研究進(jìn)展
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呂昌識(shí);那雨翾;喬愛(ài)科;
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2024,43 (3):307-313
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· 腦電信號(hào)情緒識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究進(jìn)展
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彭磊，魏國(guó)輝，馬志慶，馮今瑀，李延軍
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2024,43 (2):211-217
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· 基于TransUNet的甲狀腺結(jié)節(jié)超聲圖像精準(zhǔn)分割方法
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陳格，李翔
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2024,43 (2):165-170
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· 基于CT影像的早期肺腺癌病理類型預(yù)測(cè)方法研究進(jìn)展
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蘇悅1龔敬2賈守強(qiáng)3* 聶生東1*
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2024,43 (1):98-104
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· 無(wú)監(jiān)督的磁共振圖像重建方法研究進(jìn)展
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靳建華１，２ 莊嚇海１ 王成彥２ 田梅２
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2023,42 (6):648-653
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· 基于改進(jìn)注意力機(jī)制的臂叢神經(jīng)超聲圖像分割網(wǎng)絡(luò)研究
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方瑩玉 程云章
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2023,42 (6):612-617
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· 基于深度學(xué)習(xí)框架的循環(huán)染色體異常細(xì)胞識(shí)別
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徐旭１ 李從勝１ 王祺軒１ 范獻(xiàn)軍２ 巫彤寧１
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2023,42 (6):551-558
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· 機(jī)器學(xué)習(xí)算法在運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口領(lǐng)域的應(yīng)用分析
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楊榮，宋亮
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2023,42 (4):432-438
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· 基于深度學(xué)習(xí)的腦電信號(hào)情感識(shí)別研究進(jìn)展
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楊卓東，金衛(wèi)，生慧，岳路
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2023,42 (3):315-321
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· 深度學(xué)習(xí)在肝臟腫瘤CT圖像分割中的應(yīng)用
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夏棟，張義，巫彤寧，陳新華，李從勝
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2023,42 (3):308-314
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· 基于Transformer的血管內(nèi)超聲圖像分割
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李佳松 曹洪帥 舒麗霞 藺嫦燕
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2023,42 (1):16-20
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· 一種基于深度學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)組分析方法
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劉扣龍 鄭浩然
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2022,41 (6):569-575
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· 基于三維卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降低肺結(jié)節(jié)檢測(cè)假陽(yáng)性的方法
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侯智超 楊楊 李曉琴 王曉曦 高斌
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2022,41 (4):352-359
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