期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
机器学习模型可识别乳房病变风险
原文传递
导出
摘要
美国研究人员近日在《放射学》杂志线上版发表文章称,他们开发出一种机器学习工具,可以确定哪些高危乳房病变可能会变成癌症,从而帮助医生作出正确的治疗决策,减少不必要的手术。
出处
《家庭用药》
2017年第12期5-5,共1页
关键词
乳房病变
机器学习
风险
识别
模型
研究人员
放射学
分类号
R655.8 [医药卫生—外科学]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
0
参考文献
0
共引文献
0
同被引文献
0
引证文献
0
二级引证文献
0
1
李洪兴.
DARPA着眼于后摩尔定律时代[J]
.现代军事,2017,0(10):13-13.
2
于焕杰,杜子芳.
基于随机森林的企业监管方法研究[J]
.管理世界,2017,33(9):180-181.
被引量:7
3
罗世奇,田生伟,孙华,禹龙.
深度信念网络的恶意代码分类策略研究[J]
.小型微型计算机系统,2017,38(11):2465-2470.
被引量:5
4
霍姝宇,王春萍,史朝阳.
基于聚类分析技术的昆明二手房源价格分析[J]
.中国集体经济,2017(33):59-61.
被引量:2
家庭用药
2017年 第12期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部