1
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基于多尺度特征互补和聚合约束的肺结节分类方法 |
张琮昊
迟子秋
王占全
王喆
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《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
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2024 |
1
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基于移动窗口注意力机制和编码解码器的肺结节分类方法 |
张琮昊
迟子秋
王占全
王喆
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《大连工业大学学报》
CAS
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2024 |
1
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3
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CT影像下的肺结节分类方法研究综述 |
利建铖
曹路
何锡权
廖军红
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《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
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2024 |
0 |
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4
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三维多尺度交叉融合网络肺结节分类研究 |
杨建利
朱德江
邵嘉俊
刘秀玲
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《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
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2022 |
2
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5
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融合多维度卷积神经网络的肺结节分类方法 |
吴保荣
强彦
王三虎
唐笑先
刘希靖
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《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
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2019 |
5
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6
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DenseNet-centercrop:一个用于肺结节分类的卷积网络 |
刘一璟
张旭斌
张建伟
周哲磊
冯元力
陈为
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《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
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2020 |
6
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7
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基于多尺度多模式图像的肺结节分类对比研究 |
汤宁
卫泽良
张瑞
易东
伍亚舟
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《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
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2020 |
2
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8
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基于改进ReliefF与k-means算法的良恶性肺结节分类模型 |
朱英亮
仇旭阳
徐磊
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《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
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2021 |
5
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9
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基于分布先验的半监督FCM的肺结节分类 |
姜婷
袭肖明
岳厚光
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《智能系统学报》
CSCD
北大核心
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2017 |
6
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10
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基于注意力机制的肺结节分类研究 |
匡健
洪敏杰
刘星辰
贾俊铖
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《计算机应用与软件》
北大核心
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2022 |
5
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基于影像组学方法的肺结节分类研究 |
刘宗堂
朱信忠
陈震东
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《影像技术》
CAS
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2018 |
1
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12
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基于神经网络架构搜索的肺结节分类算法 |
谢新林
肖毅
续欣莹
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《计算机应用》
CSCD
北大核心
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2022 |
1
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13
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基于CNN-L1/L2-ELM混合架构的肺结节分类研究 |
梁淑芬
陈琛
秦传波
冯跃
杨芳臣
付迎迎
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《五邑大学学报(自然科学版)》
CAS
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2020 |
0 |
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14
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多分支卷积神经网络肺结节分类方法及其可解释性 |
张佳嘉
张小洪
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《计算机科学》
CSCD
北大核心
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2020 |
5
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基于病理特征和改进随机森林的肺结节分类 |
孟晋洁
程远志
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《智能计算机与应用》
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2020 |
2
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基于改进EfficientNet网络的肺结节图像分类研究 |
周孟然
王宁
高立鹏
王昊男
卞凯
刘思怡
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《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》
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2024 |
0 |
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从痰瘀毒虚分类辨病论治肺结节 |
李潇
闫梓乔
田培裕
于泓洋
窦永起
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《环球中医药》
CAS
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2023 |
3
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18
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多模式特征融合网络肺结节良恶性分类方法 |
尹智贤
夏克文
武盼盼
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《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
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2023 |
3
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19
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基于多尺度特征融合的肺结节良恶性分类方法 |
顾军华
孙哲然
王锋
戚永军
张亚娟
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《深圳大学学报(理工版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
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2020 |
5
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20
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深度学习算法在甲状腺超声图像结节良恶性分类中的应用 |
林岚
张格
吴水才
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《医疗卫生装备》
CAS
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2020 |
6
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