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RSS订阅原创 Grading of Gliomas by Using Radiomic Features on Multiple Magnetic Resonance Imaging (MRI) Sequences
使用多种MRI序列中的影像特征对脑胶质瘤进行分级 背景： 神经胶质瘤是最常见的脑部肿瘤 常规MRI图像显示重叠会导致误诊 基于FLAIR T1-CE ADC序列的影像特征的合并进行分级 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl + Q 插入链接 Ctrl + L 插入代码 Ctrl + K 插入图片 Ctrl
2017-10-27 11:18:15
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原创 周志华《机器学习》——学习笔记
基本术语欲预测的是离散值，此类学习任务称为分类（classification） 若为连续值，则称为回归（regression）根据训练数据是否有标记信息，学习任务分为：监督学习（supervised learning），无监督学习（unsupervised learning）。分类和回归是监督学习的代表，聚类（clustering）是无监督学习的代表归纳（induction）是从特殊到一般的泛化（
2017-08-10 09:28:24
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翻译 Radiomics：使用先进的特征分析方法从医学影像中提取更多信息
Radiomics：使用先进的特征分析方法从医学影像中提取更多信息关键字图像 Radiomics 肿瘤 内部肿瘤 异质性摘要实体肿瘤具有空间上和时间上的异质性。这就限制了基于分子检测的侵入性活检的使用，但是这给医疗影像的使用保留了巨大的潜能，它拥有着不使用侵入性方法来获取内部肿瘤异质性的能力。在过去几十年中，医疗影像中新的硬件、显像剂和标准化协议的更新使得这个领域朝着定量成像前进。因此，为了从图像特
2017-05-09 15:32:40
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7
空空如也
空空如也
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