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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

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

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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