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中国科学院自动化研究所机构知识库
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语种:英语
专题:中国科学院分子影像重点实验室
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A systematic 3-D magnetic particle imaging simulation model for quantitative analysis of reconstruction image quality
期刊论文
Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2024, 卷号: 252, 页码: 108250-108250
作者:
Yusong Shen
;
Liwen Zhang
;
Hui Hui
;
Lishuang Guo
;
Tan Wang
;
Guanyu Yang
;
Jie Tian
Adobe PDF(6711Kb)
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浏览/下载:61/22
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提交时间:2024/06/11
Magnetic particle imaging
Simulation model
Parallel computing
Simulation software tool
NIR-II fluorescence-guided liver cancer surgery by a small molecular HDAC6 targeting probe
期刊论文
EBIOMEDICINE, 2023, 卷号: 98, 页码: 18
作者:
Wang, Bo
;
Tang, Chu
;
Lin, En
;
Jia, Xiaohua
;
Xie, Ganyuan
;
Li, Peiping
;
Li, Decheng
;
Yang, Qiyue
;
Guo, Xiaoyong
;
Cao, Caiguang
;
Shi, Xiaojing
;
Zou, Baojia
;
Cai, Chaonong
;
Tian, Jie
;
Hu, Zhenhua
;
Li, Jian
Adobe PDF(4013Kb)
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浏览/下载:176/13
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提交时间:2024/02/22
Hepatocellular carcinoma
Second near-infrared window
Molecular imaging
HDAC6
Fluorescence guided surgery
MSMFN: An ultrasound based multi-step modality fusion network for identifying the histologic subtypes of metastatic cervical lymphadenopathy
期刊论文
IEEE Transactions on Medical Imaging, 2022, 页码: 1-13
作者:
Zheling, Meng
;
Yangyang, Zhu
;
Wenjing, Pang
;
Jie, Tian
;
Fang, Nie
;
Kun, Wang
Adobe PDF(3049Kb)
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浏览/下载:392/65
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提交时间:2023/03/27
Excitation-based fully connected network for precise NIR-II fluorescence molecular tomography
期刊论文
BIOMEDICAL OPTICS EXPRESS, 2022, 卷号: 13, 期号: 12, 页码: 6284-6299
作者:
Cao, Caiguang
;
Xiao, Anqi
;
Cai, Meishan
;
Shen, Biluo
;
Guo, Lishuang
;
Shi, Xiaojing
;
Tian, Jie
;
Hu, Zhenhua
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提交时间:2023/03/20
A novel matrix used in regularization term for model-based photoacoustic reconstructions
会议论文
, San Francisco, CA, United states, January 28, 2018 - February 1, 2018
作者:
Tong, Tong
;
Wang, Kun
;
Tian, Jie
Adobe PDF(757Kb)
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浏览/下载:160/56
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提交时间:2022/06/14
Photoacoustic tomography
Image reconstruction
Regularization
Central-Enhancement Laplace matrix
Deep learning radiomics based on contrast-enhanced ultrasound images for assisted diagnosis of pancreatic ductal adenocarcinoma and chronic pancreatitis
期刊论文
BMC MEDICINE, 2022, 卷号: 20, 期号: 1, 页码: 15
作者:
Tong, Tong
;
Gu, Jionghui
;
Xu, Dong
;
Song, Ling
;
Zhao, Qiyu
;
Cheng, Fang
;
Yuan, Zhiqiang
;
Tian, Shuyuan
;
Yang, Xin
;
Tian, Jie
;
Wang, Kun
;
Jiang, Tian'an
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浏览/下载:421/77
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提交时间:2022/06/06
Deep learning
Artificial intelligence
Pancreatic ductal adenocarcinoma
Contrast-enhanced ultrasound
Chronic pancreatitis
A Deep Learning Radiomics Model to Identify Poor Outcome in COVID-19 Patients With Underlying Health Conditions: A Multicenter Study
期刊论文
IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS, 2021, 卷号: 25, 期号: 7, 页码: 2353-2362
作者:
Wang, Siwen
;
Dong, Di
;
Li, Liang
;
Li, Hailin
;
Bai, Yan
;
Hu, Yahua
;
Huang, Yuanyi
;
Yu, Xiangrong
;
Liu, Sibin
;
Qiu, Xiaoming
;
Lu, Ligong
;
Wang, Meiyun
;
Zha, Yunfei
;
Tian, Jie
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提交时间:2021/11/02
COVID-19
deep learning
radiomics
prognosis
computed tomography
Comparing radiomics models with different inputs for accurate diagnosis of significant fibrosis in chronic liver disease
期刊论文
EUROPEAN RADIOLOGY, 2021, 页码: 12
作者:
Lu, Xue
;
Zhou, Hui
;
Wang, Kun
;
Jin, Jieyang
;
Meng, Fankun
;
Mu, Xiaojie
;
Li, Shuoyang
;
Zheng, Rongqin
;
Tian, Jie
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提交时间:2021/06/07
Liver disease
Hepatic cirrhosis
Elasticity imaging techniques
Deep learning
Adaptive Grouping Block Sparse Bayesian Learning Method for Accurate and Robust Reconstruction in Bioluminescence Tomography
期刊论文
IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2021, 卷号: 68, 期号: 99, 页码: 1
作者:
Yin, Lin
;
Wang, Kun
;
Tong, Tong
;
Wang, Qian
;
An, Yu
;
Yang, Xin
;
Tian, Jie
Adobe PDF(11700Kb)
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提交时间:2021/05/31
adaptive grouping
bioluminescence tomography
block sparse Bayesian learning
ImmunoAIzer: A Deep Learning-Based Computational Framework to Characterize Cell Distribution and Gene Mutation in Tumor Microenvironment
期刊论文
CANCERS, 2021, 卷号: 13, 期号: 7, 页码: 21
作者:
Bian, Chang
;
Wang, Yu
;
Lu, Zhihao
;
An, Yu
;
Wang, Hanfan
;
Kong, Lingxin
;
Du, Yang
;
Tian, Jie
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提交时间:2021/05/17
deep learning
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biomarker
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tumor microenvironment (TME)
semi-supervised learning
hematoxylin and eosin (H&
E)