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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
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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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基于光源邻域信息的激发荧光断层重建算法研究 学位论文
, 中国科学院大学: 中国科学院大学, 2020
作者:  孟慧
Adobe PDF(5883Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：302/3  |  提交时间：2020/05/28
光学分子影像  激发荧光断层成像  非局部全变分正则先验  自适应高 斯权重拉普拉斯正则先验  k 近邻局部连接网络  
K-nearest Neighbor Based Locally Connected Network for Fast Morphological Reconstruction in Fluorescence Molecular Tomography 期刊论文
IEEE Transactions on Medical Imaging, 2020, 卷号: 无, 期号: 无, 页码: 无
作者:  Meng, Hui;  Gao, Yuan;  Yang, Xin;  Wang, Kun;  Tian, Jie
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Fluorescence Tomography  Machine Learning  Brain  
A novel Cerenkov luminescence tomography approach using multilayer fully connected neural network 期刊论文
Physics in Medicine & Biology, 2019, 卷号: 64, 期号: 2019, 页码: 245010
作者:  Zhang,Zeyu;  Cai,Meishan;  Gao,Yuan;  Shi,Xiaojing;  Zhang,Xiaojun;  Hu,Zhenhua;  Tian,Jie
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Cerenkov luminescence tomography (CLT)  optical reconstruction  photon propagation  neural network  inverse problem  
Application of machine learning method in optical molecular imaging: a review 期刊论文
SCIENCE CHINA-INFORMATION SCIENCES, 2020, 卷号: 63, 期号: 1, 页码: 16
作者:  An, Yu;  Meng, Hui;  Gao, Yuan;  Tong, Tong;  Zhang, Chong;  Wang, Kun;  Tian, Jie
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optical molecular imaging  machine learning  artificial intelligence  
Non model-based bioluminescence tomography using a machine-learning reconstruction strategy 期刊论文
Optica, 2018, 卷号: 5, 期号: 11, 页码: 1451-1454
作者:  Gao, Yuan;  Wang, Kun;  An, Yu;  Jiang, Shixin;  Meng, Hui;  Tian, Jie
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Light  Regularization  Registration  Information  Algorithm  Accuracy  
Automatic Localization of Vertebrae Based on Convolutional Neural Networks 会议论文
SPIE, Orlando, 2015-2-21
作者:  Shen W(沈伟);  Yang F(杨凤);  Mou W(牟玮);  Yang CY(杨彩云);  Tian J(田捷);  Tian J(田捷)
Microsoft Word(4152Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：395/111  |  提交时间：2016/06/24
Vertebrae Localization  Hand-crafted Features  Convolutional Neural Networks