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基于EEG的癫痫自动检测:综述与展望 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 335-350
作者:  彭睿旻;  江军;  匡光涛;  杜浩;  伍冬睿;  邵剑波
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癫痫  头皮脑电  特征提取  分类  
基于分步子空间映射的无标记膈肌运动预测算法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 5, 页码: 1327-1342
作者:  余航;  李晨阳;  余绍德;  冯冬竹;  许录平
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呼吸运动  胸腹部表面  膈肌  子空间映射  回归模型  4D CT  
一种改进的特征子集区分度评价准则 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 5, 页码: 1292-1306
作者:  谢娟英;  吴肇中;  郑清泉;  王明钊
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特征子集区分度  特征选择  离散系数  极限学习机  特征搜索策略  
基于多智能体强化学习的乳腺癌致病基因预测 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 5, 页码: 1246-1258
作者:  刘健;  顾扬;  程玉虎;  王雪松
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乳腺癌  致病基因  基因排序  多智能体强化学习  演示学习  
基于遗传乌燕鸥算法的同步优化特征选择 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 6, 页码: 1601-1615
作者:  贾鹤鸣;  李瑶;  孙康健
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乌燕鸥优化算法  混合优化  特征选择  支持向量机  数据分类  
基于多模型融合的肺部CT新冠肺炎病灶区域自动分割 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 317-328
作者:  史天意;  程枫;  李震;  郑传胜;  许永超;  白翔
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新冠肺炎  计算机断层扫描影像分割  深度学习  泛化性能  
基于双模型交互学习的半监督医学图像分割 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 4, 页码: 805-819
作者:  方超伟;  李雪;  李钟毓;  焦李成;  张鼎文
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半监督学习  医学图像分割  双模型交互学习  平均教师  
Acquiring Weak Annotations for Tumor Localization in Temporal and Volumetric Data 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 318-330
作者:  Yu-Cheng Chou;  Bowen Li;  Deng-Ping Fan;  Alan Yuille;  Zongwei Zhou
Adobe PDF(4008Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：28/8  |  提交时间：2024/04/23
Weak annotation, detection, localization, segmentation, colonoscopy, abdomen  
Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 104-135
作者:  Jiaqi Liu;  Guoyang Xie;  Jinbao Wang;  Shangnian Li;  Chengjie Wang;  Feng Zheng;  Yaochu Jin
Adobe PDF(3376Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：23/4  |  提交时间：2024/04/23
Image anomaly detection, defect detection, industrial manufacturing, deep learning, computer vision  
Multitask Learning with Multiscale Residual Attention for Brain Tumor Segmentation and Classification 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 897-908
作者:  Gaoxiang Li;  Xiao Hui;  Wenjing Li;  Yanlin Luo
Adobe PDF(2873Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：13/2  |  提交时间：2024/04/23
Brain tumor segmentation and classification, multitask learning, multiscale residual attention module (MRAM), dynamic weight training, prior knowledge