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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
Adobe PDF(1445Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：4/3  |  提交时间：2024/05/20
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  
Machine Learning in Lung Cancer Radiomics 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 753-782
作者:  Jiaqi Li;  Zhuofeng Li;  Lei Wei;  Xuegong Zhang
Adobe PDF(7595Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：23/5  |  提交时间：2024/04/23
Machine learning, lung cancer, radiomics, medical image, clinical application  
Supervised and Semi-supervised Methods for Abdominalm Organ Segmentation: A Review 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2021, 卷号: 18, 期号: 6, 页码: 887-914
作者:  Isaac Baffour Senkyire;  Zhe Liu
Adobe PDF(1308Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：223/48  |  提交时间：2021/11/26
Abdominal organ, supervised segmentation  semi-supervised segmentation  evaluation metrics  image segmentation  machine learning  
Predicting Lung Cancers Using Epidemiological Data: A Generative-Discriminative Framework 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2021, 卷号: 8, 期号: 5, 页码: 1067-1078
作者:  Jinpeng Li;  Yaling Tao;  Ting Cai
Adobe PDF(915Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：123/21  |  提交时间：2021/04/09
Cancer prevention  discriminative model  generative model  lung cancer  machine learning  
Preoperative radiomics nomogramfor microvascular invasion prediction in hepatocellular carcinoma using contrast-enhanced CT 期刊论文
European Raidology, 2018, 期号: 1, 页码: 11
作者:  Ma Xiaohong;  Wei Jingwei;  Gu Dongsheng;  Zhu Yongjian;  Feng Bing;  Liang Meng;  Wang Shuang;  Zhao Xinming;  Tian Jie
Adobe PDF(1156Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：327/102  |  提交时间：2019/05/08
Hepatocellular Carcinoma  Microvessel  Forecasting  Imaging  Three-dimensional Tomography  
The Applications of Radiomics in Precision Diagnosis and Treatment of Oncology: Opportunities and Challenges 期刊论文
Theranostics, 2019, 卷号: 9, 期号: 5, 页码: 1303-1322
作者:  Liu, Zhenyu;  Wang, Shuo;  Dong, Di;  Wei, Jingwei;  Fang, Cheng;  Zhou, Xuezhi;  Sun, Kai;  Li, Longfei;  Li, Bo;  Wang, Meiyun;  Tian, Jie
浏览  |  Adobe PDF(2057Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：969/595  |  提交时间：2019/04/30
Radiomics  Medical Imaging  Precision Diagnosis And Treatment  Oncology  
Deep learning provides a new computed tomography-based prognostic biomarker for recurrence prediction in high-grade serous ovarian cancer 期刊论文
Radiotherapy and Oncology, 2018, 期号: 132, 页码: 171-177
作者:  Wang, Shuo;  Liu, Zhenyu;  Rong, Yu;  Zhou, Bin;  Bai, Yan;  Wei, Wei;  Wei, Wei;  Wang, Meiyun;  Guo, Yingkun;  Tian, Jie
浏览  |  Adobe PDF(1623Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：458/119  |  提交时间：2019/04/30
Deep Learning  High-grade Serous Ovarian Cancer  Recurrence  Prognosis  Computed Tomography  Artificial Intelligence  Semi-supervised Learning  Auto Encoder  Unsupervised Learning