×
验证码:
换一张
忘记密码?
记住我
切换中国科技网通行证登录
×
切换中国科技网通行证登录
登录
中文版
|
English
中国科学院自动化研究所机构知识库
Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
登录
注册
ALL
ORCID
题名
作者
导师
学科领域
关键词
资助项目
文献类型
出处
会议名称
收录类别
出版者
发表日期
存缴日期
学科门类
学习讨论厅
图片搜索
粘贴图片网址
首页
研究单元&专题
作者
文献类型
知识图谱
新闻&公告
在结果中检索
研究单元&专题
中国科学院分子影像重... [4]
学术期刊 [2]
多模态人工智能系统全... [1]
作者
边畅 [2]
杜洋 [1]
王坤 [1]
李劲鹏 [1]
魏靖伟 [1]
张帅通 [1]
更多...
文献类型
期刊论文 [6]
学位论文 [1]
发表日期
2021 [7]
语种
英语 [4]
中文 [1]
出处
CANCERS [1]
EUROPEAN J... [1]
Hepatobili... [1]
IEEE/CAA J... [1]
Internatio... [1]
SCIENCE AD... [1]
更多...
资助项目
National N... [2]
Beijing Mu... [1]
Beijing Na... [1]
Lam Chung ... [1]
Ministry o... [1]
Ministry o... [1]
更多...
收录类别
SCI [4]
导师
杜洋 [1]
资助机构
Ministry o... [2]
National N... [2]
Beijing Mu... [1]
Beijing Na... [1]
Lam Chung ... [1]
National K... [1]
更多...
×
知识图谱
CASIA OpenIR
开始提交
已提交作品
待认领作品
已认领作品
未提交全文
收藏管理
QQ客服
官方微博
反馈留言
浏览/检索结果:
共7条,第1-7条
帮助
限定条件
发表日期:2021
已选(
0
)
清除
条数/页:
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
排序方式:
请选择
发表日期升序
发表日期降序
提交时间升序
提交时间降序
作者升序
作者降序
期刊影响因子升序
期刊影响因子降序
题名升序
题名降序
WOS被引频次升序
WOS被引频次降序
Metabolic detection and systems analyses of pancreatic ductal adenocarcinoma through machine learning, lipidomics, and multi-omics
期刊论文
SCIENCE ADVANCES, 2021, 卷号: 7, 期号: 52, 页码: 13
作者:
Wang, Guangxi
;
Yao, Hantao
;
Gong, Yan
;
Lu, Zipeng
;
Pang, Ruifang
;
Li, Yang
;
Yuan, Yuyao
;
Song, Huajie
;
Liu, Jia
;
Jin, Yan
;
Ma, Yongsu
;
Yang, Yinmo
;
Nie, Honggang
;
Zhang, Guangze
;
Meng, Zhu
;
Zhou, Zhe
;
Zhao, Xuyang
;
Qiu, Mantang
;
Zhao, Zhicheng
;
Jiang, Kuirong
;
Zeng, Qiang
;
Guo, Limei
;
Yin, Yuxin
收藏
  |  
浏览/下载:183/0
  |  
提交时间:2022/03/17
Deep learning radiomics of dual-energy computed tomography for predicting lymph node metastases of pancreatic ductal adenocarcinoma
期刊论文
EUROPEAN JOURNAL OF NUCLEAR MEDICINE AND MOLECULAR IMAGING, 2021, 页码: 13
作者:
An, Chao
;
Li, Dongyang
;
Li, Sheng
;
Li, Wangzhong
;
Tong, Tong
;
Liu, Lizhi
;
Jiang, Dongping
;
Jiang, Linling
;
Ruan, Guangying
;
Hai, Ning
;
Fu, Yan
;
Wang, Kun
;
Zhuo, Shuiqing
;
Tian, Jie
Adobe PDF(2925Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:267/51
  |  
提交时间:2021/12/28
Lymph node metastases
Pancreatic ductal adenocarcinoma
Deep learning
Dual-energy computed tomography
Prognosis
基于病理图像的细胞生物标志物表达预测算法研究
学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:
边畅
Adobe PDF(22377Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:237/4
  |  
提交时间:2021/06/21
深度学习,半监督学习,细胞生物标志物,苏木精-伊红染色,多光谱免疫荧光染色,数字病理技术
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
Adobe PDF(14076Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:242/22
  |  
提交时间:2021/05/17
deep learning
cell distribution
biomarker
tumor gene mutation
tumor microenvironment (TME)
semi-supervised learning
hematoxylin and eosin (H&
E)
CT-based radiomics to predict development of macrovascular invasion in hepatocellular carcinoma: A multicenter study
期刊论文
Hepatobiliary & Pancreatic Diseases International, 2021, 卷号: 2021, 期号: --, 页码: --
作者:
Jingwei Wei
;
Sirui Fu
;
Jie Zhang
;
Dongsheng Gu
;
Xiaoqun Li
;
Xudong Chen
;
Shuaitong Zhang
;
Xiaofei He
;
Jianfeng Yan
;
Ligong Lu
;
Jie Tian
Adobe PDF(1564Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:147/34
  |  
提交时间:2022/04/06
Computed tomography
Hepatocellular carcinoma
Macrovascular invasion
Prognosis
Radiomics
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
Adobe PDF(1308Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:197/45
  |  
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:110/16
  |  
提交时间:2021/04/09
Cancer prevention
discriminative model
generative model
lung cancer
machine learning