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href='/topic/show?id=735a81364b7' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#肝细胞癌#</a> <a href='/topic/show?id=04ab36910ed' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#卷积神经网络#</a>, objectTitle=European Radiology：基于卷积神经网络的肝细胞癌MRI半自动化分割, objectType=article, longId=810658, objectId=b47b81065859, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/20230326/1679867576310_4754896.jpeg, objectUrl=/article/show_article.do?id=b47b81065859, replyNumber=0, likeNumber=33, createdTime=2024-01-24, rootId=0, userName=梅斯管理员, userId=cade5395722, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=上海, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=b47b81065859, moduleTitle=European Radiology：基于卷积神经网络的肝细胞癌MRI半自动化分割, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=b47b81065859)], followStatus=false, userIsMember=false, type=null, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2180441, encodeId=c87a2180441b5, content=<a href='/topic/show?id=04ab36910ed' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#卷积神经网络#</a> <a href='/topic/show?id=791e54291f4' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#扁平足#</a>, objectTitle=European Radiology:使用级联卷积神经网络进行扁平足的自动诊断, objectType=article, longId=808705, objectId=bd38808e054b, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/20221120/1669012873222_4754896.webp, objectUrl=/article/show_article.do?id=bd38808e054b, replyNumber=0, likeNumber=45, createdTime=2024-01-10, rootId=0, userName=梅斯管理员, userId=cade5395722, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=上海, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=bd38808e054b, moduleTitle=European Radiology:使用级联卷积神经网络进行扁平足的自动诊断, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=bd38808e054b)], followStatus=false, userIsMember=false, type=null, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2179607, encodeId=bde921e9607c0, content=<a href='/topic/show?id=04ab36910ed' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#卷积神经网络#</a> <a href='/topic/show?id=9754338920' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#BI-RADS#</a>, objectTitle=European Radiology:使用深度卷积神经网络自动ACR BI-RADS乳腺密度分类的诊断准确性。, objectType=article, longId=808427, objectId=c42e80842ebd, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/202301009/1696893850142_4754896.jpeg, objectUrl=/article/show_article.do?id=c42e80842ebd, replyNumber=0, likeNumber=31, createdTime=2024-01-06, rootId=0, userName=梅斯管理员, userId=cade5395722, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=上海, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=c42e80842ebd, moduleTitle=European Radiology:使用深度卷积神经网络自动ACR BI-RADS乳腺密度分类的诊断准确性。, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=c42e80842ebd)], followStatus=false, userIsMember=false, type=null, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2111481, encodeId=178521114814e, content=<a href='/topic/show?id=04ab36910ed' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#卷积神经网络#</a>数字图像分割涉及将每个像素或体素标记为显示相同属性集的不同区域。当应用于医学图像时，这些分割可以支持手术规划，促进患者赋权，通过增强或虚拟现实可视化来帮助学生进行教育，为三维(3D)打印提供输入，并成为使用个人数据实现手术模拟器的初始步骤。此外，它还可以作为诊断性解释的工具，允许在三个空间维度上进行精确的体积估计和组织定位, objectTitle=卷积神经网络, objectType=topic, longId=36910, objectId=null, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=null, objectUrl=null, replyNumber=0, likeNumber=36, createdTime=2023-01-26, rootId=0, userName=yangchou, userId=88b489038, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=0, attachment=null, ipAttribution=, moduleDTOList=null, followStatus=false, userIsMember=false, type=1, lengthMark=1), GetTopicListResponse(id=1230315, encodeId=54fa123031504, content=<a href='/topic/show?id=04ab36910ed' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#卷积神经网络#</a>本项多中心回顾性研究建立了两个深度学习模型用于从MRI中预测生存率，包括从全脑MRI中建立的DeepRisk模型以及从专家分割的肿瘤图像中建立的原始ResNet模型。两个模型都是使用训练数据集（n = 935）和内部调整数据集（n = 156）开发的，并在两个外部测试数据集（n = 194和150）和TCIA数据集（n = 121）上进行测试。C-指数、综合Brier得分（IBS）、预测误差曲线和校准曲线被用来评估模型的性能。 , objectTitle=卷积神经网络, objectType=topic, 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卷积神经网络

2020-05-29

梅斯管理员 (审核中...)

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#肺癌# #人工智能# #卷积神经网络# #全切片扫描#

【综述】| 基于人工智能的H-E染色全切片病理学图像分析在肺癌研究中的进展

2024-04-29发表于陕西省

梅斯管理员 (审核中...)

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#细胞周期# #酵母# #卷积神经网络#

2024-04-26发表于上海

梅斯管理员 (审核中...)

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#腹部脂肪# #卷积神经网络#

European Radiology：如何使用卷积网络量化腹部脂肪？

2024-04-02发表于上海

梅斯管理员 (审核中...)

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#肝细胞癌# #卷积神经网络#

European Radiology：基于卷积神经网络的肝细胞癌MRI半自动化分割

2024-01-24发表于上海

梅斯管理员 (审核中...)

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#卷积神经网络# #扁平足#

European Radiology:使用级联卷积神经网络进行扁平足的自动诊断

2024-01-10发表于上海

梅斯管理员 (审核中...)

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#卷积神经网络# #BI-RADS#

European Radiology:使用深度卷积神经网络自动ACR BI-RADS乳腺密度分类的诊断准确性。

2024-01-06发表于上海

yangchou (审核中...)

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全文收起 #卷积神经网络#数字图像分割涉及将每个像素或体素标记为显示相同属性集的不同区域。当应用于医学图像时，这些分割可以支持手术规划，促进患者赋权，通过增强或虚拟现实可视化来帮助学生进行教育，为三维(3D)打印提供输入，并成为使用个人数据实现手术模拟器的初始步骤。此外，它还可以作为诊断性解释的工具，允许在三个空间维度上进行精确的体积估计和组织定位

2023-01-26

yangchou (审核中...)

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全文收起 #卷积神经网络#本项多中心回顾性研究建立了两个深度学习模型用于从MRI中预测生存率，包括从全脑MRI中建立的DeepRisk模型以及从专家分割的肿瘤图像中建立的原始ResNet模型。两个模型都是使用训练数据集（n = 935）和内部调整数据集（n = 156）开发的，并在两个外部测试数据集（n = 194和150）和TCIA数据集（n = 121）上进行测试。C-指数、综合Brier得分（IBS）、预测误差曲线和校准曲线被用来评估模型的性能。

2022-07-03

lovetcm (审核中...)

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一种预测#肺结节#恶性程度#卷积神经网络##人工智能#工具，应该是发展方向。与狗狗是一个道理

Thorax：一种预测肺结节恶性程度卷积神经网络人工智能工具的外部验证

2020-08-26

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