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[期刊论文] 作者：贡荣麟,施俊,王骏,,
来源：中国图象图形学报 年份：2020
目的基于超声图像的乳腺病灶分割是实现乳腺癌计算机辅助诊断和定量分析的基本预处理步骤。由于乳腺超声图像病灶边缘通常较为模糊,而且缺乏大量已标注的分割图像,增加了基于深度学习的乳腺超声图像分割难度。本文提出一种混合监督双通道反馈U-Net(hybrid super......
[期刊论文] 作者：贡荣麟,施俊,周玮珺,汪程,
来源：中国图象图形学报 年份：2022
目的 为了提升基于单模态B型超声(B超)的乳腺癌计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)模型性能,提出一种基于两阶段深度迁移学习(two-stage deep transfer learning,TSDTL)的乳腺超声CAD算法,将超声弹性图像中的有效信息迁移至基于B超的乳腺癌CAD模型之......
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