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首页> Interdisciplinary sciences, computational life sciences> StoneNet: An Efficient Lightweight Model Based on Depthwise Separable Convolutions for Kidney Stone Detection from CT Images.

StoneNet: An Efficient Lightweight Model Based on Depthwise Separable Convolutions for Kidney Stone Detection from CT Images.

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第一作者： Sohaib,Asif
第一单位： School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China.
作者： Sohaib,Asif [1] ; Ming,Zhao [2] ; Xuehan,Chen [3] ; Yusen,Zhu [4]
作者单位： School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China. [1] School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China. meanzhao@csu.edu.cn. [2] School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China. xuehan2013@csu.edu.cn. [3] School of Mathematics, Hunan University, Changsha, China. [4]
关键词 Deep learningDepthwise separable convolutionKidney stone detectionLightweight convolutional neural networksTransfer learning
医学主题词 肾结石(Kidney Calculi);人类(Humans);体层摄影术, X线计算机(Tomography, X-Ray Computed);人工智能(Artificial Intelligence);算法(Algorithms);图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted)
DOI 10.1007/s12539-023-00578-8
PMID 37452930
发布时间 2026-03-11
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Interdisciplinary sciences, computational life sciences

Interdisciplinary sciences, computational life sciences

2023年15卷4期

633-652页

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