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首页> Medical image analysis> DrasCLR: A self-supervised framework of learning disease-related and anatomy-specific representation for 3D lung CT images.

DrasCLR: A self-supervised framework of learning disease-related and anatomy-specific representation for 3D lung CT images.

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第一作者： Ke,Yu
第一单位： School of Computing and Information, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA. Electronic address: yu.ke@pitt.edu.
作者： Ke,Yu [1] ; Li,Sun [2] ; Junxiang,Chen [3] ; Maxwell,Reynolds [3] ; Tigmanshu,Chaudhary [3] ; Kayhan,Batmanghelich [2]
作者单位： School of Computing and Information, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA. Electronic address: yu.ke@pitt.edu. [1] Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University, Boston, USA. [2] Department of Biomedical Informatics, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA. [3]
关键词 3D Medical imaging dataContrastive learningLabel-efficient learningSelf-supervised learning
医学主题词 人类(Humans);气肿(Emphysema);胸部(Thorax);体层摄影术, X线计算机(Tomography, X-Ray Computed)
DOI 10.1016/j.media.2023.103062
PMID 38086236
发布时间 2026-06-28
基金项目
R01 HL141813/HL/NHLBI NIH HHS/United States T15 LM007059/LM/NLM NIH HHS/United States
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2024年92卷

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