更多
通知
医学文献 >>
  • 检索发现
  • 增强检索
知识库 >>
  • 临床诊疗知识库
  • 中医药知识库
评价分析 >>
  • 机构
  • 作者
默认
×
更多
在国内外文献保障系统中检索
高级检索 检索偏好
热搜词：
换一批
  • 二次检索
  • 检索历史
论文 期刊
取消
高级检索

检索历史 清除

首页> IEEE journal of translational engineering in health and medicine> A Multi-Task Based Deep Learning Framework With Landmark Detection for MRI Couinaud Segmentation.

A Multi-Task Based Deep Learning Framework With Landmark Detection for MRI Couinaud Segmentation.

导出 LinkOut
翻译 打印 收藏 分享
  • 新浪微博
  • 微信
  • QQ空间
  • 豆瓣
 纠错
广告
第一作者： Dong,Miao
第一单位： Chengdu Institute of Computer Application, Chinese Academy of Sciences Beijing 100045 China.;School of Computer Science and TechnologyUniversity of Chinese Academy of Sciences Beijing 101408 China.
作者： Dong,Miao [1] ; Ying,Zhao [2] ; Xue,Ren [2] ; Meng,Dou [1] ; Yu,Yao [1] ; Yiran,Xu [3] ; Yingchao,Cui [3] ; Ailian,Liu [2]
作者单位： Chengdu Institute of Computer Application, Chinese Academy of Sciences Beijing 100045 China.;School of Computer Science and TechnologyUniversity of Chinese Academy of Sciences Beijing 101408 China. [1] Department of RadiologyThe First Affiliated Hospital of Dalian Medical University Dalian 116014 China.;Dalian Engineering Research Center for Artificial Intelligence in Medical Imaging Dalian 116011 China. [2] School of Medical ImagingDalian Medical University Dalian 116041 China. [3]
关键词 Couinaud segmentsMRIlandmark detectionmulti-task learningsegmentation
医学主题词 人类(Humans);磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging);肝(Liver);图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted);肝疾病(Liver Diseases)
DOI 10.1109/JTEHM.2024.3491612
PMID 39559826
发布时间 2024-12-11
提交
  • 浏览0
IEEE journal of translational engineering in health and medicine

IEEE journal of translational engineering in health and medicine

2024年12卷

697-710页

相似文献

  • 中文期刊
  • 外文期刊
  • 学位论文
  • 会议论文

加载中！

加载中！

加载中！

加载中！

  • 浏览0
IEEE journal of translational engineering in health and medicine 点击下载 本期目录封面

IEEE journal of translational engineering in health and medicine

2024年12卷

697-710页

相关期刊

加载中！

法律状态公告日 法律状态 法律状态信息

特别提示：本网站仅提供医学学术资源服务，不销售任何药品和器械，有关药品和器械的销售信息，请查阅其他网站。

  • 客服热线：4000-115-888 转3 (周一至周五：8:00至17:00)

  • |

  • 客服邮箱：yiyao@wanfangdata.com.cn

  • 违法和不良信息举报电话：4000-115-888，举报邮箱：problem@wanfangdata.com.cn，举报专区

官方微信
万方医学小程序
new医文AI 翻译 充值 订阅 收藏 移动端

官方微信

万方医学小程序

使用
帮助
Alternate Text
调查问卷