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【中文期刊】 陈芃灏 符乙敏 等 《肿瘤影像学》 2024年33卷4期 376-383页ISTIC
【摘要】 目的:探讨在不同采集时间、注射剂量与重建算法下对64Cu-FAPI-XT正电子发射体层成像(positron emission tomography,PET)/计算机体层成像(computed tomography,CT)图像质量的影响,从...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭磊 秦海江 《心理学报》 2024年56卷3期 339-351,中插1-中插8页
【摘要】 作答选择题可被看作从噪音中提取信号的过程,研究提出了一种基于信号检测论的认知诊断模型(SDT-CDM).新模型的优势在于:(1)无需对选项进行属性层面的编码.(2)能获得传统诊断模型无法提供的题目区分度和难度参数.(3)可以直接表达每个选项...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《浙江大学学报B（英文版）》 2007年8卷11期 792-801页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 In standard interval mapping (IM) of quantitative trait loci (QTL), the QTL effect is described by a normal mixture mode...
【关键词】 Interval mapping (IM)；Quantitative trait loci (QTL)；Skew-normal distribution；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 路建波 高华方 等 《中国计划生育学杂志》 2017年25卷6期 376-379页ISTIC
【摘要】 目的:建立计算孕妇外周血中胎儿游离DNA片段(cffDNA)浓度和长度均值的新的数学模型.方法:根据孕妇外周血中母亲和胎儿的DNA片段的长度分布不同的现象,利用K-means算法和EM算法开发新的算法.用提出的新方法分析孕妇外周血样本的DN...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐磊 孟庆乐 等 《中国医疗设备》 2016年31卷2期 48-51,47页ISTIC
【摘要】 目的：提出一种基于高斯混合模型的骨扫描图像分割算法，可自动识别全身骨骼SPECT图像中的病变区域。方法首先对二维全身骨骼SPECT图像进行锐化、平滑、灰度变换等预处理；然后采用核密度估计方法拟合出预处理图像的像素概率密度函数曲线，并根据曲线...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 柴变芳 王建岭 等 《计算机应用》 2017年37卷11期 3090-3094页
【摘要】 链接模型可对网络的社区发现问题建模,相比具有相同目标的对称模型和条件模型,PPL模型处理网络类型更多、社区发现准确率更高.但PPL模型是一个无监督模型,在网络社区结构不清晰时效果不佳,且不能利用易获取的先验信息.为使用尽可能少的先验,获得社...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘海华 郭杰龙 《中南民族大学学报（自然科学版）》 2015年2期 91-94,116页
【摘要】 为了有效地分割腹主动脉图像，提出了基于适度空间约束的高斯混合模型分割算法。该算法将三维空间邻域信息融入高斯混合模型中，利用最大期望算法（ EM）获取腹部血管灰度图像的估计参数，从而分割出血管图像。实验结果表明：所提出的方法不仅能准确地分割腹...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周志勇 李莉华 等 《自动化学报》 2014年4期 683-696页
【摘要】 基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)的点集非刚性配准算法易受重尾点和异常点影响,提出含局部空间约束的t 分布混合模型的点集非刚性配准算法。通过期望最大化(Expectation maximization...
【关键词】 t分布混合模型；Dirichlet分布；点集；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 彭亚光 武泽昊 等 《中华医学杂志》 2021年101卷40期 3338-3344页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:间接法建立我国儿童青少年维生素A参考区间。方法:采用现况研究设计，利用临床检验真实世界数据，数据来源于2016年1月至2019年6月28个省、自治区、直辖市某第三方临床检测机构的维生素A检测结果，采用高效液相色谱法完成血清视黄醇样品测...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 皮净锐 房斌 等 《生物医学工程学杂志》 2013年30卷3期 486-492页MEDLINEISTICPKUCA
【关键词】 肝脏血管系统；Hessian矩阵；高斯混合模型的最大期望算法；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《生物医学研究杂志（英文版）》 2018年32卷1期 23-29页MEDLINECSCDCABP
【摘要】 Sample size re-estimation is essential in oncology studies.However,the use of blinded sample size reassessment for survi...
【关键词】 oncology study；clinical trial；sample size re-estimation；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 黄克敏 冯彦林 等 《中国医学影像技术》 2018年34卷1期 103-108页ISTICPKU
【摘要】 目的 探讨三维有序子集最大期望值法(3D-OSEM)、二维有序子集最大期望值法(2D-OSEM)、滤波反投影(FBP)重建图像及OSEM迭代次数和子集数对SPECT/CT定量计算结果的影响.方法 分别对Jaszczak圆筒模型、NEMA/I...
【关键词】 体层摄影术,发射型计算机,单光子；定量计数；重建算法；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 黄克敏 冯彦林 等 《中国医学影像技术》 2010年26卷2期 365-368页ISTICPKU
【摘要】 目的 探讨Philips GEMINI PET/CT五种常规图像重建算法对PET图像质量的影响.方法 对Jaszack模型进行PET/CT显像,分别运用滤波反投影Hanning滤波(FBP-Hanning)、滤波反投影Butterworth...
【关键词】 体层摄影术,发射型计算机；重建算法；质量控制；
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【中文期刊】 王先文 陈锋 等 《电子学报》 2014年12期 2527-2535页
【摘要】 流式数据分析的主要过程是以设门的方式对样本数据中的细胞群进行类群划分。由于传统人工设门方式的缺点，提出了一种基于偏斜 t混合模型的流式数据自动聚类方法。该方法采用有限混合模型形式，以偏斜 t布为模型密度函数，并通过期望最大化方法估计模型参数...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Farah G ; Hewson DJ ; 等 《Journal of electromyography and kinesiology: Official journal of the International Society of Electrophysiological Kinesiology》 2006年16卷6期 669-676页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 surface electromyography;noise reduction;classification expectation-maximization (CEM);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Vahed, Mohammad ; Vahed, Majid ; 等 2022年23卷1期 SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhe Chen ; Fabian Kloosterman ; 等 《Journal of computational neuroscience》 2012年33卷2期 227-255页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 hidden markov model;expectation-maximization;variational bayesian;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Srivastava, Sanvesh ; Engelhardt, Barbara E. ; 等 《Biometrika》 2017年104卷3期 649-663页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Expectation-maximization algorithm;Factor analysis;Shrinkage prior;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Montazeri, Hesam ; Guenthard, Huldrych F. ; 等 《Biostatistics》 2015年16卷4期 713-726页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Conjunctive Bayesian networks;Expectation-maximization algorithm;Genetic progression;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xiao J ; Wang X ; 等 《Heredity: An International Journal of Genetics》 2007年98卷6期 427-435页
【关键词】 expectation-maximization algorithm;major gene;maximum likelihood estimation;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Bartolucci, Francesco ; Farcomeni, Alessio ; 《Statistics in medicine》 2019年38卷6期 1056-1073页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Baum-Welch recursions;expectation-maximization algorithm;latent class model;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Gooya, A. ; Pohl, K. M. ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2012年31卷10期 1941-1954页
【关键词】 Diffusion-reaction model;expectation maximization (EM) algorithm;glioma atlas;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Ortiz-Rosario, Alexis ; Adeli, Hojjat ; 等 《Behavioural Brain Research: An International Journal》 2017年317卷 226-236页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Multiple signal classification;Gaussian mixture model;Expectation-maximization algorithm;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Petito, L. C. ; Jewell, N. P. ; 《Biometrika》 2016年103卷4期 801-815页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Current status data;Expectation-maximization algorithm;Group testing;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Chenguang Wang ; Ao Yuan ; 等 《Biometrics: Journal of the Biometric Society : An International Society Devoted to the Mathematical and Statistical Aspects of Biology》 2022年78卷4期 1464-1474页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 expectation-maximization algorithm;isotonic regression;maximum likelihood estimation;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 VASSILIS S. KODOGIANNIS ; MAHDI AMINA ; 等 《International Journal of Neural Systems》 2013年23卷5期 1350024-1-1350024-19页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Short-term load forecasting;Fuzzy wavelet neural networks;Neural networks;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 《Recent patents on medical imaging》 2014年4卷2期 77-86页
【关键词】 Estimation theory;Expectation-maximization algorithm;Hidden markov model;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 FRANCESCO BARTOLUCCI ; SILVIA PANDOLFI ; 《Journal of computational biology: A journal of computational molecular cell biology》 2014年21卷2期 99-117页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 expectation-maximization algorithm;forward-backward recursions;global decoding;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Chaari, L. ; Vincent, T. ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2013年32卷5期 821-837页
【关键词】 Approximation methods;Bayesian methods;Computational modeling;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Dvornek, Nicha C. ; Sigworth, Fred J. ; 等 《Journal of Structural Biology》 2015年190卷2期 200-214页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Cryo-electron microscopy;Single particle reconstruction;Maximum-likelihood;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kimmel G ; Shamir R ; 《Journal of computational biology: A journal of computational molecular cell biology》 2005年12卷10期 1243-1260页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Maitra, R. ; Riddles, J.J. ; 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2010年29卷3期 895-902页
【关键词】 Bloch transform;L-BFGS-B;expectation-maximization (EM) algorithm;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Cho, Hunyong ; Liu, Chuwen ; 等 《Statistical methods in medical research》 2023年32卷7期 1300-1317页
【关键词】 Bivariate zero-inflated negative binomial model;dental caries;expectation-maximization algorithm;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Sun SW ; Yu CG ; 等 《Journal of proteome research》 2008年7卷1期 202-208页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 protein identification;tandem mass spectrum;expectation-maximization;
- 概要：
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【外文期刊】 M. GONZáLEZ ; C. GUTIéRREZ ; 等 《Journal of computational biology: A journal of computational molecular cell biology》 2012年19卷9期 1015-1026页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 expectation-maximization algorithm;maximum-likelihood estimation;sex-linked inheritance;
- 概要：
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【外文期刊】 Elif Derya Ubeyli ; Konuralp Ilbay ; 等 《Journal of medical systems》 2010年34卷3期 281-290页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Mixture of experts;Expectation-maximization algorithm;Normal-pressure hydrocephalus;
- 概要：
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【外文期刊】 Cui, J. ; Pratx, G. ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2013年32卷5期 957-967页
【关键词】 Clustering algorithms;Equations;Graphics processing units;
- 概要：
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【外文期刊】 Zeng, D. ; Chen, Q. ; 等 《Biometrika》 2012年99卷1期 167-184页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Expectation-maximization algorithm;Maximum likelihood estimate;Noncompliance;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Wang, Xun ; Miao, Ying ; 《Current Bioinformatics》 2014年9卷5期 463-469页
【关键词】 Deletion and insertion;dynamic programming;expectation maximization;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Rantalainen, M. ; Holmes, C.C. ; 《Journal of proteome research》 2011年10卷12期 5562-5567页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
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