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【中文期刊】 Kai Xie Chenxi Cui 等 《植物表型组学（英文）》 2025年7卷2期 205-219页SCIMEDLINECSCDCABP
【摘要】 Reliable and automated three-dimensional segmentation of plant organs is essential for extracting phenotypic traits at t...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵航 徐晓丹 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷9期 1236-1244页ISTICCSCD
【摘要】 目的:利用SimCLR算法的半监督学习框架,构建对内镜下反流性食管炎Los Angeles分级的分类模型.方法:设计的学习框架利用大型未标注数据集,通过自监督学习方式进行预训练.该框架在小型标注数据集上,按照Los Angeles分级标准进...
【关键词】 反流性食管炎；自监督学习；对比学习视觉表示的简单框架；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ying,Yi ; Guiying,Zhang ; 等 《Journal of the American Academy of Dermatology》 2026年94卷2期 581-583页SCIMEDLINECA
【关键词】 diagnosis;erythematosquamous lesions;self-supervised learning framework;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Devansh,Singh ; Aboli,Marathe ; 等 《MethodsX》 2024年13卷 102959页
【关键词】 Computer vision;Medical imaging data;RISC - rotation invariant self-supervised vision framework;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zuwei,Guo ; Nahid Ui,Islam ; 等 《Domain adaptation and representation transfer : 4th MICCAI Workshop, DART 2022, held in conjunction with MICCAI 2022, Singapore, September 22, 2022, proceedings. Domain Adaptation and Representation Transfer (Workshop) (4th : 2022 : Sin...》 2022年13542卷 66-76页
【关键词】 Adversarial learning;Discriminative learning;Restorative learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jian,Huang ; Hang,Ruan ; 等 《ISA transactions》 SCIMEDLINECA
【关键词】 Bimodal framework;Nonstationary process monitoring;Pseudo-supervised contrastive learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Hui,Chen ; Charles,Gouin-Vallerand ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2024年24卷3期 SCIMEDLINE
【关键词】 SimCLR framework;ambient sensors;human activity recognition;
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Basu Dev,Shivahare ; Shamala K,Subramaniam ; 等 《Scientific reports》
【关键词】 Brain tumor detection;Deep learning framework;MRI classification;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yu,Wang ; Haoxiang,Ni ; 等 《Journal of imaging informatics in medicine》 2024年37卷5期 2342-2353页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zuwei,Guo ; Nahid Ul,Islam ; 等 《Medical image analysis》 2024年95卷 103159页SCIMEDLINE
【关键词】 Adversarial learning;Discriminative learning;Restorative learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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