搜索结果: 1-15 共查到“Imaging”相关记录691条 . 查询时间(0.111 秒)
近日,医学部生物医学工程学院倪东教授团队在国际医学图像分析领域的顶级期刊《IEEE Transaction on Medical Imaging》(影响因子IF=10.6)上,发表了一篇题为“Semi-Supervised Representation Learning for Segmentation on Medical Volumes and Sequences”的高质量论文。深圳大学医学部...
近日,医学部生物医学工程学院汪天富、雷柏英教授团队在医学图像处理领域顶级期刊《IEEE Transactions on Medical Imaging》(中科院大类一区TOP期刊,IF:11.037)上发表了系列研究成果。
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars:Fast Magnetic Resonance Imaging and Inverse Problems
快速 磁共振成像 逆问题
2023/4/17
浙江大学光电科学与工程学院郝翔课题组论文《Spectral Imaging with Deep Learning》发表于《Light:Science & Applications》封面(图)
光谱成像 光学滤光片 光谱编码
2023/3/10
2022年6月17日,浙江大学光电科学与工程学院郝翔课题组综述文章《Spectral imaging with deep learning》发表于《Light:Science&Applications》杂志第六期封面。该研究回顾了光谱成像技术应用深度学习的最新进展,对基于深度学习的光谱成像技术进行了梳理。研究对深度学习光谱成像的各种技术路线进行了原理阐述、研究总结,并整理了当前的光谱成像数据集、概...
Enabling Breeding Selection for Biomass in Slash Pine Using UAV-Based Imaging
Slash Pine Breeding Selection Biomass
2023/6/2
《IEEE Transactions on Medical Imaging》报道应用基于神经网络架构搜索和多模态成像的术中胶质瘤分级技术(图)
神经网络架构 胶质瘤 多模态成像 医学图像
2022/9/9
术中胶质瘤分级有助于制定临床治疗计划并改善预后,但术中冰冻切片病理检查因处理时间长、程序复杂而受到限制。近红外荧光成像为快速准确的实时诊断提供了机会,与神经网络/深度学习技术的融合被认为是最有前景的研究方向。然而,近红外荧光图像的小尺度、噪声和低分辨率等问题增加了网络的训练难度。多模态成像可以提供更多的信息以提高模型性能,但设计合适网络的同时利用多模态信息数据具有挑战性。
More sensitive X-ray imaging(图)
X射线成像 光材料 闪烁体
2023/6/7
Estimation of Plant Height and Aboveground Biomass of Toona sinensis under Drought Stress Using RGB-D Imaging
Plant Height Aboveground Biomass Toona sinensis
2023/6/2
近期,深圳大学医学部生物医学工程学院黄炳升副教授团队的研究成果《3D Lightweight Network for Simultaneous Registration and Segmentation of Organs-at-Risk in CT Images of Head and Neck Cancer》在医学图像分析领域的顶级期刊IEEE Transactions on Medical ...
Century-old problem solved with first-ever 3D atomic imaging of an amorphous solid(图)
Century-old problem solved first-ever 3D atomic imaging amorphous solid
2021/4/16
Glass, rubber and plastics all belong to a class of matter called amorphous solids. In spite of how common they are in our everyday lives, amorphous solids have long posed a challenge to scientists.Si...