TokyoInstitute of Technology;
TokyoInstitute of Technology;
TokyoInstitute of Technology;
TokyoInstitute of Technology;
TokyoInstitute of Technology;
NEC Corporation;
TokyoInstitute of Technology, NEC Corporation;
NEC Corporation;
Saitama Medical University;
Saitama Medical University;
Keio University (Japan);
Keio University (Japan);
Keio University (Japan);
机译:通过图像遮罩,组织变化和小梁特征增强肝细胞癌图像的自动分类
机译:通过图像遮罩,组织变化和小梁特征增强肝细胞癌图像的自动分类
机译:基于在整个幻灯片图像中自动测量的形态特征的肝细胞癌分类原型的开发
机译:基于在整个幻灯片图像中自动测量的形态特征的肝细胞癌分类原型的开发
机译:在共配准的18-FDG PET / CT图像中使用三维纹理特征自动分割肺癌。
机译:通过图像遮罩组织变化和小梁特征增强肝细胞癌图像的自动分类
机译:通过图像掩蔽,组织变化和小梁特征增强肝细胞癌图像的自动分类
机译:从数字X射线图像中自动提取和分类。最后报告,截至1995年5月1日