Department of Biomedical Engineering, University of Rochester, Rochester, New York 14627-0168 USA;
Department of Electrical and Computer Engineering, Florida State University, Tallahassee, Florida 32310-6046 USA;
Department of Electrical and Computer Engineering, Florida State University, Tallahassee, Florida 32310-6046 USA;
radial basis neural network; computer-aided diagnosis (cad); breast magnetic resonance imaging;
机译:使用多参数模型结合形态学,动力学和时空特征的选择,对肿块样病变进行动态对比增强乳腺MRI的计算机辅助诊断。
机译:使用药代动力学模型和3D形态分析对乳腺DCE-MRI进行计算机辅助诊断
机译:基于图像配准以及形态和动态特征的整合,在DCE-MRI中对诊断性乳腺病变进行计算机辅助诊断
机译:胸部乳房辅助诊断系统结合动力学和形态学方面
机译:乳腺MRI计算机辅助诊断系统的开发。
机译:使用3T MRI数据进行计算机辅助诊断的浸润性乳腺癌的动力学特征:与临床和病理预后因素的相关性
机译:基于图像配准以及形态和动态特征的整合,在DCE-MRI中对诊断性乳腺病变进行计算机辅助诊断
机译:结合乳腺摄影和蛋白质组学的乳腺癌计算机辅助诊断系统