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宋杰; 肖亮; 练智超;
南京邮电大学自动化学院、人工智能学院 南京210023;
南京理工大学计算机科学与工程学院 南京210094;
高维信息智能感知与系统教育部重点实验室 南京210094;
数字病理; 细胞核分割; 级联稀疏可分离卷积; 集成决策树; 正则化回归; 深层表征学习;
机译:3D脑肿瘤图像分割集成级联各向异性全卷积神经网络和混合水平套装方法
机译:用于组织病理学图像的广义核分割的多层增强稀疏卷积模型
机译:通过稀疏重建和深度卷积网络准确分割病理图像中的核
机译:组织病理学图像中核细胞核分割的预测扩张卷积神经网络
机译:使用卷积神经网络在癌症组织病理学图像中进行细胞分割。
机译:在数字病理图像中使用深度学习对神经胶质瘤进行自动分级:卷积神经网络集成的模块化方法
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机译:基于图像处理的皮肤肿瘤细胞核分割。
机译:用于确定病理检查样本中包括的细胞核中阳性细胞核比例的图像测量装置和图像测量方法
机译:基于多尺度图像和多尺度膨胀卷积的全卷积神经网络分割语义图像的装置和方法
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