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Radiology:基于<font color="red">生成对抗</font><font color="red">网络</font>的主动脉和颈动脉CT血管造影

Radiology:基于生成对抗网络的主动脉和颈动脉CT血管造影

深度学习网络可以通过二次运算的非线性组合来区分差异较小的类值,这为获得不含ICA的类图像提供了技术方向。

MedSci原创 - CTA,深度学习 - 2024-08-03

European Radiology:<font color="red">生成对抗</font><font color="red">网络</font>在TOF-MRA中的超分辨率应用

European Radiology:生成对抗网络在TOF-MRA中的超分辨率应用

深度神经网络作为目前最先进的机器学习模型,在图像超分辨率应用中显示出良好的应用。

MedSci原创 - TOF-MRA,生成对抗网络 - 2023-01-25

Investigative Radiology:使用<font color="red">生成对抗</font><font color="red">网络</font>进行深度学习实现CT造影剂的减少

Investigative Radiology:使用生成对抗网络进行深度学习实现CT造影剂的减少

现阶段,临床上也在不断开发减少造影剂用量的技术,重点是在减少造影剂用量的同时保证图像质量。

MedSci原创 - 深度学习,CT造影剂 - 2022-12-16

【协和医学杂志】医学影像跨模态重建中的<font color="red">生成对抗</font><font color="red">网络</font>研究进展

【协和医学杂志】医学影像跨模态重建中的生成对抗网络研究进展

多模态医学影像是采用不同的医学成像技术[包括X线、CT、MRI、正电子发射断层显像(PET)等]获取影像学数据,临床医生可通过综合分析不同的影像信息明确患者的诊断。

协和医学杂志 - 生成对抗网络,多模态医学影像 - 2024-01-21

European Radiology:基于<font color="red">生成对抗</font><font color="red">网络</font>的冠状动脉CT血管成像的运动伪影纠正

European Radiology:基于生成对抗网络的冠状动脉CT血管成像的运动伪影纠正

生成对抗网络(GAN)是一种创新的神经网络,已被引入医学成像领域。GAN由一个生成网络和一个判别网络组成。这两个网络相互对抗,以优化网络参数,产生新的图像。

MedSci原创 - 冠状动脉CTA,生成对抗网络 - 2023-01-05

女医<font color="red">生成</font>网红,给自己做胃镜视频爆红<font color="red">网络</font>……

女医生成网红,给自己做胃镜视频爆红网络……

我就想体验一下,哪一步是最不舒服的,如何让病人配合好。

"医学界"微信号 - 胃镜,女医生 - 2017-07-25

Molecules:<font color="red">网络</font>药理学及实验验证揭示积雪草抗血管<font color="red">生成</font>机制

Molecules:网络药理学及实验验证揭示积雪草抗血管生成机制

通过网络药理学和实验验证,探讨积雪草(CA)及其三萜抗血管生成的潜在机制。

MedSci原创 - 癌症,抗血管生成,网络药理学,三萜,积雪草 - 2024-01-28

Transl Lung Cancer Res: 在EGFR突变晚期NSCLC患者使用EGFR-TKI治疗失败后,化疗-抗血管<font color="red">生成对</font>比化疗-免疫治疗联合治疗的疗效

Transl Lung Cancer Res: 在EGFR突变晚期NSCLC患者使用EGFR-TKI治疗失败后,化疗-抗血管生成对比化疗-免疫治疗联合治疗的疗效

研究表明,在EGFR-TKI治疗失败后,化疗-免疫联合治疗的疗效与化疗-抗血管生成联合治疗的疗效相当。对于EGFR T790M突变的患者,化疗-抗血管生成联合治疗可能是首选的治疗方案。

MedSci原创 - EGFR-TKI治疗失败,化疗-抗血管生成,化疗-免疫治疗 - 2022-02-08

European Radiology:非对比增强成像序列对使用神经<font color="red">网络</font><font color="red">生成</font>虚拟增强乳腺MRI扫描的影响

European Radiology:非对比增强成像序列对使用神经网络生成虚拟增强乳腺MRI扫描的影响

研究表明,使用深度学习从非增强采集中生成虚拟对比增强(vCE)乳腺MRI扫描在技术上是可行的。

MedSci原创 - 乳腺MRI - 2024-11-15

华工/华科合作ACS Nano:三维半导体异质结<font color="red">网络</font>调控能量代谢促进骨再生血管<font color="red">生成</font>

华工/华科合作ACS Nano:三维半导体异质结网络调控能量代谢促进骨再生血管生成

华南理工和华中科大研究人员设计 3D - NTBH 植入物,介绍其构建过程、电学性质,展示对细胞代谢、血管生成和骨再生的促进作用,通过多种实验验证,为骨缺损治疗和组织工程提供新思路。

BioMed科技 - 血管生成,骨再生 - 2024-11-15

Sci Rep:磁性介孔硅酸钙/壳聚糖多孔支架具有促进骨<font color="red">生成</font>和增强协同光热疗<font color="red">对抗</font>骨肉瘤的能力

Sci Rep:磁性介孔硅酸钙/壳聚糖多孔支架具有促进骨生成和增强协同光热疗对抗骨肉瘤的能力

开发多功能生物材料来修复去除肿瘤后的骨缺损并抑制肿瘤复发仍然是临床所面临的巨大挑战。本研究中个,研究人员展示了一种由M型铁氧体颗粒(SrFe12O19)、介孔硅酸钙(CaSiO3)和壳聚糖(CS)制成的创新型多功能磁性介孔钙硅酸盐/壳聚糖(MCSC)多孔支架,具有强大的抗肿瘤和骨再生性能。 CaSiO3微球中的介孔有助于药物递送,并且SrFe12O19颗粒改善了光热疗法(PTT)的转化效率。

MedSci原创 - 支架,骨生成,光热疗,抗骨肉瘤 - 2018-05-18

RADIOLOGY:使用脑肿瘤图像到图像转换从标准MRI定量脑血量图像合成

RADIOLOGY:使用脑肿瘤图像到图像转换从标准MRI定量脑血量图像合成

GAN图像到图像转换技术从标准的MRI扫描生成准确的合成CBV图,可用于改善脑肿瘤的临床评估。

MedSci原创 - 脑肿瘤, MRI 定量脑血量图像 - 2023-08-22

Radiology:基于图像到图像转换的脑肿瘤MRI定量脑血容量图像合成标准

Radiology:基于图像到图像转换的脑肿瘤MRI定量脑血容量图像合成标准

生成对抗网络 (GAN)是一种基于深度学习的框架,它从一组训练数据中学习映射,并生成与训练数据具有相同特性的合成数据。

MedSci原创 - 脑肿瘤,脑血容量 - 2024-05-16

人工智能发掘潜在新药仅需四十六天

人工智能发掘潜在新药仅需四十六天

为了寻找潜在的DDR1抑制剂,他们开发了一种利用生成对抗网络(GAN)和生成强化学习(RL)的AI

科技日报 - 医学人文 - 2019-09-05

JAMA Dermatol:从非标准化的互联网临床照片中汇聚黑色素瘤与痣的数据宝库

JAMA Dermatol:从非标准化的互联网临床照片中汇聚黑色素瘤与痣的数据宝库

在创建的数据集上训练的神经网络比在预先存在的数据集上训练的神经网络表现更好。

MedSci原创 - 黑色素瘤,人工智能 - 2023-11-24

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