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基于三支决策的多视图低秩稀疏子空间聚类算法
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多视图子空间聚类是一种从子空间中学习所有视图共享的统一表示,挖掘数据潜在聚类结构的方法.作为一种处理高维数据的聚类方法,子空间聚类是多视图聚类领域的研究热点之一.多视图低秩稀疏子空间聚类是一种结合了低秩表示和稀疏约束的子空间聚类方法.该算法在构造亲和矩阵过程中,利用低秩稀疏约束同… …
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社交影响增强的图神经网络推荐方法
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2024,37(3):221-230
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胎儿脑磁共振图像分割研究进展
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医学影像是产前筛查、诊断、治疗引导和评估的重要工具,能有效避免胎儿脑的发育异常。近年来,磁共振成像在产前诊断中愈加重要,而实现自动、定量、精确地分析胎儿脑磁共振图像依赖于可靠的图像分割。因此,胎儿脑磁共振图像分割具有十分重要的临床意义与研究价值。由于胎儿图像中存在组织器官多、图像… …
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摩尔纹图案自动去除技术综述
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如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具. 当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的摩尔纹干扰图案,从而严重影响了拍摄图像的视觉质量效果. 因… …
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深度学习在口腔医学影像中的应用与挑战
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口腔医学影像是进行临床口腔疾病检测、筛查、诊断和治疗评估的重要工具,对口腔影像进行准确分析对于后续治疗计划的制定至关重要。常规的口腔医学影像分析依赖于医师的水平和经验,存在阅片效率低、可重复性低以及定量分析欠缺的问题。深度学习可以从大样本数据中自动学习并获取优良的特征表达,提升各… …
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自适应模态融合双编码器MRI脑肿瘤分割网络
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目的 评估肿瘤的恶性程度是临床诊断中的一项具有挑战性的任务。因脑肿瘤的磁共振成像呈现出不同的形状和大小,肿瘤的边缘模糊不清,导致肿瘤分割具有挑战性。为有效辅助临床医生进行肿瘤评估和诊断,提高脑肿瘤分割精度,提出一种自适应模态融合双编码器分割网络D3D-Net(double3DNe… …
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2024,29(3):768-781
8370.
投稿须知
为使来稿更符合国家科技期刊出版标准,做到严谨规范,我编辑部对来稿做如下要求:1.文字精练、言简意赅,一般不少于8000字;请附300字以上的中、英文摘要,并给出题目、作者和工作单位的英文翻译;首页页脚给出基金项目中英文名称及编号;文末按序列出主要参考文献.具体格式参照我刊官方网站… …
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