| 标题 |
[高分]
Deep Learning for Automated Measures of SUV and Molecular Tumor Volume in [68Ga]PSMA-11 or [18F]DCFPyL, [18F]FDG, and [177Lu]Lu-PSMA-617 Imaging with Global Threshold Regional Consensus Network 深度学习,通过全球阈值区域共识网络自动测量[68 Da] PMA-11或[18 F]DCFPyL、[18 F]FDG和[177 Lu] Lu-PMA-617成像中的SUV和分子肿瘤体积
相关领域
人工智能
基本事实
掷骰子
分割
核医学
Sørensen–骰子系数
工作流程
深度学习
体积热力学
医学
计算机科学
正电子发射断层摄影术
模式识别(心理学)
相似性(几何)
自动化方法
前列腺癌
图像分割
医学物理学
医学影像学
机器学习
雅卡索引
阶段(地层学)
图像配准
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊:The Journal of Nuclear Medicine 作者:Price Jackson; James Buteau; Lachlan McIntosh; Y. Sun; Raghava Kashyap; et al 出版日期:2025-09-18 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时,文件已从服务器自动删除,无法下载。 |
|
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)