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<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font>简介(一)——<font color="red">卷积</font><font color="red">神经网络</font>

深度学习简介(一)——卷积神经网络

深度学习简介(一)——卷积神经网络

深度学习简介(一)——卷积神经网络 - medscizl - 2017-05-29

机器<font color="red">学习</font>:从多元拟合,<font color="red">神经网络</font>到<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font>

机器学习:从多元拟合,神经网络深度学习

机器学习,或者更大的一个概念,数据科学这个领域中,同样是学了忘忘了学。不可否认,数学是机器学习的一个基石,但是也是无数人,包括笔者学习机器学习的一个高的门槛,毕竟数学差。而在这篇文章中,原作者并没有讲很多的数学方面的东西,而是以一个有趣实用的方式来介绍机器学习

36大数据 - 机器学习,概念 - 2016-07-12

ARCH PATHOL LAB MED:<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font><font color="red">卷积</font><font color="red">神经网络</font>可以识别常见的胃病理损伤模式?

ARCH PATHOL LAB MED:深度学习卷积神经网络可以识别常见的胃病理损伤模式?

目前你,大多数的深度学习(DL)研究都集中在肿瘤病理学上,而基本上没有涉及炎症病理学的领域。本研究探讨了DL在非肿瘤性胃活检中的应用。

MedSci原创 - 深度学习卷积神经网络 - 2020-04-05

European Radiology:<font color="red">深度</font><font color="red">卷积</font><font color="red">神经网络</font>在MR椎体骨折检测方面的价值

European Radiology:深度卷积神经网络在MR椎体骨折检测方面的价值

进一步的诊断工作包括MR成像,例如排除影像学上的隐匿性骨折,检测神经压迫并指导治疗。

MedSci原创 - 椎体骨折,深度卷积 - 2023-08-20

递归<font color="red">神经网络</font>(RNNs)在机器<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font>中的奇妙应用

递归神经网络(RNNs)在机器深度学习中的奇妙应用

递归神经网络(RNNs)有一些不可思议的地方。从花几十分钟训练我的第一个婴儿模型(相当随意挑选的超参数)开始,到训练出能够针对图像给出有意义描述的模型。

MedSci原创 - 递归,神经网络,机器 - 2015-09-04

<font color="red">神经网络</font>从入门到精通——从<font color="red">神经</font>元到<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font>

神经网络从入门到精通——从神经元到深度学习

图1 人脑神经网络 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类

博客 - 神经网络,深度学习 - 2016-04-01

European Radiology:动态增强MRI乳腺肿瘤的<font color="red">深度</font><font color="red">卷积</font><font color="red">神经网络</font>三维分割

European Radiology:动态增强MRI乳腺肿瘤的深度卷积神经网络三维分割

最近,深度学习方法的兴起为解决器官和病变的分割带来了新的机会。深度卷积神经网络(CNN)已经成为最先进的2D和3D医学图像分割方法,许多公共数据库和分割挑战可用于训练和测试CNN模型。

MedSci原创 - 乳腺肿瘤,卷积神经网络,增强MRI - 2023-01-30

机器<font color="red">学习</font>——BP<font color="red">神经网络</font>模型

机器学习——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型 - medscizl - 2017-05-29

European Radiology:基于<font color="red">深度</font><font color="red">卷积</font><font color="red">神经网络</font>的颅咽管瘤MR图像的自动分割

European Radiology:基于深度卷积神经网络的颅咽管瘤MR图像的自动分割

深度神经网络(DNN)是一项多学科交叉的研究,可以缩短图像处理时间,利用医学影像领域的大数据提高诊断结果的可靠性。

MedSci原创 - 磁共振成像(MRI),深度神经网络,颅咽管瘤是 - 2023-02-21

Invest Ophthalmol Vis Sci:<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font>的<font color="red">神经网络</font>算法检测视网膜病变!

Invest Ophthalmol Vis Sci:深度学习神经网络算法检测视网膜病变!

美国加利福尼亚州圣何塞市圣克拉拉谷医疗中心眼科和斯坦福大学生物医学数据科学系的Lam C近日在Invest Ophthalmol Vis Sci发表了一项重要的工作,他们开发了一种自动化的方法来定位和辨别视网膜图像中的多种类型的特征。这套方法使用有限的数据进行训练,中间没有编码特征提取的算法。因为有的疾病的数据有限,所以可以将此算法推广到少数疾病检测的步骤中。

MedSci原创 - 视网膜病变,神经网络算法,自动化,智能化 - 2018-01-31

基于3D<font color="red">卷积</font><font color="red">神经网络</font>的人体行为理解

基于3D卷积神经网络的人体行为理解

基于3D卷积神经网络的人体行为理解

基于3D卷积神经网络的人体行为理解 - medscizl - 2017-05-29

European Radiology:使用<font color="red">深度</font><font color="red">卷积</font><font color="red">神经网络</font>自动ACR BI-RADS乳腺密度分类的诊断准确性。

European Radiology:使用深度卷积神经网络自动ACR BI-RADS乳腺密度分类的诊断准确性。

数字化乳腺断层扫描(DBT)作为一种准三维模式,越来越多地被用于确定乳腺密度和检测癌症,检测乳腺癌的诊断准确性很高,AUC、敏感性和特异性分别为0.95、0.90和0.90。

MedSci原创 - 卷积神经网络,BI-RADS - 2024-01-06

European Radiology:应用<font color="red">卷积</font><font color="red">神经网络</font>的IVIM预测HCC微血管侵犯

European Radiology:应用卷积神经网络的IVIM预测HCC微血管侵犯

带有体素内非相干运动(IVIM)的多b值DWI可以使用双指数模型区分真正的分子扩散和微毛细血管灌注,这可能比使用单指数模型计算的表观扩散系数(ADC)更准确地确定组织灌注和扩散。

MedSci原创 - HCC,卷积神经网络,IVIM - 2022-10-23

European Radiology:实现丘脑全自动分割的3D<font color="red">卷积</font><font color="red">神经网络</font>!

European Radiology:实现丘脑全自动分割的3D卷积神经网络

丘脑是多发性硬化症过程中最早出现萎缩表现的脑结构之一,基于MRI的丘脑体积是预测从临床孤立的综合征到临床明确的多发性硬化症的一个重要标志。

MedSci原创 - 多发性硬化症,卷积神经网络 - 2023-02-13

技术向:一文读懂卷积神经网络

自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图

张雨石博客 - 卷积神经网络,技术 - 2016-04-01

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