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基于多模态MRI图像的3D卷积神经网络对肝纤维化分类的价值研究

樊凤仙 胡万均 姜艳丽 邹婕 杨品 张静

磁共振成像2022,Vol.13Issue(9):30-34,5.
磁共振成像2022,Vol.13Issue(9):30-34,5.DOI:10.12015/issn.1674-8034.2022.09.006

基于多模态MRI图像的3D卷积神经网络对肝纤维化分类的价值研究

The value of 3D convolution neural network based on multimodal MRI images in the classification of liver fibrosis

樊凤仙 1胡万均 2姜艳丽 1邹婕 2杨品 1张静2

作者信息

  • 1. 兰州大学第二医院核磁共振科,兰州 730030
  • 2. 甘肃省功能及分子影像临床医学研究中心,兰州 730030
  • 折叠

摘要

关键词

肝纤维化/多模态磁共振成像/机器学习/卷积神经网络

分类

医药卫生

引用本文复制引用

樊凤仙,胡万均,姜艳丽,邹婕,杨品,张静..基于多模态MRI图像的3D卷积神经网络对肝纤维化分类的价值研究[J].磁共振成像,2022,13(9):30-34,5.

基金项目

甘肃省科技计划项目(编号:21JR11RA122) (编号:21JR11RA122)

兰州大学第二医院"萃英科技创新"计划(编号:CY2021-QN-B09) (编号:CY2021-QN-B09)

磁共振成像

OA北大核心CSCDCSTPCD

1674-8034

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