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2篇 您的检索式:作者名="M.Bahl"
    题名 作者 年代 出处 被引量
1基于深度学习的乳腺X线摄影对乳腺密度评估的临床应用显示文摘目的开发深度学习(DL)算法以评估乳腺摄影中的乳腺密度。材料与方法在本回顾性研究中,训练一个深度卷积神经网络来评估乳腺成像报告和数据系统(BI-RADS)上显示的乳腺密度,该算法的训练过程是基于一名经验丰富的放射科医生对2009年1月—2011年5月27 684名女性的41 479张数字筛查乳腺X线片的诊断。C.D.Lehman A.Yala T.Schuster B.Dontchos M.Bahl K.Swanson 焦子真(译) 陈伟(校) 2019国际医学放射学杂志2019,0,2:4
2以反相位T1加权肝脏MR信号强度丢失和内脏脂肪测量为生物标记研究肝脏脂肪变性显示文摘目的探讨MRI反相位T1WI以及脂肪抑制T2WI上肝脏信号强度(SI)丢失和体质量指数(BMI)是否与非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)或丙型肝炎病毒(HCV)M.Bahl A.Qayyum A.C.Westphalen S.M.Noworolski L.Ferrell 张中伟 2008国际医学放射学杂志2008,31,A06:2
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