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【28】用于MRI跨模态重建与超分辨率的抗混叠共调制网络
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【35】多模态病理掩码自编码预训练用于乳腺癌诊断
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【40】一种基因引导的多模态预训练病理-基因组诊断方法
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【30】DiffDP：基于扩散模型的放疗剂量预测
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【41】增强现实术中导航系统
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【39】DoNet: 用于细胞学实例分割的去重叠网络
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【16】MRI增强模态缺失下用于脑胶质瘤分级的自适应启发式网络
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【31】解剖学引导的点-体素网络用于肝脏的分段
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[#22-25] MICS在线学术讲座：王珊珊、杨金柱（医学成像与医学影像重建专题）
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【04】基于ct的影像组学模型预测肝细胞癌微血管侵犯
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【10】UniSeg:一个提示驱动的通用分割模型和强表示学习者
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【33】面向精确半监督医学图像分割的固有一致性学习
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【18】基于Transformer的标注偏差感知医学影像分割
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【15】一种基于伪损失评估和特征对抗训练的半监督医学图像分类方法
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【06】ChatCAD：当计算机辅助诊断遇上大语言模型
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【27】用于增强宫颈细胞病理学筛查的多类别宫颈细胞生成方法
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【20】一种标签高效式的病理图像细胞核分割方法
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【09】分布中的宝藏：一种用于二维医学图像分割的基于域随机化的多源域泛化方法
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【38】Swin-Voxelmorph:基于Swin Transformer的可变形医学图像配准的对称无监督学习模型
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【32】DLGNet: A dual-branch lesion-aware network with the supervised Gaussian Mixt
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【32】一种用于多序列心脏磁共振图像心肌疤痕和水肿分割的自动加权监督的注意力网络
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【26】基于定制化特性表征-跨空间融合卷积神经网络的运动想象脑电分类
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【02】基于多损失分解表征学习的食管癌新辅助放化疗疗效预测
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【03】TOD-Net：基于Transformer的精子显微视频微小目标检测神经网络
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【29】基于文本提示的弱监督组织病理学组织分割
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【16】基于脑MRI放射组学分析的端到端高效证据学习网络，用于预测癌基因表达和总生存期
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【12】眼动引导的计算机辅助诊断
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【19】基于多模态深度网络的颅神经分割
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【28】Scribble2D5: 基于涂鸦标注的弱监督体图像分割
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【37】基于客户贡献估计的公平联邦医学图像分割
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【24】Circulation Federated Learning Network for Multi-site Low-dose CT Image Deno
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【17】人类脑回峰的组织模式
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[#21-06] MICS在线学术讲座：隋婧（基于人工智能与多模态神经影像的脑疾病生物学标记挖掘）
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【06】基于域特定卷积和高频成分重建的无监督域适应医学图像分割方法
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【13】基于Web的医学影像数据预取与缓存机制研究
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[06] F2TNet: FMRI to T1w MRI Knowledge Transfer Network
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【23】基于数据合成的小样本正位胸片多器官分割
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【14】MARS-GAN: 基于多层次特征学习的注意力感知生成对抗网络，用于去除手术烟雾
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【11】在深度学习中结合物理先验——以CBCT去散射为例
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[#22-06] MICS在线学术讲座：李宏明（基于功能磁共振影像的个体化脑功能网络分析和应用）
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【26】强化学习驱动的三维数据模态内和模态间特征融合分类