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不同病理类型慢性鼻窦炎中医综合干预与疗效的相关性研究,慢性鼻窦炎,病理,中医治疗,疗效,临床研究。【研究背景】鼻-鼻窦炎是耳鼻喉科的常见病多发病,具有发病率高,病史长,病因复杂等特点,鼻窦内窥镜手术是公认有效的治疗...
首先，想要写出好的医学论文需要先搞清楚医学论文的分类。.医学论文根据撰写的内容不同，基本可分为以下几个类别：.一、实验研究.一般为病因、病理、生理、生化、药理、生物、寄生虫和流行病学等实验研究。.二、临床分析.对临床上某种疾病病例（百...
国际顶级人工智能医学影像学术会议MICCAI2019会期临近,论文录用结果陆续揭晓,腾讯共计入选8篇论文,涵盖病理癌症图像分类、医学影像分割、CT病灶检测、机器学习等范畴。近年来AI医学蓬勃发展,以“腾讯觅影”为代表的AI医学解决方案快速...
目的分析老年肾脏病病理与临床特点,为老年肾脏病的提供参考依据.方法回顾性分析从2015年2月1日-2019年2月15日医院收治的老年肾脏病250例作为研究对象,对所有均进行肾穿刺活检病理实验诊断,分析临床特点、原发性肾小球疾病和继发性肾脏病病理类型分布情况.结果临床特点...
这篇论文和我看的上一篇看的关于胃癌的论文有所不同，最大的不同是他用了一种新的网络模型----AlexNet与GoogLeNet相融合的模型。概述本文将深度学习的方法应用于胃癌病理切片的识别中，经过大量的研究之后，以GoogLeNet和AlexNet两种深度学习网络模型为基础实现对胃癌的自动诊断。
乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。为此，采用一种改进的深度卷积神经网络模型，实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移...
肺腺癌的分子分型特征及其与病理分型的关联研究.孙正亮.【摘要】：肺癌是目前最常见的恶性之一,在相关死亡率中占首位,其中,晚期非小细胞肺癌5年生存率只有15%。.非小细胞肺癌(NSCLC)主要包括肺腺癌,肺鳞癌和大细胞癌,.其中肺腺癌占所有非小细胞...
此次在MICCAI2019上，腾讯AILab在病理分析上3篇论文，阐述其在AI病理分析上的研究新突破。研究之一由腾讯AILab与中山大学附属第六医院合作，提出一种仅使用临床诊断结果作为弱监督信号来训练分类器的方法，对从病理图像中拆分出的瓦块进行自动分类。
1.2.3病理图像细胞（核）分割研究现状第23-27页1.2.4病理图像精细分类与分级研究现状第27-28页1.3主要研究内容及创新点第28-29页1.4论文组织结构第29-32页第二章病理图像获取与分析相关技术第32-49页2.1病理图像及预处理第32-36页
1.4.2论文组织结构章为绪论部分，介绍了本论文的研究背景与研究意义，并且对卷积神经网络的研究发展和相关现状进行了较为深度的分析，并寻找出目前病理图像分类存在的问题，从而引出本论文的研究内容以及主要的论文结构。
不同病理类型慢性鼻窦炎中医综合干预与疗效的相关性研究,慢性鼻窦炎,病理,中医治疗,疗效,临床研究。【研究背景】鼻-鼻窦炎是耳鼻喉科的常见病多发病,具有发病率高,病史长,病因复杂等特点,鼻窦内窥镜手术是公认有效的治疗...
首先，想要写出好的医学论文需要先搞清楚医学论文的分类。.医学论文根据撰写的内容不同，基本可分为以下几个类别：.一、实验研究.一般为病因、病理、生理、生化、药理、生物、寄生虫和流行病学等实验研究。.二、临床分析.对临床上某种疾病病例（百...
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目的分析老年肾脏病病理与临床特点,为老年肾脏病的提供参考依据.方法回顾性分析从2015年2月1日-2019年2月15日医院收治的老年肾脏病250例作为研究对象,对所有均进行肾穿刺活检病理实验诊断,分析临床特点、原发性肾小球疾病和继发性肾脏病病理类型分布情况.结果临床特点...
这篇论文和我看的上一篇看的关于胃癌的论文有所不同，最大的不同是他用了一种新的网络模型----AlexNet与GoogLeNet相融合的模型。概述本文将深度学习的方法应用于胃癌病理切片的识别中，经过大量的研究之后，以GoogLeNet和AlexNet两种深度学习网络模型为基础实现对胃癌的自动诊断。
乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。为此，采用一种改进的深度卷积神经网络模型，实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移...
肺腺癌的分子分型特征及其与病理分型的关联研究.孙正亮.【摘要】：肺癌是目前最常见的恶性之一,在相关死亡率中占首位,其中,晚期非小细胞肺癌5年生存率只有15%。.非小细胞肺癌(NSCLC)主要包括肺腺癌,肺鳞癌和大细胞癌,.其中肺腺癌占所有非小细胞...
此次在MICCAI2019上，腾讯AILab在病理分析上3篇论文，阐述其在AI病理分析上的研究新突破。研究之一由腾讯AILab与中山大学附属第六医院合作，提出一种仅使用临床诊断结果作为弱监督信号来训练分类器的方法，对从病理图像中拆分出的瓦块进行自动分类。
1.2.3病理图像细胞（核）分割研究现状第23-27页1.2.4病理图像精细分类与分级研究现状第27-28页1.3主要研究内容及创新点第28-29页1.4论文组织结构第29-32页第二章病理图像获取与分析相关技术第32-49页2.1病理图像及预处理第32-36页
1.4.2论文组织结构章为绪论部分，介绍了本论文的研究背景与研究意义，并且对卷积神经网络的研究发展和相关现状进行了较为深度的分析，并寻找出目前病理图像分类存在的问题，从而引出本论文的研究内容以及主要的论文结构。
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