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Disambiguierung von "Jiang, Yulei"

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A study of T2-weighted MR image texture features and diffusion-weighted MR image features for computer-aided diagnosis of prostate cancer.

, , , , , und . Medical Imaging: Computer-Aided Diagnosis, Volume 8670 von SPIE Proceedings, Seite 86701H. SPIE, (2013)

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Yulei Sui

Qiu Jiang

Ping Jiang

Xin Jiang

Kaiyun Jiang

 

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A study of T2-weighted MR image texture features and diffusion-weighted MR image features for computer-aided diagnosis of prostate cancer., , , , , und . Medical Imaging: Computer-Aided Diagnosis, Volume 8670 von SPIE Proceedings, Seite 86701H. SPIE, (2013)Image Segmentation of LBF Model with Variable Coefficient Regularized Area Term., , und . CSPS (2), Volume 516 von Lecture Notes in Electrical Engineering, Seite 227-235. Springer, (2018)A study on several Machine-learning methods for classification of Malignant and benign clustered microcalcifications., , , und . IEEE Trans. Med. Imaging, 24 (3): 371-380 (2005)Reference-tissue correction of T2-weighted signal intensity for prostate cancer detection., , und . Medical Imaging: Computer-Aided Diagnosis, Volume 9035 von SPIE Proceedings, Seite 903508. SPIE, (2014)Benefits of Computer-Aided Diagnosis (CAD) in Mammographic Diagnosis of Malignant and Benign Clustered Microcalcifications., , , , , und . Digital Mammography / IWDM, Volume 13 von Computational Imaging and Vision, Seite 215-220. Springer, (1998)Eliminating false-positive microcalcification clusters in a mammography CAD scheme using a Bayesian neural network., , , , und . Medical Imaging: Image Processing, Volume 4322 von SPIE Proceedings, SPIE, (2001)Improving the automated classification of clustered calcifications on mammograms through the improved detection of individual calcifications., , , und . Medical Imaging: Image Processing, Volume 4684 von SPIE Proceedings, SPIE, (2002)A study of several CAD methods for classification of clustered microcalcifications., , , und . Medical Imaging: Image Processing, Volume 5747 von SPIE Proceedings, SPIE, (2005)A study of the effect of noise injection on the training of artificial neural networks., , , und . IJCNN, Seite 1428-1432. IEEE, (2009)Application of artificial neural network and multiple linear regression models for predicting survival time of patients with non-small cell cancer using multiple prognostic factors including FDG-PET measurements., , , und . IJCNN, Seite 225-230. IEEE, (2014)