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文献
J-GLOBAL ID：202202257958734423
整理番号：22A1029318
機械学習法による眼底モザイク度の予測【JST・京大機械翻訳】
Prediction of the Fundus Tessellation Severity With Machine Learning Methods
Shao Lei
(Beijing Key Laboratory of Intraocular Tumor Diagnosis and Treatment, Beijing Ophthalmology & Visual Sciences Key Lab, Medical Artificial Intelligence Research and Verification Key Laboratory of the Ministry of Industry and Information Technology, Beijing Tongren Eye Center, Beijing Tongre...)
,
Zhang Xiaomei
(School of Statistics, University of International Business and Economics, Beijing, China)
,
Hu Teng
(School of Banking and Finance, University of International Business and Economics, Beijing, China)
,
Chen Yang
(School of Statistics, University of International Business and Economics, Beijing, China)
,
Zhang Chuan
(Beijing Key Laboratory of Intraocular Tumor Diagnosis and Treatment, Beijing Ophthalmology & Visual Sciences Key Lab, Medical Artificial Intelligence Research and Verification Key Laboratory of the Ministry of Industry and Information Technology, Beijing Tongren Eye Center, Beijing Tongre...)
,
Dong Li
(Beijing Key Laboratory of Intraocular Tumor Diagnosis and Treatment, Beijing Ophthalmology & Visual Sciences Key Lab, Medical Artificial Intelligence Research and Verification Key Laboratory of the Ministry of Industry and Information Technology, Beijing Tongren Eye Center, Beijing Tongre...)
,
Ling Saiguang
(EVision Technology (Beijing) Co. LTD., Beijing, China)
,
Dong Zhou
(EVision Technology (Beijing) Co. LTD., Beijing, China)
,
Zhou Wen Da
(Beijing Key Laboratory of Intraocular Tumor Diagnosis and Treatment, Beijing Ophthalmology & Visual Sciences Key Lab, Medical Artificial Intelligence Research and Verification Key Laboratory of the Ministry of Industry and Information Technology, Beijing Tongren Eye Center, Beijing Tongre...)
,
Zhang Rui Heng
(Beijing Key Laboratory of Intraocular Tumor Diagnosis and Treatment, Beijing Ophthalmology & Visual Sciences Key Lab, Medical Artificial Intelligence Research and Verification Key Laboratory of the Ministry of Industry and Information Technology, Beijing Tongren Eye Center, Beijing Tongre...)
,
Qin Lei
(School of Statistics, University of International Business and Economics, Beijing, China)
,
Wei Wen Bin
(Beijing Key Laboratory of Intraocular Tumor Diagnosis and Treatment, Beijing Ophthalmology & Visual Sciences Key Lab, Medical Artificial Intelligence Research and Verification Key Laboratory of the Ministry of Industry and Information Technology, Beijing Tongren Eye Center, Beijing Tongre...)
資料名：
Frontiers in Medicine (Web)
(Frontiers in Medicine (Web))
巻： 9 ページ： 817114 発行年： 2022年
JST資料番号： U7079A ISSN： 2296-858X 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： スイス (CHE) 言語： 英語 (EN)
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