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文献
J-GLOBAL ID：202202290726680179
整理番号：22A0630250
SMU-Net:超音波画像における乳房病変セグメンテーションのための顕著性誘導形態認識U-Net【JST・京大機械翻訳】
SMU-Net: Saliency-Guided Morphology-Aware U-Net for Breast Lesion Segmentation in Ultrasound Image
Ning Zhenyuan
(School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, China)
,
Zhong Shengzhou
(School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, China)
,
Feng Qianjin
(School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, China)
,
Chen Wufan
(School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, China)
,
Zhang Yu
(School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, China)
資料名：
IEEE Transactions on Medical Imaging
(IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 41 号： 2 ページ： 476-490 発行年： 2022年
JST資料番号： H0895A ISSN： 0278-0062 CODEN： ITMID4 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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