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3D ARCNN: An Asymmetric Residual CNN for Decreasing False Positive Rate of Lung Nodules Detection
Bowen Liu,
Hong Song
*
, Qiang Li, Yucong Lin
*
,
Jian Yang
*
此作品的通讯作者
计算机学院
光电学院
Beijing Institute of Technology
科研成果
:
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会议稿件
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同行评审
2
引用 (Scopus)
综述
指纹
指纹
探究 '3D ARCNN: An Asymmetric Residual CNN for Decreasing False Positive Rate of Lung Nodules Detection' 的科研主题。它们共同构成独一无二的指纹。
分类
加权
按字母排序
Mathematics
Residuals
100%
Asymmetric
100%
False Positive Rate
100%
Residual Network
50%
Convolution
25%
Deep Neural Network
25%
Computer Science
Convolutional Neural Network
100%
False Positive Rate
100%
Residual Neural Network
50%
Experimental Result
25%
Generalization Ability
25%
Network Structures
25%
Deep Neural Network
25%
False Positive
25%
Early Detection
25%
Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutical Science
Lung Nodule
100%
Lung Cancer
33%
Chemical Engineering
Deep Neural Network
100%