刘隆忠
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2020年–今天
2024 [公元9年] 李广辉 , 黄庆华 , 刘春英 , 王观英 , 郭玲丽 , 刘若南 , 刘隆忠 :
使用脑启发推理的甲状腺结节超声全自动诊断。 神经计算 582 : 127497 ( 2024 ) 2023 [j8] 罗耀忠 , 镇坤路 , 刘隆忠 , 黄庆华 :
人机知识与关注机制的深度融合,用于乳腺癌诊断。 生物识别。 信号处理。 控制。 84 : 104784 ( 2023 ) [j7] 黄庆华 , 王丹(Dan Wang) , 镇坤路 , 周世充 , 李嘉伟 , 刘隆忠 , 蔡畅 :
一种新的用于肿瘤自动诊断的图像到知识推理方法。 专家系统。 应用。 229 ( A部分 ) : 120450 ( 2023 ) [j6] 罗耀忠 , 黄庆华 , 刘隆忠 :
通过一种新的多视图学习策略对单个超声图像中的肿瘤进行分类。 模式识别。 143 : 109776 ( 2023 ) 【c5】 王丹(Dan Wang) , 王永珍 , 王颖晨 , 刘隆忠 , 李嘉伟 , 黄庆华 :
全自动可解释乳腺超声辅助诊断系统。 ICARM公司 2023 : 173-178 【c4】 王丹(Dan Wang) , 王颖晨 , 王永珍 , 刘隆忠 , 李嘉伟 , 黄庆华 :
人类认知知识和机器推理在乳腺癌检测中的融合。 ICARM公司 2023 : 179-184 2022 [j5] 西嘉宁 , 苗兆吉 , 刘隆忠 , 杨学兵 , 张文胜(Wensheng Zhang) , 黄庆华 , 李雪龙 :
具有关联增强的知识张量嵌入框架用于有限标记样本的乳腺超声诊断。 神经计算 468 : 60-70 ( 2022 ) 2020 【j4】 黄庆华 , 苗兆基 , 李嘉伟 , 刘隆忠 , 李雪龙 :
使用挖掘的诊断模式和优化的神经网络,通过人工评估BI-RADS评分对乳腺超声进行分类。 神经计算 417 : 536-542 ( 2020 ) [j3] 黄庆华 , 陈永东 , 刘隆忠 , 大成涛 , 李雪龙 :
结合双聚类挖掘和AdaBoost进行乳腺肿瘤分类。 IEEE传输。 知识。 数据工程。 32 ( 4 ) : 728-738 ( 2020 )
2010 – 2019
2018 [注2] 黄庆华 , 黄贤海 , 刘隆忠 , 林一迪 , 兴章龙 , 李雪龙 :
乳腺癌诊断的面向案例的网络培训系统。 计算。 方法生物识别程序。 156 : 73-83 ( 2018 ) 2017 【c3】 黄贤海 , 丽娟岭 , 黄庆华 , 林一迪 , 兴章龙 , 刘隆忠 :
乳腺超声放射科医生的网络培训。 CISP-BMEI公司 2017 : 1-6 【c2】 王伟宁(Weining Wang) , 姜一梓 , 亭亭石 , 刘隆忠 , 黄庆华 , 徐向敏 :
基于稀疏表示的超声图像肝局灶性病变自动分类。 ICIG(2) 2017 : 513-527 2015 [j1] 黄庆华 , 杨菲斌 , 刘隆忠 , 李雪龙 :
超声计算机辅助诊断中用于交互的乳腺病变自动分割。 信息科学。 314 : 293-310 ( 2015 ) 2014 【c1】 张强志 , 张华立 , 刘隆忠 , 李安华 , 黄庆华 :
通过双聚类学习对超声图像中的乳腺肿瘤进行分类的计算机辅助系统。 ICMLC(CCIS卷) 2014 : 24-32
合著者索引
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