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Reproducible Benchmarking for Lung Nodule Detection and Malignancy Classification Across Multiple Low-Dose CT Datasets
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Lung nodule classification on CT scan patches using 3D convolutional neural networks
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Lung Nodule Image Synthesis Driven by Two-Stage Generative Adversarial Networks
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Visual question answering-based image-finding generation for pulmonary nodules on chest CT from structured annotations
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Tri-Reader: An Open-Access, Multi-Stage AI Pipeline for First-Pass Lung Nodule Annotation in Screening CT
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Generation of Chest CT pulmonary Nodule Images by Latent Diffusion Models using the LIDC-IDRI Dataset
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DGSAN: Dual-Graph Spatiotemporal Attention Network for Pulmonary Nodule Malignancy Prediction
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LMLCC-Net: A Semi-Supervised Deep Learning Model for Lung Nodule Malignancy Prediction from CT Scans using a Novel Hounsfield Unit-Based Intensity Filtering
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CLIP-Lung: Textual Knowledge-Guided Lung Nodule Malignancy Prediction
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Lung Nodule Segmentation and Low-Confidence Region Prediction with Uncertainty-Aware Attention Mechanism
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MESAHA-Net: Multi-Encoders based Self-Adaptive Hard Attention Network with Maximum Intensity Projections for Lung Nodule Segmentation in CT Scan
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Unsupervised Cross-domain Pulmonary Nodule Detection without Source Data
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参考链接
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