Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. は、デジタル イメージング ソリューションの大手サプライヤーです。当社の製品は、さまざまな業界の顧客の要件を満たすように設計されています。当社は、カメラ、モジュール、イメージセンサーなどのデジタルイメージング製品の設計と製造を専門としています。当社の経験豊富なエンジニアのチームは、最新の市場の需要を満たす革新的なソリューションの開発に専念しています。当社の製品とサービスの詳細については、次の Web サイトをご覧ください。https://www.vvision-tech.com。ご不明な点がございましたら、下記までお問い合わせください。ビジョン@visiontcl.com.
1. ホワイト、G.、ウルフ、W. (2017)。マイクロ CT スキャナーを使用したマウスの腫瘍の定量イメージング。視覚化実験ジャーナル、(120)、e55085。
2. Gao、S.、Azimi、V. (2018)。炎症性腸疾患の診断とモニタリングのための画像診断法。現在の消化器病学レポート、20(5)、18。
3. Kathuria, H.、Kumar, P.、および Kuhad, A. (2018)。磁気共鳴画像法を使用したアルツハイマー病多遺伝子性リスクスコアと脳構造との相関関係の評価。アルツハイマー病ジャーナル、63(3)、991-1000。
4. Sarafrazi, A.、Gholami, M. (2019)。ベイズ フレームワークを使用した低光量条件での画像の再構成。医療信号とセンサーのジャーナル、9(4)、221-226。
5. Chang, C.Y.、Wu, W.C.、Chen, Y.J. (2017)。頸動脈アテローム性動脈硬化症プラークの特性評価のための新しい画像アプローチ。脳卒中および脳血管疾患ジャーナル、26(9)、1886-1892。
6. Kim, J.、Kim, H.S.、Lee, E. (2019)。脳腫瘍の診断における高度な画像技術の臨床的価値。脳腫瘍の研究と治療、7(1)、21-30。
7. Chen, Y.C.、Lin, K.Y.、Chiang, K.H. (2017)。深層学習ネットワークを使用したコンピューター断層撮影における画像再構成。生物医科学工学ジャーナル、10(2)、29-42。
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10. Qian, Z.、Liu, D. (2018)。特徴選択と最適化を使用した画像の登録。ジャーナル・オブ・メディカル・システム、42(8)、145。