Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd.는 디지털 이미징 솔루션의 선두 공급업체입니다. 당사의 제품은 다양한 산업 분야의 고객 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다. 우리는 카메라, 모듈, 이미지 센서를 포함한 디지털 이미징 제품의 설계 및 제조를 전문으로 합니다. 숙련된 엔지니어로 구성된 당사 팀은 최신 시장 요구 사항을 충족하는 혁신적인 솔루션을 개발하는 데 전념하고 있습니다. 당사의 제품 및 서비스에 대한 자세한 내용을 보려면 당사 웹사이트를 방문하십시오.https://www.vvision-tech.com. 문의 사항이 있으시면 다음 주소로 문의해 주세요.Vision@visiontcl.com.
1. 화이트, G., & 울프, W. (2017). Micro-CT 스캐너를 이용한 생쥐 종양의 정량적 이미징. 시각화 실험 저널, (120), e55085.
2. Gao, S., & Azimi, V. (2018). 염증성 장 질환 진단 및 모니터링을 위한 영상 기법. 현재 위장병학 보고서, 20(5), 18.
3. Kathuria, H., Kumar, P., & Kuhad, A. (2018). 자기공명영상을 이용한 알츠하이머병 다유전성 위험 점수와 뇌 구조의 상관관계 평가. 알츠하이머병 저널, 63(3), 991-1000.
4. Sarafrazi, A., & Gholami, M. (2019). 베이지안 프레임워크를 사용하여 저조도 조건에서 이미지 재구성. 의료 신호 및 센서 저널, 9(4), 221-226.
5. Chang, C. Y., Wu, W. C., & Chen, Y. J. (2017). 경동맥 죽상동맥경화반의 특성화를 위한 새로운 영상 접근법. 뇌졸중 및 뇌혈관 질환 저널, 26(9), 1886-1892.
6. 김진수, 김혜수, 이건이(2019). 뇌종양 진단에 있어서 첨단 영상 기술의 임상적 가치. 뇌종양 연구 및 치료, 7(1), 21-30.
7. Chen, Y.C., Lin, K.Y., & Chiang, K.H. (2017). 딥러닝 네트워크를 사용한 컴퓨터 단층촬영의 이미지 재구성. 의생명공학학회지, 10(2), 29-42.
8. 김H., 김J., 박S.(2019). 폐색전증 진단을 위한 비침습적 영상 기법. 결핵 및 호흡기 질환, 82(2), 164-171.
9. Chen, C. J., Huang, Y. H., & Chang, K. Y. (2019). 광간섭 단층촬영을 사용하여 심장 심실 활동을 시각화합니다. 심장중재학회지, 32(1), 112-115.
10. Qian, Z., & Liu, D. (2018). 특징 선택 및 최적화를 사용한 이미지 등록. 의료 시스템 저널, 42(8), 145.