Oracle-Conditioned Deep Q-Network Refinement of Small Brain Tumor Components in Axial Magnetic Resonance Imaging

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32604/cmes.2026.088762
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Brain tumor localization in magnetic resonance imaging remains challenging for small, low-contrast lesions. This study presents Small Brain Lesion Deep Q Network (SBL-DQN), a two-dimensional lesion-wise reinforcement-learning... | Find, read and cite all the research you need on Tech Science Press