结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）分化程度的无创性定量估测方法研究，结合放射科医师的临床读片经验，提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的多个序列为输入，学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重，加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征，以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行，实验结果表明，本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能，在WHO组织学分级任务中，判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%，82%和82%

EViews提供序列的各种统计图、统计方法及过程。当用前 面描述的方法向工作文件中读入数据后,就可以对这些数据进 行统计分析和图表分析。 EViews可以计算一个序列的各种统计量并可用表单、表、 图等形式将其表现出来。视图包括最简单的曲线图一直到核密 度估计。通过过程可以用原有的序列创建新的序列。这些过程 包括季节调整、指数平滑和 Hodrick-Prescott-滤波 在第10章我们将讲述包括多个序列的组和组对象的统计方 法及过程

一个离散时间系统在数学上的定义是将输入序列x(n)映射成 输出序列y(n)的唯一性变换或运算。它的输入是一个序列,输 出也是一个序列,其本质是将输入序列转变成输出序列的一个 运算

5.1 非周期序列的傅里叶变换 5.2 非周期序列傅里叶变换的性质 5.3 非周期序列傅里叶变换与Z变换的关系 5.4 离散时间系统的频率特性 5.5 离散时间系统的频域分析 5.6 序列的希尔伯特变换 5.7 因果序列频谱的实部与虚部的约束关系 5.8 线性位不变全通系统和线性位不变因果稳定

第一节 时间数列的成分和预测方法 第二节 时间序列的描述性分析 第三节 时间序列预测的程序 第四节 平稳序列的预测 第五节 趋势型序列的预测 第六节 复合型序列的分解预测

补救序列相关的基本思路 变换存在序列相关的模型,使变换后的新模 型具有无序列相关的随机误差项,这样新模 型满足基本假设,那么运用OLS进行估计以 及进行检验,就能得到理想可信的结果。 从随机误差项入手—变序列相关的随机误差 项为无序列相关的

一、序列相关性概念 二、实际经济问题中的序列相关性 三、序列相关性的后果 四、序列相关性的检验 五、具有序列相关性模型的估计 六、案例

1时间序列概述 时间序列指将预测对象的历史数据按照时 间顺序排列的序列,就称为时间序列

一、序列相关性 二、序列相关性的后果 三、序列相关性的检验 四、具有序列相关性模型的估计 五、案例

8.1时间序列及其分解 8.2平稳序列的平滑和预测 8.3有趋势序列的分析和预测 8.4复合型序列的分解