distributions of the real ADC and T

distributions of the real ADC and T2w images via W-distance minimization in unsupervised training, and (3) learning the distinguishable visual features of CS PCa via maximization of the auxiliary distance between CS and nonCS images in unsupervised training.

結果 (繁體中文) 1:

通過在無監督訓練W-距離最小化，和（3）實際的ADC分佈和T2W成像經由在無監督訓練CS和nonCS圖像之間的輔助距離最大化學習CS前列腺癌的可分辨的視覺特徵。

結果 (繁體中文) 2:

在無監督訓練中通過W距離最小化分佈真實ADC和T2w圖像，並通過在無監督訓練中最大化CS圖像和非CS圖像之間的輔助距離來學習CS PCa的可分辨視覺特徵。

結果 (繁體中文) 3:

在無監督訓練中，通過W距離最小化獲得真實ADC和T2w影像的分佈；（3）在無監督訓練中，通過最大化CS和nonCS影像之間的輔助距離來學習CS-PCa的可分辨視覺特徵。