Zobrazeno 1 - 10
of 1 415
pro vyhledávání: '"A A, Herskovits"'
Autor:
Zhang, Lei, Wang, Xiaoke, Rawson, Michael, Balan, Radu, Herskovits, Edward H., Melhem, Elias, Chang, Linda, Wang, Ze, Ernst, Thomas
Purpose To develop and evaluate a deep learning-based method (MC-Net) to suppress motion artifacts in brain magnetic resonance imaging (MRI). Methods MC-Net was derived from a UNet combined with a two-stage multi-loss function. T1-weighted axial brai
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.14156
Autor:
William T. Johnson, Zachary D. Epstein-Peterson, Nivetha Ganesan, Timothy Pak, Tiffany Chang, Phuong Dao, Alison J. Moskowitz, Robert N. Stuver, Paola Ghione, Natasha Galasso, Niloufer Khan, M. Lia Palomba, Philip C. Caron, Anita Kumar, Roni Tamari, Jennifer K. Lue, Ariela Noy, Lorenzo Falchi, Andrew M. Intlekofer, Boglarka Gyurkocza, Miguel-Angel Perales, Michael Scordo, A. Zara Herskovits, Gilles Salles, Santosha A. Vardhana, Steven M. Horwitz
Publikováno v:
Haematologica, Vol 999, Iss 1 (2024)
Not available.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0f6302de165c41d99c8fe9ce37b7a728
Autor:
Lei Zhang, Xiaoke Wang, Michael Rawson, Radu Balan, Edward H. Herskovits, Elias R. Melhem, Linda Chang, Ze Wang, Thomas Ernst
Publikováno v:
Algorithms, Vol 17, Iss 5, p 215 (2024)
Purpose: Motion-induced magnetic resonance imaging (MRI) artifacts can deteriorate image quality and reduce diagnostic accuracy, but motion by human subjects is inevitable and can even be caused by involuntary physiological movements. Deep-learning-b
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cdc9895e058d4ffca341e02e02ac715d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Diffusion Tensor Imaging (DTI) is an effective tool for the analysis of structural brain connectivity in normal development and in a broad range of brain disorders. However efforts to derive inherent characteristics of structural brain networks have
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1802.04353
Publikováno v:
Journal of Housing and the Built Environment, 2021 Jun 01. 36(2), 645-662.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/45386389
Autor:
Azulay, Gil, Pasechnek, Anna, Stadnyuk, Olga, Ran-Sapir, Shai, Fleisacher, Ana Mejia, Borovok, Ilya, Sigal, Nadejda, Herskovits, Anat A.
Publikováno v:
In Cell Reports 19 April 2022 39(3)
Diffusion Magnetic Resonance Imaging (MRI) exploits the anisotropic diffusion of water molecules in the brain to enable the estimation of the brain's anatomical fiber tracts at a relatively high resolution. In particular, tractographic methods can be
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1609.03893