Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Hu Shengye"'
Fusing multi-modality medical images, such as MR and PET, can provide various anatomical or functional information about human body. But PET data is always unavailable due to different reasons such as cost, radiation, or other limitations. In this pa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2008.03483
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.
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.
Publikováno v:
2020 IEEE 6th International Conference on Computer and Communications (ICCC).
One of the most challenging problem faced with medical image analysis is the lack of some modality images. In this work, we propose an effective data augmentation method that uses the generative adversarial network to reconstruct the missing PET imag
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::23c3e02b222a1c674897631133b8c6da
https://doi.org/10.1109/iccc51575.2020.9344912
https://doi.org/10.1109/iccc51575.2020.9344912
