Zobrazeno 1 - 10
of 15
pro vyhledávání: '"Jimeno, Marina Manso"'
Autor:
Jimeno, Marina Manso, Bachi, Keren, Gardner, George, Hurd, Yasmin L., Vaughan Jr., John Thomas, Geethanath, Sairam
Functional magnetic resonance imaging techniques benefit from echo-planar imaging's fast image acquisition but are susceptible to inhomogeneities in the main magnetic field, resulting in geometric distortion and signal loss artifacts in the images. T
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.18777
Autor:
Jimeno, Marina Manso, Ravi, Keerthi Sravan, Fung, Maggie, Vaughan, Jr., John Thomas, Geethanath, Sairam
Quality assessment, including inspecting the images for artifacts, is a critical step during MRI data acquisition to ensure data quality and downstream analysis or interpretation success. This study demonstrates a deep learning model to detect rigid
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.08749
We investigated the repeatability of image quality metrics such as SNR, image uniformity, and geometrical distortion at 0.05T over ten days and three sessions per day. The measurements included temperature, humidity, transmit frequency, off-resonance
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.07267
Autor:
Aggarwal, Kunal, Jimeno, Marina Manso, Ravi, Keerthi Sravan, Gonzalez, Gilberto, Geethanath, Sairam
Magnetic Resonance Imaging (MRI) of the brain has benefited from deep learning (DL) to alleviate the burden on radiologists and MR technologists, and improve throughput. The easy accessibility of DL tools have resulted in the rapid increase of DL mod
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.01241
Presently, Magnetic Resonance Imaging (MRI) magnets must deliver excellent magnetic field (B0) uniformity to achieve optimum image quality. Long magnets can satisfy the homogeneity requirements but require considerable superconducting material. These
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.08918
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.
Autor:
Tong, Gehua, Geethanath, Sairam, Jimeno, Marina Manso, Qian, Enlin, Ravi, Keerthi Sravan, Girish, Nishika, Vaughan, John Thomas
Virtual Scanner is an end-to-end hybrid Magnetic Resonance Imaging (MRI) simulator/console designed to be zero-footprint, modular, and supported by open-source standards. This paper outlines the software design and functionalities. The repository can
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0c9b767e2757e636b604991771e8c8fa