Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Qin, Yanwei"'
Ring artifacts in computed tomography images, arising from the undesirable responses of detector units, significantly degrade image quality and diagnostic reliability. To address this challenge, we propose a dual-domain regularization model to effect
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.08247
Recent deep learning-based methods have achieved promising performance for computed tomography metal artifact reduction (CTMAR). However, most of them suffer from two limitations: (i) the domain knowledge is not fully embedded into the network traini
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.07190
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:
Journal of Electronic Commerce in Organizations; January 2016, Vol. 14 Issue: 1 p34-44, 11p