Zobrazeno 1 - 10 of 18 pro vyhledávání: '"Songeon, Julien"'
1
Report
SISMIK for brain MRI: Deep-learning-based motion estimation and model-based motion correction in k-space
Autor: Dabrowski, Oscar, Falcone, Jean-Luc, Klauser, Antoine, Songeon, Julien, Kocher, Michel, Chopard, Bastien, Lazeyras, François, Courvoisier, Sébastien
MRI, a widespread non-invasive medical imaging modality, is highly sensitive to patient motion. Despite many attempts over the years, motion correction remains a difficult problem and there is no general method applicable to all situations. We propos
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2312.13220
Zobrazit plný text záznamu
3
MRI Applications for Transplantation: Organ Preservation Techniques and Pre-Transplant Ex-Vivo Viability Assessment and Improved Phosphorus Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging using Accelerated non-Fourier Reconstruction Techniques, and Artificial Intelligence
Autor: Songeon, Julien
The field of transplantation currently faces a significant challenge of organ shortage. In Switzerland, the number of patients waiting for transplantation surpasses 1435, while only 342 transplants were performed in 2022, amounting to a mere 20% of t
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::04cb6e8ec2a330b11ce36cf3d7392725
Zobrazit plný text záznamu
4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
7
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
9
In vivo magnetic resonance P-31-Spectral Analysis With Neural Networks: 31P-SPAWNN
Autor: Songeon, Julien, Courvoisier, Sebastien, Xin, Lijing, Agius, Thomas, Dabrowski, Oscar, Longchamp, Alban, Lazeyras, Francois, Klauser, Antoine
Purpose: We have introduced an artificial intelligence framework, 31P-SPAWNN, in order to fully analyze phosphorus-31 (P-31) magnetic resonance spectra. The flexibility and speed of the technique rival traditional least-square fitting methods, with t
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______185::da8d28f3d1d5894beea1850808969d99
https://infoscience.epfl.ch/record/297263
Zobrazit plný text záznamu
10
Akademický článek
SISMIK for brain MRI: Deep-learning-based motion estimation and model-based motion correction in k-space.
Autor: Dabrowski O, Falcone JL, Klauser A, Songeon J, Kocher M, Chopard B, Lazeyras F, Courvoisier S
Publikováno v: IEEE transactions on medical imaging [IEEE Trans Med Imaging] 2024 Aug 19; Vol. PP. Date of Electronic Publication: 2024 Aug 19.
Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje