Zobrazeno 1 - 10
of 6 734
pro vyhledávání: '"artifact suppression"'
Autor:
Yang, Shanshan1,2 (AUTHOR) yangshan@hdu.edu.cn, Zhou, Jinhao1 (AUTHOR), Guo, Hao1 (AUTHOR), Wang, Ling1,2 (AUTHOR) lingw@hdu.edu.cn, Xu, Mingen1,2 (AUTHOR) xumingen@hdu.edu.cn
Publikováno v:
Journal of Innovative Optical Health Sciences. Nov2024, Vol. 17 Issue 6, p1-16. 16p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Cui, Wei1 (AUTHOR), Lv, Haipeng1,2 (AUTHOR), Wang, Jiping2,3 (AUTHOR), Zheng, Yanyan4 (AUTHOR), Wu, Zhongyi2,3 (AUTHOR), Zhao, Hui4 (AUTHOR) wzzh009@163.com, Zheng, Jian2,3 (AUTHOR), Li, Ming2,3 (AUTHOR) wzzh009@163.com
Publikováno v:
Journal of X-Ray Science & Technology. 2024, Vol. 32 Issue 3, p529-547. 19p.
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 Innovative Optical Health Sciences, Vol 17, Iss 06 (2024)
Optical coherence tomography (OCT) imaging technology has significant advantages in in situ and noninvasive monitoring of biological tissues. However, it still faces the following challenges: including data processing speed, image quality, and improv
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f3860bb48aac490e9f528511d7284478
Autor:
Takagi, Takuma1 (AUTHOR) takataku1116@gmail.com, Tomita, Naoto1 (AUTHOR), Sato, Suguru1 (AUTHOR), Yamamoto, Michitaka1 (AUTHOR) takataku1116@gmail.com, Takamatsu, Seiichi1 (AUTHOR), Itoh, Toshihiro1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Sensors (14248220). May2024, Vol. 24 Issue 10, p2985. 16p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jaubert, Olivier, Montalt-Tordera, Javier, Brown, James, Knight, Daniel, Arridge, Simon, Steeden, Jennifer, Muthurangu, Vivek
Publikováno v:
Magn Reson Med . 2022 Nov;88(5):2179-2189
Purpose: Real-time monitoring of cardiac output (CO) requires low latency reconstruction and segmentation of real-time phase contrast MR (PCMR), which has previously been difficult to perform. Here we propose a deep learning framework for 'Flow Recon
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.13729