Retrospective correction of motion-affected MR images using deep learning frameworks.

Küstner, Thomas; Armanious, Karim; Yang, Jiahuan; Yang, Bin; Schick, Fritz; Gatidis, Sergios

Küstner, Thomas; Armanious, Karim; Yang, Jiahuan; Yang, Bin; Schick, Fritz; Gatidis, Sergios.

Afiliação

Küstner T; Department for Signal Processing and System Theory, University of Stuttgart, Stuttgart, Germany.
Armanious K; Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Tuebingen, Tuebingen, Germany.
Yang J; School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences, King's College London, St. Thomas' Hospital, London, United Kingdom.
Yang B; Department for Signal Processing and System Theory, University of Stuttgart, Stuttgart, Germany.
Schick F; Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Tuebingen, Tuebingen, Germany.
Gatidis S; Department for Signal Processing and System Theory, University of Stuttgart, Stuttgart, Germany.

Magn Reson Med ; 82(4): 1527-1540, 2019 10.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31081955

Assuntos

Aprendizado Profundo; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos; Imageamento por Ressonância Magnética/métodos; Adulto; Feminino; Cabeça/diagnóstico por imagem; Movimentos da Cabeça/fisiologia; Humanos; Masculino; Adulto Jovem

Palavras-chave

deep learning; generative adversarial network; motion correction; variational auto encoder

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Imagem Assistida por Computador / Imageamento por Ressonância Magnética / Aprendizado Profundo Limite: Adult / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Magn Reson Med Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Alemanha

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