Unsupervised learning of a deep neural network for metal artifact correction using dual-polarity readout gradients.

Kwon, Kinam; Kim, Dongchan; Kim, Byungjai; Park, HyunWook

Kwon, Kinam; Kim, Dongchan; Kim, Byungjai; Park, HyunWook.

Afiliação

Kwon K; School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Republic of Korea.
Kim D; College of Medicine, Gachon University, Incheon, Republic of Korea.
Kim B; School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Republic of Korea.
Park H; School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Republic of Korea.

Magn Reson Med ; 83(1): 124-138, 2020 01.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31403219

Assuntos

Artefatos; Aprendizado Profundo; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos; Imageamento por Ressonância Magnética; Metais/química; Aprendizado de Máquina não Supervisionado; Algoritmos; Humanos; Modelos Estatísticos; Redes Neurais de Computação; Imagens de Fantasmas; Reprodutibilidade dos Testes

Palavras-chave

MR image reconstruction; deep neural network; metal artifact correction; unsupervised learning

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Imagem Assistida por Computador / Imageamento por Ressonância Magnética / Artefatos / Aprendizado de Máquina não Supervisionado / Aprendizado Profundo / Metais Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Magn Reson Med Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google