Deep-TOF-PET: Deep learning-guided generation of time-of-flight from non-TOF brain PET images in the image and projection domains.

Sanaat, Amirhossein; Akhavanalaf, Azadeh; Shiri, Isaac; Salimi, Yazdan; Arabi, Hossein; Zaidi, Habib

Sanaat, Amirhossein; Akhavanalaf, Azadeh; Shiri, Isaac; Salimi, Yazdan; Arabi, Hossein; Zaidi, Habib.

Afiliação

Sanaat A; Division of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Geneva University Hospital, Geneva, Switzerland.
Akhavanalaf A; Division of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Geneva University Hospital, Geneva, Switzerland.
Shiri I; Division of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Geneva University Hospital, Geneva, Switzerland.
Salimi Y; Division of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Geneva University Hospital, Geneva, Switzerland.
Arabi H; Division of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Geneva University Hospital, Geneva, Switzerland.
Zaidi H; Division of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Geneva University Hospital, Geneva, Switzerland.

Hum Brain Mapp ; 43(16): 5032-5043, 2022 11.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36087092

Assuntos

Aprendizado Profundo; Fluordesoxiglucose F18; Humanos; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos; Tomografia por Emissão de Pósitrons; Tomografia por Emissão de Pósitrons combinada à Tomografia Computadorizada; Encéfalo/diagnóstico por imagem

Palavras-chave

PET/CT; brain imaging; deep learning; image quality; time-of-flight

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Fluordesoxiglucose F18 / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Hum Brain Mapp Assunto da revista: CEREBRO Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Suíça

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