Development of a denoising convolutional neural network-based algorithm for metal artifact reduction in digital tomosynthesis for arthroplasty: A phantom study.

Gomi, Tsutomu; Sakai, Rina; Hara, Hidetake; Watanabe, Yusuke; Mizukami, Shinya

Gomi, Tsutomu; Sakai, Rina; Hara, Hidetake; Watanabe, Yusuke; Mizukami, Shinya.

Afiliación

Gomi T; School of Allied Health Sciences, Kitasato University, Sagamihara, Kanagawa, Japan.
Sakai R; School of Allied Health Sciences, Kitasato University, Sagamihara, Kanagawa, Japan.
Hara H; School of Allied Health Sciences, Kitasato University, Sagamihara, Kanagawa, Japan.
Watanabe Y; School of Allied Health Sciences, Kitasato University, Sagamihara, Kanagawa, Japan.
Mizukami S; School of Allied Health Sciences, Kitasato University, Sagamihara, Kanagawa, Japan.

PLoS One ; 14(9): e0222406, 2019.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31518374

Asunto(s)

Artroplastia/métodos; Algoritmos; Artefactos; Procesamiento de Imagen Asistido por Computador/métodos; Metales; Redes Neurales de la Computación; Ruido; Fantasmas de Imagen; Prótesis e Implantes; Procedimientos de Cirugía Plástica/métodos; Tomografía Computarizada por Rayos X/métodos

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Artroplastia Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Japón Pais de publicación: Estados Unidos

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