Universal generative modeling in dual domains for dynamic MRI.

Yu, Chuanming; Guan, Yu; Ke, Ziwen; Lei, Ke; Liang, Dong; Liu, Qiegen

Yu, Chuanming; Guan, Yu; Ke, Ziwen; Lei, Ke; Liang, Dong; Liu, Qiegen.

Afiliación

Yu C; Department of Mathematics and Computer Sciences, Nanchang University, Nanchang, China.
Guan Y; Department of Mathematics and Computer Sciences, Nanchang University, Nanchang, China.
Ke Z; Institute for Medical Imaging Technology, School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China.
Lei K; Department of Electrical Engineering, Stanford University, Stanford, California, USA.
Liang D; Paul C. Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging, SIAT, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China.
Liu Q; Department of Electronic Information Engineering, Nanchang University, Nanchang, China.

NMR Biomed ; 36(12): e5011, 2023 Dec.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37528575

Asunto(s)

Procesamiento de Imagen Asistido por Computador; Imagen por Resonancia Magnética; Procesamiento de Imagen Asistido por Computador/métodos; Imagen por Resonancia Magnética/métodos; Algoritmos

Palabras clave

VE-SDE; dual domains; dynamic MRI; iterative reconstruction; score-based generative network

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Imagen por Resonancia Magnética Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: NMR Biomed Asunto de la revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM / MEDICINA NUCLEAR Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Reino Unido

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