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End-to-end unsupervised cycle-consistent fully convolutional network for 3D pelvic CT-MR deformable registration.
Guo, Yi; Wu, Xiangyi; Wang, Zhi; Pei, Xi; Xu, X George.
Afiliação
  • Guo Y; Department of Engineering and Applied Physics, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, China.
  • Wu X; Department of Engineering and Applied Physics, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, China.
  • Wang Z; Department of Engineering and Applied Physics, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, China.
  • Pei X; Department of Radiology, The First Affiliated Hospital of Anhui Medical University of China, Hefei, Anhui, China.
  • Xu XG; Department of Engineering and Applied Physics, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, China.
J Appl Clin Med Phys ; 21(9): 193-200, 2020 Sep.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32657533
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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Imagem Assistida por Computador / Tomografia Computadorizada por Raios X Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article
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