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标题
Feasibility of Deep Learning–Based Noise and Artifact Reduction in Coronal Reformation of Contrast-Enhanced Chest Computed Tomography
基于深度学习的胸部计算机断层造影冠状重建降噪和伪影减少的可行性
相关领域
冠状面 工件(错误) 医学 图像噪声 对比度(视觉) 图像质量 噪音(视频) 断层摄影术 核医学 信噪比(成像) 放射科 对比噪声比 人工智能 图像(数学) 计算机科学 电信
网址
DOI
10.1097/rct.0000000000001326 doi
其它 期刊:Journal of Computer Assisted Tomography
作者:Eun‐Ju Kang; Hyoung Suk Park; Kiwan Jeon; Ji Won Lee; Jae‐Kwang Lim
出版日期:2022-05-20
求助人
喻语儿 在 2024-09-28 20:54:34 发布自浙江,悬赏 10 积分
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