机译:生成对抗网络在医学成像中的辐射减少和伪影校正中的作用
Emory Univ Sch Med Dept Radiol &
Imaging Sci 1364 Clifton Rd NE Suite D112 Atlanta GA 30322 USA;
Oregon Hlth &
Sci Univ Dotter Dept Intervent Radiol Portland OR USA;
Emory Univ Sch Med Dept Radiol &
Imaging Sci 1364 Clifton Rd NE Suite D112 Atlanta GA 30322 USA;
Emory Univ Sch Med Childrens Healthcare Atlanta Dept Radiol &
Imaging Sci Emory &
Childrens Pedia;
Deep learning; generative adversarial networks; radiation reduction;
机译:生成对抗网络在医学成像中的辐射减少和伪影校正中的作用
机译:基于开发的生成对抗神经网络的计算机断层扫描图像的金属伪影减少
机译:通过生成的对抗网络在CBCT图像中删除环形伪影,具有单向相对总变化损耗
机译:用于减少耳朵CT图像中的金属伪像的条件生成对抗网络
机译:使用条件生成对抗性网络产生核染色图像的语义分割
机译:用于减少耳朵CT图像中金属伪像的条件生成对抗网络
机译:正规化的三维生成对抗网,用于无监督的金属伪影器的头部和颈部CT图像