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【2h】

MRI to FDG-PET: Cross-Modal Synthesis Using 3D U-Net for Multi-modal Alzheimer’s Classification

机译：MRI到FDG-PET：使用3D U-Net进行跨模型合成，用于多模态Alzheimer分类

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Apoorva Sikka; Skand Vishwanath Peri; Deepti R. Bathula;
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年度 2018
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机译：基于支持向量机的阿尔茨海默氏病神经图像分类：直接比较从同一人获得的FDG-PET，rCBF-SPECT和MRI数据
2. Meta-analysis based SVM classification enables accurate detection of Alzheimer's disease across different clinical centers using FDG-PET and MRI [J] . DukartJ., MuellerK., BarthelH., Psychiatry Research. Neuroimaging . 2013,第3期

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5. Deep Learning based Classification of FDG-PET Data for Alzheimer's Disease. [D] . Singh, Shibani. 2017

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机译：NIMG-60。从多模态MRI自动检测胶质母细胞中高氨基酸摄取区域：深度3D U网络的深度学习PET数据研究
7. Support vector machine-based classification of neuroimages in Alzheimer’s disease: direct comparison of FDG-PET, rCBF-SPECT and MRI data acquired from the same individuals [O] . Luiz K. Ferreira, Jane M. Rondina, Rodrigo Kubo, 2017

机译：基于支持向量机的阿尔茨海默病神经影像分类：直接比较FDG-pET，rCBF-spECT和从同一个体获得的mRI数据

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