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【2h】

Exercise‐induced calf muscle hyperemia: Rapid mapping of magnetic resonance imaging using deep learning approach

机译：运动诱导的小牛肌高血量：使用深度学习方法快速映射磁共振成像

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作者
Jeff L. Zhang; Christopher C. Conlin; Xiaowan Li; Gwenael Layec; Ken Chang; Jayashree Kalpathy‐Cramer; Vivian S. Lee;
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年度 2020
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1. Exercise‐induced calf muscle hyperemia: Rapid mapping of magnetic resonance imaging using deep learning approach [J] . Jeff L. Zhang, Christopher C. Conlin, Xiaowan Li, Physiological Reports . 2020,第16期

机译：运动诱导的小牛肌高血量：使用深度学习方法快速映射磁共振成像
2. Simultaneous dynamic blood oxygen level-dependent magnetic resonance imaging of foot and calf muscles: aging effects at ischemia and postocclusive hyperemia in healthy volunteers. [J] . Investigative radiology . 2009,第11期

机译：脚和小腿肌肉同时进行动态血氧水平依赖性磁共振成像：健康志愿者在缺血和闭塞性充血时的衰老效应。
3. Exercise‐stimulated arterial transit time in calf muscles measured by dynamic contrast‐enhanced magnetic resonance imaging [J] . Christopher C. Conlin, Gwenael Layec, Christopher J. Hanrahan, Physiological Reports . 2019,第1期

机译：通过动态对比增强磁共振成像测量小腿肌肉的运动刺激动脉通过时间
4. Deep Learning Super-Resolution Enables Rapid Simultaneous Morphological and Quantitative Magnetic Resonance Imaging [C] . Akshay Chaudhari, Zhongnan Fang, Jin Hyung Lee, Machine learning for medical image reconstruction . 2018

机译：深度学习超高分辨率可实现快速同步的形态学和定量磁共振成像
5. Deep Learning for Semi-Automated Brain Claustrum Segmentation on Magnetic Resonance (MR) Images [D] . Albishri, Ahmed Awad H. 2018

机译：用于磁共振（MR）图像的半自动脑子神经节分割的深度学习
6. Exercise‐induced calf muscle hyperemia: Rapid mapping of magnetic resonance imaging using deep learning approach [O] . Jeff L. Zhang, Christopher C. Conlin, Xiaowan Li, 2020

机译：运动诱导的小牛肌高血量：使用深度学习方法快速映射磁共振成像
7. Exercise-induced calf muscle hyperemia: quantitative mapping with low-dose dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging [O] . Jeff L. Zhang, Gwenael Layec, Christopher Hanrahan, 2019

机译：运动诱导的小牛肌高血量：用低剂量动态对比度的定量映射增强磁共振成像

Exercise‐induced calf muscle hyperemia: Rapid mapping of magnetic resonance imaging using deep learning approach

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