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【2h】

Generation of the Pseudo CT Image Based on the Deep Learning Technique Aimed for the Attenuation Correction of the PET Image

机译：基于宠物图像衰减校正的深度学习技术来产生伪CT图像

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作者
Ryohei Fukui; Susumu Fujii; Hiroki Ninomiya; Yasuhiro Fujiwara; Tomonobu Ida;
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年度 2020
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1. Zero-Echo-Time and Dixon Deep Pseudo-CT (ZeDD CT): Direct Generation of Pseudo-CT Images for Pelvic PET/MRI Attenuation Correction Using Deep Convolutional Neural Networks with Multiparametric MRI [J] . Andrew P. Leynes, Jaewon Yang, Florian Wiesinger, The Journal of Nuclear Medicine . 2018,第5期

机译：零回波时间和Dixon深伪CT（ZeDD CT）：使用深卷积神经网络和多参数MRI直接生成伪CT图像用于盆腔PET / MRI衰减校正
2. Zero-Echo-Time and Dixon Deep Pseudo-CT (ZeDD CT): Direct Generation of Pseudo-CT Images for Pelvic PET/MRI Attenuation Correction Using Deep Convolutional Neural Networks with Multiparametric MRI [J] . Leynes Andrew P., Yang Jaewon, Wiesinger Florian, The Journal of Nuclear Medicine . 2018,第5期

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5. Ultra-Low-Dose CT-Based Attenuation Correction for Respiratory Motion Compensation in PET/CT Imaging [D] . Lee, Tzu-Cheng. 2017

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机译：零回声时间和Dixon Deep Pseudo-CT（ZEDD CT）：使用多游荧光机MRI的深卷积神经网络直接生成盆腔PET / MRI衰减校正的伪CT图像

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