Detalles de la búsqueda
1.
Deep-learning-based reconstruction of undersampled MRI to reduce scan times: a multicentre, retrospective, cohort study.
Lancet Oncol
; 25(3): 400-410, 2024 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38423052
2.
Impact of signal intensity normalization of MRI on the generalizability of radiomic-based prediction of molecular glioma subtypes.
Eur Radiol
; 34(4): 2782-2790, 2024 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37672053
3.
Greybox: A hybrid algorithm for direct estimation of tracer kinetic parameters from undersampled DCE-MRI data.
Med Phys
; 2024 Jan 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38214325
4.
Advancing noninvasive glioma classification with diffusion radiomics: Exploring the impact of signal intensity normalization.
Neurooncol Adv
; 6(1): vdae043, 2024.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38596719
5.
VTDCE-Net: A time invariant deep neural network for direct estimation of pharmacokinetic parameters from undersampled DCE MRI data.
Med Phys
; 50(3): 1560-1572, 2023 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36354289
6.
Deep-learning based detection of vessel occlusions on CT-angiography in patients with suspected acute ischemic stroke.
Nat Commun
; 14(1): 4938, 2023 08 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37582829
7.
SpiNet: A deep neural network for Schatten p-norm regularized medical image reconstruction.
Med Phys
; 48(5): 2214-2229, 2021 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33525049
8.
Comparison of iterative parametric and indirect deep learning-based reconstruction methods in highly undersampled DCE-MR Imaging of the breast.
Med Phys
; 47(10): 4838-4861, 2020 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32780871
9.
Effect of inorganic, synthetic and naturally occurring chelating agents on Fe(II) mediated advanced oxidation of chlorophenols.
Water Res
; 43(3): 684-94, 2009 Feb.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-19038413
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