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基于深度学习重建技术改善前列腺T2WI图像质量的研究

可赞 李亮 宋鑫洋 文之 高宇凡 刘薇音 权光南 查云飞

磁共振成像2023，Vol.14Issue(5)：41-47,7.
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磁共振成像2023，Vol.14Issue(5)：41-47,7.DOI:10.12015/issn.1674-8034.2023.05.009

基于深度学习重建技术改善前列腺T2WI图像质量的研究

Novel deep learning-based T2-weighted imaging of the prostate provides superior image quality

可赞 1李亮 1宋鑫洋 2文之 1高宇凡 1刘薇音 3权光南 3查云飞1

作者信息

  • 1. 武汉大学人民医院放射科,武汉430060
  • 2. 湖北医药学院附属襄阳市第一人民医院放射科,襄阳441000
  • 3. 通用电气医疗(中国)有限公司,北京100176
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摘要

关键词

前列腺/前列腺癌/深度学习/磁共振成像/图像质量/信噪比/对比噪声比

分类

医药卫生

引用本文复制引用

可赞,李亮,宋鑫洋,文之,高宇凡,刘薇音,权光南,查云飞..基于深度学习重建技术改善前列腺T2WI图像质量的研究[J].磁共振成像,2023,14(5):41-47,7.

基金项目

国家自然科学基金(编号:81601461) （编号:81601461）

磁共振成像

OA北大核心CSCDCSTPCD

1674-8034

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