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Deep Learning-Based Computed Tomography Perfusion Mapping (DL-CTPM) for Pulmonary CT-to-Perfusion Translation.
Ren, Ge; Zhang, Jiang; Li, Tian; Xiao, Haonan; Cheung, Lai Yin; Ho, Wai Yin; Qin, Jing; Cai, Jing.
Afiliación
  • Ren G; Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong.
  • Zhang J; Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong.
  • Li T; Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong.
  • Xiao H; Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong.
  • Cheung LY; Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong; Department of Nuclear Medicine, Queen Mary Hospital, Hong Kong.
  • Ho WY; Department of Nuclear Medicine, Queen Mary Hospital, Hong Kong.
  • Qin J; School of Nursing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong.
  • Cai J; Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong. Electronic address: jing.cai@polyu.edu.hk.
Int J Radiat Oncol Biol Phys ; 110(5): 1508-1518, 2021 08 01.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33689853
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Tomografía Computarizada por Rayos X / Tomografía Computarizada de Emisión de Fotón Único / Redes Neurales de la Computación / Imagen de Perfusión / Aprendizaje Profundo / Pulmón Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Aged / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Int J Radiat Oncol Biol Phys Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Hong Kong Pais de publicación: Estados Unidos
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Tomografía Computarizada por Rayos X / Tomografía Computarizada de Emisión de Fotón Único / Redes Neurales de la Computación / Imagen de Perfusión / Aprendizaje Profundo / Pulmón Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Aged / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Int J Radiat Oncol Biol Phys Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Hong Kong Pais de publicación: Estados Unidos