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Comparison of a Deep Learning-Based Reconstruction Algorithm with Filtered Back Projection and Iterative Reconstruction Algorithms for Pediatric Abdominopelvic CT.
Son, Wookon; Kim, MinWoo; Hwang, Jae-Yeon; Kim, Yong-Woo; Park, Chankue; Choo, Ki Seok; Kim, Tae Un; Jang, Joo Yeon.
Afiliación
  • Son W; Department of Radiology, Pusan National University Yangsan Hospital, Yangsan, Korea.
  • Kim M; School of Biomedical Convergence Engineering, Pusan National University, Busan, Korea.
  • Hwang JY; Department of Radiology, Pusan National University Yangsan Hospital, Yangsan, Korea.
  • Kim YW; Research Institute for Convergence of Biomedical Science and Technology, Pusan National University Yangsan Hospital, College of Medicine, Pusan National University, Yangsan, Korea. jyhwang79@gmail.com.
  • Park C; Department of Radiology, Pusan National University Yangsan Hospital, Yangsan, Korea.
  • Choo KS; Department of Radiology, Pusan National University Yangsan Hospital, Yangsan, Korea.
  • Kim TU; Department of Radiology, Pusan National University Yangsan Hospital, Yangsan, Korea.
  • Jang JY; Department of Radiology, Pusan National University Yangsan Hospital, Yangsan, Korea.
Korean J Radiol ; 23(7): 752-762, 2022 07.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35695313
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Interpretación de Imagen Radiográfica Asistida por Computador / Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies / Qualitative_research Límite: Adolescent / Child / Child, preschool / Humans / Male Idioma: En Revista: Korean J Radiol Asunto de la revista: RADIOLOGIA Año: 2022 Tipo del documento: Article Pais de publicación:
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Interpretación de Imagen Radiográfica Asistida por Computador / Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies / Qualitative_research Límite: Adolescent / Child / Child, preschool / Humans / Male Idioma: En Revista: Korean J Radiol Asunto de la revista: RADIOLOGIA Año: 2022 Tipo del documento: Article Pais de publicación: