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Ea-GANs: Edge-aware Generative Adversarial Networks for Cross-modality MR Image Synthesis
時間 2020-12-30
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期刊:IEEE Trans Med Imaging Impact Factor: 6.1 時間:2019 研究背景 在臨牀中,對MRI多模態圖(e.g.,T1-weighted, T2-weighted)的綜合分析,有利於醫生對病情的瞭解。 由於多模態圖的缺失,或者不同機構影像設備不一致,使得MRI多模態圖的合成成爲熱點。 以往的合成圖像,更多的是追求像素值與真實數據相似,忽略其中的結構信息。 以
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