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首页> Medical image analysis> Super-resolution reconstruction of neonatal brain magnetic resonance images via residual structured sparse representation.

Super-resolution reconstruction of neonatal brain magnetic resonance images via residual structured sparse representation.

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第一作者： Yongqin,Zhang
第一单位： School of Information Science and Technology, Northwest University, Xi'an 710127, China; Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, NC 27514, USA.
作者： Yongqin,Zhang [1] ; Pew-Thian,Yap [2] ; Geng,Chen [2] ; Weili,Lin [2] ; Li,Wang [2] ; Dinggang,Shen [3]
作者单位： School of Information Science and Technology, Northwest University, Xi'an 710127, China; Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, NC 27514, USA. [1] Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, NC 27514, USA. [2] Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, NC 27514, USA; Department of Brain and Cognitive Engineering, Korea University, Seoul 136713, South Korea. Electronic address: dgshen@med.unc.edu. [3]
关键词 Convex optimizationDictionary learningMagnetic resonance imagingSparse representation
主题词 算法(Algorithms);脑(Brain);人类(Humans);图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted);成像, 三维(Imaging, Three-Dimensional);婴儿(Infant);婴儿, 新生(Infant, Newborn);磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging)
DOI 10.1016/j.media.2019.04.010
PMID 31029865
发布时间 2023-11-13
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Medical image analysis

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2019年55卷

76-87页

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