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首页> Computers in biology and medicine> A geometry-informed deep learning framework for ultra-sparse 3D tomographic image reconstruction.

A geometry-informed deep learning framework for ultra-sparse 3D tomographic image reconstruction.

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第一作者： Liyue,Shen
第一单位： Stanford University, Stanford, CA, 94305, USA. Electronic address: liyues@stanford.edu.
作者： Liyue,Shen [1] ; Wei,Zhao [2] ; Dante,Capaldi [3] ; John,Pauly [4] ; Lei,Xing [5]
作者单位： Stanford University, Stanford, CA, 94305, USA. Electronic address: liyues@stanford.edu. [1] Stanford University, Stanford, CA, 94305, USA. Electronic address: zhaow2015@gmail.com. [2] Stanford University, Stanford, CA, 94305, USA. Electronic address: dcapaldi@stanford.edu. [3] Stanford University, Stanford, CA, 94305, USA. Electronic address: pauly@stanford.edu. [4] Stanford University, Stanford, CA, 94305, USA. Electronic address: lei@stanford.edu. [5]
关键词 Deep learningGeometry-informed deep learningImage reconstructionSparse-view 3D image reconstruction
医学主题词 算法(Algorithms);锥束计算机体层摄影术(Cone-Beam Computed Tomography);图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted);成像, 三维(Imaging, Three-Dimensional)
DOI 10.1016/j.compbiomed.2022.105710
PMID 35715260
发布时间 2022-09-29
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Computers in biology and medicine

Computers in biology and medicine

2022年148卷

105710页

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