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首页> International journal of computer assisted radiology and surgery> Spatial gradient consistency for unsupervised learning of hyperspectral demosaicking: application to surgical imaging.

Spatial gradient consistency for unsupervised learning of hyperspectral demosaicking: application to surgical imaging.

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第一作者： Peichao,Li
第一单位： School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London, London, UK. peichao.2.li@kcl.ac.uk.
作者： Peichao,Li [1] ; Muhammad,Asad [2] ; Conor,Horgan [2] ; Oscar,MacCormac [3] ; Jonathan,Shapey [3] ; Tom,Vercauteren [2]
作者单位： School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London, London, UK. peichao.2.li@kcl.ac.uk. [1] School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London, London, UK. [2] School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London, London, UK.;Department of Neurosurgery, King's College Hospital NHS Foundation Trust, London, UK. [3]
关键词 DemosaickingHyperspectral imagingSurgical imagingUnsupervised learning
医学主题词 人类(Humans);算法(Algorithms);诊断显像(Diagnostic Imaging);定性研究(Qualitative Research)
DOI 10.1007/s11548-023-02865-7
PMID 36961613
发布时间 2025-05-30
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International journal of computer assisted radiology and surgery

International journal of computer assisted radiology and surgery

2023年18卷6期

981-988页

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