Independent attenuation correction of whole body [18F]FDG-PET using a deep learning approach with Generative Adversarial Networks

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
2191-219X
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Independent attenuation correction of whole body [18F]FDG-PET using a deep learning approach with Generative Adversarial Networks ; volume:10 ; number:1 ; day:24 ; month:5 ; year:2020 ; pages:1-9 ; date:12.2020
EJNMMI Research ; 10, Heft 1 (24.5.2020), 1-9, 12.2020

Urheber
Armanious, Karim
Hepp, Tobias
Küstner, Thomas
Dittmann, Helmut
Nikolaou, Konstantin
Fougère, Christian La
Yang, Bin
Gatidis, Sergios
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s13550-020-00644-y
URN
urn:nbn:de:101:1-2020072920535229017637
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 10:54 MESZ

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