Independent attenuation correction of whole body [18F]FDG-PET using a deep learning approach with Generative Adversarial Networks
- Standort
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Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- ISSN
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2191-219X
- Umfang
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Online-Ressource
- Sprache
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Englisch
- Anmerkungen
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online resource.
- Erschienen in
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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
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Armanious, Karim
Hepp, Tobias
Küstner, Thomas
Dittmann, Helmut
Nikolaou, Konstantin
Fougère, Christian La
Yang, Bin
Gatidis, Sergios
- Beteiligte Personen und Organisationen
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SpringerLink (Online service)
- DOI
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10.1186/s13550-020-00644-y
- URN
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urn:nbn:de:101:1-2020072920535229017637
- Rechteinformation
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Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
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14.08.2025, 10:54 MESZ
Datenpartner
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Beteiligte
- Armanious, Karim
- Hepp, Tobias
- Küstner, Thomas
- Dittmann, Helmut
- Nikolaou, Konstantin
- Fougère, Christian La
- Yang, Bin
- Gatidis, Sergios
- SpringerLink (Online service)