A deep learning-based whole-body solution for PET/MRI attenuation correction

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
2197-7364
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
A deep learning-based whole-body solution for PET/MRI attenuation correction ; volume:9 ; number:1 ; day:17 ; month:8 ; year:2022 ; pages:1-15 ; date:12.2022
EJNMMI Physics ; 9, Heft 1 (17.8.2022), 1-15, 12.2022

Urheber
Ahangari, Sahar
Beck Olin, Anders
Kinggård Federspiel, Marianne
Jakoby, Bjoern
Andersen, Thomas Lund
Hansen, Adam Espe
Fischer, Barbara Malene
Littrup Andersen, Flemming
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s40658-022-00486-8
URN
urn:nbn:de:101:1-2022110421421865245647
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:33 MESZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.

Beteiligte

  • Ahangari, Sahar
  • Beck Olin, Anders
  • Kinggård Federspiel, Marianne
  • Jakoby, Bjoern
  • Andersen, Thomas Lund
  • Hansen, Adam Espe
  • Fischer, Barbara Malene
  • Littrup Andersen, Flemming
  • SpringerLink (Online service)

Ähnliche Objekte (12)