Zeitschriftenartikel zum Thema „Images PET“
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Muraglia, Lorenzo, Francesco Mattana, Laura Lavinia Travaini, Gennaro Musi, Emilio Bertani, Giuseppe Renne, Eleonora Pisa et al. „First Live-Experience Session with PET/CT Specimen Imager: A Pilot Analysis in Prostate Cancer and Neuroendocrine Tumor“. Biomedicines 11, Nr. 2 (20.02.2023): 645. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines11020645.
Der volle Inhalt der QuelleGershon, Nahum D. „Visualizing 3D PET Images“. IEEE Computer Graphics and Applications 11, Nr. 5 (September 1991): 11–13. http://dx.doi.org/10.1109/mcg.1991.10040.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Changhui, Xu Zhang, Na Zhang, Qiyang Zhang, Chao Zhou, Jianmin Yuan, Qiang He et al. „Synthesizing PET/MR (T1-weighted) images from non-attenuation-corrected PET images“. Physics in Medicine & Biology 66, Nr. 13 (24.06.2021): 135006. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ac08b2.
Der volle Inhalt der QuellePietrzyk, U., C. Knoess, S. Vollmar, K. Wienhard, L. Kracht, A. Bockisch, S. Maderwald, H. Kühl, M. Fitzek und T. Beyer. „Multi-modality imaging of uveal melanomas using combined PET/CT, high-resolution PET and MR imaging“. Nuklearmedizin 47, Nr. 02 (2008): 73–79. http://dx.doi.org/10.3413/nukmed-0125.
Der volle Inhalt der QuelleSuganuma, Yuta, Atsushi Teramoto, Kuniaki Saito, Hiroshi Fujita, Yuki Suzuki, Noriyuki Tomiyama und Shoji Kido. „Hybrid Multiple-Organ Segmentation Method Using Multiple U-Nets in PET/CT Images“. Applied Sciences 13, Nr. 19 (27.09.2023): 10765. http://dx.doi.org/10.3390/app131910765.
Der volle Inhalt der QuelleSeiffert, Alexander P., Adolfo Gómez-Grande, Alberto Villarejo-Galende, Marta González-Sánchez, Héctor Bueno, Enrique J. Gómez und Patricia Sánchez-González. „High Correlation of Static First-Minute-Frame (FMF) PET Imaging after 18F-Labeled Amyloid Tracer Injection with [18F]FDG PET Imaging“. Sensors 21, Nr. 15 (30.07.2021): 5182. http://dx.doi.org/10.3390/s21155182.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Giljae, Hwunjae Lee und Gyehwan Jin. „Analysis of Fitting Degree of MRI and PET Images in Simultaneous MRPET Images by Machine Learning Neural Networks“. ScholarGen Publishers 3, Nr. 1 (28.12.2020): 43–61. http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2020-01-05.
Der volle Inhalt der QuelleCouto, Pedro, Telmo Bento, Humberto Bustince und Pedro Melo-Pinto. „Positron Emission Tomography Image Segmentation Based on Atanassov’s Intuitionistic Fuzzy Sets“. Applied Sciences 12, Nr. 10 (11.05.2022): 4865. http://dx.doi.org/10.3390/app12104865.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Hui, Chao Gao, Yingying Sun, Aojie Li, Wang Lei, Yuming Yang, Ting Guo et al. „Radiomics Analysis to Enhance Precise Identification of Epidermal Growth Factor Receptor Mutation Based on Positron Emission Tomography Images of Lung Cancer Patients“. Journal of Biomedical Nanotechnology 17, Nr. 4 (01.04.2021): 691–702. http://dx.doi.org/10.1166/jbn.2021.3056.
Der volle Inhalt der QuellePetryakova, A. V., L. A. Chipiga, M. S. Tlostanova, A. A. Ivanova, D. A. Vazhenina, A. A. Stanzhevsky, D. V. Ryzhkova et al. „Method of Experts’ Quality Evaluation of the PET Images of the Patients“. MEDICAL RADIOLOGY AND RADIATION SAFETY 68, Nr. 1 (Februar 2023): 78–85. http://dx.doi.org/10.33266/1024-6177-2023-68-1-78-85.
Der volle Inhalt der QuelleODERO, D. O., J. R. HARTLEY und D. S. SHIMM. „POSITRON EMISSION TOMOGRAPHY AND RADIATION THERAPY COMPUTERIZED TREATMENT PLANNING SYSTEMS“. Journal of Mechanics in Medicine and Biology 08, Nr. 02 (Juni 2008): 235–50. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519408002619.
Der volle Inhalt der QuelleFriston, Karl J., Christopher D. Frith, Peter F. Liddle und Richard S. J. Frackowiak. „Plastic Transformation of PET Images“. Journal of Computer Assisted Tomography 15, Nr. 4 (Juli 1991): 634–39. http://dx.doi.org/10.1097/00004728-199107000-00020.
Der volle Inhalt der QuelleVizza, Patrizia, Pierangelo Veltri und Giuseppe L. Cascini. „Statistical analysis of PET images“. ACM SIGHIT Record 2, Nr. 1 (März 2012): 15. http://dx.doi.org/10.1145/2180796.2180807.
Der volle Inhalt der QuelleTsotsos, John K. „Computation, PET images, and attention“. Behavioral and Brain Sciences 18, Nr. 2 (Juni 1995): 372. http://dx.doi.org/10.1017/s0140525x00038978.
Der volle Inhalt der QuelleKoyama, Masamichi, und Mitsuru Koizumi. „FDG-PET Images of Acrometastases“. Clinical Nuclear Medicine 39, Nr. 3 (März 2014): 298–300. http://dx.doi.org/10.1097/rlu.0000000000000350.
Der volle Inhalt der QuelleÜstündağ, D. „Recovering Images from PET Camera“. Acta Physica Polonica A 132, Nr. 3-II (September 2017): 963–66. http://dx.doi.org/10.12693/aphyspola.132.963.
Der volle Inhalt der QuelleXiaolong Ouyang, W. H. Wong, V. E. Johnson, Xiaoping Hu und Chin-Tu Chen. „Incorporation of correlated structural images in PET image reconstruction“. IEEE Transactions on Medical Imaging 13, Nr. 4 (1994): 627–40. http://dx.doi.org/10.1109/42.363105.
Der volle Inhalt der QuelleLai, Yung-Chi, Kuo-Chen Wu, Chao-Jen Chang, Yi-Jin Chen, Kuan-Pin Wang, Long-Bin Jeng und Chia-Hung Kao. „Predicting Overall Survival with Deep Learning from 18F-FDG PET-CT Images in Patients with Hepatocellular Carcinoma before Liver Transplantation“. Diagnostics 13, Nr. 5 (04.03.2023): 981. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13050981.
Der volle Inhalt der QuelleWongsa, Paramest, Witaya Sungkarat und Supattana Auethavekiat. „Developing a PET normal brain template using diffusion tensor imaging images: A proof of concept“. Journal of Associated Medical Sciences 56, Nr. 1 (03.01.2023): 159–65. http://dx.doi.org/10.12982/jams.2023.019.
Der volle Inhalt der QuelleWongsa, Paramest, Witaya Sungkarat und Supattana Auethavekiat. „Developing a PET normal brain template using diffusion tensor imaging images: A proof of concept“. Journal of Associated Medical Sciences 56, Nr. 1 (04.01.2023): 159–66. http://dx.doi.org/10.12982/jams.2023.031.
Der volle Inhalt der QuelleHaneishi, Hideaki, Masayuki Kanai, Yoshitaka Tamai, Atsushi Sakohira und Kazuyoshi Suga. „Registration and Summation of Respiratory-Gated or Breath-Hold PET Images Based on Deformation Estimation of Lung from CT Image“. Computational and Mathematical Methods in Medicine 2016 (2016): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2016/9713280.
Der volle Inhalt der QuelleRossi, Farli, und Ashrani Aizzuddin Abd Rahni. „Joint Segmentation Methods of Tumor Delineation in PET – CT Images: A Review“. International Journal of Engineering & Technology 7, Nr. 3.32 (26.08.2018): 137. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.32.18414.
Der volle Inhalt der QuelleBagci, Ulas, Jayaram K. Udupa, Neil Mendhiratta, Brent Foster, Ziyue Xu, Jianhua Yao, Xinjian Chen und Daniel J. Mollura. „Joint segmentation of anatomical and functional images: Applications in quantification of lesions from PET, PET-CT, MRI-PET, and MRI-PET-CT images“. Medical Image Analysis 17, Nr. 8 (Dezember 2013): 929–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2013.05.004.
Der volle Inhalt der QuelleGhezzo, Samuele, Ilaria Neri, Paola Mapelli, Annarita Savi, Ana Maria Samanes Gajate, Giorgio Brembilla, Carolina Bezzi et al. „[68Ga]Ga-PSMA and [68Ga]Ga-RM2 PET/MRI vs. Histopathological Images in Prostate Cancer: A New Workflow for Spatial Co-Registration“. Bioengineering 10, Nr. 8 (11.08.2023): 953. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10080953.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Rui, Jifeng Zhang, Dongxue Wang, Funing Yang und Ping Li. „Clinical value of 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography combined with computed tomography angiography in large-vessel vasculitis“. Radiology of Infectious Diseases 10, Nr. 4 (Dezember 2023): 148–59. http://dx.doi.org/10.4103/rid.rid-d-23-00009.
Der volle Inhalt der QuelleWisenberg, G., J. D. Thiessen, W. Pavlovsky, J. Butler, B. Wilk und F. S. Prato. „Same day comparison of PET/CT and PET/MR in patients with cardiac sarcoidosis“. Journal of Nuclear Cardiology 27, Nr. 6 (02.01.2019): 2118–29. http://dx.doi.org/10.1007/s12350-018-01578-8.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Min-Hee, Chang-Soo Yun, Kyuseok Kim und Youngjin Lee. „Effect of Denoising and Deblurring 18F-Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography Images on a Deep Learning Model’s Classification Performance for Alzheimer’s Disease“. Metabolites 12, Nr. 3 (07.03.2022): 231. http://dx.doi.org/10.3390/metabo12030231.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Zhanli, Yongchang Li, Sijuan Zou, Hengzhi Xue, Ziru Sang, Xin Liu, Yongfeng Yang, Xiaohua Zhu, Dong Liang und Hairong Zheng. „Obtaining PET/CT images from non-attenuation corrected PET images in a single PET system using Wasserstein generative adversarial networks“. Physics in Medicine & Biology 65, Nr. 21 (03.11.2020): 215010. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/aba5e9.
Der volle Inhalt der QuellePang, Wenbo, Siqi Li, Huiyan Jiang und Yu-dong Yao. „MTR-PET: Multi-temporal resolution PET images for lymphoma segmentation“. Biomedical Signal Processing and Control 87 (Januar 2024): 105529. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2023.105529.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Ning, Lingjie Wang, Yixing Yu, Guangzheng Li, Changhao Cao, Rui Xu, Bin Jiang et al. „An Assessment of the Pathological Classification and Postoperative Outcome of Focal Cortical Dysplasia by Simultaneous Hybrid PET/MRI“. Brain Sciences 13, Nr. 4 (04.04.2023): 611. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci13040611.
Der volle Inhalt der QuelleFerrando, Ornella, Franca Foppiano, Tindaro Scolaro, Chiara Gaeta und Andrea Ciarmiello. „PET/CT images quantification for diagnostics and radiotherapy applications“. Journal of Diagnostic Imaging in Therapy 2, Nr. 1 (16.02.2015): 18–29. http://dx.doi.org/10.17229/jdit.2015-0216-013.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Qi, und Qi Liu. „Denoise PET Images Based on a Combining Method of EMD and ICA“. Advanced Materials Research 981 (Juli 2014): 340–43. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.981.340.
Der volle Inhalt der QuelleDawood, M., N. Lang, F. Büther, M. Schäfers, O. Schober und K. P. Schäfers. „Motion correction in PET/CT“. Nuklearmedizin 44, S 01 (2005): S46—S50. http://dx.doi.org/10.1055/s-0038-1625215.
Der volle Inhalt der QuelleKang, Seung-Kwan, Si-Young Yie und Jae-Sung Lee. „Noise2Noise Improved by Trainable Wavelet Coefficients for PET Denoising“. Electronics 10, Nr. 13 (24.06.2021): 1529. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10131529.
Der volle Inhalt der QuelleFilipovic, Marina, Eric Barat, Thomas Dautremer, Claude Comtat und Simon Stute. „PET Reconstruction of the Posterior Image Probability, Including Multimodal Images“. IEEE Transactions on Medical Imaging 38, Nr. 7 (Juli 2019): 1643–54. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2018.2886050.
Der volle Inhalt der QuelleFarquhar, T. H., G. Chinn, C. K. Hoh, S. C. Huang und E. J. Hoffman. „A nonlinear, image domain filtering method for cardiac PET images“. IEEE Transactions on Nuclear Science 45, Nr. 4 (1998): 2073–79. http://dx.doi.org/10.1109/23.708300.
Der volle Inhalt der QuelleKapur, Narinder. „Looking for images of memory“. Behavioral and Brain Sciences 18, Nr. 2 (Juni 1995): 364–65. http://dx.doi.org/10.1017/s0140525x00038887.
Der volle Inhalt der QuelleXiang, Z. „PET/CT fusion in radiotherapy treatment planning for head and neck cancer“. Journal of Clinical Oncology 27, Nr. 15_suppl (20.05.2009): e17046-e17046. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2009.27.15_suppl.e17046.
Der volle Inhalt der QuelleLe, Quoc Cuong, Hidetaka Arimura, Kenta Ninomiya, Takumi Kodama und Tetsuhiro Moriyama. „Can Persistent Homology Features Capture More Intrinsic Information about Tumors from 18F-Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography Images of Head and Neck Cancer Patients?“ Metabolites 12, Nr. 10 (14.10.2022): 972. http://dx.doi.org/10.3390/metabo12100972.
Der volle Inhalt der QuelleSeitz, R. J., C. Bohm, T. Greitz, P. E. Roland, L. Eriksson, G. Blomqvist, G. Rosenqvist und B. Nordell. „Accuracy and Precision of the Computerized Brain Atlas Programme for Localization and Quantification in Positron Emission Tomography“. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism 10, Nr. 4 (Juli 1990): 443–57. http://dx.doi.org/10.1038/jcbfm.1990.87.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Xinrui, Yun Zhou, Shangliang Bao und Sung-Cheng Huang. „Clustering-Based Linear Least Square Fitting Method for Generation of Parametric Images in Dynamic FDG PET Studies“. International Journal of Biomedical Imaging 2007 (2007): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2007/65641.
Der volle Inhalt der QuelleLindgren Belal, Sarah, May Sadik, Reza Kaboteh, Nezar Hasani, Olof Enqvist, Linus Svärm, Fredrik Kahl et al. „Association of PET index quantifying skeletal uptake in NaF PET/CT images with overall survival in prostate cancer patients.“ Journal of Clinical Oncology 35, Nr. 6_suppl (20.02.2017): 178. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2017.35.6_suppl.178.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Tzu-An, Fan Yang und Joyita Dutta. „Noise2Void: unsupervised denoising of PET images“. Physics in Medicine & Biology 66, Nr. 21 (01.11.2021): 214002. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ac30a0.
Der volle Inhalt der QuelleVega-González, Ivan F., Ernesto Roldán-Valadez und Guillermo Valdiviezo-Cárdenas. „Fused PET/CT Images in Hepatocarcinoma“. Annals of Hepatology 5, Nr. 3 (Juli 2006): 164–65. http://dx.doi.org/10.1016/s1665-2681(19)32001-0.
Der volle Inhalt der QuelleMykkänen, Jouni M., Martti Juhola und Ulla Ruotsalainen. „Extracting VOIs from brain PET images“. International Journal of Medical Informatics 58-59 (September 2000): 51–57. http://dx.doi.org/10.1016/s1386-5056(00)00075-7.
Der volle Inhalt der QuelleMeyer, J. H., R. N. Gunn, R. Myers und P. M. Grasby. „Spatial Normalization of PET Ligand Images“. NeuroImage 7, Nr. 4 (Mai 1998): A27. http://dx.doi.org/10.1016/s1053-8119(18)31896-2.
Der volle Inhalt der QuelleHsu, Chih-Yu, Chun-You Liu und Chung-Ming Chen. „Automatic segmentation of liver PET images“. Computerized Medical Imaging and Graphics 32, Nr. 7 (Oktober 2008): 601–10. http://dx.doi.org/10.1016/j.compmedimag.2008.07.001.
Der volle Inhalt der QuelleGershon, N. D. „Visualization Blackboard-visualizing 3D PET images“. IEEE Computer Graphics and Applications 11, Nr. 5 (September 1991): 11–13. http://dx.doi.org/10.1109/38.90562.
Der volle Inhalt der QuelleJaakkola, Maria K., Maria Rantala, Anna Jalo, Teemu Saari, Jaakko Hentilä, Jatta S. Helin, Tuuli A. Nissinen et al. „Segmentation of Dynamic Total-Body [18F]-FDG PET Images Using Unsupervised Clustering“. International Journal of Biomedical Imaging 2023 (05.12.2023): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2023/3819587.
Der volle Inhalt der QuelleYe, Shiping, Chaoxiang Chen, Zhican Bai, Jinming Wang, Xiaoxaio Yao und Olga Nedzvedz. „Intelligent Labeling of Tumor Lesions Based on Positron Emission Tomography/Computed Tomography“. Sensors 22, Nr. 14 (10.07.2022): 5171. http://dx.doi.org/10.3390/s22145171.
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