Articles de revues sur le sujet « 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, no 2 (20 février 2023) : 645. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines11020645.
Texte intégralGershon, Nahum D. « Visualizing 3D PET Images ». IEEE Computer Graphics and Applications 11, no 5 (septembre 1991) : 11–13. http://dx.doi.org/10.1109/mcg.1991.10040.
Texte intégralJiang, 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, no 13 (24 juin 2021) : 135006. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ac08b2.
Texte intégralPietrzyk, U., C. Knoess, S. Vollmar, K. Wienhard, L. Kracht, A. Bockisch, S. Maderwald, H. Kühl, M. Fitzek et T. Beyer. « Multi-modality imaging of uveal melanomas using combined PET/CT, high-resolution PET and MR imaging ». Nuklearmedizin 47, no 02 (2008) : 73–79. http://dx.doi.org/10.3413/nukmed-0125.
Texte intégralSuganuma, Yuta, Atsushi Teramoto, Kuniaki Saito, Hiroshi Fujita, Yuki Suzuki, Noriyuki Tomiyama et Shoji Kido. « Hybrid Multiple-Organ Segmentation Method Using Multiple U-Nets in PET/CT Images ». Applied Sciences 13, no 19 (27 septembre 2023) : 10765. http://dx.doi.org/10.3390/app131910765.
Texte intégralSeiffert, Alexander P., Adolfo Gómez-Grande, Alberto Villarejo-Galende, Marta González-Sánchez, Héctor Bueno, Enrique J. Gómez et 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, no 15 (30 juillet 2021) : 5182. http://dx.doi.org/10.3390/s21155182.
Texte intégralLee, Giljae, Hwunjae Lee et Gyehwan Jin. « Analysis of Fitting Degree of MRI and PET Images in Simultaneous MRPET Images by Machine Learning Neural Networks ». ScholarGen Publishers 3, no 1 (28 décembre 2020) : 43–61. http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2020-01-05.
Texte intégralCouto, Pedro, Telmo Bento, Humberto Bustince et Pedro Melo-Pinto. « Positron Emission Tomography Image Segmentation Based on Atanassov’s Intuitionistic Fuzzy Sets ». Applied Sciences 12, no 10 (11 mai 2022) : 4865. http://dx.doi.org/10.3390/app12104865.
Texte intégralLi, 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, no 4 (1 avril 2021) : 691–702. http://dx.doi.org/10.1166/jbn.2021.3056.
Texte intégralPetryakova, 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, no 1 (février 2023) : 78–85. http://dx.doi.org/10.33266/1024-6177-2023-68-1-78-85.
Texte intégralODERO, D. O., J. R. HARTLEY et D. S. SHIMM. « POSITRON EMISSION TOMOGRAPHY AND RADIATION THERAPY COMPUTERIZED TREATMENT PLANNING SYSTEMS ». Journal of Mechanics in Medicine and Biology 08, no 02 (juin 2008) : 235–50. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519408002619.
Texte intégralFriston, Karl J., Christopher D. Frith, Peter F. Liddle et Richard S. J. Frackowiak. « Plastic Transformation of PET Images ». Journal of Computer Assisted Tomography 15, no 4 (juillet 1991) : 634–39. http://dx.doi.org/10.1097/00004728-199107000-00020.
Texte intégralVizza, Patrizia, Pierangelo Veltri et Giuseppe L. Cascini. « Statistical analysis of PET images ». ACM SIGHIT Record 2, no 1 (mars 2012) : 15. http://dx.doi.org/10.1145/2180796.2180807.
Texte intégralTsotsos, John K. « Computation, PET images, and attention ». Behavioral and Brain Sciences 18, no 2 (juin 1995) : 372. http://dx.doi.org/10.1017/s0140525x00038978.
Texte intégralKoyama, Masamichi, et Mitsuru Koizumi. « FDG-PET Images of Acrometastases ». Clinical Nuclear Medicine 39, no 3 (mars 2014) : 298–300. http://dx.doi.org/10.1097/rlu.0000000000000350.
Texte intégralÜstündağ, D. « Recovering Images from PET Camera ». Acta Physica Polonica A 132, no 3-II (septembre 2017) : 963–66. http://dx.doi.org/10.12693/aphyspola.132.963.
Texte intégralXiaolong Ouyang, W. H. Wong, V. E. Johnson, Xiaoping Hu et Chin-Tu Chen. « Incorporation of correlated structural images in PET image reconstruction ». IEEE Transactions on Medical Imaging 13, no 4 (1994) : 627–40. http://dx.doi.org/10.1109/42.363105.
Texte intégralLai, Yung-Chi, Kuo-Chen Wu, Chao-Jen Chang, Yi-Jin Chen, Kuan-Pin Wang, Long-Bin Jeng et 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, no 5 (4 mars 2023) : 981. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13050981.
Texte intégralWongsa, Paramest, Witaya Sungkarat et Supattana Auethavekiat. « Developing a PET normal brain template using diffusion tensor imaging images : A proof of concept ». Journal of Associated Medical Sciences 56, no 1 (3 janvier 2023) : 159–65. http://dx.doi.org/10.12982/jams.2023.019.
Texte intégralWongsa, Paramest, Witaya Sungkarat et Supattana Auethavekiat. « Developing a PET normal brain template using diffusion tensor imaging images : A proof of concept ». Journal of Associated Medical Sciences 56, no 1 (4 janvier 2023) : 159–66. http://dx.doi.org/10.12982/jams.2023.031.
Texte intégralHaneishi, Hideaki, Masayuki Kanai, Yoshitaka Tamai, Atsushi Sakohira et 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.
Texte intégralRossi, Farli, et Ashrani Aizzuddin Abd Rahni. « Joint Segmentation Methods of Tumor Delineation in PET – CT Images : A Review ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3.32 (26 août 2018) : 137. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.32.18414.
Texte intégralBagci, Ulas, Jayaram K. Udupa, Neil Mendhiratta, Brent Foster, Ziyue Xu, Jianhua Yao, Xinjian Chen et 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, no 8 (décembre 2013) : 929–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2013.05.004.
Texte intégralGhezzo, 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, no 8 (11 août 2023) : 953. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10080953.
Texte intégralWang, Rui, Jifeng Zhang, Dongxue Wang, Funing Yang et 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, no 4 (décembre 2023) : 148–59. http://dx.doi.org/10.4103/rid.rid-d-23-00009.
Texte intégralWisenberg, G., J. D. Thiessen, W. Pavlovsky, J. Butler, B. Wilk et F. S. Prato. « Same day comparison of PET/CT and PET/MR in patients with cardiac sarcoidosis ». Journal of Nuclear Cardiology 27, no 6 (2 janvier 2019) : 2118–29. http://dx.doi.org/10.1007/s12350-018-01578-8.
Texte intégralLee, Min-Hee, Chang-Soo Yun, Kyuseok Kim et 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, no 3 (7 mars 2022) : 231. http://dx.doi.org/10.3390/metabo12030231.
Texte intégralHu, Zhanli, Yongchang Li, Sijuan Zou, Hengzhi Xue, Ziru Sang, Xin Liu, Yongfeng Yang, Xiaohua Zhu, Dong Liang et 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, no 21 (3 novembre 2020) : 215010. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/aba5e9.
Texte intégralPang, Wenbo, Siqi Li, Huiyan Jiang et Yu-dong Yao. « MTR-PET : Multi-temporal resolution PET images for lymphoma segmentation ». Biomedical Signal Processing and Control 87 (janvier 2024) : 105529. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2023.105529.
Texte intégralWang, 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, no 4 (4 avril 2023) : 611. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci13040611.
Texte intégralFerrando, Ornella, Franca Foppiano, Tindaro Scolaro, Chiara Gaeta et Andrea Ciarmiello. « PET/CT images quantification for diagnostics and radiotherapy applications ». Journal of Diagnostic Imaging in Therapy 2, no 1 (16 février 2015) : 18–29. http://dx.doi.org/10.17229/jdit.2015-0216-013.
Texte intégralWei, Qi, et Qi Liu. « Denoise PET Images Based on a Combining Method of EMD and ICA ». Advanced Materials Research 981 (juillet 2014) : 340–43. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.981.340.
Texte intégralDawood, M., N. Lang, F. Büther, M. Schäfers, O. Schober et K. P. Schäfers. « Motion correction in PET/CT ». Nuklearmedizin 44, S 01 (2005) : S46—S50. http://dx.doi.org/10.1055/s-0038-1625215.
Texte intégralKang, Seung-Kwan, Si-Young Yie et Jae-Sung Lee. « Noise2Noise Improved by Trainable Wavelet Coefficients for PET Denoising ». Electronics 10, no 13 (24 juin 2021) : 1529. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10131529.
Texte intégralFilipovic, Marina, Eric Barat, Thomas Dautremer, Claude Comtat et Simon Stute. « PET Reconstruction of the Posterior Image Probability, Including Multimodal Images ». IEEE Transactions on Medical Imaging 38, no 7 (juillet 2019) : 1643–54. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2018.2886050.
Texte intégralFarquhar, T. H., G. Chinn, C. K. Hoh, S. C. Huang et E. J. Hoffman. « A nonlinear, image domain filtering method for cardiac PET images ». IEEE Transactions on Nuclear Science 45, no 4 (1998) : 2073–79. http://dx.doi.org/10.1109/23.708300.
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Texte intégralLe, Quoc Cuong, Hidetaka Arimura, Kenta Ninomiya, Takumi Kodama et 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, no 10 (14 octobre 2022) : 972. http://dx.doi.org/10.3390/metabo12100972.
Texte intégralSeitz, R. J., C. Bohm, T. Greitz, P. E. Roland, L. Eriksson, G. Blomqvist, G. Rosenqvist et 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, no 4 (juillet 1990) : 443–57. http://dx.doi.org/10.1038/jcbfm.1990.87.
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Texte intégralLindgren 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, no 6_suppl (20 février 2017) : 178. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2017.35.6_suppl.178.
Texte intégralSong, Tzu-An, Fan Yang et Joyita Dutta. « Noise2Void : unsupervised denoising of PET images ». Physics in Medicine & ; Biology 66, no 21 (1 novembre 2021) : 214002. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ac30a0.
Texte intégralVega-González, Ivan F., Ernesto Roldán-Valadez et Guillermo Valdiviezo-Cárdenas. « Fused PET/CT Images in Hepatocarcinoma ». Annals of Hepatology 5, no 3 (juillet 2006) : 164–65. http://dx.doi.org/10.1016/s1665-2681(19)32001-0.
Texte intégralMykkänen, Jouni M., Martti Juhola et Ulla Ruotsalainen. « Extracting VOIs from brain PET images ». International Journal of Medical Informatics 58-59 (septembre 2000) : 51–57. http://dx.doi.org/10.1016/s1386-5056(00)00075-7.
Texte intégralMeyer, J. H., R. N. Gunn, R. Myers et P. M. Grasby. « Spatial Normalization of PET Ligand Images ». NeuroImage 7, no 4 (mai 1998) : A27. http://dx.doi.org/10.1016/s1053-8119(18)31896-2.
Texte intégralHsu, Chih-Yu, Chun-You Liu et Chung-Ming Chen. « Automatic segmentation of liver PET images ». Computerized Medical Imaging and Graphics 32, no 7 (octobre 2008) : 601–10. http://dx.doi.org/10.1016/j.compmedimag.2008.07.001.
Texte intégralGershon, N. D. « Visualization Blackboard-visualizing 3D PET images ». IEEE Computer Graphics and Applications 11, no 5 (septembre 1991) : 11–13. http://dx.doi.org/10.1109/38.90562.
Texte intégralJaakkola, 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 (5 décembre 2023) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2023/3819587.
Texte intégralYe, Shiping, Chaoxiang Chen, Zhican Bai, Jinming Wang, Xiaoxaio Yao et Olga Nedzvedz. « Intelligent Labeling of Tumor Lesions Based on Positron Emission Tomography/Computed Tomography ». Sensors 22, no 14 (10 juillet 2022) : 5171. http://dx.doi.org/10.3390/s22145171.
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