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Zhang, Huixian, Hailong Li, Jonathan R. Dillman, Nehal A. Parikh et Lili He. « Multi-Contrast MRI Image Synthesis Using Switchable Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks ». Diagnostics 12, no 4 (26 mars 2022) : 816. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12040816.
Texte intégralYang, Huan, Pengjiang Qian et Chao Fan. « An Indirect Multimodal Image Registration and Completion Method Guided by Image Synthesis ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2020 (30 juin 2020) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2020/2684851.
Texte intégralDestyningtias, Budiani, Andi Kurniawan Nugroho et Sri Heranurweni. « Analisa Citra Medis Pada Pasien Stroke dengan Metoda Peregangan Kontras Berbasis ImageJ ». eLEKTRIKA 10, no 1 (19 juin 2019) : 15. http://dx.doi.org/10.26623/elektrika.v10i1.1105.
Texte intégralBellam, Kiranmai, N. Krishnaraj, T. Jayasankar, N. B. Prakash et G. R. Hemalakshmi. « Adaptive Multimodal Image Fusion with a Deep Pyramidal Residual Learning Network ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 11, no 8 (1 août 2021) : 2135–43. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3763.
Texte intégralSchramm, Georg, et Claes Nøhr Ladefoged. « Metal artifact correction strategies in MRI-based attenuation correction in PET/MRI ». BJR|Open 1, no 1 (novembre 2019) : 20190033. http://dx.doi.org/10.1259/bjro.20190033.
Texte intégral., Swapnali Matkar. « IMAGE SEGMENTATION METHODS FOR BRAIN MRI IMAGES ». International Journal of Research in Engineering and Technology 04, no 03 (25 mars 2015) : 263–66. http://dx.doi.org/10.15623/ijret.2015.0403045.
Texte intégralSingh, Ram, et Lakhwinder Kaur. « Noise-residue learning convolutional network model for magnetic resonance image enhancement ». Journal of Physics : Conference Series 2089, no 1 (1 novembre 2021) : 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2089/1/012029.
Texte intégralYan, Rong. « The Value of Convolutional-Neural-Network-Algorithm-Based Magnetic Resonance Imaging in the Diagnosis of Sports Knee Osteoarthropathy ». Scientific Programming 2021 (2 juillet 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2803857.
Texte intégralOdusami, Modupe, Rytis Maskeliūnas et Robertas Damaševičius. « Pareto Optimized Adaptive Learning with Transposed Convolution for Image Fusion Alzheimer’s Disease Classification ». Brain Sciences 13, no 7 (8 juillet 2023) : 1045. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci13071045.
Texte intégralWu, Hongliang, Guocheng Chen, Guibao Zhang et Minghua Dai. « Application of Multimodal Fusion Technology in Image Analysis of Pretreatment Examination of Patients with Spinal Injury ». Journal of Healthcare Engineering 2022 (12 avril 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4326638.
Texte intégralLiu, Huanyu, Jiaqi Liu, Junbao Li, Jeng-Shyang Pan et Xiaqiong Yu. « DL-MRI : A Unified Framework of Deep Learning-Based MRI Super Resolution ». Journal of Healthcare Engineering 2021 (9 avril 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5594649.
Texte intégralRajalakshmi, N., K. Narayanan et P. Amudhavalli. « Wavelet-Based Weighted Median Filter For Image Denoising Of MRI Brain Images ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 10, no 1 (1 avril 2018) : 201. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v10.i1.pp201-206.
Texte intégralXie, Xiaoxiao, Zhen Li, Lu Bai, Ri Zhou, Canfeng Li, Xiaocheng Jiang, Jianwei Zuo et Yulong Qi. « Deep Learning-Based MRI in Diagnosis of Fracture of Tibial Plateau Combined with Meniscus Injury ». Scientific Programming 2021 (20 décembre 2021) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9935910.
Texte intégralLiang, Yingbo, et Jian Fu. « Watershed Algorithm for Medical Image Segmentation Based on Morphology and Total Variation Model ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 33, no 05 (8 avril 2019) : 1954019. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001419540193.
Texte intégral., Gautam. « Super Resolution MRI Using Generative Adversarial Networks ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VII (31 juillet 2021) : 3896–905. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.37237.
Texte intégralDong, Jie, Yueying Zhang, Yun Meng, Tingxiao Yang, Wei Ma et Huixin Wu. « Segmentation Algorithm of Magnetic Resonance Imaging Glioma under Fully Convolutional Densely Connected Convolutional Networks ». Stem Cells International 2022 (17 octobre 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8619690.
Texte intégralSun, Lifang, Xi Hu, Yutao Liu et Hengyu Cai. « Image Features of Magnetic Resonance Imaging under the Deep Learning Algorithm in the Diagnosis and Nursing of Malignant Tumors ». Contrast Media & ; Molecular Imaging 2021 (30 août 2021) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1104611.
Texte intégralMin, Liang, Yi Gu, Rui Xue, Yi Ren et Bo Gao. « Composite MRI Task Construction from CT Images based on Deep Convolution Neural Network ». Journal of Imaging Science and Technology 65, no 3 (1 mai 2021) : 30404–1. http://dx.doi.org/10.2352/j.imagingsci.technol.2021.65.3.030404.
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 intégralVeress, Alexander I., Gregory Klein et Grant T. Gullberg. « A Comparison of Hyperelastic Warping of PET Images with Tagged MRI for the Analysis of Cardiac Deformation ». International Journal of Biomedical Imaging 2013 (2013) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2013/728624.
Texte intégralZhang, Weilan, Jingyi Zhu, Xiaohan Xu et Guoguang Fan. « Synthetic MRI of the lumbar spine at 3.0 T : feasibility and image quality comparison with conventional MRI ». Acta Radiologica 61, no 4 (14 septembre 2019) : 461–70. http://dx.doi.org/10.1177/0284185119871670.
Texte intégralWei, Hui, Baolong Lv, Feng Liu, Haojun Tang, Fangfang Gou et Jia Wu. « A Tumor MRI Image Segmentation Framework Based on Class-Correlation Pattern Aggregation in Medical Decision-Making System ». Mathematics 11, no 5 (28 février 2023) : 1187. http://dx.doi.org/10.3390/math11051187.
Texte intégralDjan, Igor, Borislava Petrovic, Marko Erak, Ivan Nikolic et Silvija Lucic. « Radiotherapy treatment planning : Benefits of CT-MR image registration and fusion in tumor volume delineation ». Vojnosanitetski pregled 70, no 8 (2013) : 735–39. http://dx.doi.org/10.2298/vsp110404001d.
Texte intégralDavid S, Alex, Almas Begum et Ravikumar S. « Content clustering for MRI Image compression using PPAM ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 1.7 (5 février 2018) : 126. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i1.7.10631.
Texte intégralShwetha, V., C. H. Renu Madhavi et Kumar M. Nagendra. « Classification of Brain Tumors Using Hybridized Convolutional Neural Network in Brain MRI images ». International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 16 (14 janvier 2022) : 561–70. http://dx.doi.org/10.46300/9106.2022.16.70.
Texte intégralKumar, L. Ravi, K. G. S. Venkatesan et S.Ravichandran. « Cloud-enabled Internet of Things Medical Image Processing Compressed Sensing Reconstruction ». International Journal of Scientific Methods in Intelligence Engineering Networks 01, no 04 (2023) : 11–21. http://dx.doi.org/10.58599/ijsmien.2023.1402.
Texte intégralTaime, Abderazzak, Aziz Khamjane, Jamal Riffi et Hamid Tairi. « Improving the accuracy of the PET/MRI tridimensional multimodal rigid image registration based on the FATEMD ». Radioelectronic and Computer Systems, no 1 (7 mars 2023) : 122–33. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2023.1.10.
Texte intégralDing, Wei Li, Feng Jiang et Jia Qing Yan. « Automatic Segmentation of the Skull in MRI Sequences Using Level Set Method ». Applied Mechanics and Materials 58-60 (juin 2011) : 2370–75. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.58-60.2370.
Texte intégralKortepeter, Mark G. « MRI : My Resonant Image ». Annals of Internal Medicine 115, no 9 (1 novembre 1991) : 749. http://dx.doi.org/10.7326/0003-4819-115-9-749.
Texte intégralVitone, Louis, Abraham Joel, Andrew Masters et Simon Lea. « Obturator Hernia – MRI Image ». Indian Journal of Surgery 75, no 4 (18 septembre 2012) : 322. http://dx.doi.org/10.1007/s12262-012-0735-x.
Texte intégralHartshorne, M. F., L. K. Arata, B. B. Roberts, P. W. Wiest et J. A. Sanders. « MRI/SPECT IMAGE FUSION ». CLINICAL NUCLEAR MEDICINE 22, no 3 (mars 1997) : 199. http://dx.doi.org/10.1097/00003072-199703000-00022.
Texte intégralTaie, Shereen A., et Wafaa Ghonaim. « A new model for early diagnosis of alzheimer's disease based on BAT-SVM classifier ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 10, no 2 (1 avril 2021) : 759–66. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v10i2.2714.
Texte intégralAhmed, Ahmed Shihab, et Hussein Ali Salah. « The IoT and registration of MRI brain diagnosis based on genetic algorithm and convolutional neural network ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 25, no 1 (1 janvier 2022) : 273. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v25.i1.pp273-280.
Texte intégralMurugachandravel, J., et S. Anand. « Enhancing MRI Brain Images Using Contourlet Transform and Adaptive Histogram Equalization ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 11, no 12 (1 décembre 2021) : 3024–27. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3906.
Texte intégralYOUSIF, AHMED, Zaid Bin Omar et Usman Ullah Sheikh. « A Survey on Multi-Scale Medical images Fusion Techniques : Brain Diseases ». Journal of Biomedical Engineering and Medical Imaging 7, no 1 (28 février 2020) : 18–38. http://dx.doi.org/10.14738/jbemi.71.7415.
Texte intégralNandhagopal, N., C. Jaichander et R. Ponniwalavan. « Image Classification using MRI Images in Brain Tumor ». Asian Journal of Research in Social Sciences and Humanities 6, cs1 (2016) : 422. http://dx.doi.org/10.5958/2249-7315.2016.00974.6.
Texte intégralHata, Junichi. « 3. Introduction to MRI Image Analysis Using ImageJ ». Japanese Journal of Radiological Technology 75, no 1 (2019) : 89–94. http://dx.doi.org/10.6009/jjrt.2019_jsrt_75.1.89.
Texte intégralJai Shankar, B., K. Murugan, A. Obulesu, S. Finney Daniel Shadrach et R. Anitha. « MRI Image Segmentation Using Bat Optimization Algorithm with Fuzzy C Means (BOA-FCM) Clustering ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 11, no 3 (1 mars 2021) : 661–66. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3365.
Texte intégralFu, Qimao, Chuizhi Huang, Yan Chen, Nailong Jia, Jinghui Huang et Changkun Lin. « Magnetic Resonance Imaging Image under Low-Rank Matrix Denoising Algorithm in the Diagnosis and Evaluation of Tibial Plateau Fracture Combined with Meniscus Injury ». Scientific Programming 2021 (24 novembre 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6329020.
Texte intégralPeni Agustin Tjahyaningtijas, Hapsari. « Brain Tumor Image Segmentation in MRI Image ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 336 (avril 2018) : 012012. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/336/1/012012.
Texte intégralBasir, Otman, et Kalifa Shantta. « Automatic MRI Brain Tumor Segmentation Techniques : A Survey ». IRA-International Journal of Applied Sciences (ISSN 2455-4499) 16, no 2 (20 avril 2021) : 25. http://dx.doi.org/10.21013/jas.v16.n2.p2.
Texte intégralJacobson, Geraldine, Gideon Zamba, Vicki Betts, M. Muruganandham et Joni Buechler-Price. « Image-Based Treatment Planning of the Post-Lumpectomy Breast Utilizing CT and 3TMRI ». International Journal of Breast Cancer 2011 (2011) : 1–5. http://dx.doi.org/10.4061/2011/246265.
Texte intégralMishra, Susmita, M. Prakash, A. Hafsa et G. Anchana. « Anfis to Detect Brain Tumor Using MRI ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3.27 (15 août 2018) : 209. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.27.17763.
Texte intégralLiu, Hujun, Hui Gao et Fei Jia. « The Value of Convolutional Neural Network-Based Magnetic Resonance Imaging Image Segmentation Algorithm to Guide Targeted Controlled Release of Doxorubicin Nanopreparation ». Contrast Media & ; Molecular Imaging 2021 (26 juillet 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9032017.
Texte intégralHoffmann, Nico, Florian Weidner, Peter Urban, Tobias Meyer, Christian Schnabel, Yordan Radev, Gabriele Schackert et al. « Framework for 2D-3D image fusion of infrared thermography with preoperative MRI ». Biomedical Engineering / Biomedizinische Technik 62, no 6 (27 novembre 2017) : 599–607. http://dx.doi.org/10.1515/bmt-2016-0075.
Texte intégralAndotra, Abhinav Singh, et Sandeep Sharma. « MRI Image Enhancement : Optimized Filtering Mechanism for Achieving High Accuracy in Diagnose Process ». Asian Journal of Computer Science and Technology 7, no 1 (5 mai 2018) : 66–70. http://dx.doi.org/10.51983/ajcst-2018.7.1.1827.
Texte intégralTheocharis, Stefanos, Eleftherios P. Pappas, Ioannis Seimenis, Panagiotis Kouris, Dimitrios Dellios, Georgios Kollias et Pantelis Karaiskos. « Geometric distortion assessment in 3T MR images used for treatment planning in cranial Stereotactic Radiosurgery and Radiotherapy ». PLOS ONE 17, no 5 (23 mai 2022) : e0268925. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0268925.
Texte intégralLiu, Yawen, Haijun Niu, Pengling Ren, Jialiang Ren, Xuan Wei, Wenjuan Liu, Heyu Ding et al. « Generation of quantification maps and weighted images from synthetic magnetic resonance imaging using deep learning network ». Physics in Medicine & ; Biology 67, no 2 (17 janvier 2022) : 025002. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ac46dd.
Texte intégralDe, Arunava, Anup Kumar Bhattacharjee, Chandan Kumar Chanda et Bansibadan Maji. « Entropy Maximization, Stationary Wavelet and DCT Based Segmentation, De-Noising and Progressive Transmission Technique for Diseased MRI Images ». Applied Mechanics and Materials 197 (septembre 2012) : 229–34. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.197.229.
Texte intégralPitkänen, Johanna, Juha Koikkalainen, Tuomas Nieminen, Ivan Marinkovic, Sami Curtze, Gerli Sibolt, Hanna Jokinen et al. « Evaluating severity of white matter lesions from computed tomography images with convolutional neural network ». Neuroradiology 62, no 10 (13 avril 2020) : 1257–63. http://dx.doi.org/10.1007/s00234-020-02410-2.
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