Deep Learning Computed Tomography: Learning Projection-Domain Weights from Image Domain in Limited Angle Problems

Beitrag in einer Fachzeitschrift
(Originalarbeit)


Details zur Publikation

Autorinnen und Autoren: Würfl T, Hoffmann M, Christlein V, Breininger K, Huang Y, Unberath M, Maier A
Zeitschrift: IEEE Transactions on Medical Imaging
Verlag: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Jahr der Veröffentlichung: 2018
Band: 37
Heftnummer: 6
Seitenbereich: 1454-1463
ISSN: 0278-0062


FAU-Autorinnen und Autoren / FAU-Herausgeberinnen und Herausgeber

Breininger, Katharina
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Christlein, Vincent
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Hoffmann, Mathis
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Huang, Yixing
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Maier, Andreas Prof. Dr.-Ing.
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Unberath, Mathias
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Würfl, Tobias
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)


Zitierweisen

APA:
Würfl, T., Hoffmann, M., Christlein, V., Breininger, K., Huang, Y., Unberath, M., & Maier, A. (2018). Deep Learning Computed Tomography: Learning Projection-Domain Weights from Image Domain in Limited Angle Problems. IEEE Transactions on Medical Imaging, 37(6), 1454-1463. https://dx.doi.org/10.1109/TMI.2018.2833499

MLA:
Würfl, Tobias, et al. "Deep Learning Computed Tomography: Learning Projection-Domain Weights from Image Domain in Limited Angle Problems." IEEE Transactions on Medical Imaging 37.6 (2018): 1454-1463.

BibTeX: 

Zuletzt aktualisiert 2019-31-03 um 19:53