Synthetic T2-weighted fat sat based on a generative adversarial network shows potential for scan time reduction in spine imaging in a multicenter test dataset

Benutzer: Gast

Titel:: Synthetic T2-weighted fat sat based on a generative adversarial network shows potential for scan time reduction in spine imaging in a multicenter test dataset
Dokumenttyp:: Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):: Schlaeger, Sarah ; Drummer, Katharina ; El Husseini, Malek ; Kofler, Florian ; Sollmann, Nico ; Schramm, Severin ; Zimmer, Claus ; Wiestler, Benedikt ; Kirschke, Jan S.
Stichworte:: Imaging Informatics and Artificial Intelligence ; Magnetic resonance imaging ; Spine ; Artificial intelligence
Zeitschriftentitel:: European Radiology
Jahr:: 2023
Band / Volume:: 33
Heft / Issue:: 8
Seitenangaben Beitrag:: 5882-5893
Volltext / DOI:: doi:10.1007/s00330-023-09512-4
Verlag / Institution:: Springer Berlin Heidelberg
E-ISSN:: 1432-1084
Publikationsdatum:: 16.03.2023
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