Improving Automated Hemorrhage Detection in Sparse-view CT via                     U-Net-based Artifact Reduction

Titel:: Improving Automated Hemorrhage Detection in Sparse-view CT via U-Net-based Artifact Reduction
Dokumenttyp:: Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):: Thalhammer, Johannes; Schultheiß, Manuel; Dorosti, Tina; Lasser, Tobias; Pfeiffer, Franz; Pfeiffer, Daniela; Schaff, Florian
Zeitschriftentitel:: Radiology: Artificial Intelligence
Jahr:: 2024
Volltext / DOI:: doi:10.1148/ryai.230275
Verlag / Institution:: Radiological Society of North America (RSNA)
E-ISSN:: 2638-6100
Publikationsdatum:: 08.05.2024
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