A Feasibility Study of AI-driven Imaging for Ultra-Fast MRI
A Feasibility Study of AI-driven Imaging for Ultra-Fast MRI
人工智能驱动超快 MRI 成像的可行性研究
批准号：
19K17250
负责人：
Umehara Kensuke
金额：
$2.58万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2019
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-04-01 至 2023-03-31
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敵対的生成ネットワークを用いたAIイメージングによるMRI高速撮像の基礎的検討
利用生成对抗网络的 AI 成像进行高速 MRI 成像的基础研究
利用生成对抗网络的 AI 成像进行高速 MRI 成像的基础研究
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[梅原健輔, 西井達矢, 大田淳子, 植木渉, 大場久照, 小畠隆行, 福田哲也, 石田隆行]
通讯作者：
石田隆行
DOI：
10.1177/02841851221076330
发表时间：
2022-02
期刊：
Acta Radiologica
影响因子：
1.3
作者：
[Wataru Ueki;Tatsuya Nishii;Kensuke Umehara;Junko Ota;Satoshi Higuchi;Y. Ohta;Yasuhiro Nagai]
通讯作者：
Wataru Ueki;Tatsuya Nishii;Kensuke Umehara;Junko Ota;Satoshi Higuchi;Y. Ohta;Yasuhiro Nagai
放射線医学におけるAIイメージング
放射学中的人工智能成像
放射学中的人工智能成像
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[上田真敬, 中野永, 河原大輔, 成田啓廣, 能登義幸, 坂井まどか, 棚邊哲史, 青山英史, 斎藤正敏, 宇都宮悟, 梅原健輔]
通讯作者：
梅原健輔
1. Deep Learning Super-resolution in Medical Imaging: What Is It and How to Use It
1. 医学影像中的深度学习超分辨率：它是什么以及如何使用它
1. 医学影像中的深度学习超分辨率：它是什么以及如何使用它
DOI：
10.6009/jjrt.2020_jsrt_76.5.524
发表时间：
2020
期刊：
Japanese Journal of Radiological Technology
影响因子：
--
作者：
[S. Ishida, H. Kimura, N. Takei, Y. Fujiwara, T. Matsuda, N. Kosaka, 梅原健輔]
通讯作者：
梅原健輔
Artificial Intelligence-Driven Imaging for Ultra-Fast MRI: Cutting-Edge Technology and Clinical Application
人工智能驱动的超快速 MRI 成像：尖端技术和临床应用
人工智能驱动的超快速 MRI 成像：尖端技术和临床应用
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Kensuke Umehara, Tatsuya Nishii, Junko Ota, Naoki Ishimaru, Wataru Ueki, Hisateru Ohba, Takayuki Obata, Tetsuya Fukuda, Takayuki Ishida]
通讯作者：
Takayuki Ishida
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