Prediction of FFR from coronary MRA using deep learning
Prediction of FFR from coronary MRA using deep learning
使用深度学习从冠状动脉 MRA 预测 FFR
批准号：
18K07749
负责人：
Sakuma Hajime
金额：
$2.75万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2018-04-01 至 2022-03-31
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Improving image resolution of whole heart coronary magnetic resonance angiography using 3-dimentional super-resolution technique
利用三维超分辨率技术提高全心冠状动脉磁共振血管造影的图像分辨率
利用三维超分辨率技术提高全心冠状动脉磁共振血管造影的图像分辨率
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[S. Takahashi, R. Nakayama, M. Asao, A. Hizukuri, M. Ishida, K. Kitagawa, H. Sakuma]
通讯作者：
H. Sakuma
Whole-heart coronary MRA at 3.0T: Comparison between conventional method and new acceleration technique by compressed SENSE.
3.0T 时的全心冠状动脉 MRA：传统方法与压缩 SENSE 的新加速技术之间的比较。
3.0T 时的全心冠状动脉 MRA：传统方法与压缩 SENSE 的新加速技术之间的比较。
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Shinichi Takase, Masaki Ishida, Yoshitaka Goto, Wakana Makino, Haruno Sakuma, Makoto Obara, Tsunehiro Yamahata, Katsuhiro Inoue, Kakuya Kitagawa, Hajime Sakuma]
通讯作者：
Hajime Sakuma
深層学習によるシネMRI(Magnetic Resonance Imaging)画像の高フレームレート化
使用深度学习的高帧率电影 MRI（磁共振成像）图像
使用深度学习的高帧率电影 MRI（磁共振成像）图像
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Hiroki Kobayashi, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Masaki Ishida, Kakuya Kitagawa, Hajime Sakuma, 田中滉大，中山良平，檜作彰良，市川泰祟，石田正樹，北川覚也，佐久間肇, 高瀬唯人，中山良平，檜作彰良，市川泰崇，石田正樹，北川覚也，佐久間 肇]
通讯作者：
高瀬唯人，中山良平，檜作彰良，市川泰崇，石田正樹，北川覚也，佐久間 肇
3.0T冠動脈MRA：Compressed SENSE法により撮像はどこまで加速できるか？
3.0T冠状动脉MRA：使用压缩SENSE方法可以将成像加速多少？
3.0T冠状动脉MRA：使用压缩SENSE方法可以将成像加速多少？
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[内田雄一郎, 石田正樹, 高瀬伸一, 後藤義崇, 磯嶋志保, 牧野和香奈, 佐久間絵, 小原真, 山畑経博, 佐久間肇]
通讯作者：
佐久間肇
ベイズ最適化による医療画像応用CNN（Convolutional Neural Network）のハイパーパラメータの決定
使用贝叶斯优化确定医学图像应用 CNN（卷积神经网络）的超参数
使用贝叶斯优化确定医学图像应用 CNN（卷积神经网络）的超参数
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Hiroki Kobayashi, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Masaki Ishida, Kakuya Kitagawa, Hajime Sakuma, 田中滉大，中山良平，檜作彰良，市川泰祟，石田正樹，北川覚也，佐久間肇]
通讯作者：
田中滉大，中山良平，檜作彰良，市川泰祟，石田正樹，北川覚也，佐久間肇
共 6 条
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