Dictionary-based super resolution for positron emission tomography images
In this paper, a strategy to increase the resolution of positron emission tomography (PET) images, using a previously trained high resolution dictionary for the sinograms is proposed. The low resolution input sinogram is divided into patches of 5x5 samples. The sparse code of each patch is calc...
שמור ב:
מחבר ראשי: | Rodríguez Hernández, Leandro José |
---|---|
מחברים אחרים: | Ochoa Domínguez, Humberto |
פורמט: | Artículo |
שפה: | en_US |
יצא לאור: |
2019
|
נושאים: | |
גישה מקוונת: | https://ijcopi.org/index.php/ojs/article/view/151 |
תגים: |
הוספת תג
אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!
|
פריטים דומים
-
Residual 3D convolutional neural network to enhance sinograms from small-animal positron emission tomography images
יצא לאור: (2023) -
Reconstruction of PET Images Using Cross-Entropy and Field of Experts
מאת: Mejia, Jose
יצא לאור: (2019) -
Overview of Super-resolution Techniques
מאת: Morera Delfín, Leandro
יצא לאור: (2018) -
Auto-regularized Gradients of Adaptive Interpolation for MRI Super-Resolution
מאת: Morera Delfin, Leandro
יצא לאור: (2018) -
Deep learning-based super resolution methodology for positron emission tomography imaging: 4CP22-29
מאת: Leandro Rodríguez Hernández, et al.
יצא לאור: (2022)