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...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Rodríguez Hernández, Leandro José |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Ochoa Domínguez, Humberto |
التنسيق: | Artículo |
اللغة: | en_US |
منشور في: |
2019
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ijcopi.org/index.php/ojs/article/view/151 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Residual 3D convolutional neural network to enhance sinograms from small-animal positron emission tomography images
منشور في: (2023) -
Reconstruction of PET Images Using Cross-Entropy and Field of Experts
بواسطة: Mejia, Jose
منشور في: (2019) -
Overview of Super-resolution Techniques
بواسطة: Morera Delfín, Leandro
منشور في: (2018) -
Auto-regularized Gradients of Adaptive Interpolation for MRI Super-Resolution
بواسطة: Morera Delfin, Leandro
منشور في: (2018) -
Deep learning-based super resolution methodology for positron emission tomography imaging: 4CP22-29
بواسطة: Leandro Rodríguez Hernández, وآخرون
منشور في: (2022)