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Autor Burgos, Ninon |
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TÃtulo : Simulation and Synthesis in Medical Imaging : 4th International Workshop, SASHIMI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Burgos, Ninon, ; Gooya, Ali, ; Svoboda, David, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: X, 162 p. 78 ilustraciones, 60 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-32778-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Informática Médica Informática Informática de la Salud Matemáticas de la Computación Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del 4.º Taller Internacional sobre Simulación y SÃntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2019, celebrado junto con MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 16 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 21 presentaciones. Las contribuciones abarcan las siguientes categorÃas amplias en consonancia con la convocatoria inicial de ponencias: métodos basados ​​en modelos generativos o aprendizaje adversario para la sÃntesis de imágenes de MRI/CT/PET/microscopÃa, superresolución de imágenes y varias aplicaciones de sÃntesis y simulación de imágenes para aumento de datos, segmentación o detección de lesiones. Nota de contenido: Empirical Bayesian Mixture Models for Medical Image Translation -- Improved MR to CT synthesis for PET/MR attenuation correction using Imitation Learning -- Unpaired Multi-Contrast MR Image Synthesis using Generative Adversarial Networks -- Unsupervised Retina Image Synthesis via Disentangled Representation Learning -- Pseudo-normal PET Synthesis with Generative Adversarial Networks for Localising Hypometabolism in Epilepsies -- Breast Mass Detection in Mammograms via Blending Adversarial Learning -- Tunable CT lung nodule synthesis conditioned on background image and semantic features -- Mask2Lesion: Mask-Constrained Adversarial Skin Lesion Image Synthesis -- Towards Annotation-Free Segmentation of Fluorescently Labeled Cell Membranes in Confocal Microscopy Images -- Intelligent image synthesis to attack a segmentation CNN using adversarial learning -- Physics-informed brain MRI segmentation -- 3D Medical Image Synthesis by Factorised Representation and Deformable Model Learning -- Cycle-consistent training for Reducing Negative Jacobian Determinant in Deep Registration Networks -- iSMORE: an iterative self super-resolution algorithm -- An Optical Model of Whole Blood for Detecting Platelets in Lens-Free Images -- Evaluation of the realism of an MRI simulator for stroke lesion prediction using convolutional neural network. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Simulation and Synthesis in Medical Imaging : 4th International Workshop, SASHIMI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Burgos, Ninon, ; Gooya, Ali, ; Svoboda, David, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - X, 162 p. 78 ilustraciones, 60 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-32778-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Informática Médica Informática Informática de la Salud Matemáticas de la Computación Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del 4.º Taller Internacional sobre Simulación y SÃntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2019, celebrado junto con MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 16 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 21 presentaciones. Las contribuciones abarcan las siguientes categorÃas amplias en consonancia con la convocatoria inicial de ponencias: métodos basados ​​en modelos generativos o aprendizaje adversario para la sÃntesis de imágenes de MRI/CT/PET/microscopÃa, superresolución de imágenes y varias aplicaciones de sÃntesis y simulación de imágenes para aumento de datos, segmentación o detección de lesiones. Nota de contenido: Empirical Bayesian Mixture Models for Medical Image Translation -- Improved MR to CT synthesis for PET/MR attenuation correction using Imitation Learning -- Unpaired Multi-Contrast MR Image Synthesis using Generative Adversarial Networks -- Unsupervised Retina Image Synthesis via Disentangled Representation Learning -- Pseudo-normal PET Synthesis with Generative Adversarial Networks for Localising Hypometabolism in Epilepsies -- Breast Mass Detection in Mammograms via Blending Adversarial Learning -- Tunable CT lung nodule synthesis conditioned on background image and semantic features -- Mask2Lesion: Mask-Constrained Adversarial Skin Lesion Image Synthesis -- Towards Annotation-Free Segmentation of Fluorescently Labeled Cell Membranes in Confocal Microscopy Images -- Intelligent image synthesis to attack a segmentation CNN using adversarial learning -- Physics-informed brain MRI segmentation -- 3D Medical Image Synthesis by Factorised Representation and Deformable Model Learning -- Cycle-consistent training for Reducing Negative Jacobian Determinant in Deep Registration Networks -- iSMORE: an iterative self super-resolution algorithm -- An Optical Model of Whole Blood for Detecting Platelets in Lens-Free Images -- Evaluation of the realism of an MRI simulator for stroke lesion prediction using convolutional neural network. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Simulation and Synthesis in Medical Imaging / Burgos, Ninon ; Svoboda, David ; Wolterink, Jelmer M. ; Zhao, Can
TÃtulo : Simulation and Synthesis in Medical Imaging : 5th International Workshop, SASHIMI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Burgos, Ninon, ; Svoboda, David, ; Wolterink, Jelmer M., ; Zhao, Can, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: X, 196 p. 107 ilustraciones, 61 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-59520-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Aprendizaje automático Sistemas de reconocimiento de patrones Ciencias sociales Informática Reconocimiento de patrones automatizado Computadoras y Educación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Matemáticas de la Computación Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del V Taller Internacional sobre Simulación y SÃntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2020, celebrado en conjunto con MICCAI 2020, en Lima, Perú, en octubre de 2020. Los 19 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 27 presentaciones. Las contribuciones abarcan las siguientes categorÃas amplias en consonancia con la convocatoria inicial de ponencias: métodos basados ​​en modelos generativos o aprendizaje adversario para la sÃntesis de imágenes de MRI/CT/PET/microscopÃa, y varias aplicaciones de sÃntesis y simulación de imágenes para el aumento de datos, mejora o segmentación. Nota de contenido: Contrast Adaptive Tissue Classification by Alternating Segmentation and Synthesis -- 3D Brain MRI GAN-based Synthesis Conditioned on Partial Volume Maps -- Synthesizing Realistic Brain MR Images With Noise Control -- Simulated Diffusion Weighted Images Based on Model-Predicted Tumor Growth -- Blind MRI Brain Lesion Inpainting Using Deep Learning -- High-Quality Interpolation of Breast DCE-MRI Using Learned Transformations -- A Method for Tumor Treating Fields Fast Estimation -- Heterogeneous Virtual Population of Simulated CMR Images for Improving the Generalization of Cardiac Segmentation Algorithms -- DyeFreeNet: Deep Virtual Contrast CT Synthesis -- A Gaussian Process Model Based Generative Framework for Data Augmentation of Multi-modal 3D Image Volumes -- Frequency-selective Learning for CT to MR Synthesis -- Uncertainty-aware Multi-resolution Whole-body MR to CT Synthesis -- UltraGAN: Ultrasound Enhancement Through Adversarial Generation -- Improving Endoscopic Decision Support Systems byTranslating Between Imaging Modalities -- An Unsupervised Adversarial Learning Approach to Fundus Fluorescein Angiography Image Synthesis for Leakage Detection -- Towards Automatic Embryo Staging in 3D+t Microscopy Images Using Convolutional Neural Networks and PointNets -- Train Small, Generate Big: Synthesis of Colorectal Cancer Histology Images -- Image Synthesis as a Pretext for Unsupervised Histopathological Diagnosis -- Auditory Nerve Fiber Health Estimation Using Patient Specific Cochlear Implant Stimulation Models. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Simulation and Synthesis in Medical Imaging : 5th International Workshop, SASHIMI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Burgos, Ninon, ; Svoboda, David, ; Wolterink, Jelmer M., ; Zhao, Can, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - X, 196 p. 107 ilustraciones, 61 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-59520-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador Aprendizaje automático Sistemas de reconocimiento de patrones Ciencias sociales Informática Reconocimiento de patrones automatizado Computadoras y Educación Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Matemáticas de la Computación Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del V Taller Internacional sobre Simulación y SÃntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2020, celebrado en conjunto con MICCAI 2020, en Lima, Perú, en octubre de 2020. Los 19 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 27 presentaciones. Las contribuciones abarcan las siguientes categorÃas amplias en consonancia con la convocatoria inicial de ponencias: métodos basados ​​en modelos generativos o aprendizaje adversario para la sÃntesis de imágenes de MRI/CT/PET/microscopÃa, y varias aplicaciones de sÃntesis y simulación de imágenes para el aumento de datos, mejora o segmentación. Nota de contenido: Contrast Adaptive Tissue Classification by Alternating Segmentation and Synthesis -- 3D Brain MRI GAN-based Synthesis Conditioned on Partial Volume Maps -- Synthesizing Realistic Brain MR Images With Noise Control -- Simulated Diffusion Weighted Images Based on Model-Predicted Tumor Growth -- Blind MRI Brain Lesion Inpainting Using Deep Learning -- High-Quality Interpolation of Breast DCE-MRI Using Learned Transformations -- A Method for Tumor Treating Fields Fast Estimation -- Heterogeneous Virtual Population of Simulated CMR Images for Improving the Generalization of Cardiac Segmentation Algorithms -- DyeFreeNet: Deep Virtual Contrast CT Synthesis -- A Gaussian Process Model Based Generative Framework for Data Augmentation of Multi-modal 3D Image Volumes -- Frequency-selective Learning for CT to MR Synthesis -- Uncertainty-aware Multi-resolution Whole-body MR to CT Synthesis -- UltraGAN: Ultrasound Enhancement Through Adversarial Generation -- Improving Endoscopic Decision Support Systems byTranslating Between Imaging Modalities -- An Unsupervised Adversarial Learning Approach to Fundus Fluorescein Angiography Image Synthesis for Leakage Detection -- Towards Automatic Embryo Staging in 3D+t Microscopy Images Using Convolutional Neural Networks and PointNets -- Train Small, Generate Big: Synthesis of Colorectal Cancer Histology Images -- Image Synthesis as a Pretext for Unsupervised Histopathological Diagnosis -- Auditory Nerve Fiber Health Estimation Using Patient Specific Cochlear Implant Stimulation Models. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Simulation and Synthesis in Medical Imaging : 6th International Workshop, SASHIMI 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Svoboda, David, ; Burgos, Ninon, ; Wolterink, Jelmer M., ; Zhao, Can, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: X, 154 p. 58 ilustraciones, 47 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-87592-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Bioinformática Reconocimiento de patrones automatizado BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del 6.º Taller Internacional sobre Simulación y SÃntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2021, celebrado junto con MICCAI 2021, en Estrasburgo, Francia, en septiembre de 2021.* Los 14 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de 18 presentaciones. Las contribuciones abarcan las siguientes categorÃas amplias en consonancia con la convocatoria inicial de ponencias: métodos basados ​​en modelos generativos o aprendizaje adversario para la sÃntesis de imágenes de MRI/CT/microscopÃa, y varias aplicaciones de sÃntesis y simulación de imágenes para el aumento de datos, mejora de imágenes, o segmentación. *El taller se realizó de manera virtual. Nota de contenido: Method-Oriented Papers -- Detail matters: high-frequency content for realistic synthetic brain MRI generation -- Joint Image and Label Self-Super-Resolution -- Super-resolution by Latent Space Exploration: Training with Poorly-aligned Clinical and Micro CT Image Dataset -- A Glimpse into the Future: Disease Progression Simulation for Breast Cancer in Mammograms -- Synth-by-Reg (SbR): Contrastive learning for synthesis-based registration of paired images -- Learning-based Template Synthesis For Groupwise Image Registration -- The role of MRI physics in brain segmentation CNNs: achieving acquisition invariance and instructive uncertainties -- Transfer Learning in Optical Microscopy -- X-ray synthesis based on triangular mesh models using GPU-accelerated ray tracing for multi-modal breast image registration -- Application-Oriented Papers -- Frozen-to-Paraffin: Categorization of Histological Frozen Sections by the Aid of Paraffin Sections and Generative Adversarial Networks -- SequenceGAN: Generating Fundus Fluorescence Angiography Sequences from Structure Fundus Image -- Cerebral Blood Volume Prediction based on Multi-modality Magnetic Resonance Imaging -- Cine-MRI simulation to evaluate tumor tracking -- GAN-based synthetic FDG PET images from T1 brain MRI can serve to improve performance of deep unsupervised anomaly detection models. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Simulation and Synthesis in Medical Imaging : 6th International Workshop, SASHIMI 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Svoboda, David, ; Burgos, Ninon, ; Wolterink, Jelmer M., ; Zhao, Can, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - X, 154 p. 58 ilustraciones, 47 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-87592-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Bioinformática Reconocimiento de patrones automatizado BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del 6.º Taller Internacional sobre Simulación y SÃntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2021, celebrado junto con MICCAI 2021, en Estrasburgo, Francia, en septiembre de 2021.* Los 14 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de 18 presentaciones. Las contribuciones abarcan las siguientes categorÃas amplias en consonancia con la convocatoria inicial de ponencias: métodos basados ​​en modelos generativos o aprendizaje adversario para la sÃntesis de imágenes de MRI/CT/microscopÃa, y varias aplicaciones de sÃntesis y simulación de imágenes para el aumento de datos, mejora de imágenes, o segmentación. *El taller se realizó de manera virtual. Nota de contenido: Method-Oriented Papers -- Detail matters: high-frequency content for realistic synthetic brain MRI generation -- Joint Image and Label Self-Super-Resolution -- Super-resolution by Latent Space Exploration: Training with Poorly-aligned Clinical and Micro CT Image Dataset -- A Glimpse into the Future: Disease Progression Simulation for Breast Cancer in Mammograms -- Synth-by-Reg (SbR): Contrastive learning for synthesis-based registration of paired images -- Learning-based Template Synthesis For Groupwise Image Registration -- The role of MRI physics in brain segmentation CNNs: achieving acquisition invariance and instructive uncertainties -- Transfer Learning in Optical Microscopy -- X-ray synthesis based on triangular mesh models using GPU-accelerated ray tracing for multi-modal breast image registration -- Application-Oriented Papers -- Frozen-to-Paraffin: Categorization of Histological Frozen Sections by the Aid of Paraffin Sections and Generative Adversarial Networks -- SequenceGAN: Generating Fundus Fluorescence Angiography Sequences from Structure Fundus Image -- Cerebral Blood Volume Prediction based on Multi-modality Magnetic Resonance Imaging -- Cine-MRI simulation to evaluate tumor tracking -- GAN-based synthetic FDG PET images from T1 brain MRI can serve to improve performance of deep unsupervised anomaly detection models. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Simulation and Synthesis in Medical Imaging : Third International Workshop, SASHIMI 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Gooya, Ali, ; Goksel, Orcun, ; Oguz, Ipek, ; Burgos, Ninon, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: X, 140 p. 58 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-00536-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Informática Médica Inteligencia artificial Protección de datos Informática de la Salud Seguridad de datos e información Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del Tercer Taller Internacional sobre Simulación y SÃntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2018, celebrado junto con MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 14 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosos presentaciones. Este taller continúa brindando una perspectiva integradora y de última generación sobre simulación y sÃntesis en imágenes médicas con el propósito de revitalizar la investigación y estimular nuevas ideas sobre cómo construir vÃnculos teóricos, sinergias prácticas y mejores prácticas entre estas dos investigaciones. direcciones. Nota de contenido: Medical Image Synthesis for Data Augmentation and Anonymization Using Generative Adversarial Networks -- Data Augmentation Using synthetic Lesions Improves Machine Learning Detection of Microbleeds from MRI -- Deep Harmonization of Inconsistent MR Data for Consistent Volume Segmentation -- Cross-modality Image Synthesis from Unpaired Data Using CycleGAN: Effects of Gradient Consistency Loss and Training Data Size -- A Machine Learning Approach to Diffusion MRI Partial Volume Estimation -- Unsupervised Learning for Cross-domain Medical Image Synthesis Using Deformation Invariant Cycle Consistency Networks -- Deep Boosted Regression for MR TO CT Synthesis -- Model-Based Generation of Synthetic 3D Time-Lapse Sequences of Multiple Mutually Interacting Motile Cells with Filopodia -- MRI to FDG-PET: Cross-Modal Synthesis Using 3D U-Net for Multi-Modal Alzheimer's Classification -- Tubular Network Formation Process Using 3D Cellular Potts Model -- Deep Learning Based Coronary Artery Motion Artifact Compensation Using Style-Transfer Synthesis in CT Images -- Lung Nodule Synthesis Using CNN-based Latent Data Representation -- RS-Net: Regression-Segmentation 3D CNN for Synthesis of Full Resolution Missing Brain MRI in the Presence of Tumours -- Generating Magnetic Resonance Spectroscopy Imaging Data of Brain Tumours from Linear, Non-Linear and Deep Learning Models. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Simulation and Synthesis in Medical Imaging : Third International Workshop, SASHIMI 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Gooya, Ali, ; Goksel, Orcun, ; Oguz, Ipek, ; Burgos, Ninon, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - X, 140 p. 58 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-00536-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador Informática Médica Inteligencia artificial Protección de datos Informática de la Salud Seguridad de datos e información Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del Tercer Taller Internacional sobre Simulación y SÃntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2018, celebrado junto con MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 14 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosos presentaciones. Este taller continúa brindando una perspectiva integradora y de última generación sobre simulación y sÃntesis en imágenes médicas con el propósito de revitalizar la investigación y estimular nuevas ideas sobre cómo construir vÃnculos teóricos, sinergias prácticas y mejores prácticas entre estas dos investigaciones. direcciones. Nota de contenido: Medical Image Synthesis for Data Augmentation and Anonymization Using Generative Adversarial Networks -- Data Augmentation Using synthetic Lesions Improves Machine Learning Detection of Microbleeds from MRI -- Deep Harmonization of Inconsistent MR Data for Consistent Volume Segmentation -- Cross-modality Image Synthesis from Unpaired Data Using CycleGAN: Effects of Gradient Consistency Loss and Training Data Size -- A Machine Learning Approach to Diffusion MRI Partial Volume Estimation -- Unsupervised Learning for Cross-domain Medical Image Synthesis Using Deformation Invariant Cycle Consistency Networks -- Deep Boosted Regression for MR TO CT Synthesis -- Model-Based Generation of Synthetic 3D Time-Lapse Sequences of Multiple Mutually Interacting Motile Cells with Filopodia -- MRI to FDG-PET: Cross-Modal Synthesis Using 3D U-Net for Multi-Modal Alzheimer's Classification -- Tubular Network Formation Process Using 3D Cellular Potts Model -- Deep Learning Based Coronary Artery Motion Artifact Compensation Using Style-Transfer Synthesis in CT Images -- Lung Nodule Synthesis Using CNN-based Latent Data Representation -- RS-Net: Regression-Segmentation 3D CNN for Synthesis of Full Resolution Missing Brain MRI in the Presence of Tumours -- Generating Magnetic Resonance Spectroscopy Imaging Data of Brain Tumours from Linear, Non-Linear and Deep Learning Models. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
