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Deep learning in medical image registration: a survey
Deep learning in medical image registration: a survey
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Deep learning in medical image registration: a survey

Haskins, Grant ; Kruger, Uwe ; Yan, Pingkun

Machine vision and applications, 2020, Vol.31 (1-2), Article 8 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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Adversarial learning for mono- or multi-modal registration
Adversarial learning for mono- or multi-modal registration
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Adversarial learning for mono- or multi-modal registration

Fan, Jingfan ; Cao, Xiaohuan ; Wang, Qian ; Yap, Pew-Thian ; Shen, Dinggang

Medical image analysis, 2019-12, Vol.58, p.101545-101545, Article 101545 [Periódico revisado por pares]

Netherlands: Elsevier B.V

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Unsupervised Image Registration towards Enhancing Performance and Explainability in Cardiac and Brain Image Analysis
Unsupervised Image Registration towards Enhancing Performance and Explainability in Cardiac and Brain Image Analysis
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Unsupervised Image Registration towards Enhancing Performance and Explainability in Cardiac and Brain Image Analysis

Wang, Chengjia ; Yang, Guang ; Papanastasiou, Giorgos

Sensors (Basel, Switzerland), 2022-03, Vol.22 (6), p.2125 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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DeepSUM: Deep Neural Network for Super-Resolution of Unregistered Multitemporal Images
DeepSUM: Deep Neural Network for Super-Resolution of Unregistered Multitemporal Images
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DeepSUM: Deep Neural Network for Super-Resolution of Unregistered Multitemporal Images

Bordone Molini, Andrea ; Valsesia, Diego ; Fracastoro, Giulia ; Magli, Enrico

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2020-05, Vol.58 (5), p.3644-3656 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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MACG-Net: Multi-axis cross gating network for deformable medical image registration
MACG-Net: Multi-axis cross gating network for deformable medical image registration
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MACG-Net: Multi-axis cross gating network for deformable medical image registration

Yuan, Wei ; Cheng, Jun ; Gong, Yuhang ; He, Ling ; Zhang, Jing

Computers in biology and medicine, 2024-08, Vol.178, p.108673, Article 108673 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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16
Quicksilver: Fast predictive image registration – A deep learning approach
Quicksilver: Fast predictive image registration – A deep learning approach
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Quicksilver: Fast predictive image registration – A deep learning approach

Yang, Xiao ; Kwitt, Roland ; Styner, Martin ; Niethammer, Marc

NeuroImage (Orlando, Fla.), 2017-09, Vol.158, p.378-396 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Inc

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17
Radiological images and machine learning: Trends, perspectives, and prospects
Radiological images and machine learning: Trends, perspectives, and prospects
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Radiological images and machine learning: Trends, perspectives, and prospects

Zhang, Zhenwei ; Sejdić, Ervin

Computers in biology and medicine, 2019-05, Vol.108, p.354-370 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Ltd

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A gentle introduction to deep learning in medical image processing
A gentle introduction to deep learning in medical image processing
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A gentle introduction to deep learning in medical image processing

Maier, Andreas ; Syben, Christopher ; Lasser, Tobias ; Riess, Christian

Zeitschrift für medizinische Physik, 2019-05, Vol.29 (2), p.86-101 [Periódico revisado por pares]

Germany: Elsevier GmbH

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19
CycleMorph: Cycle consistent unsupervised deformable image registration
CycleMorph: Cycle consistent unsupervised deformable image registration
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CycleMorph: Cycle consistent unsupervised deformable image registration

Kim, Boah ; Kim, Dong Hwan ; Park, Seong Ho ; Kim, Jieun ; Lee, June-Goo ; Ye, Jong Chul

Medical image analysis, 2021-07, Vol.71, p.102036-102036, Article 102036 [Periódico revisado por pares]

Netherlands: Elsevier B.V

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20
Anatomy-guided multimodal registration by learning segmentation without ground truth: Application to intraprocedural CBCT/MR liver segmentation and registration
Anatomy-guided multimodal registration by learning segmentation without ground truth: Application to intraprocedural CBCT/MR liver segmentation and registration
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Anatomy-guided multimodal registration by learning segmentation without ground truth: Application to intraprocedural CBCT/MR liver segmentation and registration

Zhou, Bo ; Augenfeld, Zachary ; Chapiro, Julius ; Zhou, S. Kevin ; Liu, Chi ; Duncan, James S.

Medical image analysis, 2021-07, Vol.71, p.102041-102041, Article 102041 [Periódico revisado por pares]

Netherlands: Elsevier B.V

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