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文献
J-GLOBAL ID：202202279397126683
整理番号：22A0742972
PARS-NET:スパースビューCT再構成のための並列残差従来型ニューラルネットワークを用いた新しい深層学習フレームワーク【JST・京大機械翻訳】
PARS-NET: a novel deep learning framework using parallel residual conventional neural networks for sparse-view CT reconstruction
Khodajou-Chokami H.
(Department of Energy Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran)
,
Hosseini S.A.
(Department of Energy Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran)
,
Ay M.R.
(Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran)
,
Ay M.R.
(Research Center for Molecular and Cellular Imaging, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran)
資料名：
Journal of Instrumentation
(Journal of Instrumentation)
巻： 17 号： 2 ページ： P02011 (26pp) 発行年： 2022年
JST資料番号： W5562A ISSN： 1748-0221 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： イギリス (GBR) 言語： 英語 (EN)
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