End-to-End Deep Learning of Non-rigid Groupwise Registration and Reconstruction of Dynamic MRI

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dc.contributor.author Küstner, Thomas
dc.date.accessioned 2023-11-17T10:00:45Z
dc.date.available 2023-11-17T10:00:45Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.issn 2297-055X
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/147840
dc.language.iso en en
dc.publisher Lausanne : Frontiers Media Sa de_DE
dc.relation.uri http://dx.doi.org/10.3389/fcvm.2022.880186
dc.subject.ddc 610 de_DE
dc.title End-to-End Deep Learning of Non-rigid Groupwise Registration and Reconstruction of Dynamic MRI de_DE
dc.type Article de_DE
utue.quellen.id 20230925000000_03945
utue.personen.roh Yang, Junwei
utue.personen.roh Kuestner, Thomas
utue.personen.roh Hu, Peng
utue.personen.roh Lio, Pietro
utue.personen.roh Qi, Haikun
dcterms.isPartOf.ZSTitelID Frontiers in Cardiovascular Medicine de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Issue Article 880186 de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Volume 9 de_DE
utue.fakultaet 04 Medizinische Fakultät


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