A least square generative network based on invariant contrastive feature pair learning for multimodal MR image synthesis

Redha Touati, Samuel Kadoury

Article de revue (2023)

Accéder à ce document
Lien externe
Ce document n'est pas archivé dans PolyPublie, mais peut être consulté chez l'éditeur officiel
Voir chez l'éditeur officiel
Département:
Département de génie informatique et génie logiciel
Adresse URL de PolyPublie:
https://publications.polymtl.ca/53610/
Titre de la revue :
International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery ( vol. 18 , no 6 )
Maison d'édition:
Springer
DOI:
10.1007/s11548-023-02916-z
URL officielle:
https://doi.org/10.1007/s11548-023-02916-z
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:53610
ORCID
Date du dépôt:
10 juil. 2023 16:30
Dernière modification:
14 oct. 2026 14:11
Citer en APA 7:
Touati, R., & Kadoury, S. (2023). A least square generative network based on invariant contrastive feature pair learning for multimodal MR image synthesis. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 18(6), 971-979. https://doi.org/10.1007/s11548-023-02916-z

Statistiques

Dimensions

Actions réservées au personnel

Afficher document
Afficher document