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Unpaired deep learning for pharmacokinetic parameter estimation from dynamic contrast-enhanced MRI without AIF measurements
NeuroImage (Orlando, Fla.), 2024-05, Vol.291, p.120571-120571, Article 120571
2024
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End-to-End Semi-Supervised Opportunistic Osteoporosis Screening Using Computed Tomography
Endocrinology and Metabolism, 2024, 39(3), , pp.500-510
2024
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Geometric Approaches to Increase the Expressivity of Deep Neural Networks for MR Reconstruction
IEEE journal of selected topics in signal processing, 2020-10, Vol.14 (6), p.1292-1305
2020
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Unpaired MR Motion Artifact Deep Learning Using Outlier-Rejecting Bootstrap Aggregation
IEEE transactions on medical imaging, 2021-11, Vol.40 (11), p.3125-3139
2021
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Optimal Transport Driven CycleGAN for Unsupervised Learning in Inverse Problems
SIAM journal on imaging sciences, 2020-01, Vol.13 (4), p.2281-2306
2020
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Unpaired Deep Learning for Accelerated MRI Using Optimal Transport Driven CycleGAN
IEEE transactions on computational imaging, 2020, Vol.6, p.1285-1296
2020
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Unsupervised resolution-agnostic quantitative susceptibility mapping using adaptive instance normalization
Medical image analysis, 2022-07, Vol.79, p.102477-102477, Article 102477
2022
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Optimal Transport Structure of CycleGAN for Unsupervised Learning for Inverse Problems
ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2020, p.8644-8647
2020
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End-to-End Semi-Supervised Opportunistic Osteoporosis Screening Using Computed Tomography
Endocrinology and metabolism (Seoul), 2024-06, Vol.39 (3), p.500
2024
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Unsupervised Learning for Compressed Sensing MRI Using Cyclegan
2020 IEEE 17th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2020, p.1082-1085
2020
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Multi-domain CT translation by a routable translation network
Physics in medicine & biology, 2022-11, Vol.67 (21), p.215002
2022
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Annealed Score-Based Diffusion Model for MR Motion Artifact Reduction
IEEE transactions on computational imaging, 2024, Vol.10, p.43-53
2024
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Generative Adversarial Network-Based Image Conversion Among Different Computed Tomography Protocols and Vendors: Effects on Accuracy and Variability in Quantifying Regional Disease Patterns of Interstitial Lung Disease
Korean journal of radiology, 2023-08, Vol.24 (8), p.807-820
2023
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Generative Adversarial Network-Based Image Conversion Among Different Computed Tomography Protocols and Vendors: Effects on Accuracy and Variability in Quantifying Regional Disease Patterns of Interstitial Lung Disease
Korean journal of radiology, 2023, Vol.24 (8), p.807-820
2023
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