Deep Learning-Based Needle Tracking Trained on Bloch-Simulated Data and Evaluated on Clinical Real-Time bSSFP Images - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Deep Learning-Based Needle Tracking Trained on Bloch-Simulated Data and Evaluated on Clinical Real-Time bSSFP Images

Ralf Vogel
  • Fonction : Auteur
Dieter Ritter
  • Fonction : Auteur
Jonathan Weine
  • Fonction : Auteur
Jonas Faust
  • Fonction : Auteur
Julien Garnon
  • Fonction : Auteur
Andreas Maier
  • Fonction : Auteur
Florian Maier
  • Fonction : Auteur
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03247239 , version 1 (02-06-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03247239 , version 1

Citer

Ralf Vogel, Dieter Ritter, Jonathan Weine, Jonas Faust, Elodie Breton, et al.. Deep Learning-Based Needle Tracking Trained on Bloch-Simulated Data and Evaluated on Clinical Real-Time bSSFP Images. Annuel Meeting of the International Society of Magnetic Resonance in Medicine, 2021, En ligne, France. ⟨hal-03247239⟩
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