中文版 | English

在结果中检索

CASIA OpenIR
（本次检索基于用户作品认领结果）

浏览/检索结果: 共19条，第1-10条 帮助

限定条件        
已选(0)清除 条数/页：   排序方式：
Nonconvex Laplacian Manifold Joint Method for Morphological Reconstruction of Fluorescence Molecular Tomography 期刊论文
MOLECULAR IMAGING AND BIOLOGY, 2021, 页码: 13
作者:  He, Xuelei;  Meng, Hui;  He, Xiaowei;  Wang, Kun;  Song, Xiaolei;  Tian, Jie
收藏  |  浏览/下载：188/0  |  提交时间：2021/03/01
Fluorescence molecular tomography  Reconstruction  Nonconvex  Laplacian manifold  In vivo imaging  Morphology  
Improved Block Sparse Bayesian Learning Method Using K-Nearest Neighbor Strategy for Accurate Tumor Morphology Reconstruction in Bioluminescence Tomography 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, 2020, 卷号: 67, 期号: 7, 页码: 2023-2032
作者:  Yin, Lin;  Wang, Kun;  Tong, Tong;  An, Yu;  Meng, Hui;  Yang, Xin;  Tian, Jie
浏览  |  Adobe PDF(646Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：312/55  |  提交时间：2020/08/03
Image reconstruction  Bayes methods  Tumors  Inverse problems  Light sources  Tomography  Morphology  Bioluminescence tomography (BLT)  block sparse Bayesian learning  morphology recovery  
基于光源邻域信息的激发荧光断层重建算法研究 学位论文
, 中国科学院大学: 中国科学院大学, 2020
作者:  孟慧
Adobe PDF(5883Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：261/3  |  提交时间：2020/05/28
光学分子影像  激发荧光断层成像  非局部全变分正则先验  自适应高 斯权重拉普拉斯正则先验  k 近邻局部连接网络  
Fluorescence Molecular Tomography Based on Group Sparsity Priori for Morphological Reconstruction of Glioma 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, 2020, 卷号: 67, 期号: 5, 页码: 1429-1437
作者:  Jiang, Shixin;  Liu, Jie;  An, Yu;  Gao, Yuan;  Meng, Hui;  Wang, Kun;  Tian, Jie
收藏  |  浏览/下载：222/0  |  提交时间：2020/06/22
Fluorescence  Image reconstruction  Tumors  Reconstruction algorithms  Morphology  Photonics  Inverse problems  Fluorescence molecular tomography  group sparsity  image reconstruction  morphological reconstruction  
K-nearest Neighbor Based Locally Connected Network for Fast Morphological Reconstruction in Fluorescence Molecular Tomography 期刊论文
IEEE Transactions on Medical Imaging, 2020, 卷号: 无, 期号: 无, 页码: 无
作者:  Meng, Hui;  Gao, Yuan;  Yang, Xin;  Wang, Kun;  Tian, Jie
浏览  |  Adobe PDF(4698Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：274/72  |  提交时间：2020/04/29
Fluorescence Tomography  Machine Learning  Brain  
Application of machine learning method in optical molecular imaging: a review 期刊论文
SCIENCE CHINA-INFORMATION SCIENCES, 2020, 卷号: 63, 期号: 1, 页码: 16
作者:  An, Yu;  Meng, Hui;  Gao, Yuan;  Tong, Tong;  Zhang, Chong;  Wang, Kun;  Tian, Jie
Adobe PDF(5942Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：316/53  |  提交时间：2020/03/30
optical molecular imaging  machine learning  artificial intelligence  
In vivo three-dimensional evaluation of tumour hypoxia in nasopharyngeal carcinomas using FMT-CT and MSOT 期刊论文
EUROPEAN JOURNAL OF NUCLEAR MEDICINE AND MOLECULAR IMAGING, 2019, 页码: 12
作者:  Huang, Wenhui;  Wang, Kun;  An, Yu;  Meng, Hui;  Gao, Yuan;  Xiong, Zhiyuan;  Yan, Hao;  Wang, Qian;  Cai, Xuekang;  Yang, Xin;  Zhang, Bin;  Chen, Qiuying;  Yang, Xing;  Tian, Jie;  Zhang, Shuixing
收藏  |  浏览/下载：301/0  |  提交时间：2020/03/30
Nasopharyngeal carcinoma  Tumour hypoxia  Fluorescence molecular tomography  Multispectral optoacoustic tomography  Carbonic anhydrase IX  
基于CUDA加速的神经元活动图像动态配准方法及装置 专利
专利类型: 发明专利, 专利号: 201610861004.8, 申请日期: 2019-06-07,
发明人:  田捷;  孟慧;  惠辉;  董迪;  杨鑫
浏览  |  Adobe PDF(823Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：229/65  |  提交时间：2020/04/30
Reconstruction of Fluorescence Molecular Tomography via a Fused LASSO Method Based on Group Sparsity Prior 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, 2019, 卷号: 66, 期号: 5, 页码: 1361-1371
作者:  Jiang, Shixin;  Liu, Jie;  Zhang, Guanglei;  An, Yu;  Meng, Hui;  Gao, Yuan;  Wang, Kun;  Tian, Jie
浏览  |  Adobe PDF(5641Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：489/120  |  提交时间：2019/07/11
Fluorescence molecular tomography  image reconstruction  fused LASSO method  group sparsity  
Fast and Robust Reconstruction Method for Fluorescence Molecular Tomography based on Deep Neural Network 会议论文
, The Moscone Center, San Francisco, California, USA, 2019-02-02
作者:  Huang C(黄超);  Meng Hui;  Yuan Gao;  Shixin Jiang;  Kun Wang;  Jie Tian
浏览  |  Adobe PDF(587Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：359/147  |  提交时间：2019/04/29
Fluorescence Molecular Tomography, Ill-poseness, Deep Convolution Neural Network, Reconstruction.