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[1]王水花,张煜东.压缩感知磁共振成像技术综述[J].中国医学物理学杂志,2015,32(02):158.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.02.002]
[2]马海涵,游 箭,唐文国,等.成人小脑髓母细胞瘤MR成像和NSE表达水平[J].中国医学物理学杂志,2015,32(02):207.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.02.012]
[3]武 杰,袁航英,严 峻,等.医用核磁共振成像设备的风险因素分析与管理[J].中国医学物理学杂志,2014,31(03):4918.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2014.03.016]
[4]张煜东,王水花.磁共振成像加速方法[J].中国医学物理学杂志,2014,31(04):5015.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2014.04.010]
[5]万俊,聂生东,王远军,等.基于MRI的脑肿瘤分割技术研究进展[J].中国医学物理学杂志,2013,30(04):4266.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2013.04.013]
[6]曾雁冰,张战胜,辛学刚,等.反演法在磁共振射频场设计与优化中的应用[J].中国医学物理学杂志,2013,30(04):4272.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2013.04.014]
[7]赵 琳,张军,张新宇,等.CT和MRI诊断脑神经胶质瘤52例分析[J].中国医学物理学杂志,2015,32(04):464.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.04.003]
[J].Chinese Journal of Medical Physics,2015,32(7):464.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.04.003]
[8]赵 琳,张军,张新宇,等.CT和MRI诊断脑神经胶质瘤52例分析[J].中国医学物理学杂志,2015,32(04):464.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.04.003]
[9]骆众星,石健强,谢斯栋,等.T1 FLAIR PROPELLER序列在3.0T磁共振颅脑增强成像上对抑制各种伪影的应用[J].中国医学物理学杂志,2015,32(06):878.[doi:doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.06.025]
[J].Chinese Journal of Medical Physics,2015,32(7):878.[doi:doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.06.025]
[10]管春,朱庆永.参考制导的压缩感知快速磁共振重建方法[J].中国医学物理学杂志,2016,33(3):217.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.03.001]
[11]李嘉丽,王国中,赵海武.基于频域约束和交叉融合特征网络的磁共振图像超分辨率重建算法[J].中国医学物理学杂志,2023,40(1):31.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.01.006]
LI Jiali,WANG Guozhong,ZHAO Haiwu.Magnetic resonance image super-resolution reconstruction based on frequency-domain constraints and cross-fusion feature[J].Chinese Journal of Medical Physics,2023,40(7):31.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.01.006]
[12]于会昌,刘士远.深度学习在磁共振图像超分辨率重建中的应用[J].中国医学物理学杂志,2024,41(10):1243.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2024.10.008]
YU Huichang,LIU Shiyuan.Application of deep learning in super-resolution reconstruction of magnetic resonance images[J].Chinese Journal of Medical Physics,2024,41(7):1243.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2024.10.008]