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A study on fluoroscopic images in exposure reduction techniques ― Focusing on the image quality of fluoroscopic images and exposure images
A study on fluoroscopic images in exposure reduction techniques ― Focusing on the image quality of fluoroscopic images and exposure images
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A study on fluoroscopic images in exposure reduction techniques ― Focusing on the image quality of fluoroscopic images and exposure images

Sato, Hisaya ; Kittaka, Daisuke ; Ohsawa, Miwa ; Kato, Kyoichi

Journal of applied clinical medical physics, 2019-04, Vol.20 (4), p.125-131 [Periódico revisado por pares]

United States: John Wiley & Sons, Inc

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2
GelJ--a tool for analyzing DNA fingerprint gel images
GelJ--a tool for analyzing DNA fingerprint gel images
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GelJ--a tool for analyzing DNA fingerprint gel images

Heras, Jónathan ; Domínguez, César ; Mata, Eloy ; Pascual, Vico ; Lozano, Carmen ; Torres, Carmen ; Zarazaga, Myriam

BMC bioinformatics, 2015-08, Vol.16 (1), p.270-270, Article 270 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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3
Evaluating Multispectral Images and Vegetation Indices for Precision Farming Applications from UAV Images
Evaluating Multispectral Images and Vegetation Indices for Precision Farming Applications from UAV Images
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Evaluating Multispectral Images and Vegetation Indices for Precision Farming Applications from UAV Images

Candiago, Sebastian ; Remondino, Fabio ; De Giglio, Michaela ; Dubbini, Marco ; Gattelli, Mario

Remote sensing (Basel, Switzerland), 2015-04, Vol.7 (4), p.4026-4047 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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4
The assessment of image quality and diagnostic value in X-ray images: a survey on radiographers’ reasons for rejecting images
The assessment of image quality and diagnostic value in X-ray images: a survey on radiographers’ reasons for rejecting images
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The assessment of image quality and diagnostic value in X-ray images: a survey on radiographers’ reasons for rejecting images

Kjelle, Elin ; Chilanga, Catherine

Insights into imaging, 2022-03, Vol.13 (1), p.36-36, Article 36 [Periódico revisado por pares]

Vienna: Springer Vienna

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5
Species‐level image classification with convolutional neural network enables insect identification from habitus images
Species‐level image classification with convolutional neural network enables insect identification from habitus images
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Species‐level image classification with convolutional neural network enables insect identification from habitus images

Hansen, Oskar L. P. ; Svenning, Jens‐Christian ; Olsen, Kent ; Dupont, Steen ; Garner, Beulah H. ; Iosifidis, Alexandros ; Price, Benjamin W. ; Høye, Toke T.

Ecology and evolution, 2020-01, Vol.10 (2), p.737-747 [Periódico revisado por pares]

England: John Wiley & Sons, Inc

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6
Healthy vs. Unhealthy Food Images: Image Classification of Twitter Images
Healthy vs. Unhealthy Food Images: Image Classification of Twitter Images
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Healthy vs. Unhealthy Food Images: Image Classification of Twitter Images

Oduru, Tejaswini ; Jordan, Alexis ; Park, Albert

International journal of environmental research and public health, 2022-01, Vol.19 (2), p.923 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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7
Standardized image interpretation and post-processing in cardiovascular magnetic resonance - 2020 update : Society for Cardiovascular Magnetic Resonance (SCMR): Board of Trustees Task Force on Standardized Post-Processing
Standardized image interpretation and post-processing in cardiovascular magnetic resonance - 2020 update : Society for Cardiovascular Magnetic Resonance (SCMR): Board of Trustees Task Force on Standardized Post-Processing
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Standardized image interpretation and post-processing in cardiovascular magnetic resonance - 2020 update : Society for Cardiovascular Magnetic Resonance (SCMR): Board of Trustees Task Force on Standardized Post-Processing

Schulz-Menger, Jeanette ; Bluemke, David A ; Bremerich, Jens ; Flamm, Scott D ; Fogel, Mark A ; Friedrich, Matthias G ; Kim, Raymond J ; von Knobelsdorff-Brenkenhoff, Florian ; Kramer, Christopher M ; Pennell, Dudley J ; Plein, Sven ; Nagel, Eike

Journal of cardiovascular magnetic resonance, 2020-03, Vol.22 (1), p.19-19, Article 19 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central

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8
A Fast Dense Spectral–Spatial Convolution Network Framework for Hyperspectral Images Classification
A Fast Dense Spectral–Spatial Convolution Network Framework for Hyperspectral Images Classification
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A Fast Dense Spectral–Spatial Convolution Network Framework for Hyperspectral Images Classification

Wang, Wenju ; Dou, Shuguang ; Jiang, Zhongmin ; Sun, Liujie

Remote sensing (Basel, Switzerland), 2018-07, Vol.10 (7), p.1068 [Periódico revisado por pares]

MDPI AG

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9
Classification images: A review
Classification images: A review
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Classification images: A review

Murray, Richard F

Journal of vision (Charlottesville, Va.), 2011-05, Vol.11 (5), p.2-2 [Periódico revisado por pares]

United States

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10
Spatial-Spectral Transformer for Hyperspectral Image Classification
Spatial-Spectral Transformer for Hyperspectral Image Classification
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Spatial-Spectral Transformer for Hyperspectral Image Classification

He, Xin ; Chen, Yushi ; Lin, Zhouhan

Remote sensing (Basel, Switzerland), 2021-02, Vol.13 (3), p.498 [Periódico revisado por pares]

MDPI AG

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