Deep learning to overcome Zernike phase-contrast nanoCT artifacts for automated micro-nano porosity segmentation in bone

open access.

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of synchrotron radiation. - 1994. - 31(2024), Pt 1 vom: 01. Jan., Seite 136-149
1. Verfasser: Silveira, Andreia (VerfasserIn)
Weitere Verfasser: Greving, Imke, Longo, Elena, Scheel, Mario, Weitkamp, Timm, Fleck, Claudia, Shahar, Ron, Zaslansky, Paul
Format: Online-Aufsatz
Sprache:English
Veröffentlicht: 2024
Zugriff auf das übergeordnete Werk:Journal of synchrotron radiation
Schlagworte:Journal Article Sensor3D model U-Net model X-ray nanotomography Zernike phase contrast computer-aided image segmentation deep learning lacuna-canalicular network