Gradient-based and wavelet-based compressed sensing approaches for highly undersampled tomographic datasets - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Ultramicroscopy Année : 2021

Gradient-based and wavelet-based compressed sensing approaches for highly undersampled tomographic datasets

Martin Jacob
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Loubna El Gueddari
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Service NEUROSPIN
Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data
Jyh-Miin Lin
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Gabriele Navarro
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Service NEUROSPIN
Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data
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Citer

Martin Jacob, Loubna El Gueddari, Jyh-Miin Lin, Gabriele Navarro, Audrey Jannaud, et al.. Gradient-based and wavelet-based compressed sensing approaches for highly undersampled tomographic datasets. Ultramicroscopy, 2021, 225, pp.113289. ⟨10.1016/j.ultramic.2021.113289⟩. ⟨hal-03366105⟩

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