Multimodal and multicontrast image fusion via deep generative models

•Deep learning architecture for neuroimaging reconstruction.•Efficient convolutional neural networks based on separable convolutions.•Multimodality learning and interpretability of latent embeddings.•Clustering individuals phenotypes with structural multimodal brain features. Recently, it has become...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Information fusion Jg. 88; S. 146 - 160
Hauptverfasser:	Dimitri, Giovanna Maria, Spasov, Simeon, Duggento, Andrea, Passamonti, Luca, Lió, Pietro, Toschi, Nicola
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.12.2022
Schlagworte:	Deep autoencoder Latent embeddings Multimodal neuroimaging Phenotype stratification Precision medicine Separable Convolutions Precision medicine Separable Convolutions Latent embeddings Multimodal neuroimaging Deep autoencoder Phenotype stratification
ISSN:	1566-2535, 1872-6305
Online-Zugang:	Volltext
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