TY - JOUR AU - Aja Fernández, Santiago AU - Martín Martín, Carmen AU - Planchuelo Gómez, Álvaro AU - Faiyaz, Abrar AU - Uddin, Md Nasir AU - Schifitto, Giovanni AU - Tiwari, Abhishek AU - Shigwan, Saurabh J. AU - Kumar Singh, Rajeev AU - Zheng, Tianshu AU - Cao, Zuozhen AU - Wu, Dan AU - Blumberg, Stefano B. AU - Sen, Snigdha AU - Goodwin-Allcock, Tobias AU - Slator, Paddy J. AU - Yigit Avci, Mehmet AU - Li, Zihan AU - Bilgic, Berkin AU - Tian, Qiyuan AU - Wang, Xinyi AU - Tang, Zihao AU - Cabezas, Mariano AU - Rauland, Amelie AU - Merhof, Dorit AU - Manzano María, Renata AU - Campos, Vinícius Paraníba AU - Santini, Tales AU - da Costa Vieira, Marcelo Andrade AU - HashemizadehKolowri, SeyyedKazem AU - DiBella, Edward AU - Peng, Chenxu AU - Shen, Zhimin AU - Chen, Zan AU - Ullah, Irfan AU - Mani, Merry AU - Abdolmotallby, Hesam AU - Eckstrom, Samuel AU - Baete, Steven H. AU - Filipiak, Patryk AU - Dong, Tanxin AU - Fan, Qiuyun AU - Luis García, Rodrigo de AU - Tristán Vega, Antonio AU - Pieciak, Tomasz PY - 2023 SN - 2213-1582 UR - https://uvadoc.uva.es/handle/10324/70628 AB - The objective of this study is to evaluate the efficacy of deep learning (DL) techniques in improving the quality of diffusion MRI (dMRI) data in clinical applications. The study aims to determine whether the use of artificial intelligence (AI)... LA - eng PB - Elsevier KW - Deep learning KW - Machine learning KW - Artificial intelligence KW - Diffusion MRI KW - Angular resolution KW - Diffusion tensor TI - Validation of deep learning techniques for quality augmentation in diffusion MRI for clinical studies DO - 10.1016/j.nicl.2023.103483 ER -