Kristoffer Lindskov Hansen
Medlem af:
Radiologi
21 - 23 ud af 23Pr. side: 10
- 2015
- Udgivet
Transverse oscillation vector flow imaging for transthoracic echocardiography
Bradway, D. P., Hansen, Kristoffer Lindskov, Nielsen, Michael Bachmann & Jensen, J. A., 2015, Medical Imaging 2015: Ultrasonic Imaging and Tomography. Duric, N. & Bosch, J. G. (red.). SPIE, 941902. (Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE, Bind 9419).Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
- 2013
- Udgivet
Intraoperative vector flow imaging of the heart
Hansen, Kristoffer Lindskov, Moller-Sorensen, H., Pedersen, M. M., Kjærgaard, Jesper, Nilsson, J. C., Lund, Jens, Nielsen, Michael Bachmann & Jensen, J. A., 2013, 2013 IEEE International Ultrasonics Symposium, IUS 2013. s. 1745-1748 4 s. 6725113. (IEEE International Ultrasonics Symposium, IUS).Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
- 2006
- Udgivet
Preliminary in-vivo results for spatially coded synthetic transmit aperture ultrasound based on frequency division
Gran, F., Hansen, Kristoffer Lindskov, Nielsen, Michael Bachmann & Jensen, J. A., 2006, 2006 IEEE International Ultrasonics Symposium, IUS. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., s. 1087-1090 4 s. 4152135. (Proceedings - IEEE Ultrasonics Symposium, Bind 1).Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
ID: 169426984
Flest downloads
-
400
downloads
Data on the quantitative assessment pulmonary ground-glass opacification from coronary computed tomography angiography datasets
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
132
downloads
Evaluation of Peak Reflux Velocities with Vector Flow Imaging and Spectral Doppler Ultrasound in Varicose Veins
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
103
downloads
The performance of deep learning algorithms on automatic pulmonary nodule detection and classification tested on different datasets that are not derived from LIDC-IDRI: A systematic review
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Review › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet