Computational Molecular Magnetic Resonance Imaging for Neuro-oncology / Dada, Michael O.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Computational Molecular Magnetic Resonance Imaging for Neuro-oncology Tipo de documento: documento electrónico Autores: Dada, Michael O., ; Awojoyogbe, Bamidele O., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXXI, 389 p. 117 ilustraciones, 109 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-76728-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Resonancia magnética nuclear  Matemáticas  Biofísica  Oncología  Resonancia Magnética (RMN  EPR)  Imágenes del cáncer  Aplicaciones de las matemáticas  Neurología Clasificación: 538.362 Resumen: Con base en los métodos analíticos y los programas de computadora presentados en este libro, todo lo que puede ser necesario para realizar el diagnóstico de tejido por resonancia magnética es la disponibilidad de datos relaxométricos y el dominio de un programa de computadora simple. Estos programas son fáciles de usar, altamente interactivos y el procesamiento de datos es rápido e inequívoco. Los laboratorios (con o sin instalaciones sofisticadas) pueden realizar diagnósticos por resonancia magnética computacional con solo datos de relajación T1 y T2. Los resultados han motivado el uso de datos para producir predicciones basadas en datos necesarias para el aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo para la investigación multidisciplinaria e interdisciplinaria. En consecuencia, este libro pretende ser muy útil para estudiantes, científicos, ingenieros, personal médico e investigadores interesados ​​en desarrollar nuevos conceptos para una apreciación más profunda de las imágenes por resonancia magnética computacional para el diagnóstico, pronóstico, terapia y tratamiento de enfermedades de los tejidos. Nota de contenido: Chapter 1. General Introduction -- Chapter 2. Fundamental Of Nmr -- Chapter 3. Computational Diffusion Magnetic Resonance Imaging -- Chapter 4. Radiofrequency Identification (Rfid) System For Computational Magnetic Resonance Imaging Of Blood Flow At Suction Points -- Chapter 5. A Computational Magnetic Resonance Imaging Based On Bloch Nmr Flow Equation, Mri Finger Printing, Python Deep Learning For The Classification Of Adult Brain Tumours -- Chapter 6. Analysis Of Hydrogen-Like Ions For Neurocomputing Based On Bloch Nmr Flow Equation -- Chapter 7. Quantum Mechanical Model Of Bloch Nmr Flow Equations For The Transport Analysis Of Quantm-Drugs In Microscopic Blood Vessels Applicable In Nanomedicine -- Chapter 8. Application Of "R" Machine Learning For Magnetic Resonance Relaxometry Data-Representation And Classification Of Human Brain Tumours -- Chapter 9. Advanced Magnetic Resonance Image Processing And Quantitative Analysis In Avizo For Demonstrating Radiomic Contrast Between Radiation Necrosis And Tumor Progression -- Chapter 10. Computational Analysis of Magnetic Resonance Imaging Contrast Agents and their Physico-Chemical Variables -- Chapter 11. General Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : Based on the analytical methods and the computer programs presented in this book, all that may be needed to perform MRI tissue diagnosis is the availability of relaxometric data and simple computer program proficiency. These programs are easy to use, highly interactive and the data processing is fast and unambiguous. Laboratories (with or without sophisticated facilities) can perform computational magnetic resonance diagnosis with only T1 and T2 relaxation data. The results have motivated the use of data to produce data-driven predictions required for machine learning, artificial intelligence (AI) and deep learning for multidisciplinary and interdisciplinary research. Consequently, this book is intended to be very useful for students, scientists, engineers, the medial personnel and researchers who are interested in developing new concepts for deeper appreciation of computational magnetic Resonance Imaging for medical diagnosis, prognosis, therapy and management of tissue diseases. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Computational Molecular Magnetic Resonance Imaging for Neuro-oncology [documento electrónico] / Dada, Michael O., ; Awojoyogbe, Bamidele O.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXXI, 389 p. 117 ilustraciones, 109 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-76728-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Resonancia magnética nuclear  Matemáticas  Biofísica  Oncología  Resonancia Magnética (RMN  EPR)  Imágenes del cáncer  Aplicaciones de las matemáticas  Neurología Clasificación: 538.362 Resumen: Con base en los métodos analíticos y los programas de computadora presentados en este libro, todo lo que puede ser necesario para realizar el diagnóstico de tejido por resonancia magnética es la disponibilidad de datos relaxométricos y el dominio de un programa de computadora simple. Estos programas son fáciles de usar, altamente interactivos y el procesamiento de datos es rápido e inequívoco. Los laboratorios (con o sin instalaciones sofisticadas) pueden realizar diagnósticos por resonancia magnética computacional con solo datos de relajación T1 y T2. Los resultados han motivado el uso de datos para producir predicciones basadas en datos necesarias para el aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo para la investigación multidisciplinaria e interdisciplinaria. En consecuencia, este libro pretende ser muy útil para estudiantes, científicos, ingenieros, personal médico e investigadores interesados ​​en desarrollar nuevos conceptos para una apreciación más profunda de las imágenes por resonancia magnética computacional para el diagnóstico, pronóstico, terapia y tratamiento de enfermedades de los tejidos. Nota de contenido: Chapter 1. General Introduction -- Chapter 2. Fundamental Of Nmr -- Chapter 3. Computational Diffusion Magnetic Resonance Imaging -- Chapter 4. Radiofrequency Identification (Rfid) System For Computational Magnetic Resonance Imaging Of Blood Flow At Suction Points -- Chapter 5. A Computational Magnetic Resonance Imaging Based On Bloch Nmr Flow Equation, Mri Finger Printing, Python Deep Learning For The Classification Of Adult Brain Tumours -- Chapter 6. Analysis Of Hydrogen-Like Ions For Neurocomputing Based On Bloch Nmr Flow Equation -- Chapter 7. Quantum Mechanical Model Of Bloch Nmr Flow Equations For The Transport Analysis Of Quantm-Drugs In Microscopic Blood Vessels Applicable In Nanomedicine -- Chapter 8. Application Of "R" Machine Learning For Magnetic Resonance Relaxometry Data-Representation And Classification Of Human Brain Tumours -- Chapter 9. Advanced Magnetic Resonance Image Processing And Quantitative Analysis In Avizo For Demonstrating Radiomic Contrast Between Radiation Necrosis And Tumor Progression -- Chapter 10. Computational Analysis of Magnetic Resonance Imaging Contrast Agents and their Physico-Chemical Variables -- Chapter 11. General Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : Based on the analytical methods and the computer programs presented in this book, all that may be needed to perform MRI tissue diagnosis is the availability of relaxometric data and simple computer program proficiency. These programs are easy to use, highly interactive and the data processing is fast and unambiguous. Laboratories (with or without sophisticated facilities) can perform computational magnetic resonance diagnosis with only T1 and T2 relaxation data. The results have motivated the use of data to produce data-driven predictions required for machine learning, artificial intelligence (AI) and deep learning for multidisciplinary and interdisciplinary research. Consequently, this book is intended to be very useful for students, scientists, engineers, the medial personnel and researchers who are interested in developing new concepts for deeper appreciation of computational magnetic Resonance Imaging for medical diagnosis, prognosis, therapy and management of tissue diseases. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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