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Autor Sepehrband, Farshid |
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Computational Diffusion MRI / Bonet-Carne, Elisenda ; Grussu, Francesco ; Ning, Lipeng ; Sepehrband, Farshid ; Tax, Chantal M. W.
TÃtulo : Computational Diffusion MRI : International MICCAI Workshop, Granada, Spain, September 2018 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bonet-Carne, Elisenda, ; Grussu, Francesco, ; Ning, Lipeng, ; Sepehrband, Farshid, ; Tax, Chantal M. W., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XII, 390 p. 126 ilustraciones, 109 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-05831-9 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: Biomatemáticas Análisis numérico Informática Visión por computador Simulación por ordenador Inteligencia artificial BiologÃa Matemática y Computacional Aplicaciones matemáticas en informática Modelado por computadora Clasificación: 570.285 Resumen: Este volumen reúne los artÃculos presentados en el Taller sobre RM por difusión computacional (CDMRI''18), que se celebró bajo los auspicios de la Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora en Granada, España, el 20 de septiembre de 2018. Presenta las últimas novedades avances en el campo altamente activo y de rápido crecimiento de la resonancia magnética de difusión. El lector encontrará artÃculos sobre una amplia gama de temas, desde los fundamentos matemáticos del proceso de difusión y generación de señales, hasta nuevos métodos computacionales y técnicas de estimación para la recuperación in vivo de caracterÃsticas microestructurales y de conectividad, asà como armonización y aplicaciones de primera lÃnea. en la investigación y la práctica clÃnica. Los respectivos artÃculos constituyen trabajos invitados de investigadores de alto perfil con un enfoque especÃfico en tres temas que ahora están ganando impulso dentro de la comunidad de resonancia magnética de difusión: i) aprendizaje automático para resonancia magnética de difusión; ii) resonancia magnética de difusión fuera del cerebro (p. ej., en la placenta); y iii) resonancia magnética de difusión para imágenes multimodales. El libro comparte nuevas perspectivas sobre los últimos desafÃos de investigación para quienes trabajan actualmente en este campo, pero también ofrece un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender técnicas computacionales en resonancia magnética de difusión. Incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones a todo color y resultados clÃnicamente relevantes. Como tal, será de interés tanto para investigadores como para profesionales en los campos de la informática, la fÃsica de resonancia magnética y las matemáticas aplicadas. . Nota de contenido: Part I Diffusion MRI signal acquisition and processing strategies -- Part II Machine learning for diffusion MRI -- Part III Diffusion MRI signal harmonisation -- Part IV Diffusion MRI outside the brain and clinical applications -- Part V Tractography and connectivity mapping -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume gathers papers presented at the Workshop on Computational Diffusion MRI (CDMRI'18), which was held under the auspices of the International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention in Granada, Spain on September 20, 2018. It presents the latest developments in the highly active and rapidly growing field of diffusion MRI. The reader will find papers on a broad range of topics, from the mathematical foundations of the diffusion process and signal generation, to new computational methods and estimation techniques for the in-vivo recovery of microstructural and connectivity features, as well as harmonisation and frontline applications in research and clinical practice. The respective papers constitute invited works from high-profile researchers with a specific focus on three topics that are now gaining momentum within the diffusion MRI community: i) machine learning for diffusion MRI; ii) diffusion MRI outside the brain (e.g. in the placenta); and iii) diffusion MRI for multimodal imaging. The book shares new perspectives on the latest research challenges for those currently working in the field, but also offers a valuable starting point for anyone interested in learning computational techniques in diffusion MRI. It includes rigorous mathematical derivations, a wealth of full-colour visualisations, and clinically relevant results. As such, it will be of interest to researchers and practitioners in the fields of computer science, MRI physics and applied mathematics alike. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Computational Diffusion MRI : International MICCAI Workshop, Granada, Spain, September 2018 [documento electrónico] / Bonet-Carne, Elisenda, ; Grussu, Francesco, ; Ning, Lipeng, ; Sepehrband, Farshid, ; Tax, Chantal M. W., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XII, 390 p. 126 ilustraciones, 109 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-05831-9
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: Biomatemáticas Análisis numérico Informática Visión por computador Simulación por ordenador Inteligencia artificial BiologÃa Matemática y Computacional Aplicaciones matemáticas en informática Modelado por computadora Clasificación: 570.285 Resumen: Este volumen reúne los artÃculos presentados en el Taller sobre RM por difusión computacional (CDMRI''18), que se celebró bajo los auspicios de la Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora en Granada, España, el 20 de septiembre de 2018. Presenta las últimas novedades avances en el campo altamente activo y de rápido crecimiento de la resonancia magnética de difusión. El lector encontrará artÃculos sobre una amplia gama de temas, desde los fundamentos matemáticos del proceso de difusión y generación de señales, hasta nuevos métodos computacionales y técnicas de estimación para la recuperación in vivo de caracterÃsticas microestructurales y de conectividad, asà como armonización y aplicaciones de primera lÃnea. en la investigación y la práctica clÃnica. Los respectivos artÃculos constituyen trabajos invitados de investigadores de alto perfil con un enfoque especÃfico en tres temas que ahora están ganando impulso dentro de la comunidad de resonancia magnética de difusión: i) aprendizaje automático para resonancia magnética de difusión; ii) resonancia magnética de difusión fuera del cerebro (p. ej., en la placenta); y iii) resonancia magnética de difusión para imágenes multimodales. El libro comparte nuevas perspectivas sobre los últimos desafÃos de investigación para quienes trabajan actualmente en este campo, pero también ofrece un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender técnicas computacionales en resonancia magnética de difusión. Incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones a todo color y resultados clÃnicamente relevantes. Como tal, será de interés tanto para investigadores como para profesionales en los campos de la informática, la fÃsica de resonancia magnética y las matemáticas aplicadas. . Nota de contenido: Part I Diffusion MRI signal acquisition and processing strategies -- Part II Machine learning for diffusion MRI -- Part III Diffusion MRI signal harmonisation -- Part IV Diffusion MRI outside the brain and clinical applications -- Part V Tractography and connectivity mapping -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume gathers papers presented at the Workshop on Computational Diffusion MRI (CDMRI'18), which was held under the auspices of the International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention in Granada, Spain on September 20, 2018. It presents the latest developments in the highly active and rapidly growing field of diffusion MRI. The reader will find papers on a broad range of topics, from the mathematical foundations of the diffusion process and signal generation, to new computational methods and estimation techniques for the in-vivo recovery of microstructural and connectivity features, as well as harmonisation and frontline applications in research and clinical practice. The respective papers constitute invited works from high-profile researchers with a specific focus on three topics that are now gaining momentum within the diffusion MRI community: i) machine learning for diffusion MRI; ii) diffusion MRI outside the brain (e.g. in the placenta); and iii) diffusion MRI for multimodal imaging. The book shares new perspectives on the latest research challenges for those currently working in the field, but also offers a valuable starting point for anyone interested in learning computational techniques in diffusion MRI. It includes rigorous mathematical derivations, a wealth of full-colour visualisations, and clinically relevant results. As such, it will be of interest to researchers and practitioners in the fields of computer science, MRI physics and applied mathematics alike. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Computational Diffusion MRI / Bonet-Carne, Elisenda ; Hutter, Jana ; Palombo, Marco ; Pizzolato, Marco ; Sepehrband, Farshid ; Zhang, Fan
TÃtulo : Computational Diffusion MRI : MICCAI Workshop, Shenzhen, China, October 2019 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bonet-Carne, Elisenda, ; Hutter, Jana, ; Palombo, Marco, ; Pizzolato, Marco, ; Sepehrband, Farshid, ; Zhang, Fan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XI, 210 p. 78 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-52893-5 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: Biomatemáticas Análisis numérico Informática Visión por computador Inteligencia artificial BiologÃa Matemática y Computacional Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: 570.285 Resumen: Este volumen reúne los artÃculos presentados en el Taller sobre resonancia magnética de difusión computacional (CDMRI 2019), celebrado bajo los auspicios de la Conferencia internacional sobre computación de imágenes médicas e intervención asistida por computadora (MICCAI), que tuvo lugar en Shenzhen, China, el 17 de octubre de 2019. Este libro presenta los últimos avances en el campo en rápida expansión de la resonancia magnética de difusión. Comparte nuevas perspectivas sobre los últimos desafÃos de investigación para quienes trabajan actualmente en este campo, pero también ofrece un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender sobre técnicas computacionales en resonancia magnética de difusión. El libro incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones ricas y a todo color y resultados extensos y clÃnicamente relevantes. Como tal, será de interés para investigadores y profesionales en los campos de la informática, la fÃsica de resonancia magnética y las matemáticas aplicadas. Los lectores encontrarán contribuciones que cubren una amplia gama de temas, desde los fundamentos matemáticos del proceso de difusión y la generación de señales, hasta nuevos métodos computacionales y técnicas de estimación para la recuperación in vivo de caracterÃsticas microestructurales y de conectividad, asà como difusión-relaxometrÃa y aplicaciones de primera lÃnea. en la investigación y la práctica clÃnica. Esta edición incluye trabajos invitados de investigadores de alto perfil con un enfoque especÃfico en tres temas nuevos e importantes que están ganando impulso dentro de la comunidad de resonancia magnética de difusión, incluidas las estrategias de adquisición y procesamiento de señales de resonancia magnética de difusión, el aprendizaje automático para la resonancia magnética de difusión y la resonancia magnética de difusión fuera del Aplicaciones cerebrales y clÃnicas. Nota de contenido: Diffusion MRI signal acquisition and processing strategies -- Machine learning for diffusion MRI -- Combined diffusion-relaxometry MRI. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume gathers papers presented at the Workshop on Computational Diffusion MRI (CDMRI 2019), held under the auspices of the International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), which took place in Shenzhen, China on October 17, 2019. This book presents the latest advances in the rapidly expanding field of diffusion MRI. It shares new perspectives on the latest research challenges for those currently working in the field, but also offers a valuable starting point for anyone interested in learning about computational techniques in diffusion MRI. The book includes rigorous mathematical derivations, a wealth of rich, full-colour visualisations and extensive clinically relevant results. As such, it will be of interest to researchers and practitioners in the fields of computer science, MRI physics and applied mathematics. Readers will find contributions covering a broad range of topics, from the mathematical foundations of the diffusion process and signal generation, to new computational methods and estimation techniques for the in vivo recovery of microstructural and connectivity features, as well as diffusion-relaxometry and frontline applications in research and clinical practice. This edition includes invited works from high-profile researchers with a specific focus on three new and important topics that are gaining momentum within the diffusion MRI community, including diffusion MRI signal acquisition and processing strategies, machine learning for diffusion MRI, and diffusion MRI outside the brain and clinical applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Computational Diffusion MRI : MICCAI Workshop, Shenzhen, China, October 2019 [documento electrónico] / Bonet-Carne, Elisenda, ; Hutter, Jana, ; Palombo, Marco, ; Pizzolato, Marco, ; Sepehrband, Farshid, ; Zhang, Fan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XI, 210 p. 78 ilustraciones, 64 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-52893-5
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: Biomatemáticas Análisis numérico Informática Visión por computador Inteligencia artificial BiologÃa Matemática y Computacional Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: 570.285 Resumen: Este volumen reúne los artÃculos presentados en el Taller sobre resonancia magnética de difusión computacional (CDMRI 2019), celebrado bajo los auspicios de la Conferencia internacional sobre computación de imágenes médicas e intervención asistida por computadora (MICCAI), que tuvo lugar en Shenzhen, China, el 17 de octubre de 2019. Este libro presenta los últimos avances en el campo en rápida expansión de la resonancia magnética de difusión. Comparte nuevas perspectivas sobre los últimos desafÃos de investigación para quienes trabajan actualmente en este campo, pero también ofrece un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender sobre técnicas computacionales en resonancia magnética de difusión. El libro incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones ricas y a todo color y resultados extensos y clÃnicamente relevantes. Como tal, será de interés para investigadores y profesionales en los campos de la informática, la fÃsica de resonancia magnética y las matemáticas aplicadas. Los lectores encontrarán contribuciones que cubren una amplia gama de temas, desde los fundamentos matemáticos del proceso de difusión y la generación de señales, hasta nuevos métodos computacionales y técnicas de estimación para la recuperación in vivo de caracterÃsticas microestructurales y de conectividad, asà como difusión-relaxometrÃa y aplicaciones de primera lÃnea. en la investigación y la práctica clÃnica. Esta edición incluye trabajos invitados de investigadores de alto perfil con un enfoque especÃfico en tres temas nuevos e importantes que están ganando impulso dentro de la comunidad de resonancia magnética de difusión, incluidas las estrategias de adquisición y procesamiento de señales de resonancia magnética de difusión, el aprendizaje automático para la resonancia magnética de difusión y la resonancia magnética de difusión fuera del Aplicaciones cerebrales y clÃnicas. Nota de contenido: Diffusion MRI signal acquisition and processing strategies -- Machine learning for diffusion MRI -- Combined diffusion-relaxometry MRI. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume gathers papers presented at the Workshop on Computational Diffusion MRI (CDMRI 2019), held under the auspices of the International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), which took place in Shenzhen, China on October 17, 2019. This book presents the latest advances in the rapidly expanding field of diffusion MRI. It shares new perspectives on the latest research challenges for those currently working in the field, but also offers a valuable starting point for anyone interested in learning about computational techniques in diffusion MRI. The book includes rigorous mathematical derivations, a wealth of rich, full-colour visualisations and extensive clinically relevant results. As such, it will be of interest to researchers and practitioners in the fields of computer science, MRI physics and applied mathematics. Readers will find contributions covering a broad range of topics, from the mathematical foundations of the diffusion process and signal generation, to new computational methods and estimation techniques for the in vivo recovery of microstructural and connectivity features, as well as diffusion-relaxometry and frontline applications in research and clinical practice. This edition includes invited works from high-profile researchers with a specific focus on three new and important topics that are gaining momentum within the diffusion MRI community, including diffusion MRI signal acquisition and processing strategies, machine learning for diffusion MRI, and diffusion MRI outside the brain and clinical applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]