| TÃtulo : |
Computational Diffusion MRI : International MICCAI Workshop, Lima, Peru, October 2020 |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Gyori, Noemi, ; Hutter, Jana, ; Nath, Vishwesh, ; Palombo, Marco, ; Pizzolato, Marco, ; Zhang, Fan, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
XI, 304 p. 116 ilustraciones, 109 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-73018-5 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Biomatemáticas Informática Visión por computador Inteligencia artificial BiologÃa Matemática y Computacional Matemáticas de la Computación Aplicaciones matemáticas en informática |
| Clasificación: |
|
| Resumen: |
Este libro reúne los trabajos presentados en el Workshop on Computational Diffusion MRI, CDMRI 2020, celebrado bajo los auspicios de la Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora (MICCAI), que tuvo lugar virtualmente el 8 de octubre de 2020, habiendo sido originalmente planeado para llevarse a cabo en Lima, Perú. Este libro presenta los últimos avances en el campo altamente activo y de rápido crecimiento de la resonancia magnética de difusión. Si bien ofrecen nuevas perspectivas sobre los desafÃos de investigación más recientes en este campo, los artÃculos seleccionados también brindan un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender técnicas computacionales para resonancia magnética de difusión. El libro incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones ricas y a todo color y resultados clÃnicamente relevantes. Como tal, es de interés para investigadores y profesionales en los campos de la informática, la fÃsica de resonancia magnética y las matemáticas aplicadas. El lector encontrará numerosas contribuciones que cubren 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 difusión-relaxometrÃa y técnicas de primera lÃnea. Aplicaciones en la investigación y la práctica clÃnica. |
| Nota de contenido: |
Super-Resolution Reconstruction from Accelerated Slice-Interleaved Diffusion Encoding Data -- Towards optimal sampling in diffusion MRI for accelerated fiber tractography -- A Signal Peak Separation Index for axisymmetric B-tensor encoding -- Improving tractography accuracy using dynamic filtering -- Diffeomorphic Alignment of Along-Tract Diffusion Profile Data from Tractography -- Direct reconstruction of crossing muscle fibers in the human tongue using a deep neural network -- Learning Anatomical Segmentations for Tractography from Diffusion MRI -- Diffusion MRI fiber orientation distribution function estimation using voxel-wise spherical U-net -- Stick Stippling for Joint 3D Visualization of Diffusion MRI Fiber Orientations and Density -- Q-space quantitative diffusion MRI measures using a stretched-exponential representation -- Repeatability of soma and neurite metrics in cortical and subcortical grey matter -- DW-MRI Microstructure Model of Models Captured via Single-Shell Bottleneck Deep Learning -- Deep learning model fitting for diffusion-relaxometry: a comparative study -- Pretraining Improves Deep Learning Based Tissue Microstructure Estimation -- Enhancing Diffusion Signal Augmentation using Spherical Convolutions -- Hybrid Graph Convolutional Neural Networks for Super Resolution of DW Images -- Manifold-Aware CycleGAN for High-Resolution Structural-to-DTI Synthesis -- Beyond lesion-load: Tractometry-informed metrics for characterizing white matter lesions within fibre pathways -- Multi-modal brain age estimation: a comparative study confirms the importance of microstructure -- Longitudinal Parcellation of the Infant Cortex Using Multi-Modal Connectome Harmonics -- Automatic segmentation of dentate nuclei for microstructure assessment: example of application to temporal lobe epilepsy patients -- Two Parallel Stages Deep Learning Network for Anterior Visual Pathway Segmentation -- Exploring DTI Benchmark Databases Through Visual Analytics. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Computational Diffusion MRI : International MICCAI Workshop, Lima, Peru, October 2020 [documento electrónico] / Gyori, Noemi, ; Hutter, Jana, ; Nath, Vishwesh, ; Palombo, Marco, ; Pizzolato, Marco, ; Zhang, Fan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XI, 304 p. 116 ilustraciones, 109 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-73018-5 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Biomatemáticas Informática Visión por computador Inteligencia artificial BiologÃa Matemática y Computacional Matemáticas de la Computación Aplicaciones matemáticas en informática |
| Clasificación: |
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| Resumen: |
Este libro reúne los trabajos presentados en el Workshop on Computational Diffusion MRI, CDMRI 2020, celebrado bajo los auspicios de la Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora (MICCAI), que tuvo lugar virtualmente el 8 de octubre de 2020, habiendo sido originalmente planeado para llevarse a cabo en Lima, Perú. Este libro presenta los últimos avances en el campo altamente activo y de rápido crecimiento de la resonancia magnética de difusión. Si bien ofrecen nuevas perspectivas sobre los desafÃos de investigación más recientes en este campo, los artÃculos seleccionados también brindan un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender técnicas computacionales para resonancia magnética de difusión. El libro incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones ricas y a todo color y resultados clÃnicamente relevantes. Como tal, es de interés para investigadores y profesionales en los campos de la informática, la fÃsica de resonancia magnética y las matemáticas aplicadas. El lector encontrará numerosas contribuciones que cubren 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 difusión-relaxometrÃa y técnicas de primera lÃnea. Aplicaciones en la investigación y la práctica clÃnica. |
| Nota de contenido: |
Super-Resolution Reconstruction from Accelerated Slice-Interleaved Diffusion Encoding Data -- Towards optimal sampling in diffusion MRI for accelerated fiber tractography -- A Signal Peak Separation Index for axisymmetric B-tensor encoding -- Improving tractography accuracy using dynamic filtering -- Diffeomorphic Alignment of Along-Tract Diffusion Profile Data from Tractography -- Direct reconstruction of crossing muscle fibers in the human tongue using a deep neural network -- Learning Anatomical Segmentations for Tractography from Diffusion MRI -- Diffusion MRI fiber orientation distribution function estimation using voxel-wise spherical U-net -- Stick Stippling for Joint 3D Visualization of Diffusion MRI Fiber Orientations and Density -- Q-space quantitative diffusion MRI measures using a stretched-exponential representation -- Repeatability of soma and neurite metrics in cortical and subcortical grey matter -- DW-MRI Microstructure Model of Models Captured via Single-Shell Bottleneck Deep Learning -- Deep learning model fitting for diffusion-relaxometry: a comparative study -- Pretraining Improves Deep Learning Based Tissue Microstructure Estimation -- Enhancing Diffusion Signal Augmentation using Spherical Convolutions -- Hybrid Graph Convolutional Neural Networks for Super Resolution of DW Images -- Manifold-Aware CycleGAN for High-Resolution Structural-to-DTI Synthesis -- Beyond lesion-load: Tractometry-informed metrics for characterizing white matter lesions within fibre pathways -- Multi-modal brain age estimation: a comparative study confirms the importance of microstructure -- Longitudinal Parcellation of the Infant Cortex Using Multi-Modal Connectome Harmonics -- Automatic segmentation of dentate nuclei for microstructure assessment: example of application to temporal lobe epilepsy patients -- Two Parallel Stages Deep Learning Network for Anterior Visual Pathway Segmentation -- Exploring DTI Benchmark Databases Through Visual Analytics. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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