Título :	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.
Palabras clave:	Biomatemáticas  Análisis numérico  Informática  Visión por computador  Inteligencia artificial  Biología Matemática y Computacional  Aplicaciones matemáticas en informática
Índice Dewey:	570.285
Resumen:	Este volumen reúne los artículos 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 desafíos 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 clínicamente relevantes. Como tal, será de interés para investigadores y profesionales en los campos de la informática, la física 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 características microestructurales y de conectividad, así como difusión-relaxometría y aplicaciones de primera línea. en la investigación y la práctica clínica. Esta edición incluye trabajos invitados de investigadores de alto perfil con un enfoque específico 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 clínicas.
Nota de contenido:	Diffusion MRI signal acquisition and processing strategies -- Machine learning for diffusion MRI -- Combined diffusion-relaxometry MRI.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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.

Palabras clave:	Biomatemáticas  Análisis numérico  Informática  Visión por computador  Inteligencia artificial  Biología Matemática y Computacional  Aplicaciones matemáticas en informática
Índice Dewey:	570.285
Resumen:	Este volumen reúne los artículos 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 desafíos 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 clínicamente relevantes. Como tal, será de interés para investigadores y profesionales en los campos de la informática, la física 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 características microestructurales y de conectividad, así como difusión-relaxometría y aplicaciones de primera línea. en la investigación y la práctica clínica. Esta edición incluye trabajos invitados de investigadores de alto perfil con un enfoque específico 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 clínicas.
Nota de contenido:	Diffusion MRI signal acquisition and processing strategies -- Machine learning for diffusion MRI -- Combined diffusion-relaxometry MRI.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i