Computational Diffusion MRI / Bonet-Carne, Elisenda ; Grussu, Francesco ; Ning, Lipeng ; Sepehrband, Farshid ; Tax, Chantal M. W.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : 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. Palabras clave: Biomatemáticas  Análisis numérico  Informática  Visión por computador  Simulación por ordenador  Inteligencia artificial  Biología Matemática y Computacional  Aplicaciones matemáticas en informática  Modelado por computadora Índice Dewey: 570.285 Resumen: Este volumen reúne los artículos 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 artículos 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 características microestructurales y de conectividad, así como armonización y aplicaciones de primera línea. en la investigación y la práctica clínica. Los respectivos artículos constituyen trabajos invitados de investigadores de alto perfil con un enfoque específico 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 desafíos 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 clínicamente relevantes. Como tal, será de interés tanto para investigadores como para profesionales en los campos de la informática, la física 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. 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 : 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. Palabras clave: Biomatemáticas  Análisis numérico  Informática  Visión por computador  Simulación por ordenador  Inteligencia artificial  Biología Matemática y Computacional  Aplicaciones matemáticas en informática  Modelado por computadora Índice Dewey: 570.285 Resumen: Este volumen reúne los artículos 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 artículos 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 características microestructurales y de conectividad, así como armonización y aplicaciones de primera línea. en la investigación y la práctica clínica. Los respectivos artículos constituyen trabajos invitados de investigadores de alto perfil con un enfoque específico 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 desafíos 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 clínicamente relevantes. Como tal, será de interés tanto para investigadores como para profesionales en los campos de la informática, la física 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. 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 / Kaden, Enrico ; Grussu, Francesco ; Ning, Lipeng ; Tax, Chantal M. W. ; Veraart, Jelle  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Computational Diffusion MRI : MICCAI Workshop, Québec, Canada, September 2017 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kaden, Enrico, ; Grussu, Francesco, ; Ning, Lipeng, ; Tax, Chantal M. W., ; Veraart, Jelle, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XI, 245 p. 82 ilustraciones, 69 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-73839-0 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  Biometría  Matemáticas  Bioinformática  Visión por computador  Biología Matemática y Computacional  Bioestadística  Matemática Computacional y Análisis Numérico  Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 570.285 Resumen: Este volumen presenta los últimos avances en el campo altamente activo y de rápido crecimiento de la resonancia magnética de difusión. 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 características microestructurales y de conectividad, así como aplicaciones de primera línea en investigación en neurociencia y práctica clínica. Estas actas contienen los artículos presentados en el Taller MICCAI de 2017 sobre resonancia magnética por difusión computacional (CDMRI''17), celebrado en Québec, Canadá, el 10 de septiembre de 2017, y comparten nuevas perspectivas sobre los desafíos de investigación más recientes para quienes trabajan actualmente en este campo, pero también ofreciendo un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender técnicas computacionales en resonancia magnética de difusión. Este libro incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones ricas y a todo color y resultados 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. Nota de contenido: Part I Data Acquisition and Modeling: Estimating Tissue Microstructure using Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Spectroscopy of Brain Metabolites by Marco Palombo -- (k, q)-Compressed Sensing for dMRI with Joint Spatial-Angular Sparsity Prior by Evan Schwab et al -- Spatio-Temporal dMRI Acquisition Design: Reducing the Number of qτ Samples Through a Relaxed Probabilistic Model by Patryk Filipiak et al -- A Generalized SMT-Based Framework for Diffusion MRI Microstructural Model Estimation by Mauro Zucchelli et al -- Part II Image Postprocessing: Diffusion Specific Segmentation: Skull Stripping with Diffusion MRIData Alone by Robert I. Reid et al -- Diffeomorphic Registration of Diffusion Mean Apparent Propagator Fields Using Dynamic Programming on a Minimum Spanning Tree by K´evin Ginsburger et al -- Diffusion Orientation Histograms (DOH) for Diffusion Weighted Image Analysis by Laurent Chauvin et al -- Part III Tractography and Connectivity: Learning aSingle Step of Streamline Tractography Based on Neural Networks by Daniel Jörgens et al -- Probabilistic Tractography for Complex Fiber Orientations with Automatic Model Selection by Edwin Versteeg et al -- Bundle-Specific Tractography by Francois Rheault et al -- A Sheet Probability Index from Diffusion Tensor Imaging by Michael Ankele et al -- Recovering Missing Connections in Diffusion Weighted MRI Using Matrix Completion by Chendi Wang et al -- Brain Parcellation and Connectivity Mapping Using Wasserstein Geometry by Hamza Farooq et al -- Exploiting Machine Learning Principles for Assessing the Fingerprinting Potential of Connectivity Features by Silvia Obertino et al -- Part IV Clinical Applications: Fiber-Flux Diffusion Density for White Matter Tracts Analysis: Application to Mild Anomalies Localization in Contact Sports Players by Itay Benou et al -- Longitudinal Analysis Framework of DWI Data for Reconstructing Structural Brain Networks with Application to MultipleSclerosis by Thalis Charalambous et al -- Multi-Modal Analysis of Genetically-Related Subjects Using SIFT Descriptors in Brain MRI by Kuldeep Kumar et al -- VERDICT Prostate Parameter Estimation with AMICO by Elisenda Bonet-Carne et al. 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, Québec, Canada, September 2017 [documento electrónico] / Kaden, Enrico, ; Grussu, Francesco, ; Ning, Lipeng, ; Tax, Chantal M. W., ; Veraart, Jelle,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XI, 245 p. 82 ilustraciones, 69 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-73839-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biomatemáticas  Biometría  Matemáticas  Bioinformática  Visión por computador  Biología Matemática y Computacional  Bioestadística  Matemática Computacional y Análisis Numérico  Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 570.285 Resumen: Este volumen presenta los últimos avances en el campo altamente activo y de rápido crecimiento de la resonancia magnética de difusión. 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 características microestructurales y de conectividad, así como aplicaciones de primera línea en investigación en neurociencia y práctica clínica. Estas actas contienen los artículos presentados en el Taller MICCAI de 2017 sobre resonancia magnética por difusión computacional (CDMRI''17), celebrado en Québec, Canadá, el 10 de septiembre de 2017, y comparten nuevas perspectivas sobre los desafíos de investigación más recientes para quienes trabajan actualmente en este campo, pero también ofreciendo un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender técnicas computacionales en resonancia magnética de difusión. Este libro incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones ricas y a todo color y resultados 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. Nota de contenido: Part I Data Acquisition and Modeling: Estimating Tissue Microstructure using Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Spectroscopy of Brain Metabolites by Marco Palombo -- (k, q)-Compressed Sensing for dMRI with Joint Spatial-Angular Sparsity Prior by Evan Schwab et al -- Spatio-Temporal dMRI Acquisition Design: Reducing the Number of qτ Samples Through a Relaxed Probabilistic Model by Patryk Filipiak et al -- A Generalized SMT-Based Framework for Diffusion MRI Microstructural Model Estimation by Mauro Zucchelli et al -- Part II Image Postprocessing: Diffusion Specific Segmentation: Skull Stripping with Diffusion MRIData Alone by Robert I. Reid et al -- Diffeomorphic Registration of Diffusion Mean Apparent Propagator Fields Using Dynamic Programming on a Minimum Spanning Tree by K´evin Ginsburger et al -- Diffusion Orientation Histograms (DOH) for Diffusion Weighted Image Analysis by Laurent Chauvin et al -- Part III Tractography and Connectivity: Learning aSingle Step of Streamline Tractography Based on Neural Networks by Daniel Jörgens et al -- Probabilistic Tractography for Complex Fiber Orientations with Automatic Model Selection by Edwin Versteeg et al -- Bundle-Specific Tractography by Francois Rheault et al -- A Sheet Probability Index from Diffusion Tensor Imaging by Michael Ankele et al -- Recovering Missing Connections in Diffusion Weighted MRI Using Matrix Completion by Chendi Wang et al -- Brain Parcellation and Connectivity Mapping Using Wasserstein Geometry by Hamza Farooq et al -- Exploiting Machine Learning Principles for Assessing the Fingerprinting Potential of Connectivity Features by Silvia Obertino et al -- Part IV Clinical Applications: Fiber-Flux Diffusion Density for White Matter Tracts Analysis: Application to Mild Anomalies Localization in Contact Sports Players by Itay Benou et al -- Longitudinal Analysis Framework of DWI Data for Reconstructing Structural Brain Networks with Application to MultipleSclerosis by Thalis Charalambous et al -- Multi-Modal Analysis of Genetically-Related Subjects Using SIFT Descriptors in Brain MRI by Kuldeep Kumar et al -- VERDICT Prostate Parameter Estimation with AMICO by Elisenda Bonet-Carne et al. 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

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