Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „3D brain imaging“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Inhaltsverzeichnis
Machen Sie sich mit den Listen der aktuellen Artikel, Bücher, Dissertationen, Berichten und anderer wissenschaftlichen Quellen zum Thema "3D brain imaging" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Zeitschriftenartikel zum Thema "3D brain imaging"
Sumithra, M., P. Madhumitha, S. Madhumitha, D. Malini und B. Poorni Vinayaa. „3D Segmentation of Brain Tumor Imaging“. International Journal of Advanced Engineering, Management and Science 6, Nr. 6 (2020): 256–60. http://dx.doi.org/10.22161/ijaems.66.5.
Der volle Inhalt der QuelleKakeda, Shingo, Yukunori Korogi, Yasuhiro Hiai, Norihiro Ohnari, Toru Sato und Toshinori Hirai. „Pitfalls of 3D FLAIR Brain Imaging“. Academic Radiology 19, Nr. 10 (Oktober 2012): 1225–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.acra.2012.04.017.
Der volle Inhalt der QuelleTaranda, Julian, und Sevin Turcan. „3D Whole-Brain Imaging Approaches to Study Brain Tumors“. Cancers 13, Nr. 8 (15.04.2021): 1897. http://dx.doi.org/10.3390/cancers13081897.
Der volle Inhalt der QuellePooh, Ritsuko K. „Three-dimensional Evaluation of the Fetal Brain“. Donald School Journal of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology 11, Nr. 4 (2017): 268–75. http://dx.doi.org/10.5005/jp-journals-10009-1532.
Der volle Inhalt der QuelleYao, Junjie. „Deep-brain imaging with 3D integrated photoacoustic tomography and ultrasound localization microscopy“. Journal of the Acoustical Society of America 155, Nr. 3_Supplement (01.03.2024): A53. http://dx.doi.org/10.1121/10.0026774.
Der volle Inhalt der QuelleAvasarala, Jagannadha, und Todd Pietila. „The first 3D printed multiple sclerosis brain: Towards a 3D era in medicine“. F1000Research 6 (30.08.2017): 1603. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.12336.1.
Der volle Inhalt der QuelleAvasarala, Jagannadha, und Todd Pietila. „The first 3D printed multiple sclerosis brain: Towards a 3D era in medicine“. F1000Research 6 (20.09.2017): 1603. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.12336.2.
Der volle Inhalt der QuelleRen, Jiahao, Xiaocen Wang, Chang Liu, He Sun, Junkai Tong, Min Lin, Jian Li et al. „3D Ultrasonic Brain Imaging with Deep Learning Based on Fully Convolutional Networks“. Sensors 23, Nr. 19 (09.10.2023): 8341. http://dx.doi.org/10.3390/s23198341.
Der volle Inhalt der Quellede Crespigny, Alex, Hani Bou-Reslan, Merry C. Nishimura, Heidi Phillips, Richard A. D. Carano und Helen E. D’Arceuil. „3D micro-CT imaging of the postmortem brain“. Journal of Neuroscience Methods 171, Nr. 2 (Juni 2008): 207–13. http://dx.doi.org/10.1016/j.jneumeth.2008.03.006.
Der volle Inhalt der QuelleMiao, Peng, Zhixia Wu, Miao Li, Yuanyuan Ji, Bohua Xie, Xiaojie Lin und Guo-Yuan Yang. „Synchrotron Radiation X-Ray Phase-Contrast Tomography Visualizes Microvasculature Changes in Mice Brains after Ischemic Injury“. Neural Plasticity 2016 (2016): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2016/3258494.
Der volle Inhalt der QuelleDissertationen zum Thema "3D brain imaging"
Matias, Correia T. M. „Assessment and optimisation of 3D optical topography for brain imaging“. Thesis, University College London (University of London), 2010. http://discovery.ucl.ac.uk/19496/.
Der volle Inhalt der QuelleLaw, Kwok-wai Albert, und 羅國偉. „3D reconstruction of coronary artery and brain tumor from 2D medical images“. Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2004. http://hub.hku.hk/bib/B31245572.
Der volle Inhalt der QuelleUthama, Ashish. „3D spherical harmonic invariant features for sensitive and robust quantitative shape and function analysis in brain MRI“. Thesis, University of British Columbia, 2007. http://hdl.handle.net/2429/438.
Der volle Inhalt der QuelleOlivero, Daniel. „Traumatic brain injury biomarker discovery using mass spectrometry imaging of 3D neural cultures“. Thesis, Georgia Institute of Technology, 2011. http://hdl.handle.net/1853/41102.
Der volle Inhalt der QuelleMomayyezSiahkal, Parya. „3D stochastic completion fields for mapping brain connectivity using diffusion magnetic resonance imaging“. Thesis, McGill University, 2012. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=110445.
Der volle Inhalt der QuelleCette thèse propose un nouveau cadre probabiliste pour la reconstruction de la connectivité anatomique dans le cerveau basée sur les données obtenues avec l'imagerie de diffusion par résonance magnétique. Nous abordons le problème de la tractographie par le point de vue qu'une théorie basée sur des calculs numériques doit se rapporter à la quantité sous jacente qui est mesurée-la diffusion anisotropique des molécules d'eau. Pour atteindre cet objectif, la probabilité de complétion à priori entre deux régions d'intérêt est modélisée par une marche aléatoire tridimensionnelle (3D), représentative du déplacement anisotropique local capturé par l'IRM de diffusion. La marche aléatoire 3D varie selon un ensemble d'équations différentielles stochastiques dont la solution fournit la probabilité de passage entre tous les états dans l'espace, étant donné une source initiale et des régions d'intérêts. Dans un tel modèle, les particules ont tendance à se diriger en ligne droite à chaque passage, avec une légère perturbation dans leur orientation tridimensionnelle provenant de mouvement Brownien dans chaque composante de l'orientation. Étant données initialement une région source et une région finale, les fonctions de densité de probabilité décrivant la vraisemblance de passage par une position et orientation tridimensionnelle sont respectivement nommées champ stochastique source et champ stochastique d'intérêt. Le champ stochastique final est estimé par le produit de ces deux densités et représente la probabilité de passage par un état particulier dans l'espace. Nous montrons que les courbes de maximum de vraisemblance obtenues par le procédé de marche aléatoire directionnelle 3D est la courbe de moindre énergie qui minimise la somme pondérée de la courbature au carrée, de la torsion au carrée et de la longueur. La marche aléatoire directionnelle 3D et ses champ de complétion sont une extension du modèle de complétion de Williams et Jacobs pour la complétion 2D.Nous développons ensuite un modèle de calcul efficace, local et parallellisable pour calculer les champs de complétion stochastiques en exploitant l'équation Fokker-Planck de la marche aléatoire directionnelle 3D. Cette équation différentielle partielle décrit l'évolution de la distribution de probabilité pour les particules de suivre un tel processus aléatoire. De plus, une solution invariante par rotation est proposée en utilisant la base des fonctions harmoniques sphériques afin de capturer la direction sur la sphere. En analogie avec le modèle de complétion 2D, nous introduisions des termes de diffusion additionnels pour rendre les erreurs d'advection spatiales isotropiques. Le champ de complétion stochastique 3D est également adapté plus avant lorsque les données d'orientation sont dense, comme c'est le cas pour l'IRM de diffusion. L'insertion de termes de dérive angulaire dans le processus stochastique global fournit un moyen de calculer les complétions tout en exploitant les informations locales d'orientation accessibles dans chaque voxel. Notre algorithme fournit ainsi une nouvelle mesure de la connectivité entre deux régions d'intérêt en se basant sur la probabilité globale des courbes de complétions entre elles. Nous discutions ensuite d'un modèle alternatif de marche directionnelle aléatoire directionnelle, où la perturbation angulaire provient d'une seule distribution, i.e., une distribution 3D brownienne.Les performances de l'algorithme de champ de complétion sont validées qualitativement et quantitativement sur des données d'IRM de diffusion provenant de fantômes synthétiques et biologiques. Les données humaines acquises in vivo sur 12 patients sont utilisées pour comparer les performances de l'algorithme que nous proposons avec d'autres méthodes de tractographie de l'état de l'art. Nous concluons finalement par une discussion sur les avantages et les limitations de la méthode développée dans cette thèse et suggérons des orientations pour les travaux futurs.
Collins, D. Louis. „3D model-based segmentation of individual brain structures from magnetic resonance imaging data“. Thesis, McGill University, 1994. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=28716.
Der volle Inhalt der QuelleThe objective of this thesis is achieved by inverting the traditional segmentation strategy. Instead of matching geometric contours from an idealized atlas directly to the MRI data, segmentation is achieved by identifying the spatial transformation that, under certain constraints, best maps corresponding features between the model and a particular volumetric data set. After automatic recovery of the linear registration transform, the 3-D non-linear transformation is recovered by estimating the local deformation fields, recursively selected by stepping through the entire target volume in a 3D grid pattern, using cross-correlation of invariant intensity features derived from image data. This registration process is performed hierarchically, with each step in decreasing scale refining the fit of the previous step and providing input to the next. When completed, atlas contours defined in the model are mapped through the recovered transformation to segment structures in the original data set and identify them by name.
Experiments for registration and segmentation are presented using simple phantoms, a realistic digital brain phantom as well as human MRI data. The algorithm is used to estimate neuro-anatomical variability, to automatically segment cerebral structures and to create probabilistic representations of the same structures. Validation with manual methods shows that the procedure performs well, is objective and its implementation robust.
Christopoulos, Charitos Andreas. „Brain disease classification using multi-channel 3D convolutional neural networks“. Thesis, Linköpings universitet, Statistik och maskininlärning, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-174329.
Der volle Inhalt der QuelleMayerich, David Matthew. „Acquisition and reconstruction of brain tissue using knife-edge scanning microscopy“. Texas A&M University, 2003. http://hdl.handle.net/1969.1/563.
Der volle Inhalt der QuelleHeinzer, Stefan. „Hierarchical 3D imaging and quantification of brain microvasculature in a mouse model for Alzheimer's disease /“. Zürich : ETH, 2007. http://e-collection.ethbib.ethz.ch/show?type=diss&nr=17293.
Der volle Inhalt der QuelleNguyen, Peter. „CANNABINOID RECEPTORS IN THE 3D RECONSTRUCTED MOUSE BRAIN: FUNCTION AND REGULATION“. VCU Scholars Compass, 2010. http://scholarscompass.vcu.edu/etd/2274.
Der volle Inhalt der QuelleBücher zum Thema "3D brain imaging"
Kretschmann, Hans-Joachim. Neurofunctional systems: 3D reconstructions with correlated neuroimaging. Stuttgart: Thieme, 1998.
Den vollen Inhalt der Quelle finden1957-, Lucerna S., Hrsg. In vivo atlas of deep brain structures: With 3D reconstructions. Berlin: Springer, 2002.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBorden, Neil M. 3D angiographic atlas of neurovascular anatomy and pathology. Cambridge: Cambridge University Press, 2007.
Den vollen Inhalt der Quelle findenNaidich, Thomas P. Duvernoy’s Atlas of the Human Brain Stem and Cerebellum: High-Field MRI: Surface Anatomy, Internal Structure, Vascularization and 3D Sectional Anatomy. Vienna: Springer Vienna, 2009.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKumazawa-Manita, Noriko, Tsutomu Hashikawa und Atsushi Iriki. The 3D Stereotaxic Brain Atlas of the Degu: With MRI and Histology Digital Model with a Freely Rotatable Viewer. Springer, 2018.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKumazawa-Manita, Noriko, Tsutomu Hashikawa und Atsushi Iriki. The 3D Stereotaxic Brain Atlas of the Degu: With MRI and Histology Digital Model with a Freely Rotatable Viewer. Springer, 2019.
Den vollen Inhalt der Quelle findenHarder, B., T. Hagemann, Martin C. Hirsch, Thomas Kramer und C. Zinecker. Neuroanatomy: 3D-Stereoscopic Atlas of the Human Brain. Springer London, Limited, 2012.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSalpietro, F. M., S. Lucerna, C. Alafaci und F. Tomasello. In Vivo Atlas of Deep Brain Structures: With 3D Reconstructions. Springer Berlin / Heidelberg, 2012.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSalpietro, F. M., S. Lucerna, C. Alafaci und F. Tomasello. In Vivo Atlas of Deep Brain Structures: With 3D Reconstructions. Springer London, Limited, 2012.
Den vollen Inhalt der Quelle findenHirsch, Martin C., und Thomas Kramer. Neuroanatomy: 3D-Stereoscopic Atlas of the Human Brain (With CD-ROM). Springer, 1999.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBuchteile zum Thema "3D brain imaging"
Kikinis, Ron, Ferenc A. Jolesz, Guido Gerig, Tamas Sandor, Harvey E. Cline, William E. Lorensen, Michael Halle und Stephen A. Benton. „3D Morphometric and Morphologic Information Derived From Clinical Brain MR Images“. In 3D Imaging in Medicine, 441–54. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-84211-5_28.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Zigen, Melinda Baxter, Mingwu Jin, Jian-Xiong Wang, Ren-Cang Li, Talon Johnson und Jianzhong Su. „Sparse Sampling and Fully-3D Fast Total Variation Based Imaging Reconstruction for Chemical Shift Imaging in Magnetic Resonance Spectroscopy“. In Brain Informatics, 479–85. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-05587-5_45.
Der volle Inhalt der QuelleHerrmannsdörfer, Frank, Benjamin Flottmann, Siddarth Nanguneri, Varun Venkataramani, Heinz Horstmann, Thomas Kuner und Mike Heilemann. „3D d STORM Imaging of Fixed Brain Tissue“. In Methods in Molecular Biology, 169–84. New York, NY: Springer New York, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-6688-2_13.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Biao, Yutong Xie, Zeyu Zhang, Jinchao Ge, Kaspar Yaxley, Suzan Bahadir, Qi Wu, Yifan Liu und Minh-Son To. „BHSD: A 3D Multi-class Brain Hemorrhage Segmentation Dataset“. In Machine Learning in Medical Imaging, 147–56. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-45673-2_15.
Der volle Inhalt der QuelleTudosiu, Petru-Daniel, Walter Hugo Lopez Pinaya, Mark S. Graham, Pedro Borges, Virginia Fernandez, Dai Yang, Jeremy Appleyard et al. „Morphology-Preserving Autoregressive 3D Generative Modelling of the Brain“. In Simulation and Synthesis in Medical Imaging, 66–78. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16980-9_7.
Der volle Inhalt der QuellePetrov, Dmitry, Boris A. Gutman, Egor Kuznetsov, Christopher R. K. Ching, Kathryn Alpert, Artemis Zavaliangos-Petropulu, Dmitry Isaev et al. „Deep Learning for Quality Control of Subcortical Brain 3D Shape Models“. In Shape in Medical Imaging, 268–76. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-04747-4_25.
Der volle Inhalt der QuelleYaqub, Mohammad, Remi Cuingnet, Raffaele Napolitano, David Roundhill, Aris Papageorghiou, Roberto Ardon und J. Alison Noble. „Volumetric Segmentation of Key Fetal Brain Structures in 3D Ultrasound“. In Machine Learning in Medical Imaging, 25–32. Cham: Springer International Publishing, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-02267-3_4.
Der volle Inhalt der QuelleFidon, Lucas, Michael Aertsen, Nada Mufti, Thomas Deprest, Doaa Emam, Frédéric Guffens, Ernst Schwartz et al. „Distributionally Robust Segmentation of Abnormal Fetal Brain 3D MRI“. In Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, and Perinatal Imaging, Placental and Preterm Image Analysis, 263–73. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87735-4_25.
Der volle Inhalt der QuelleFang, Longwei, Lichi Zhang, Dong Nie, Xiaohuan Cao, Khosro Bahrami, Huiguang He und Dinggang Shen. „Brain Image Labeling Using Multi-atlas Guided 3D Fully Convolutional Networks“. In Patch-Based Techniques in Medical Imaging, 12–19. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-67434-6_2.
Der volle Inhalt der QuelleRusak, Filip, Rodrigo Santa Cruz, Pierrick Bourgeat, Clinton Fookes, Jurgen Fripp, Andrew Bradley und Olivier Salvado. „3D Brain MRI GAN-Based Synthesis Conditioned on Partial Volume Maps“. In Simulation and Synthesis in Medical Imaging, 11–20. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-59520-3_2.
Der volle Inhalt der QuelleKonferenzberichte zum Thema "3D brain imaging"
Saladi, S., P. Pinnamaneni und J. Meyer. „Texture-based 3D brain imaging“. In Proceedings 2nd Annual IEEE International Symposium on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE 2001). IEEE, 2001. http://dx.doi.org/10.1109/bibe.2001.974422.
Der volle Inhalt der QuelleXiao, Sheng, Hua-an Tseng, Howard Gritton, Xue Han und Jerome Mertz. „Video-rate Volumetric Neuronal Imaging Using 3D Targeted Illumination“. In Optics and the Brain. Washington, D.C.: OSA, 2018. http://dx.doi.org/10.1364/brain.2018.bw2c.6.
Der volle Inhalt der QuelleXue, Yujia, Ian G. Davison, David A. Boas und Lei Tian. „Computational Miniature Mesoscope for Single-shot 3D Fluorescence Imaging“. In Optics and the Brain. Washington, D.C.: OSA, 2020. http://dx.doi.org/10.1364/brain.2020.btu2c.5.
Der volle Inhalt der QuelleLoncaric, Sven, Ivan Ceskovic, Ratimir Petrovic und Srecko Loncaric. „3D quantitative analysis of brain SPECT images“. In Medical Imaging 2001, herausgegeben von Milan Sonka und Kenneth M. Hanson. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.431055.
Der volle Inhalt der QuelleRózsa, Balázs, Zoltán Szadai, Linda Judák, Balázs Chiovini, Gábor Juhász, Katalin Ócsai, Dénes Pálfi et al. „Imaging of dendrites and sparse interneuronal networks with 3D random access microscopy“. In Optics and the Brain. Washington, D.C.: Optica Publishing Group, 2023. http://dx.doi.org/10.1364/brain.2023.bw3b.6.
Der volle Inhalt der QuelleSzalay, Gergely, Zoltán Szadai, Linda Judák, Pál Maák, Katalin Ócsai, Máté Veress, Tamás Tompa, Balázs Chiovini, Gergely Katona und Balázs Rózsa. „Fast 3D imaging and photostimulation by 3D acousto-optical microscopy revealed spatiotemporally orchestrated clusters in the visual cortex“. In Optics and the Brain. Washington, D.C.: OSA, 2019. http://dx.doi.org/10.1364/brain.2019.bm3a.1.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Wenze, Venkatakaushik Voleti, Evan Schaffer, Rebecca Vaadia, Wesley B. Grueber, Richard S. Mann und Elizabeth Hillman. „SCAPE Microscopy for High Speed, 3D Whole-Brain Imaging in Drosophila Melanogaster“. In Optics and the Brain. Washington, D.C.: OSA, 2016. http://dx.doi.org/10.1364/brain.2016.btu4d.3.
Der volle Inhalt der QuellePan, Jinghong, Wieslaw L. Nowinski, Loe K. Fock, Douglas E. Dow und Teh H. Chuan. „3D atlas of brain connections and functional circuits“. In Medical Imaging 1997, herausgegeben von Yongmin Kim. SPIE, 1997. http://dx.doi.org/10.1117/12.273940.
Der volle Inhalt der QuelleLeporé, Natasha, Yi-Yu Chou, Oscar L. Lopez, Howard J. Aizenstein, James T. Becker, Arthur W. Toga und Paul M. Thompson. „Fast 3D fluid registration of brain magnetic resonance images“. In Medical Imaging, herausgegeben von Xiaoping P. Hu und Anne V. Clough. SPIE, 2008. http://dx.doi.org/10.1117/12.774338.
Der volle Inhalt der QuelleWelsh, Tom F., Klaus D. Mueller, Wei Zhu, Jeffrey R. Meade und Nora Volkow. „Brain miner: a 3D visual interface for the investigation of functional relationships in the brain“. In Medical Imaging 2001, herausgegeben von Chin-Tu Chen und Anne V. Clough. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.428163.
Der volle Inhalt der Quelle