Literatura académica sobre el tema "Fat imaging"
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Artículos de revistas sobre el tema "Fat imaging"
Robinson, P. J. A. "Fat and the liver". Imaging 16, n.º 4 (septiembre de 2004): 364–74. http://dx.doi.org/10.1259/imaging/26666175.
Texto completoDavidovich, D., A. Gastaldelli y R. Sicari. "Imaging cardiac fat". European Heart Journal - Cardiovascular Imaging 14, n.º 7 (28 de marzo de 2013): 625–30. http://dx.doi.org/10.1093/ehjci/jet045.
Texto completoWang, H., Y. E. Chen y Daniel T. Eitzman. "Imaging Body Fat". Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology 34, n.º 10 (octubre de 2014): 2217–23. http://dx.doi.org/10.1161/atvbaha.114.303036.
Texto completoKellman, Peter, Diego Hernando y Andrew E. Arai. "Myocardial Fat Imaging". Current Cardiovascular Imaging Reports 3, n.º 2 (11 de marzo de 2010): 83–91. http://dx.doi.org/10.1007/s12410-010-9012-1.
Texto completoDooms, G. C., H. Hricak, A. R. Margulis y G. de Geer. "MR imaging of fat." Radiology 158, n.º 1 (enero de 1986): 51–54. http://dx.doi.org/10.1148/radiology.158.1.3940397.
Texto completoEhara, S. "MR imaging of fat necrosis." American Journal of Roentgenology 171, n.º 3 (septiembre de 1998): 889. http://dx.doi.org/10.2214/ajr.171.3.9725348.
Texto completoChan, Lai Peng, R. Gee, Ciaran Keogh y Peter L. Munk. "Imaging Features of Fat Necrosis". American Journal of Roentgenology 181, n.º 4 (octubre de 2003): 955–59. http://dx.doi.org/10.2214/ajr.181.4.1810955.
Texto completoAxel, Leon. "Fat Suppression in MR Imaging". RadioGraphics 19, n.º 5 (septiembre de 1999): 1177. http://dx.doi.org/10.1148/radiographics.19.5.g99se411177a.
Texto completoGriffith, James F. "MR imaging of marrow fat". Bone 47 (octubre de 2010): S380. http://dx.doi.org/10.1016/j.bone.2010.09.066.
Texto completoHernandez, R. J., D. R. Keim, T. L. Chenevert, D. B. Sullivan y A. M. Aisen. "Fat-suppressed MR imaging of myositis." Radiology 182, n.º 1 (enero de 1992): 217–19. http://dx.doi.org/10.1148/radiology.182.1.1727285.
Texto completoTesis sobre el tema "Fat imaging"
An, Li. "Water-fat imaging and general chemical shift imaging with spectrum modeling". Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1999. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk1/tape9/PQDD_0032/NQ38848.pdf.
Texto completoHuang, Fangping. "Water and Fat Image Reconstruction in Magnetic Resonance Imaging". Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2011. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1309791802.
Texto completoAru, Jim. "Abdominal fat distribution, measured by magnetic resonance imaging, and insulin resistance". Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2000. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk1/tape4/PQDD_0018/MQ54444.pdf.
Texto completoNarayan, Sreenath Prativadi. "Magnetic Resonance Imaging of Hepatic Fat Content Measurements at 7 Tesla". Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1341869672.
Texto completoHuang, Hui. "Non-destructive detection of pork intramuscular fat content using hyperspectral imaging". Thesis, McGill University, 2013. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=119675.
Texto completoLa teneur en matières grasses du porc affecte la saveur de la viande de porc. Dans l'industrie porcine, la graisse intramusculaire (GIM) et la cote de persillage (CP) sont deux propriétés qui déterminent la teneur en gras du porc. Les méthodes conventionnelles de détermination ne sont pas adaptées aux besoins actuels de l'industrie car elles sont destructrices ou subjectives. Cette étude porte sur l'utilisation de l'imagerie hyperspectrale dans l'évaluation de la teneur en graisse intramusculaire et du persillage du porc. Les effets de la répartition de la graisse intramusculaire le long du muscle Longissmus, de la congélation, du dégel et de l'analyse de la forme pour le traitement de l'image ont été pris en compte. Une technique d'imagerie hyperspectrale proche infrarouge (IR) allant de 900 à 1700 nm a été utilisée pour prédire le GIM ou la CP. La viande fraîche au niveau de la 3ème/4ème côte du porc a été utilisée pour recueillir les images hyperspectrales. Des analyses de la forme fondée sur les techniques du filtre de Gabor, du détecteur linéaire à large spectre (WLD) et de la matrice de cooccurrence de niveau gris améliorée (GLCM) ont été étudiées et les propriétés de l'image, i.e spectre, texture et propriétés des lignes, ont été extraites. La régression linéaire multiple (RLM) a été utilisée pour développer des modèles de prédiction. Pour la cote persillage, le modèle de RLM utilisant la moyenne de spectre filtrée pour la première dérivée de Gabor a le mieux performé avec une précision de calibration de 0,90 aux longueurs d'onde de 961, 1186 et 1220 nm. Pour le GIM, une précision de calibration de 0.85 a été obtenue avec un spectre moyen de base à 1207 et 1279 nm. La distribution du contenu de GIM a été illustrée. Les résultats démontrent la possibilité d'utiliser les images hyperspectralces proche IR pour évaluer rapidement et de façon non-destructive le taux de gras intramusculaire du porc. En ce qui concerne le persillage en tant qu'indice visuel, une méthode objective d'évaluation de la cote persillage utilisant des images rouge-vert-bleu (RGB) a été développée en appliquant un WLD basé sur un model linéaire au canal vert. La possibilité d'un contrôle non-destructif du GIM et de la CP utilisant du porc congelé et décongelé a été étudiée. Une précision de la prédiction de 0.90 pour la CP a été réalisée avec du porc congelé. Une précision de la prédiction de 0.82 pour le GIM découle du porc décongelé. Le potentiel du porc congelé et décongelé pour l'évaluation de la cote de persillage et du porc décongelé pour l'évaluation de la teneur en gras intramusculaire a été démontré. Outre l'effet du gel et du dégel, la variation du GIM et de la CP à travers les sept derniers muscles thoraciques Longissmus a été étudiée. Les relations entre le GIM et la CP à la dernière côte et les propriétés correspondantes aux autres côtes et au filet ont été déterminées avec précision. La relation entre les images de proche IR à l'extrémité et le niveau de GIM du porc six dernières côtes thoraciques a été étudiée. Des relations étroite ont été déterminées, en particulier entre les images de l'extrémité de la côte et les taux de GIM aux 2eme/3eme dernières côtes et la 2eme dernière côte.
Mehemed, Taha Mohamed M. "Fat-Water Interface on Susceptibility-Weighted Imaging and Gradient-Echo Imaging: Comparison of Phantoms to Intracranial Lipomas". Kyoto University, 2014. http://hdl.handle.net/2433/193572.
Texto completoGroll, Emily D. "Comparison of anthropometric and DXA measurements of regional body fat". Virtual Press, 2008. http://liblink.bsu.edu/uhtbin/catkey/1398712.
Texto completoSchool of Physical Education, Sport, and Exercise Science
Hussein, Mahamoud Omar. "Magnetic resonance imaging and spectroscopy of fat emulsions in the gastrointestinal tract". Thesis, University of Nottingham, 2013. http://eprints.nottingham.ac.uk/13582/.
Texto completoCosta, Yuri Ajala da. "A proposal for full-range fat fraction estimation using magnitude MR imaging". Universidade de São Paulo, 2018. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-01102018-083519/.
Texto completoOs métodos atuais para estimação de gordura hepática por densidade de prótons (PDFF) utilizando imagem de magnitude de ressonância magnética (RM) enfrentam o desafio de estimar corretamente quando a gordura é a molécula dominante, ou seja, PDFF é maior que 50%. Assim, a acurácia desses métodos é limitada a meio intervalo de operação. Apresentamos aqui um método baseado em redes neurais para regressão capaz de estimar pelo intervalo completo de frações de gordura. Construímos uma rede neural baseada nos ângulos e distâncias entre os dados do sinal discreto da imagem de RM (ADALIFE), usando esses atributos associados a diferentes valores de PDFF, com sinais simulados considerando diferentes relações sinal-ruído (SNR). Resultados foram comparados para verificar a repetibilidade e concordância através de análise de regressão, Bland- Altman e curvas de característica de erro de regressão (REC). Resultados para o método Multi-interferência (estado-da-arte) foram similares aos relatados in vivo pela literatura, ressaltando a relevância das simulações. ADALIFE foi capaz de estimar corretamente frações de gordura até 100%, quebrando o paradigma para intervalo completo de operação utilizando apenas processamento posterior à aquisição de imagens ou sinais. Considerando meio intervalo, nosso método superou o estado-da-arte em termos de repetibilidade e concordância, com limites mais estreitos e menor erro esperado em qualquer SNR.
Sigar, Joseph Aduol. "Visible hyperspectral imaging for predicting intra-muscular fat content from sheep carcasses". Thesis, Sigar, Joseph Aduol (2020) Visible hyperspectral imaging for predicting intra-muscular fat content from sheep carcasses. Honours thesis, Murdoch University, 2020. https://researchrepository.murdoch.edu.au/id/eprint/54744/.
Texto completoLibros sobre el tema "Fat imaging"
Buonincontri, Guido, Joshua Kaggie y Martin Graves. Fast Quantitative Magnetic Resonance Imaging. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01667-7.
Texto completoImaging history: Photography after the fact. Brussel: ASA Publishers, 2011.
Buscar texto completoFan thưng santiphāp (2010 Bangkok, Thailand). Fan thưng santiphāp =: Imagine peace. Krung Thēp Mahā Nakhō̜n: Krasūang Watthanatham, 2010.
Buscar texto completoWehrli, F. W. Fast-scan magnetic resonance: Principles and applications. New York: Raven Press, 1991.
Buscar texto completoChae, Jongchul, ed. Initial Results from the Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS). Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-12123-9.
Texto completoYan, Raymond T. H. Fast radio-frequency current density imaging with spiral acquisition. Ottawa: National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1999.
Buscar texto completoSlater, Craig S. Studies of Photoinduced Molecular Dynamics Using a Fast Imaging Sensor. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-24517-1.
Texto completoZdenka, Badovinac, Limerick City Gallery of Art. y EV+A, eds. EV+A 2004: Imagine Limerick. Kinsale, Co. Cork: Gandon Editions, 2004.
Buscar texto completoSiegmund, Oswald H. W. The Lyman Imaging Telescope Experiment (LITE): Final report, #NAGW - 4731. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1997.
Buscar texto completoUnited States. National Aeronautics and Space Administration., ed. The Lyman Imaging Telescope Experiment (LITE): Final report, #NAGW - 4731. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1997.
Buscar texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Fat imaging"
Bongers, Malte Niklas. "Gastrointestinal Imaging: Liver Fat and Iron Quantification". En Spectral Imaging, 235–44. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-96285-2_15.
Texto completoWortsman, Ximena. "Imaging of Hypodermal Fat Necrosis". En Skin Necrosis, 25–31. Vienna: Springer Vienna, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-7091-1241-0_4.
Texto completoKuchnia, Adam J. y Neil Binkley. "Diagnosis of Osteosarcopenia – Imaging". En Osteosarcopenia: Bone, Muscle and Fat Interactions, 243–63. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-25890-0_12.
Texto completoMarwan, Mohamed. "The Many Uses of Epicardial Fat Measurements". En Contemporary Medical Imaging, 285–94. Totowa, NJ: Humana Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-60327-237-7_24.
Texto completoAltun, Ersan, Mohamed El-Azzazi y Richard C. Semelka. "Hepatic fat and iron deposition". En Liver imaging: MRI with CT correlation, 241–54. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc, 2015. http://dx.doi.org/10.1002/9781118484852.ch12.
Texto completoMonti, Caterina B., Davide Capra, Francesco Secchi, Marina Codari y Francesco Sardanelli. "Artificial Intelligence-Based Quantification of Cardiac Fat". En Artificial Intelligence in Cardiothoracic Imaging, 297–303. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-92087-6_30.
Texto completoSasaki, Hidehiko, Yoshifumi Saijo, Motonao Tanaka y Shin-ichi Nitta. "Influence of fat Components and Tissue Preparation on the High Frequency Acoustic Properties". En Acoustical Imaging, 161–66. Boston, MA: Springer US, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-8606-1_21.
Texto completoFrança, Manuela, Ángel Alberich-Bayarri y Luis Martí-Bonmatí. "Use Case VI: Imaging Biomarkers in Diffuse Liver Disease. Quantification of Fat and Iron". En Imaging Biomarkers, 279–94. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-43504-6_20.
Texto completoKoshy, Marymol, Mazuin Mohd Razalli, Asita Elengoe y Methil Kannan Kutty. "Imaging as a Tool for Measuring Body Fat". En Obesity and its Impact on Health, 117–24. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-33-6408-0_9.
Texto completoChen, Xin, Emmanouil Moschidis, Chris Taylor y Susan Astley. "A Novel Framework for Fat, Glandular Tissue, Pectoral Muscle and Nipple Segmentation in Full Field Digital Mammograms". En Breast Imaging, 201–8. Cham: Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07887-8_29.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Fat imaging"
Kriston, Andras, Paulo Mendonça, Alvin Silva, Robert G. Paden, William Pavlicek, Dushyant Sahani, Benedek Janos Kis, Laszlo Rusko, Darin Okerlund y Rahul Bhotika. "Liver fat quantification using fast kVp-switching dual energy CT". En SPIE Medical Imaging, editado por Benoit M. Dawant y David R. Haynor. SPIE, 2011. http://dx.doi.org/10.1117/12.878206.
Texto completoStevenson, Kevin, Mark Schweitzer y Ghassan Hamarneh. "Multi-angle deformation analysis of Hoffa's fat pad". En Medical Imaging, editado por Armando Manduca y Amir A. Amini. SPIE, 2006. http://dx.doi.org/10.1117/12.654301.
Texto completoTong, Yubing, Jayaram K. Udupa y Drew A. Torigian. "Standardized anatomic space for abdominal fat quantification". En SPIE Medical Imaging, editado por Sebastien Ourselin y Martin A. Styner. SPIE, 2014. http://dx.doi.org/10.1117/12.2044254.
Texto completoSacha, Jaroslaw P., Michael D. Cockman, Thomas E. Dufresne y Darren Trokhan. "Quantification of regional fat volume in rat MRI". En Medical Imaging 2003, editado por Anne V. Clough y Amir A. Amini. SPIE, 2003. http://dx.doi.org/10.1117/12.480405.
Texto completoDing, Xiaowei, Demetri Terzopoulos, Mariana Diaz-Zamudio, Daniel S. Berman, Piotr J. Slomka y Damini Dey. "Automated epicardial fat volume quantification from non-contrast CT". En SPIE Medical Imaging, editado por Sebastien Ourselin y Martin A. Styner. SPIE, 2014. http://dx.doi.org/10.1117/12.2043326.
Texto completoTong, Yubing, Jayaram K. Udupa, Caiyun Wu, Gargi Pednekar, Janani Rajan Subramanian, David J. Lederer, Jason Christie y Drew A. Torigian. "Fat segmentation on chest CT images via fuzzy models". En SPIE Medical Imaging, editado por Robert J. Webster y Ziv R. Yaniv. SPIE, 2016. http://dx.doi.org/10.1117/12.2217864.
Texto completoSussman, Daniel L., Jianhua Yao y Ronald M. Summers. "Automated fat measurement and segmentation with intensity inhomogeneity correction". En SPIE Medical Imaging, editado por Benoit M. Dawant y David R. Haynor. SPIE, 2010. http://dx.doi.org/10.1117/12.843860.
Texto completoTisdall, M. Dylan y M. Stella Atkins. "Fat/water separation in a single MRI image with arbitrary phase shift". En Medical Imaging, editado por Michael J. Flynn y Jiang Hsieh. SPIE, 2006. http://dx.doi.org/10.1117/12.655128.
Texto completoAbrahim, Banazier A., Zeinab A. Mustafa y Yasser M. Kadah. "Fast phase aberration correction in ultrasound imaging using fat layer model". En 2007 International Conference on Computer Engineering & Systems. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/icces.2007.4447048.
Texto completoAgarwal, Chirag, Ahmed H. Dallal, Mohammad R. Arbabshirani, Aalpen Patel y Gregory Moore. "Unsupervised quantification of abdominal fat from CT images using Greedy Snakes". En SPIE Medical Imaging, editado por Martin A. Styner y Elsa D. Angelini. SPIE, 2017. http://dx.doi.org/10.1117/12.2254139.
Texto completoInformes sobre el tema "Fat imaging"
Tao, Yang, Victor Alchanatis y Yud-Ren Chen. X-ray and stereo imaging method for sensitive detection of bone fragments and hazardous materials in de-boned poultry fillets. United States Department of Agriculture, enero de 2006. http://dx.doi.org/10.32747/2006.7695872.bard.
Texto completoIsmaiel, Abdulrahman, Oana Ciobanu, Mohamed Ismaiel, Daniel-Corneliu Leucuta, Stefan-Lucian Popa, Liliana David, Dilara Ensar, Nahlah Al Srouji y Dan L. Dumitrascu. Atherogenic Index of Plasma in Non-Alcoholic Fatty Liver Disease: Systematic Review and Meta-Analysis. INPLASY - International Platform of Registered Systematic Review and Meta-analysis Protocols, agosto de 2022. http://dx.doi.org/10.37766/inplasy2022.8.0043.
Texto completoZhong He. Fast Neutron Imaging Systems. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), octubre de 2006. http://dx.doi.org/10.2172/895007.
Texto completoKim, J., T. LaGrange, B. Reed, G. Campbell y N. Browning. Directly Imaging Fast Reaction Fronts. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), febrero de 2007. http://dx.doi.org/10.2172/902297.
Texto completoBrockington, Samuel, Andrew Case y Franklin Douglas Witherspoon. Fast Fiber-Coupled Imaging Devices. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), abril de 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1433921.
Texto completoMihalczo, John T., Michael C. Wright, Seth M. McConchie, Daniel E. Archer y Blake A. Palles. Transportable, Low-Dose Active Fast-Neutron Imaging. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), agosto de 2017. http://dx.doi.org/10.2172/1400208.
Texto completoBirge, Noah, Verena Geppert-Kleinrath, Christopher Danly, Valerie Fatherley, Harold Jorgenson, Matthew Freeman y Carl Wilde. Fast Neutron Imaging and Tomography at NIF. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), abril de 2022. http://dx.doi.org/10.2172/1864964.
Texto completoBasu, Samit. Dynamic Imaging and Fast Reconstruction Algorithms in Tomography. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, septiembre de 1999. http://dx.doi.org/10.21236/ada368306.
Texto completoBrockington, Samuel, Ajoke Williams, Andrew Case, Franklin D. Witherspoon, Robert Horton y David Hwang. Fast Fiber-Coupled Imaging of Low Light Events. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), julio de 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1545653.
Texto completoBrubaker, Erik, James S. Brennan, Peter Marleau, Aaron B. Nowack, John T. Steele, Melinda Sweany y Daniel J. Throckmorton. Bubble masks for time-encoded imaging of fast neutrons. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septiembre de 2013. http://dx.doi.org/10.2172/1096263.
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