دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1 نویسندگان: Lauren O'Donnell, Gemma Nedjati-Gilani, Yogesh Rathi, Marco Reisert, Torben Schneider (eds.) سری: Mathematics and Visualization ISBN (شابک) : 9783319111810, 9783319111827 ناشر: Springer International Publishing سال نشر: 2014 تعداد صفحات: 216 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 7 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب MRI انتشار محاسباتی: کارگاه آموزشی MICCAI، بوستون، MA، ایالات متحده آمریکا، سپتامبر 2014: مباحث فیزیولوژیکی، سلولی و پزشکی، ریاضیات محاسباتی و آنالیز عددی، پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری، تشخیص الگو
در صورت تبدیل فایل کتاب Computational Diffusion MRI: MICCAI Workshop, Boston, MA, USA, September 2014 به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب MRI انتشار محاسباتی: کارگاه آموزشی MICCAI، بوستون، MA، ایالات متحده آمریکا، سپتامبر 2014 نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب حاوی مقالات ارائه شده در کارگاه آموزشی MICCAI در سال 2014 در MRI انتشار محاسباتی، CDMRI'14 است. با جزئیات روشهای محاسباتی جدید اعمال شده برای دادههای تصویربرداری تشدید مغناطیسی انتشار، تصویری فوری از وضعیت فعلی هنر را به خوانندگان ارائه میدهد و طیف گستردهای از موضوعات را از کار نظری بنیادی در مدلسازی ریاضی تا توسعه و ارزیابی الگوریتمها و کاربردهای قوی در علوم اعصاب را پوشش میدهد. مطالعات و عملکرد بالینی.
در داخل، خوانندگان اطلاعاتی در مورد تجزیه و تحلیل شبکه مغز، مدلسازی ریاضی برای کاربردهای بالینی، تصویربرداری ریزساختار بافت، روشهای با وضوح فوقالعاده، بازسازی سیگنال، تجسم و موارد دیگر پیدا خواهند کرد. مشارکتها شامل مشتقات دقیق ریاضی و تعداد زیادی تجسم کامل رنگی غنی میشود.
تکنیکهای محاسباتی کلید موفقیت و توسعه مداوم MRI انتشار و انتقال گسترده آن به کلینیک هستند. این جلد یک نقطه شروع ارزشمند برای هر کسی که علاقه مند به یادگیری MRI انتشار محاسباتی است ارائه می دهد. همچنین دیدگاهها و بینشهای جدیدی در مورد چالشهای تحقیقاتی فعلی برای کسانی که در حال حاضر در این زمینه هستند ارائه میدهد. این کتاب مورد توجه محققان و متخصصان علوم کامپیوتر، فیزیک MR، و ریاضیات کاربردی خواهد بود.
This book contains papers presented at the 2014 MICCAI Workshop on Computational Diffusion MRI, CDMRI’14. Detailing new computational methods applied to diffusion magnetic resonance imaging data, it offers readers a snapshot of the current state of the art and covers a wide range of topics from fundamental theoretical work on mathematical modeling to the development and evaluation of robust algorithms and applications in neuroscientific studies and clinical practice.
Inside, readers will find information on brain network analysis, mathematical modeling for clinical applications, tissue microstructure imaging, super-resolution methods, signal reconstruction, visualization, and more. Contributions include both careful mathematical derivations and a large number of rich full-color visualizations.
Computational techniques are key to the continued success and development of diffusion MRI and to its widespread transfer into the clinic. This volume will offer a valuable starting point for anyone interested in learning computational diffusion MRI. It also offers new perspectives and insights on current research challenges for those currently in the field. The book will be of interest to researchers and practitioners in computer science, MR physics, and applied mathematics.
Front Matter....Pages i-ix
Front Matter....Pages 1-1
Vector Weights and Dual Graphs: An Emphasis on Connections in Brain Network Analysis....Pages 3-12
Rich Club Network Analysis Shows Distinct Patterns of Disruption in Frontotemporal Dementia and Alzheimer’s Disease....Pages 13-22
Parcellation-Independent Multi-Scale Framework for Brain Network Analysis....Pages 23-32
Front Matter....Pages 33-33
Multiple Stages Classification of Alzheimer’s Disease Based on Structural Brain Networks Using Generalized Low Rank Approximations (GLRAM)....Pages 35-44
The Added Value of Diffusion Tensor Imaging for Automated White Matter Hyperintensity Segmentation....Pages 45-53
Algebraic Connectivity of Brain Networks Shows Patterns of Segregation Leading to Reduced Network Robustness in Alzheimer’s Disease....Pages 55-64
Diffusion-Map: A Novel Visualizing Biomarker for Diffusion Tensor Imaging of Human Brain White Matter....Pages 65-77
A Multi-Parametric Diffusion Magnetic Resonance Imaging Texture Feature Model for Prostate Cancer Analysis....Pages 79-88
Predicting Poststroke Depression from Brain Connectivity....Pages 89-99
Front Matter....Pages 101-101
Fiber Bundle Segmentation Using Spectral Embedding and Supervised Learning....Pages 103-114
Atlas-Guided Global Tractography: Imposing a Prior on the Local Track Orientation....Pages 115-123
Front Matter....Pages 125-125
Magnitude and Complex Based Diffusion Signal Reconstruction....Pages 127-140
Diffusion Propagator Estimation Using Gaussians Scattered in q-Space....Pages 141-150
An Analytical 3D Laplacian Regularized SHORE Basis and Its Impact on EAP Reconstruction and Microstructure Recovery....Pages 151-165
Front Matter....Pages 167-167
Motion Is Inevitable: The Impact of Motion Correction Schemes on HARDI Reconstructions....Pages 169-179
Joint Super-Resolution Using Only One Anisotropic Low-Resolution Image per q-Space Coordinate....Pages 181-191
Bilateral Filtering of Multiple Fiber Orientations in Diffusion MRI....Pages 193-202
Dictionary Based Super-Resolution for Diffusion MRI....Pages 203-213
Back Matter....Pages 215-219